本文關鍵詞：基于稀疏快速傅里葉變換的語音壓縮處理算法研究

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【摘要】：語音信號是人類交流過程中形成的一種特殊的音頻信號,是人類思維的一種依托。語音信號處理是數(shù)字信號處理和語音學等學科的交叉學科,受到這些學科的技術影響也隨學科的發(fā)展而進步。奈奎斯特采樣定理是現(xiàn)階段數(shù)字信號處理普遍采用和遵循的基本理論。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)等的快速發(fā)展,語音業(yè)務也大幅增加,用傳統(tǒng)奈奎斯特采樣將會獲得龐大的采樣數(shù)據(jù),這給信號的傳輸和存儲帶來了巨大壓力。如果能有效降低傳輸和存儲所需的數(shù)據(jù)量,不僅能夠緩解硬件設備的壓力,還能夠降低時延,提高信息傳輸?shù)恼w效率。2012年,麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology,MIT)四位研究員提出了一種新的數(shù)字信號處理算法——稀疏快速傅里葉變換(Sparse Fast Fourier Transform,SFFT)。因為該算法擁有編碼復雜度低、傳輸采樣點少、編解碼互相獨立等優(yōu)點,因此在語音信號壓縮傳輸過程中可以達到數(shù)據(jù)壓縮比高、分段信噪比較高的要求。為了突出展現(xiàn)SFFT算法的壓縮處理效果,本文同時引入當前比較流行的壓縮感知(Compressed Sensing,CS)算法,并進行分段信噪比、數(shù)據(jù)壓縮比的量化效果的對比,同時采用語音質(zhì)量感知評價(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)對兩種算法重構的語音信號進行質(zhì)量評價。本文首先介紹了語音信號方面的理論知識,了解了語音信號的產(chǎn)生及特性、冗余的類型及壓縮方法、語音信號的感知及編碼等內(nèi)容,為語音信號的壓縮重構工作提供了理論基礎。其次深入學習研究了近年來興起的兩種稀疏信號處理算法:SFFT算法和CS算法,并對SFFT算法中濾波器的設計做了改進。由于原始SFFT算法的濾波器在通帶和阻帶都有較大的紋波,運算過程中存在一定的頻譜泄露,所以算法需要進行迭代處理來提高算法精度;改進算法中采用道爾夫-切比雪夫濾波器,其通帶和阻帶更加平滑,且通帶到阻帶的變化也比較迅速,算法運算過程中幾乎沒有頻譜泄露,因此,改進后的算法不需要進行迭代處理,提高了SFFT算法的運行效率。在CS算法的研究中,詳細論述了信號的多種稀疏表示和重構的方法,并從中選取了比較有代表性的、復雜度較低的離散余弦變換稀疏算法和正交匹配追蹤重構算法進行仿真工作。兩種算法均針對一般周期信號、非周期信號、語音信號進行了仿真工作。
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3

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