基于壓縮感知的語音壓縮編碼及重構技術研究.pdf

1、這是一個信息的時代，一個互聯(lián)互通的世界。信息量、信息處理和傳輸速度都呈幾何級數(shù)增長。經(jīng)典數(shù)字系統(tǒng)基于奈奎斯特采樣對輸入信號進行處理，面對寬帶信號或者冗余程度高的信號時不僅給采樣系統(tǒng)帶來壓力，也造成了數(shù)據(jù)計算和內存資源的浪費。因此，壓縮感知作為近年來新的數(shù)據(jù)采樣方法進入大眾視野，成為信號處理領域的研究熱點。本文就是以該理論為基礎，研究了基于壓縮感知的實際語音通信系統(tǒng)亟待解決的編碼和重構問題。
　　首先，本文結合語音線性預測技術，構建

2、了一種基于壓縮感知和線性預測分析的語音PCM編碼方案。對觀測序列和線性預測系數(shù)進行聯(lián)合PCM編碼，再用解碼得到的觀測值和線性預測系數(shù)重構出線性預測殘差，最后由殘差恢復出原始語音信號。實驗結果表明：線性預測技術有效提高了語音的稀疏表示效果，可以降低信號的采樣壓縮比。與傳統(tǒng)語音PCM編碼相比，雖然合成語音質量略差一點，但系統(tǒng)碼率得到降低。
　　為進一步減少傳輸數(shù)據(jù)量，本文嘗試對觀測序列建模，提出了一種基于壓縮感知的碼激勵線性預測編碼方

3、案。首先用行階梯矩陣對語音信號進行觀測，驗證了行階梯矩陣觀測下的觀測序列仍然符合LPC模型，然后求取了觀測序列的線性預測系數(shù)、線譜頻率系數(shù)、基音周期、增益等模型參數(shù)，并從數(shù)學角度證明了觀測基音周期與原始語音基音周期之間的關系。最后用碼激勵線性預測編碼方法對觀測序列整體編碼。實驗結果表明：以一半的壓縮比采樣，該方案的系統(tǒng)碼率得到大大降低，但合成語音質量有待進一步提高。
　　最后，本文基于小波分解下的語音壓縮編碼與重構框架，分析了含噪