自适应语音压缩感知方法

摘要：

针对固定正交基下语音信号稀疏化程度低、适应性差的问题,提出了一种自适应的语音稀疏化方法,并将其应用到语音压缩感知理论中.该方法首先采用线性预测系数的加权线性组合对语音信号进行线性预测,并以线性预测残差基作为信号基.然后,按照稀疏约束条件训练出稀疏表示的过完备字典,并交替应用1-范数稀疏约束的追踪和奇异值分解算法,达到字典与稀疏系数同步更新.该方法从信号特征入手,学习并提取特征或纹理信息,能较好地实现语音信号的稀疏化,提高语音压缩感知的重构性能.实验结果显示,与其他正交基方法相比,该方法的语音稀疏化程度高.语音质量的主客观评价结果显示,该方法具有良好的重构性能.

关键词：压缩感知、稀疏性、语音、线性预测

所属期刊栏目：42

分类号：TN912

资助基金：国家自然科学基金资助项目51075068,61201326,61231002,61273266;教育部博士点基金资助项目20110092130004;江苏省高校自然科学研究基金资助项目12KJB510021

在线出版日期：2013-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1027-1030