語音信號的壓縮感知研究及其在語音編碼中的應(yīng)用.pdf

1、壓縮感知足針對稀疏信號或者可壓縮信號進(jìn)行采集的一種新理論，在采樣的同時對信號進(jìn)行壓縮。此理論極大豐富了信號的獲取理論，為其它的相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究提供了新思路、新理論和新指導(dǎo)，壓縮感知理論在信號的處理領(lǐng)域具有突出的優(yōu)點和廣闊的應(yīng)用前景。目前此領(lǐng)域仍然有許多問題值得大家進(jìn)行研究，重建算法是其中最為關(guān)鍵的一部分，它對于壓縮后信號的重建和采樣過程的準(zhǔn)確性都有著極其重要的意義。
　　 本論文對壓縮感知理論和語音壓縮編碼進(jìn)行了系統(tǒng)地研究學(xué)習(xí)

2、，運用了DCT稀疏基和小波稀疏基對語音信號是否可以稀疏表示進(jìn)行了證明。研究和討論了在8kHz采樣下對于語音信號選擇多大的稀疏K最為理想，在滿足短時平穩(wěn)性的前提下，幀長選取多大最為適宜；在測量矩陣方面，對測量矩陣進(jìn)行了QR分解；在重構(gòu)算法方面，首先使用了OMP算法對語音信號進(jìn)行重構(gòu)，然后圍繞貝葉斯算法展開更為深入的探討，把貝葉斯理論運用到語音重構(gòu)方面，運用了稀疏貝葉斯壓縮感知算法，快速貝葉斯匹配追蹤算法(FBMP)和基于小波樹結(jié)構(gòu)的貝葉斯

3、算法(TSW-CS)。主要完成工作如下：
　　 首先介紹了語音信號處理的基本知識，再對語音信號是否可以稀疏表示進(jìn)行了驗證，運用了DCT變換和小波變換兩種方法，證明了語音信號是可以壓縮的，為運用壓縮重構(gòu)算法鋪平了道路，奠定了基礎(chǔ)。然后在滿足語音短時平穩(wěn)性條件下，在8kHz采樣條件下，對于如何選取稀疏K和幀長，使重構(gòu)性能最理想，進(jìn)行了實驗論證。
　　 運用了貪婪迭代算法中的OMP重構(gòu)算法對語音信號進(jìn)行了重構(gòu)，此種方法較為普遍

4、，缺點是重構(gòu)精度不高。本論文提出了在貝葉斯框架下，用貝葉斯理論的觀點對語音信號的壓縮感知做出了一種全新的解釋。使用了貝葉斯算法和FBMP算法分別對帶噪聲的語音信號進(jìn)行重構(gòu)，結(jié)果證明重構(gòu)精度得到一定的提高，具有一定的效果。
　　 最后結(jié)合小波樹結(jié)構(gòu)，蒙特卡洛馬爾科夫(MCMC)方法，在貝葉斯框架下，運用了TSW-CS算法，對語音進(jìn)行重構(gòu)。實驗結(jié)果表明，使用該方法對語音信號進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)誤差小，精確度高，重構(gòu)的平均幀信噪比接近19.