本文關(guān)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(xué)等學(xué)科的交叉學(xué)科,受到這些學(xué)科的技術(shù)影響也隨學(xué)科的發(fā)展而進(jìn)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(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等的快速發(fā)展,語音業(yè)務(wù)也大幅增加,用傳統(tǒng)奈奎斯特采樣將會(huì)獲得龐大的采樣數(shù)據(jù),這給信號的傳輸和存儲(chǔ)帶來了巨大壓力。如果能有效降低傳輸和存儲(chǔ)所需的數(shù)據(jù)量,不僅能夠緩解硬件設(shè)備的壓力,還能夠降低時(shí)延,提高信息傳輸?shù)恼w效率。2012年,麻省理工學(xué)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?yàn)樵撍惴〒碛芯幋a復(fù)雜度低、傳輸采樣點(diǎn)少、編解碼互相獨(dú)立等優(yōu)點(diǎn),因此在語音信號壓縮傳輸過程中可以達(dá)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(shí)引入當(dāng)前比較流行的壓縮感知(Compressed Sensing,CS)算法,并進(jìn)行分段信噪比、數(shù)據(jù)壓縮比的量化效果的對比,同時(shí)采用語音質(zhì)量感知評價(jià)(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)對兩種算法重構(gòu)的語音信號進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)。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(gòu)工作提供了理論基礎(chǔ)。其次深入學(xué)習(xí)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(shè)計(jì)做了改進(jìn)。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(yùn)算過程中存在一定的頻譜泄露,所以算法需要進(jìn)行迭代處理來提高算法精度;改進(jìn)算法中采用道爾夫-切比雪夫?yàn)V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(yùn)算過程中幾乎沒有頻譜泄露,因此,改進(jìn)后的算法不需要進(jìn)行迭代處理,提高了SFFT算法的運(yùn)行效率。在CS算法的研究中,詳細(xì)論述了信號的多種稀疏表示和重構(gòu)的方法,并從中選取了比較有代表性的、復(fù)雜度較低的離散余弦變換稀疏算法和正交匹配追蹤重構(gòu)算法進(jìn)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(jìn)行了仿真工作。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1164293