基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法

本文基于语音信号在离散余弦基上的近似稀疏性,采用稀疏随机观测矩阵和线性规划重构算法对语音信号进行压缩感知与重构.研究了语音信号的压缩感知观测序列特性,根据语音帧和非语音帧压缩感知观测序列频谱幅度分布分散且差异较大的特性,提出基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法,并对4dB-20dB下的带噪语音进行端点检测仿真实验.仿真结果显示,基于压缩感知观测序列倒谱距离的语音端点检测算法与奈奎斯特采样下语音的倒谱距离端点检测算法一样具有良好的抗噪性能,但由于采用压缩采样,减少了端点检测算法的运算数据量.     

基于压缩感知的分布式语音压缩与重构

本文首先阐述了压缩感知(CS)的理论框架,然后分析了语音信号的特点--短时平稳性、离散余弦(DCT)基下的稀疏性,最后提出了基于CS理论的分布式语音压缩重构的框架.基于此框架采用基追踪(BP)和正交匹配追踪(OMP)算法对已压缩的语音信号进行重构,得出结论:每帧语音信号选取的帧长的大小,基于CS理论压缩得到的观测数的多少,都对重构性能有影响.     

行阶梯观测矩阵、对偶仿射尺度内点重构算法下的语音压缩感知

基于语音信号在离散余弦域上的近似稀疏性,针对采用随机高斯观测矩阵及线性规划方法进行语音压缩感知与重构时,重构零(近似零)系数定位能力差而导致重构效果不好的缺点,本文提出一种新的行阶梯矩阵做观测矩阵,用对偶仿射尺度内点重构算法对语音进行压缩感知与重构,并对该算法下的重构性能进行理论分析.语音压缩感知仿真结果表明,在离散余弦基下,压缩比(观测序列与原始序列样值数之比)为1∶4时,行阶梯观测矩阵下的平均重构信噪比比随机高斯观测矩阵下提高9.73dB,平均MOS分比随机高斯观测矩阵下提高1.22分.     

基于自相关观测的语音信号压缩感知

本文基于压缩感知技术,根据语音信号的特点,提出了一种基于自相关特性的截断循环自相关矩阵作为观测矩阵,并在此基础上,从实用的角度出发,提出了基于模板匹配的近似截断循环自相关矩阵作为观测矩阵,并证明其满足RIP特性.由语音信号与截断循环自相关矩阵、近似截断循环自相关矩阵和高斯随机矩阵分别构造相应的观测,采用基追踪(BP)算法来重构原始语音信号.实验表明,由2个模板元素线性组合而成的近似截断循环自相关矩阵重构原始语音信号的性能与截断循环自相关矩阵的重构性能相当,且优于经典高斯随机矩阵,而且在相同的重构性能下,其压缩比远大于高斯随机观测矩阵,对语音信号的压缩性能有了明显地提高.     

基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法研究

基于语音信号在离散余弦基下的近似稀疏性,本文对语音信号采用压缩感知(Compassed Sensing)技术进行压缩和重构,即将语音信号投影到随机高斯观测矩阵,并采用线性规划(Linear Program)方法进行重构,研究了重构误差与观测矢量点数的关系,分析了噪声环境下重构信号的频谱变化情况.针对噪声环境下压缩感知重构信号比原始信号频谱变化小的特性,提出了一种基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法,给出了不同信噪比下获得最高识别率时压缩感知观测矢量的最佳点数.     

语音重构的DCT域加速Landweber迭代硬阈值算法

重构信号的最基本理论依据是该信号在某个变换域是稀疏的或近似稀疏的。基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,可以采用压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论对其进行重构。压缩感知理论中的迭代硬阈值(Iterativehard thresholding,IHT)算法以其较好的性能被广泛用来重构信号,但其收敛速度比较慢,如何提高收敛速度,一直是迭代硬阈值算法研究的重点之一。针对压缩感知理论中的IHT算法收敛速度相当慢的问题,提出了语音重构的DCT域加速Landweber迭代硬阈值(Accelerated Landweber iterative hard thresholding,ALIHT)算法。该算法对原始语音信号做DCT变换,然后在DCT域将每一步Landweber迭代分解为矩阵计算和求解两步,通过修改其中的矩阵计算部分实现Landweber迭代加速,最后通过迭代硬阈值对信号做阈值处理。实验结果表明,加速Landweber迭代硬阈值算法加快了收敛速度、减少了计算量。     

