语音压缩感知研究进展与展望

摘要：

压缩感知技术，特别是语音压缩感知技术逐渐成为信号处理领域的研究热点。当前的语音压缩感知关键技术主要包括适合语音信号的稀疏分解矩阵构造，观测矩阵的选择和重构算法的设计。稀疏分解矩阵的重要代表是正交基、基于语音特性的线性预测矩阵和过完备字典。观测矩阵方面主要采用随机观测矩阵分析语音压缩感知性能；重构算法方面重点研究当观测序列或语音信号本身含有噪声时鲁棒的语音压缩感知重构算法。本文对上述语音压缩感知的3大关键技术进行了介绍和对比分析，并对语音压缩感知的应用进行了总结，最后对未来可能的研究热点进行了展望。

关键词：压缩感知、语音压缩感知、稀疏表示、观测矩阵、自适应重构

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金61271335,61201326;江苏省自然科学基金BK20140891;江苏省高校自然科学研究面上项目13KJB510020;南京邮电大学校科研基金NY214038资助项目。

在线出版日期：2015-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：275-288