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压缩感知理论依据信号的稀疏性质进行压缩测量,将信号的获取方式从对信号的采样上升为对信息的感知,是信号处理领域的一场革命。本文提出一种基于非确定基字典(Uncertainty Basis Dictionary, UBD)对语音信号进行稀疏表示的方法,将压缩感知理论应用于对语音信号稀疏表示的压缩,并提出了基于求解线性规划问题的方法重构语音信号的算法。通过语音识别、话者识别和情感识别实验,从面向内容分析的角度,研究这种基于压缩感知理论的信息感知方法是否保留了语音信号的主要内容。实验结果表明,语音识别、话者识别和情感识别的准确率,与目前这些领域研究方法得到的结果基本一致,说明基于压缩感知理论的信息感知方法能够很好地获取语音信号的语义、话者和情感方面的信息。 相似文献
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目前的VoIP技术已无法满足宽带语音服务的高清语音质量和安全性,文中对这一问题,做了初步的探索和研究。在现有的压缩感知理论基础上,针对语音信号提出了一种新的稀疏域,构造了将压缩感知技术应用于语音信号压缩的基本框架。 相似文献
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信号在某种变换下可以稀疏表示是压缩感知研究的先验条件,正交傅里叶变换则是应用非常广泛的一种稀疏变换。但是,由于语音信号是准周期信号,对其进行傅里叶变换会造成频谱泄漏,因而引起信号重构性能的降低。本文基于语音信号准周期性的特点,提出了一种基于差分变换的语音稀疏化变换矩阵,在此基础上采用OMP优化算法来重构语音信号。实验表明,与采用正交傅里叶变换方法对语音信号进行稀疏化变换、OMP算法对语音信号进行重构的方法相比,差分变换方法的性能明显优于正交傅里叶变换的方法,即在相同重构性能时,差分变换的压缩比小于正交傅里叶变换,因而差分变换的方法大大提高了信号的压缩性能。PESQ对重构语音质量评测的结果表明差分变换方法重构的语音信号MOS得分较高,这也说明对于语音信号这一特殊信号,差分变换法具有很大的优越性。 相似文献
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基于自相关观测的语音信号压缩感知 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于压缩感知技术,根据语音信号的特点,提出了一种基于自相关特性的截断循环自相关矩阵作为观测矩阵,并在此基础上,从实用的角度出发,提出了基于模板匹配的近似截断循环自相关矩阵作为观测矩阵,并证明其满足RIP特性。由语音信号与截断循环自相关矩阵、近似截断循环自相关矩阵和高斯随机矩阵分别构造相应的观测,采用BP算法来重构原始语音信号。实验表明,由2个模板元素线性组合而成的近似截断循环自相关矩阵重构原始语音信号的性能与截断循环自相关矩阵的重构性能相当,且优于经典高斯随机矩阵,而且在相同的重构性能下,其压缩比远大于高斯随机观测矩阵,对语音信号的压缩性能有了明显地提高。 相似文献
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压缩感知理论是近年来兴起的一个新的研究热点。寻求适合于语音信号的稀疏基是压缩感知理论应用到语音信号处理领域的前提。本文基于主分量分析理论和大量的块数据,提取语音信号的特征信息,并根据压缩感知理论、字典构造的方法以及语音信号的特点,构造出一种新的适合于语音信号稀疏表示的冗余字典。该冗余字典是由多个正交基级联而成。为了更为客观的说明这种稀疏表示的优势,采用两种稀疏度的衡量标准来分别比较语音信号在DCT基、GABOR基和该冗余字典下的稀疏性,并且分别对男女声语音信号和清浊音进行了分析。实验表明,无论是男声信号还是女声信号,清音还是浊音,在该冗余字典下的稀疏性均优于DCT基,略差于GABOR基,但是由于其原子数远少于GABOR基,其计算的复杂度和存储量均低于GABOR基,因而比GABOR基更具可用性。 相似文献
