基于差分变换的语音信号压缩感知
信号在某种变换下可以稀疏表示是压缩感知研究的先验条件，正交傅里叶变换则是应用非常广泛的一种稀疏变换。但是，由于语音信号是准周期信号，对其进行傅里叶变换会造成频谱泄漏，因而引起信号重构性能的降低。本文基于语音信号准周期性的特点，提出了一种基于差分变换的语音稀疏化变换矩阵，在此基础上采用OMP优化算法来重构语音信号。实验表明，与采用正交傅里叶变换方法对语音信号进行稀疏化变换、OMP算法对语音信号进行重构的方法相比，差分变换方法的性能明显优于正交傅里叶变换的方法，即在相同重构性能时，差分变换的压缩比小于正交傅里叶变换，因而差分变换的方法大大提高了信号的压缩性能。PESQ对重构语音质量评测的结果表明差分变换方法重构的语音信号MOS得分较高，这也说明对于语音信号这一特殊信号，差分变换法具有很大的优越性。
语音信号 压缩感知 稀疏性 差分变换 正交匹配追踪
高悦 王改梅 陈砚圃 闵刚 杜佳
西安通信学院基础部,陕西西安710106
国内会议
北京
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1434-1439
2011-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）