本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的語音聯(lián)合壓縮算法研究

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【摘要】：語音是人類最直接有效的通訊方式。在數(shù)字化信息時(shí)代蓬勃發(fā)展的今天,人們對語音信息處理和信息質(zhì)量的要求隨之增加,大大提高信息采樣的成本。如何以更低的采樣速率、更少的采樣值完成對語音信號的壓縮重構(gòu)有著重要意義。壓縮感知(Compressed sensing,CS)理論基于信號在某個(gè)變換域的稀疏性,以低于Nyquist采樣定理的標(biāo)準(zhǔn)對信號進(jìn)行采樣且可以近乎精確的將原始信號恢復(fù),意味著在語音信號壓縮中對基于Nyquist采樣定理傳統(tǒng)方法的顛覆。在語音信號處理領(lǐng)域的發(fā)展中形成了一系列的信號處理方法和算法,并且已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,如快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)、線性預(yù)測(Linear Prediction,LP)、矢量量化(Vector Quantization,VQ)以及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)等技術(shù)。將壓縮感知理論基礎(chǔ)與傳統(tǒng)語音信號處理技術(shù)的各種特點(diǎn)聯(lián)合,對其壓縮重構(gòu)的效果進(jìn)行研究。本文主要工作和創(chuàng)新如下:(1)從信號的稀疏表示、觀測矩陣和重構(gòu)算法等方面展開,深入的學(xué)習(xí)并研究了壓縮感知基本原理。并對語音信號的基本特征、常用的處理技術(shù)、編碼方式等語音知識進(jìn)行了基礎(chǔ)研究。(2)結(jié)合壓縮感知理論的特性和線性預(yù)測分析技術(shù)的優(yōu)勢,利用語音信號在線性殘差域上的稀疏性以及語音信號特性,提出了一種在線性殘差域上自適應(yīng)分配觀測點(diǎn)數(shù)的壓縮感知算法。由語音信號特性可知,語音信號的幀之間可以通過能量來區(qū)分其重要性,所以根據(jù)每幀語音在整個(gè)語音段占用的能量比自適應(yīng)分配觀測點(diǎn)數(shù),可以提高觀測點(diǎn)數(shù)的利用效率,改善語音信號重構(gòu)性能。(3)將壓縮感知理論和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法相結(jié)合,用于語音信號壓縮上,提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的語音信號壓縮感知算法。通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法將語音信號分解,可得語音信號的本征模式函數(shù)信號分量。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明了本征模式函數(shù)信號分量在常規(guī)的DCT域有更好的稀疏性。結(jié)合壓縮感知理論基礎(chǔ)分別對各個(gè)信號分量進(jìn)行觀測抽樣,以實(shí)現(xiàn)語音信號的更好的壓縮和重構(gòu)效果。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 語音信號 線性預(yù)測 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 課題的研究背景及意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外探究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.1 壓縮感知理論研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 語音壓縮編碼技術(shù)簡介9
• 1.3 本設(shè)計(jì)完成的主要工作9-10
• 1.4 全文研究內(nèi)容及章節(jié)安排10-11
• 第二章 壓縮感知理論及語音信號處理基礎(chǔ)11-20
• 2.1 傳統(tǒng)的信號處理過程11
• 2.2 壓縮感知理論基礎(chǔ)11-17
• 2.2.1 稀疏表示13-14
• 2.2.2 觀測矩陣14-15
• 2.2.3 重構(gòu)算法15-17
• 2.3 語音信號處理基礎(chǔ)17-19
• 2.3.1 語音信號分析基礎(chǔ)17-18
• 2.3.2 語音壓縮質(zhì)量評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)18-19
• 2.4 小結(jié)19-20
• 第三章 基于線性預(yù)測的語音信號自適應(yīng)壓縮感知算法20-30
• 3.1 語音線性預(yù)測理論基礎(chǔ)20-22
• 3.2 基于線性預(yù)測的語音信號自適應(yīng)壓縮感知算法22-25
• 3.2.1 線性預(yù)測殘差表示22-23
• 3.2.2 自適應(yīng)觀測和重構(gòu)23-25
• 3.3 實(shí)驗(yàn)仿真25-29
• 3.4 小結(jié)29-30
• 第四章 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的語音信號壓縮感知算法30-42
• 4.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法30-35
• 4.1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本概念30-31
• 4.1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理31-35
• 4.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的語音信號壓縮感知算法35-38
• 4.2.1 本征模式函數(shù)信號分量的稀疏性35-36
• 4.2.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的語音信號壓縮感知算法36-38
• 4.3 實(shí)驗(yàn)仿真38-41
• 4.4 小結(jié)41-42
• 第五章 結(jié)論42-43
• 致謝43-44
• 參考文獻(xiàn)44-47
• 附錄47-48
• 作者簡介48
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果48

【相似文獻(xiàn)】

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