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分段匹配追踪式Karhunen-Loeve非相干字典语音压缩感知   总被引:1,自引:0,他引:1  
压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了经典采样定理的理论边界,为信号压缩提供了另一种途径。基于CS理论框架,做了两方面工作:为提高语音字典对信号的匹配性,设计了一种基于K-L展开的非相干语音字典;针对现有匹配追踪(MP,OMP)算法的不足,提出分段匹配追踪(Segment MP,SegMP)算法。首先对语音自相关函数进行建模并估计模型参数,构造语音自适应非相干字典,然后采用SegMP对语音稀疏向量分段观测,获得多个低维矢量,最后结合模型参数重建字典并重构信号,实现了语音压缩感知。语音测试结果表明:相比现有方案,本文方案对信号的稀疏表示更为精准,具有更好的重构质量,且降低了计算复杂度。  相似文献
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语音线性预测分析算法在噪声环境下性能会急剧恶化,针对这一问题,提出一种改进的噪声鲁棒稀疏线性预测算法。首先采用学生t分布对具有稀疏性的语音线性预测残差建模,并显式考虑加性噪声的影响以提高模型鲁棒性,从而构建完整的概率模型。然后采用变分贝叶斯方法推导模型参数的近似后验分布,最终实现噪声鲁棒的稀疏线性预测参数估计。实验结果表明,与传统算法以及近几年提出的基于l_1范数优化的稀疏线性预测算法相比,该算法在多项指标上具有优势,对环境噪声具有更好的鲁棒性,并且谱失真度更小,因而能够有效提高噪声环境下的语音质量。  相似文献
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