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基于小波变换的语音压缩感知处理 总被引:1,自引:0,他引:1
文章首先简单介绍了压缩感知(CS)理论框架,然后根据语音信号小波变换系数的特点,提出了改进的压缩感知算法,对高频系数进行压缩处理,低频系数不变.采用基追踪算法重构出高频系数,再利用小波反变换得到原始语音信号.实验结果表明,在相同的测量点数下,本文的算法比原有CS算法在重构语音的信噪比和MOS分上都有较大的提升. 相似文献
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基于矩阵分解的压缩感知算法研究 总被引:1,自引:1,他引:1
奈奎斯特采样定律是长久以来具有指导意义的经典信号处理技术,它提出信号在采样过程中,当且仅当采样率大于信号带宽的2倍时,才能精确重构信号。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理对信号采样率的限制,以更低采样率采样信号,并通过适当的重构算法恢复信号。文中以压缩感知理论为基础,结合目前广泛采用的正交匹配追踪算法,基于矩阵分解思想,提出2种改进算法,在运算复杂度方面取得优化,并且满足信号处理时对重构精度的要求。 相似文献
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基于压缩感知理论的图像重构技术 总被引:4,自引:0,他引:4
通过CS理论在工程应用上典型的正交匹配追踪算法,实现了一维信号和二维图像的精确重构,针对该方法中出现对整幅图像进行采样计算时需要大量的观测矩阵存储空间,并且重构过程中耗费了大量的时间等问题,提出了一种基于OMP算法的改进方案,将图像进行分块压缩感知。通过实验分析,以上问题得到了解决,重构图像的质量在没有增加计算复杂度的前提下也得到了提高。 相似文献
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测量矩阵是压缩感知编码端不可或缺的一部分,测量矩阵的好坏直接影响到重构出信号的质量好坏。目前常用的测量矩阵有很多,但很少有文献将该矩阵进行系统地比较。对目前常用的测量矩阵做综合分析,比较它们在压缩感知编解码过程中重构出的信号在视觉效果、峰值信噪比、重构时间等方面的区别。另外,由于使用分块的方式对图像进行编解码,因此也分析比较了不同的分块大小对重构的影响。 相似文献
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双基地合成孔径雷达(SAR)由于收发分置,具有广阔的应用前景,但常规的频域算法不仅面临距离史双根号问题,而且数据采集受Nyquist理论限制,数据量大。近年来提出的压缩感知(CS)理论指出,在一定条件下可以从很少的采样点中以很大的概率重建原始未知稀疏信号。本文将CS理论与双基地SAR模型相结合,提出一种基于CS的双基地SAR二维高分辨成像算法。该算法将二维随机降采样回波数据作为测量值,根据发射信号构造距离向测量矩阵,通过方位向多普勒相位因子构建方位向测量矩阵,利用CS恢复算法对目标进行了分维重建。仿真结果与性能分析表明,该算法在严重欠采样情况下仍能完好的重建原始目标,而且对噪声具有一定的鲁棒性和免疫性。与传统双基SAR成像算法相比,该算法具有更高的分辨率,成像结果峰值更加尖锐,峰值旁瓣比(PLSR)和积分旁瓣比(ILSR)都较低,而且采样率低、数据量少,具有一定的有效性和实用性。 相似文献
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压缩感知是近几年出现的一种新型信号处理方法,它能够以远低于奈奎斯特采样速率进行采样,而且在采样的同时对信号进行了压缩。但它却是以解码端的复杂度为代价,复杂的重构算法对设备提出了较高的要求,此外,重构时间也限制了压缩感知在实际中的应用。利用GPU的强大运算能力,对现有算法进行优化的同时,在不同的并行环境下进行实验对比,将重构算法中复杂的矩阵操作模块转移到GPU上并行执行。实验结果表明,该算法可以有效地提高重构效率。 相似文献