發(fā)布時(shí)間：2017-09-05 00:13

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的語音盲稀疏重構(gòu)算法及其去噪應(yīng)用

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【摘要】：根據(jù)傳統(tǒng)的正交匹配追蹤(OMP)算法和稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(SAMP)算法各自的缺陷,提出可以在盲稀疏狀態(tài)下重構(gòu)帶噪語音的多匹配正交追蹤(MMOP)算法。該算法采用同時(shí)匹配多個(gè)原子以及同步增大和縮小原子集的辦法來解決SAMP算法中原子的過匹配和欠匹配現(xiàn)象,此外,還提出一種新的去噪思想和設(shè)置初始步長方法,并且采用分階段步長來重構(gòu)原始語音信號(hào)。研究結(jié)果表明:本文算法不僅修正SAMP算法的過匹配和欠匹配的現(xiàn)象,而且還具有匹配速度快、迭代次數(shù)少的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)又提高語音信號(hào)在盲稀疏狀態(tài)下的重構(gòu)精度,此外,該算法還可以應(yīng)用在噪聲語音中,有較明顯的去噪效果,且其重構(gòu)后的語音主客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)都要好于傳統(tǒng)的OMP算法和SAMP算法。
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;昆士蘭科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 重構(gòu)算法 語音去噪 匹配追蹤算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61371193) 山西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012011014-1) 山西省青年科技研究基金資助項(xiàng)目(2013021016-2) 山西省回國留學(xué)人員科研基金資助項(xiàng)目(2013-034)~~
【分類號(hào)】：TN912.3
【正文快照】： 由于重構(gòu)算法是壓縮感知[1-2](compressed sensing,CS)理論研究的關(guān)鍵技術(shù)之一,因此,近年來,國外的學(xué)者對(duì)CS的重構(gòu)算法進(jìn)行大量研究,國內(nèi)的一些學(xué)者也開始陸續(xù)對(duì)CS重構(gòu)算法進(jìn)行相關(guān)研究,例如王良君等[3]提出在多稀疏空間下重構(gòu)圖像,何宜寶等[4]提出利用概率結(jié)構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)信號(hào)重

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉記紅;黎湘;徐少坤;莊釗文;;基于改進(jìn)正交匹配追蹤算法的壓縮感知雷達(dá)成像方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2012年06期

2 高睿;趙瑞珍;胡紹海;;基于壓縮感知的變步長自適應(yīng)匹配追蹤重建算法[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2010年06期

3 王超;閆鑌;李磊;曾磊;李建新;;基于稀疏約束的自適應(yīng)正則化迭代重建算法[J];CT理論與應(yīng)用研究;2012年04期

4 陳勝W，

本文編號(hào)：794668