语音压缩感知研究进展与展望

发布时间：2017-11-10 18:12

  本文关键词：语音压缩感知研究进展与展望

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【摘要】：压缩感知技术,特别是语音压缩感知技术逐渐成为信号处理领域的研究热点。当前的语音压缩感知关键技术主要包括适合语音信号的稀疏分解矩阵构造,观测矩阵的选择和重构算法的设计。稀疏分解矩阵的重要代表是正交基、基于语音特性的线性预测矩阵和过完备字典。观测矩阵方面主要采用随机观测矩阵分析语音压缩感知性能;重构算法方面重点研究当观测序列或语音信号本身含有噪声时鲁棒的语音压缩感知重构算法。本文对上述语音压缩感知的3大关键技术进行了介绍和对比分析,并对语音压缩感知的应用进行了总结,最后对未来可能的研究热点进行了展望。
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;南京邮电大学"宽带无线通信与传感网技术"教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61271335,61201326)资助项目 江苏省自然科学基金(BK20140891)资助项目 江苏省高校自然科学研究面上项目(13KJB510020)资助项目 南京邮电大学校科研基金(NY214038)资助项目
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 引言近年来,由Donoho与Candes等人提出的压缩感知[1-3](Compressed sensing,CS)逐渐成为信号处理领域的研究热点。压缩感知理论的核心思想是边压缩边采样,将压缩与采样同时进行。首先对信号进行非自适应线性投影得到观测值;然后由观测值采用重构算法重构原始信号[4]。其优点在

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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