文档介绍：单位代码: 10293 密级: 公开

硕士学位论文

论文题目: 基于压缩感知的语音稀疏基
和投影矩阵构造技术的研究

学号 Y001090502
姓名唐力
指导教师杨震教授
学科专业信号与信息处理
研究方向语音处理与现代语音通信
论文提交日期 2012 年 2 月 21 日
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南京邮电大学

硕士学位论文摘要

学科、专业:工学、信号与信息处理
研究方向:语音处理与现代语音通信

作者:唐力
指导教师:杨震教授

题目:基于压缩感知的语音稀疏基和投影矩阵构造技术的研究
英文题目:Research on Speech sparse basis and projection matrix
based pressed Sensing

主题词:压缩感知;语音信号;稀疏表示;K-SVD;K-LMS
Keywords: Compressed Sensing; speech signal; sparsity; K-SVD; K-LMS

项目资助:国家自然科学基金“基于 Lp 优化的语音压缩和编码技术的研
究”,项目编号 60971129
国家 973 计划“物联网混杂信息融合与决策研究”,项目编号
2011CB302903
南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要
摘要
语音通信已经成为人类生活中必不可少的一部分,语音是模拟信号,需要经过数字化处
理才能在数字通信系统中进行加工处理。在信号处理中数字化的第一步便是采样,一般遵循
奈奎斯特采样定理对语音信号采样。但是奈奎斯特采样的速率较高,采集的信号中具有较多
冗余的信息。所以为了降低采集后的数据量,2004 年 Daonodo 与 Candes 等人提出了压缩感
知理论,压缩感知在对稀疏信号进行采样的同时,也对信号进行了压缩。采用压缩感知技术
对语音信号进行处理,将大大降低传输过程中所需的信息量。
压缩感知的前提是信号具有稀疏性,但是语音信号在常规变换域中的稀疏度不够理想,
所以在对语音信号进行压缩感知投影观测之前,首先需要对语音信号在稀疏变换基上的稀疏
表示进行深入研究。因此,为了实现语音信号的压缩感知采样,本文主要研究了语音信号的
近似稀疏性和稀疏表示形式,在现有传统正交基的基础上寻找稀疏字典的训练算法,从而使
得原始信号在训练过的稀疏变换基上可以更加稀疏地表示。本文的主要工作和创新有:1)在
语音信号压缩感知技术中常常对投影观测矩阵进行自适应的选取,本文将信号的投影残差加
入到自适应投影观测矩阵的选取中,改进了针对信号能量进行的自适应投影观测算法;2)将
K-SVD 训练算法和小波分解后的特性联合考虑,对小波分解后的低频系数采用 K-SVD 算法,
从而降低了稀疏字典训练算法的复杂度;3)针对 K-LMS 稀疏字典训练算法中 LMS 分解过程
采用固定的步长因子,容易带来较大的稳态误差这个问题,本文提出将前两次稀疏表示过程
中的误差引入到步长因子的计算中,对 K-LMS 训练算法进行改进,从而得到较好的重构性能。
在迭代过程的初始阶段,采用较大的步长因子,随着迭代次数的增加逐步减小步长因子的大
小,降低稀疏表示过程中的稳态误差,从而可以准确恢复出原始语音。
在文章的末尾,对全文进行了总结,并且提出了语音压缩感知有待