語音壓縮感知硬閾值梯度追蹤重構(gòu)算法
[Abstract]:Based on the approximate sparsity of speech signals in DCT domain, the compressed sensing CS theory is used to compress sampling and reconstruct the gradient pursuit GP (Gradient pursuit GP) algorithm in DCT domain because of its small computational complexity and the simple implementation of iterative hard threshold (IHT) algorithm. It is widely used to reconstruct signals. In view of the fact that only one element is added to the support set of GP algorithm in compression-aware theory at each iteration, and the solution obtained by searching only once in the negative gradient direction at each iteration of the algorithm may not be the problem of optimal solution. This paper presents a hard threshold gradient tracking (HTGP) algorithm for speech reconstruction. The algorithm uses the idea of IHT algorithm to select atomic update support set, which contains K elements in each iteration. In addition, the HTGP algorithm obtains the optimal solution by searching k times along the negative gradient direction in each iteration step, instead of using the computationally large least squares to solve the problem. Experimental results show that the proposed algorithm has faster convergence and higher signal-to-noise ratio (SNR) under the same compression ratio.
【作者單位】: 南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;"寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)"教育部重點實驗室;
【基金】:重大基礎(chǔ)研究973計劃(2011CB302903) 國家自然科學(xué)基金項目(60971129,61271335,61070234,61271240) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃(CXZZ12_0469)資助項目 江蘇省高校自然科學(xué)研究(13KJB510020)資助項目
【分類號】:TN912.3
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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,本文編號:2118712
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