基于壓縮感知的語音信號壓縮重構(gòu)算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)香農(nóng)采樣定理要求采樣率必須高于信號最高頻率的兩倍,就可以較好恢復原信號,雖然實現(xiàn)了信號的采集、壓縮和恢復,但隨著采集數(shù)據(jù)和頻率的急劇增加,使得目前通信系統(tǒng)越來越難以承受。Candès等人提出的壓縮感知理論很好地解決了這個難題。壓縮感知將可稀疏的信號通過觀測從高階矩陣線性投影為低階,信號的采集和壓縮在此過程同時進行,最后高概率精確地重建原始信號。壓縮感知跳出了傳統(tǒng)采樣的思維模式,所以必然會改變未來信號處理的方式。
　　首先,本文

2、綜述了壓縮感知以及在語音信號處理領域的研究現(xiàn)狀,系統(tǒng)概述了壓縮感知數(shù)學模型,圍繞信號稀疏,設計觀測矩陣和選擇重構(gòu)算法三個關鍵技術進行分類比較,并且分析了設計觀測矩陣的約束條件,討論了壓縮感知與香農(nóng)采樣的區(qū)別和聯(lián)系。
　　其次,概述了傳統(tǒng)語音信號處理的主要過程和語音信號特征,因為語音具有良好的可壓縮性,所以壓縮感知理論可以實現(xiàn)語音信號的壓縮重構(gòu)。選擇DCT為稀疏基并驗證了在清濁音的稀疏性,最后進行實驗分析,選取一段采樣率為22.05

3、K的語音信號,通過OMP算法和BP算法分別實現(xiàn)語音信號重構(gòu),并對恢復的語音信號進行主觀和客觀評價分析,最后得出結(jié)論:
　　(1)語音信號的壓縮比值和幀長對重構(gòu)信號的質(zhì)量都有影響;
　　(2)BP算法重構(gòu)語音質(zhì)量比OMP算法的高,但恢復信號時間較長。
　　最后,結(jié)合普通壓縮感知中稀疏基、觀測矩陣和重構(gòu)算法的缺點引入自適應算法,利用自適應冗余字典KSVD算法、自適應觀測矩陣和SAMP重構(gòu)算法,提出自適應壓縮感知的概念,介紹