基于压缩感知的语音盲稀疏重构算法及其去噪应用

发布时间：2017-09-05 00:13

  本文关键词：基于压缩感知的语音盲稀疏重构算法及其去噪应用

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【摘要】：根据传统的正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法各自的缺陷,提出可以在盲稀疏状态下重构带噪语音的多匹配正交追踪(MMOP)算法。该算法采用同时匹配多个原子以及同步增大和缩小原子集的办法来解决SAMP算法中原子的过匹配和欠匹配现象,此外,还提出一种新的去噪思想和设置初始步长方法,并且采用分阶段步长来重构原始语音信号。研究结果表明:本文算法不仅修正SAMP算法的过匹配和欠匹配的现象,而且还具有匹配速度快、迭代次数少的优点,同时又提高语音信号在盲稀疏状态下的重构精度,此外,该算法还可以应用在噪声语音中,有较明显的去噪效果,且其重构后的语音主客观质量评价都要好于传统的OMP算法和SAMP算法。
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;昆士兰科技大学信息工程学院;
【关键词】： 压缩感知 重构算法 语音去噪 匹配追踪算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61371193) 山西省自然科学基金资助项目(2012011014-1) 山西省青年科技研究基金资助项目(2013021016-2) 山西省回国留学人员科研基金资助项目(2013-034)~~
【分类号】：TN912.3
【正文快照】： 由于重构算法是压缩感知[1-2](compressed sensing,CS)理论研究的关键技术之一,因此,近年来,国外的学者对CS的重构算法进行大量研究,国内的一些学者也开始陆续对CS重构算法进行相关研究,例如王良君等[3]提出在多稀疏空间下重构图像,何宜宝等[4]提出利用概率结构模型实现信号重

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘记红;黎湘;徐少坤;庄钊文;;基于改进正交匹配追踪算法的压缩感知雷达成像方法[J];电子与信息学报;2012年06期

2 高睿;赵瑞珍;胡绍海;;基于压缩感知的变步长自适应匹配追踪重建算法[J];光学学报;2010年06期

3 王超;闫镔;李磊;曾磊;李建新;;基于稀疏约束的自适应正则化迭代重建算法[J];CT理论与应用研究;2012年04期

4 陈胜W，

本文编号：794668