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基于压缩感知的语音盲稀疏重构算法及其去噪应用
作者姓名:李凤莲  畅江  张雪英  宋磊  田玉楚
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
基金项目: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)~~
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。

关 键 词:压缩感知  重构算法  语音去噪  匹配追踪算法
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