語音信號的稀疏表示是語音壓縮與降噪等語音處理的關鍵技術之一.在匹配追蹤（matching pursuit, MP）、正交匹配追蹤（orthogonal matching pursuit, OMP）等算法的基礎上,提出了一種基于Takenaka-Malmquist系的貪婪權值算法（a greedy weight algorithm based on the Takenaka-Malmquist system, TMGW）.采用TMGW對語音信號進行重構時只需要較少的分解項數,從而達到語音壓縮的目的.同時,根據稀疏分解后信號與噪聲在時頻面上能量分布不同的特點,該算法可實現對含噪語音的降噪.實驗結果表明, TMGW比基于自適應Gabor子字典的匹配追蹤算法（matching pursuit algorithm based on the adaptive Gabor sub-dictionary, GMP）更適用于語音信號的稀疏表示. 

【文章來源】：上海大學學報(自然科學版). 2020年01期 北大核心

【文章頁數】：14 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Curvelet域自適應數學形態(tài)學降噪的含噪圖像盲分離方法[J]. 王軍華,方勇.  上海大學學報(自然科學版). 2010(04)
[2]利用FFT實現基于MP的信號稀疏分解[J]. 尹忠科,邵君,Pierre Vandergheynst.  電子與信息學報. 2006(04)
[3]基于原子庫結構特性的信號稀疏分解[J]. 尹忠科,王建英,邵君.  西南交通大學學報. 2005(02)

碩士論文
[1]自適應嘯叫抑制算法的研究與DSP實現[D]. 陳丹艷.電子科技大學 2014
[2]基于DSP的語音信號濾波技術研究[D]. 曹潔.蘭州理工大學 2011



本文編號：2918433