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基于压缩感知的语音稀疏基和投影矩阵构造技术的研究

作　者: 唐力
导　师: 杨震
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 压缩感知 语音信号 稀疏表示 K-SVD K-LMS
分类号: TN919.8
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


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解决和改进的几个方向。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-8
缩略语  8-9
第一章 绪论  9-13
  1.1 课题研究背景  9-11
  1.2 论文的主要内容和安排  11-13
第二章 压缩感知的基本理论  13-23
  2.1 压缩感知的基本理论  13-21
    2.1.1 信号的稀疏表示  13-15
    2.1.2 信号的观测投影  15-18
    2.1.3 信号的重构  18-21
  2.2 仍然存在的问题  21
  2.3 本章小结  21-23
第三章 语音信号的压缩感知  23-36
  3.1 语音的产生模型  23-24
    3.1.1 语音信号的产生原理  23
    3.1.2 离散时域的语音生成模型  23-24
  3.2 传统语音的采样及处理过程  24-25
  3.3 语音的稀疏表示  25-31
  3.4 语音信号的投影观测  31-33
  3.5 重构语音信号的性能评价方法  33-35
  3.6 本章小结  35-36
第四章 基于小波分解和K-SVD 的自适应压缩感知  36-49
  4.1 矢量表示的 K-Means 算法  36-37
  4.2 K-SVD 训练算法  37-39
  4.3 语音信号的小波分解  39-41
    4.3.1 连续小波及其变换  39-40
    4.3.2 语音信号的离散小波变换  40-41
  4.4 基于小波分解的语音稀疏分解及其压缩感知  41-43
  4.5 性能分析  43-48
  4.6 本章小结  48-49
第五章 基于K-LMS 的稀疏字典训练算法  49-60
  5.1 最小均方(LMS)算法原理  49-52
    5.1.1 最小均方误差(MMSE)准则  49-50
    5.1.2 最速下降法  50-51
    5.1.3 最小均方(LMS)算法  51-52
  5.2 一种基于K-LMS 的稀疏字典训练算法  52-53
  5.3 基于变步长的K-LMS 稀疏字典训练算法  53-55
  5.4 性能分析  55-59
  5.5 本章小结  59-60
第六章 总结和展望  60-62
  6.1 论文的主要工作  60-61
  6.2 下一步工作展望  61-62
致谢  62-63
参考文献  63-69
攻读硕士学位期间发表的论文  69

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 图像通信、多媒体通信
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