基于线性预测分析和差分变换的语音信号压缩感知

在压缩感知研究中,信号在不同变换下的稀疏域好坏是影响信号重构性能的重要因素。该文基于语音信号的线性预测分析(LPC),提出一种结合了LPC分析和差分变换的语音稀疏化联合变换方法,通过正交匹配追踪算法(OMP)优化算法重构语音信号,与FFT和LPC两种稀疏化方法进行了对比分析。实验表明,在压缩比大于0.4时,联合变换法重构的语音信号性能明显优于另外两种方法。也即在相同重构性能并兼顾语音质量的情况下,联合变换法具有较小的压缩比,因而具有较好的压缩性能。采用PESQ语音质量评测方法对3种稀疏化算法重构的语音进行平均意见值(MOS)对比,联合变换法也具有较好的性能。     

基于正交匹配追踪算法的语音信号重构研究

压缩感知理论是近年来提出的一种新兴的基于信号稀疏性的采样理论。正交匹配追踪算法是其中一种典型的重构方法,文中针对语音信号重构中存在的不足,采用正交匹配追踪算法对语音信号进行信号重构,相比于传统的压缩感知的重构算法更加地适用于对含噪语音、重构语音质量会更高,去噪效果也会更明显。为语音信号CS性能的基础性的研究提供了参考。     

使用能量匹配的监控视频自适应速率压缩感知

获取信号稀疏度对压缩感知(CS)性能的提升有重大意义,但在采样端不进行完整信号数字化采集和存储的情况下,对信号稀疏度进行估计比较困难。现有方法在稀疏度估计性能和计算复杂度方面难以取得较好的平衡。针对采样端对信号特性未知的监控视频应用,该文提出一种新的使用能量匹配的自适应速率压缩感知方法(ARCS-EM),通过观测一个恒定低速率的压缩感知观测结果来对当前帧实际稀疏度进行估计,然后根据估计结果决定当前帧应执行的压缩感知测量数,再进行补充测量得到当前帧的优化压缩感知采样结果。实验结果表明,该方法可以较好地适应视频中前景稀疏度的变化,为每帧图像分配适当的压缩感知测量速率,在不显著提高采样端计算复杂度的前提下,有效提高重建视频的质量。     

帧间自适应压缩感知算法在视频编码中的应用

阐述了压缩感知的理论框架,分析了视频信号帧间相关性特点,提出了一种帧间自适应压缩感知的视频编码算法。本方法中,利用视频差值信号的特点建立自适应感知模型,自适应的选择稀疏域和重构域对信号进行压缩感知恢复,在空域稀疏度较强的情况下选择空域作为稀疏域和重构域,在空域稀疏度较差的情况下选择小波域作为稀疏域和重构域。用测试视频进行了仿真分析,结果表明该算法能够取得较好的效果。     

面向内容的语音信号压缩感知研究

压缩感知理论依据信号的稀疏性质进行压缩测量,将信号的获取方式从对信号的采样上升为对信息的感知,是信号处理领域的一场革命。本文提出一种基于非确定基字典(Uncertainty Basis Dictionary,UBD)对语音信号进行稀疏表示的方法,将压缩感知理论应用于对语音信号稀疏表示的压缩,并提出了基于求解线性规划问题的方法重构语音信号的算法。通过语音识别、话者识别和情感识别实验,从面向内容分析的角度,研究这种基于压缩感知理论的信息感知方法是否保留了语音信号的主要内容。实验结果表明,语音识别、话者识别和情感识别的准确率,与目前这些领域研究方法得到的结果基本一致,说明基于压缩感知理论的信息感知方法能够很好地获取语音信号的语义、话者和情感方面的信息。     

基于准KLT域的线谱对参数压缩感知量化研究

用尽可能少的比特数实现线谱对(LSP)参数透明量化一直是语音编码领域的研究热点.该文基于压缩感知理论,研究了LSP参数在准KLT域的稀疏性,并设计了LSP参数先压缩感知再矢量量化的方案.编码端,利用压缩感知理论,在准KLT域将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,而后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端...     

帧间自适应语音信号压缩感知

近年来提出的压缩感知是一种以低于传统奈奎斯特速率对信号采样可得到精确恢复的理论。该理论很快应用于简化传统的采样硬件、缩短采样时间、以及减少数据的存储空间。针对语音信号的传输问题,本文提出一种帧间自适应语音信号压缩感知的方法。在离散余弦变换域的语音信号具有稀疏性的前提下,以大量语音信号帧的分析统计为依据,提出一种基于语音帧能量分级和帧间位置惯性的语音信号自适应压缩感知算法。实验结果表明,能量自适应可以显著地提高语音信号的恢复质量,而位置自适应可以明显地减少语音信号的恢复时间,从而本文提出的算法可以用较少的恢复时间获得较好的恢复效果。     

A distributed compressed sensing approach for speech signal denoising

Compressed sensing, a new area of signal processing rising in recent years, seeks to minimize the number of samples that is necessary to be taken from a signal for precise reconstruction. The precondition of compressed sensing theory is the sparsity of signals. In this paper, two methods to estimate the sparsity level of the signal are formulated. And then an approach to estimate the sparsity level directly from the noisy signal is presented. