一种适用于语音压缩感知的过完备字典构造方法

摘要：

本发明公开一种适用于语音压缩感知的过完备字典构造方法，步骤为：首先在训练阶段由大量的训练语音构造过完备的线性预测字典，然后在实测阶段采用随机高斯矩阵作为观测矩阵对语音信号进行CS采样；最后基于前述线性预测字典采用BP算法高质量重构语音信号。此方法不需要测试语音的预测系统，且构造方法简单，语音信号在过完备线性预测字典下呈现良好的稀疏性，基于过完备线性预测字典的语音压缩感知重构信号性能良好，且具有较好的鲁棒性。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN201210380638.3

申请日期：2012-10-10

公开/公告号：CN102881293A

公开/公告日：2013-01-16

主分类号：G10L19/12(2013.01)I

申请/专利权人:南京邮电大学

发明/设计人:孙林慧;杨震;杨真真

主申请人地址:210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

专利代理机构:南京经纬专利商标代理有限公司 32200

代理人:许方

国别省市代码:江苏;32

权利要求：

一种适用于语音压缩感知的过完备字典构造方法，其特征在于包括如下步骤：（1）在训练阶段由大量的训练语音构造过完备的线性预测字典，包括如下内容：（11）对同一说话人的训练语音信号进行线性预测分析，得到线性预测系数矢量；（12）通过聚类算法由大量线性预测系数矢量构造线性预测系数矢量码本；（13）每个码矢构造一个矩阵，求逆得到相应的线性预测矩阵；（14）所有的矩阵一起构成过完备的线性预测字典；（2）在实测阶段采用随机高斯矩阵作为观测矩阵对语音信号进行CS采样；（3）基于前述线性预测字典采用BP算法高质量重构语音信号。