基于小波变换和压缩感知的语音信号压缩研究

发布时间：2018-11-20 09:35

【摘要】：对语音信号直接进行压缩感知处理,通常压缩的效率不高,针对此问题提出了一种基于压缩感知和小波变换的方法。首先用小波变换的方法对语音信号进行级数分解;然后采用压缩感知的方法对小波低频系数进行压缩,并丢弃高频系数,重构语音信号时高频系数用随机信号来取代。采用此种小波变换的方法与直接采用压缩感知的方法相比,前者的语音信号MOS值稍有降低,但压缩率比直接压缩感知的方法降低了一倍,说明此方法可大大提高压缩的效率。
[Abstract]:The speech signal is compressed and sensed directly, but usually the compression efficiency is not high. In order to solve this problem, a method based on compression perception and wavelet transform is proposed. Firstly, the speech signal is decomposed by the wavelet transform, then the wavelet low frequency coefficient is compressed by the method of compression perception, and the high frequency coefficient is discarded, and the high frequency coefficient is replaced by the random signal when the speech signal is reconstructed. Compared with the direct compression sensing method, the MOS value of the former speech signal is slightly lower, but the compression ratio is twice as low as that of the direct compression sensing method, which shows that this method can greatly improve the compression efficiency.
【作者单位】： 西安电子科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61072125)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：2344549