量化压缩感知在语音压缩编码中的应用

摘要：

利用语音信号在离散余弦变换( DCT)域的近似稀疏性和量化压缩感知理论,文中提出一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案。编码端利用压缩感知技术,将语音信号投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用Lloyd-Max量化得到量化后的观测样值；解码端直接利用量化后的观测样值,结合重构算法重构出原始语音信号的DCT系数,经过DCT反变换得到重构后的语音信号,并采用后置低通滤波器改善重构语音的听觉效果。该编码方案解码端不需要进行反量化,而是直接利用量化后的观测样值进行重构,有效降低了解码端的运算量及复杂度。仿真结果表明：采用量化迭代硬阈值(QIHT)算法重构效果优于迭代硬阈值算法(IHT),重构语音的信噪比能达到20 dB以上,MOS分达到3.26。

关键词：离散余弦变换、量化压缩感知、Lloyd-Max量化、量化迭代硬阈值算法

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60971129,61271335;江苏省普通高校研究生科研创新计划CXZZ13_0488

在线出版日期：2014-12-09（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：155-158