语音压缩感知硬阈值梯度追踪重构算法

发布时间：2018-07-13 07:59

【摘要】：本文基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,采用压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论对其进行压缩采样和重构。CS中的梯度追踪(Gradient Pursuit,GP)算法因计算量小,迭代硬阈值(Iterative Hard Threshold,IHT)算法因实现简单,被广泛用来重构信号。针对压缩感知理论中的GP算法的支撑集在每次迭代时仅增加一个元素,以及该算法每步迭代时仅经过一次沿负梯度方向搜索求得的解可能不是最优解的问题,本文提出了语音重构的硬阈值梯度追踪(Hard Threshold Gradient Pursuit,HTGP)算法。该算法利用IHT算法的思想选择原子更新支撑集,每步迭代时支撑集中含有K个元素,而且HTGP算法每步迭代时经过k次沿负梯度方向搜索得到最优解来代替使用计算量巨大的最小二乘来求解。实验结果表明,压缩比相同的情况下,HTGP算法具有更快速的收敛性和更高的信噪比。
[Abstract]:Based on the approximate sparsity of speech signals in DCT domain, the compressed sensing CS theory is used to compress sampling and reconstruct the gradient pursuit GP (Gradient pursuit GP) algorithm in DCT domain because of its small computational complexity and the simple implementation of iterative hard threshold (IHT) algorithm. It is widely used to reconstruct signals. In view of the fact that only one element is added to the support set of GP algorithm in compression-aware theory at each iteration, and the solution obtained by searching only once in the negative gradient direction at each iteration of the algorithm may not be the problem of optimal solution. This paper presents a hard threshold gradient tracking (HTGP) algorithm for speech reconstruction. The algorithm uses the idea of IHT algorithm to select atomic update support set, which contains K elements in each iteration. In addition, the HTGP algorithm obtains the optimal solution by searching k times along the negative gradient direction in each iteration step, instead of using the computationally large least squares to solve the problem. Experimental results show that the proposed algorithm has faster convergence and higher signal-to-noise ratio (SNR) under the same compression ratio.
【作者单位】： 南京邮电大学通信与信息工程学院;"宽带无线通信与传感网技术"教育部重点实验室;
【基金】：重大基础研究973计划(2011CB302903) 国家自然科学基金项目(60971129,61271335,61070234,61271240) 江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXZZ12_0469)资助项目 江苏省高校自然科学研究(13KJB510020)资助项目
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2118712