【摘要】：本文基于語(yǔ)音信號(hào)在DCT域的近似稀疏性,采用壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論對(duì)其進(jìn)行壓縮采樣和重構(gòu)。CS中的梯度追蹤(Gradient Pursuit,GP)算法因計(jì)算量小,迭代硬閾值(Iterative Hard Threshold,IHT)算法因?qū)崿F(xiàn)簡(jiǎn)單,被廣泛用來(lái)重構(gòu)信號(hào)。針對(duì)壓縮感知理論中的GP算法的支撐集在每次迭代時(shí)僅增加一個(gè)元素,以及該算法每步迭代時(shí)僅經(jīng)過(guò)一次沿負(fù)梯度方向搜索求得的解可能不是最優(yōu)解的問(wèn)題,本文提出了語(yǔ)音重構(gòu)的硬閾值梯度追蹤(Hard Threshold Gradient Pursuit,HTGP)算法。該算法利用IHT算法的思想選擇原子更新支撐集,每步迭代時(shí)支撐集中含有K個(gè)元素,而且HTGP算法每步迭代時(shí)經(jīng)過(guò)k次沿負(fù)梯度方向搜索得到最優(yōu)解來(lái)代替使用計(jì)算量巨大的最小二乘來(lái)求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,壓縮比相同的情況下,HTGP算法具有更快速的收斂性和更高的信噪比。
[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(wú)線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)"教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：重大基礎(chǔ)研究973計(jì)劃(2011CB302903) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60971129,61271335,61070234,61271240) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃(CXZZ12_0469)資助項(xiàng)目 江蘇省高校自然科學(xué)研究(13KJB510020)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2118712