語音壓縮感知系統(tǒng)中的消噪技術研究.pdf

1、基于奈氏準則的傳統(tǒng)數字信號處理方法，需要以大于信號帶寬兩倍的速率對其進行采樣。面對海量待處理信息，數字化采樣將會得到大量的采樣數據，通信傳輸中給本來就緊缺的頻帶資源帶來了很大的壓力。另一方面，在傳輸之前往往需要對這些采樣數據進行壓縮編碼，這樣做反過來又浪費了大量的采樣資源。針對這個問題，近年來壓縮感知作為一種新穎的壓縮采樣技術另辟蹊徑，受到人們廣泛關注，它不再受限于信號帶寬，可以以遠低于奈氏采樣率的速率對信號進行采樣，同時實現對信號的壓

2、縮，大大節(jié)省了采樣資源和通信的頻帶資源，降低了傳輸成本。壓縮感知技術是一種稀疏信號處理技術，由于語音信號是近似稀疏的，可以將壓縮感知技術與語音信號相結合。本文基于語音的稀疏性，研究語音壓縮感知系統(tǒng)，著重研究語音壓縮感知系統(tǒng)中的消噪技術，這是壓縮感知技術實用化必須解決的關鍵問題。本文的主要創(chuàng)新和研究內容如下：
　　首先，本文詳細介紹了CS技術及語音CS理論，在驗證了語音信號的稀疏性后，研究了語音壓縮感知的稀疏表示、觀測矩陣和重構算法

3、三個基本理論問題。然后結合實際，側重討論了噪聲對語音壓縮感知系統(tǒng)各部分的影響，并用實驗進行了仿真。
　　本文第二部分根據語音信號與高斯白噪聲信號在DCT域具有不同的稀疏性，采用對語音壓縮感知具有一定魯棒性的行階梯矩陣對含噪語音進行壓縮測量，針對傳統(tǒng)OMP算法難以實現語音增強且迭代速度慢等缺點，提出了一種MOMP算法，它通過設置相關性閾值與能量閾值雙重閾值，控制OMP算法的重構階段及迭代次數，較好的抑制了噪聲分量的重構，提高了輸出信