發(fā)布時(shí)間：2019-03-31 19:14

【摘要】：針對(duì)語(yǔ)音信號(hào)在變換域中不夠稀疏使得壓縮感知重建困難的問題,提出了一種利用頻域結(jié)構(gòu)特征的重建算法.該算法為單幀語(yǔ)音信號(hào)的修正離散余弦變換系數(shù)引入幅度和狀態(tài)2個(gè)隱變量,并分別用高斯馬爾可夫過程和馬爾可夫鏈對(duì)幅度和狀態(tài)沿頻率軸的連續(xù)性建模.在此基礎(chǔ)上用因子圖表示系數(shù)及其幅度、狀態(tài)的聯(lián)合后驗(yàn)分布,在因子圖上用Turbo消息傳遞迭代求出系數(shù)的后驗(yàn)均值,進(jìn)而重建原始語(yǔ)音信號(hào).與當(dāng)前幾種最新的算法相比,該算法在不同幀長(zhǎng)、不同壓縮率下均獲得更高的重建精度,重建信號(hào)在時(shí)頻圖上的能量分布也與原始語(yǔ)音最為接近.可見,利用語(yǔ)音頻域系數(shù)的連續(xù)性,以Turbo消息傳遞的方式可以在壓縮感知中得到較高的重建精度.
[Abstract]:In order to solve the problem that the speech signal is not sparse enough in the transform domain it is difficult to reconstruct the compressed sensing. A reconstruction algorithm based on the structural features of the frequency domain is proposed. In this algorithm, the modified discrete cosine transform coefficients of single frame speech signals are introduced into two hidden variables, amplitude and state, and the continuity of amplitude and state along the frequency axis is modeled by Gaussian Markov process and Markov chain, respectively. On this basis, the coefficients and their amplitudes are represented by the factor graph, and the joint posterior distribution of the states is expressed. The posterior mean value of the coefficients is obtained by means of Turbo message transfer iteration on the factor graph, and the original speech signal is reconstructed. Compared with the latest algorithms, the proposed algorithm achieves higher reconstruction accuracy under different frame length and compression ratio, and the energy distribution of the reconstructed signal on the time-frequency map is the most close to the original speech. It can be seen that by using the continuity of the frequency domain coefficients of speech, we can obtain a higher reconstruction accuracy in compression sensing by means of Turbo message transmission.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)北斗導(dǎo)航與位置服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61171171,61401501) 華為技術(shù)有限公司研究基金資助
【分類號(hào)】：TN912.3

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9 呂苗榮;古德生;彭振斌;;語(yǔ)音信號(hào)基本處理單元的選擇與應(yīng)用[A];2007通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十二屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2007年

10 高暢;李海峰;馬琳;;基于壓縮感知理論的語(yǔ)音信號(hào)壓縮與重構(gòu)方法[A];第十一屆全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2011年

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5 金學(xué)成;基于語(yǔ)音信號(hào)的情感識(shí)別研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

6 陳為國(guó);實(shí)時(shí)語(yǔ)音信號(hào)處理系統(tǒng)理論和應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2004年

7 譚麗麗;語(yǔ)音信號(hào)盲分離算法的研究[D];華南理工大學(xué);2001年

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9 郭海燕;基于稀疏分解的單通道混合語(yǔ)音分離算法研究[D];南京郵電大學(xué);2011年

10 覃勝;語(yǔ)言學(xué)習(xí)系統(tǒng)學(xué)生終端機(jī)的數(shù)字化研究[D];重慶大學(xué);2004年

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本文編號(hào)：2451197