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语音信号压缩感知观测矩阵的对比研究  
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【英文篇名】 A Comparative Study on Observation Matrix of Compressed Speech Signal
【下载频次】 ★★
【作者】 强策; 夏凌; 李光瑞;
【英文作者】 QIANG Ce; XIA Ling; LI Guangrui; School of Electrical Engineering and Electronic Information; Xihua University;
【作者单位】 西华大学电气与电子信息学院;
【文献出处】 西华大学学报(自然科学版) , Journal of Xihua University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2017年 02期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 语音信号; 压缩感知; 观测矩阵; 压缩比; 帧长;
【英文关键词】 speech signal; compressed sensing; observation matrix; compressionratio; frame length;
【摘要】 在研究语音信号压缩感知时,观测矩阵是数据采样和信号重建的关键。一个好的观测矩阵不但可以使原始语音信号投影到一个低维空间上,而且可以保证该信号不丢失有用的信息,最终通过重构算法实现精确重构。文章比较几种常见的观测矩阵在语音信号压缩重构过程的性能,并对在不同条件下观测矩阵的选取提出建议。实验结果表明:压缩比和帧长是观测矩阵选取的关键因素;在不同的压缩比和帧长下,需要选取不同的观测矩阵,以达到最好的语音重构效果。
【英文摘要】 In the study on compressed sensing of speech signal,the observation matrix is very important for data sampling and signal reconstruction. A useful observation matrix can make the original speech signal to be projected onto a lower dimensional space with all the useful information of the signal. And the signal can be reconstructed with proper algorithms. This paper introduced the theory of speech signal compression and compared several common performance indexes of observation matrix. Finally,it was suggeste...
【基金】 教育部春晖计划项目(Z2015113); 四川省科技支撑计划项目(2015JY0138)
【更新日期】 2017-04-13
【分类号】 TN912.3
【正文快照】 压缩感知理论(compressed sensing,CS)[1-2]是在信号满足稀疏性的前提下,信号的观测序列由信号与观测矩阵的乘积得到,并且由较少个数的观测序列可以准确地恢复高维原始信号。CS理论主要包含3方面:信号稀疏表示、观测矩阵的构造和重构算法[3]。其中观测矩阵的构造是一个关键步骤

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