基于GEP算法的压缩感知语音观测序列建模

摘要：

为了进一步减少压缩感知中语音信号观测序列的数据传输量,文中采用基因表达式编程( Gene Expression Pro-gramming,GEP)算法对语音信号的观测序列进行建模与预测,同时引入观测序列建模预测后的压缩感知理论框架来解决该问题。首先,分析了压缩感知中语音信号观测序列的相关特性,然后利用GEP算法对语音信号观测序列建立了精确的非线性模型结构,最终实现原始语音信号的重构。实验结果表明,该算法在保证重构语音的性能的前提下,可以进一步减少语音信号观测序列的传输量,最终实现语音信号的二次压缩。

关键词：压缩感知、语音观测序列、基因表达式编程、二次压缩

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金项目2012JM8043

在线出版日期：2015-06-08（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：46-51