本文關鍵詞：語音壓縮感知研究進展與展望

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【摘要】：壓縮感知技術,特別是語音壓縮感知技術逐漸成為信號處理領域的研究熱點。當前的語音壓縮感知關鍵技術主要包括適合語音信號的稀疏分解矩陣構造,觀測矩陣的選擇和重構算法的設計。稀疏分解矩陣的重要代表是正交基、基于語音特性的線性預測矩陣和過完備字典。觀測矩陣方面主要采用隨機觀測矩陣分析語音壓縮感知性能;重構算法方面重點研究當觀測序列或語音信號本身含有噪聲時魯棒的語音壓縮感知重構算法。本文對上述語音壓縮感知的3大關鍵技術進行了介紹和對比分析,并對語音壓縮感知的應用進行了總結,最后對未來可能的研究熱點進行了展望。
【作者單位】： 南京郵電大學通信與信息工程學院;南京郵電大學"寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術"教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61271335,61201326)資助項目 江蘇省自然科學基金(BK20140891)資助項目 江蘇省高校自然科學研究面上項目(13KJB510020)資助項目 南京郵電大學�？蒲谢�(NY214038)資助項目
【分類號】：TN912.3
【正文快照】： 引言近年來,由Donoho與Candes等人提出的壓縮感知[1-3](Compressed sensing,CS)逐漸成為信號處理領域的研究熱點。壓縮感知理論的核心思想是邊壓縮邊采樣,將壓縮與采樣同時進行。首先對信號進行非自適應線性投影得到觀測值;然后由觀測值采用重構算法重構原始信號[4]。其優(yōu)點在

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