在公共电话网中进行语音与话带数据的鉴别无论在当前非话业务识别方面,还是有效利用信道资源、高效压缩编码以及将来在宽带综合业务数字网中对业务分类方面都有极其重要的作用.话带数据目前主要是Modem信号,采用FSK、PSK、QAM调制技术,速率由高到低分为不同等级.论文首先从信号产生及线路传输的角度讨论了电话网中语音与话带数据的基本特点.以此为依据,进而从时域和频域两方面进行了语音与话带数据的特征参数分析,多角度地比较了两者的特征差异,并且优选了一套典型特征参数组,经过适当处理,形成了特征矢量文件.论文还提出了一种基于自关法二次基音提取的鉴别方案,采用该方案可以较好的解决基音参数在话/数鉴别应用中的一个难点--语音中的清音与话带数据的识别.为达到良好的鉴别效果,将前馈神经网络运用于话/数鉴别中,采用BP算法实现了该文所提出的特征抽取方案下的模拟鉴别输出.在此基础上,为改善网络性能,进行了一系列相关参数的性能测试,最终确定了一套性能优良的BP网络,在话/数鉴别中产生了较为理想的效果.