基于最优观测的语音信号压缩感知

摘要：

压缩感知是一种结合采样和压缩的新技术,是近年来研究的热点.文中研究基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的语音信号处理新技术.验证了语音信号在离散余弦变换域(Discrete Cosing Transform,DCT)的近似稀疏性.根据文献[1]提出的最优观测理论,文中针对语音信号进行了研究,提出一种语音信号的最优观测矩阵算法.结合语音信号的近似稀疏性与最优观测矩阵算法,提出了基于最优观测的语音信号CS方法.实验研究语音信号在DCT域的CS重构性能.实验表明,基于最优观测的语音信号CS性能较好,验证了文献[1]理论的正确性.

关键词：压缩感知、离散余弦变换、稀疏性、内聚值、最优观测矩阵、正交匹配追踪

所属期刊栏目：31

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金60971129;国家重点基础研究发展计划973计划2011CB302903

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：49-54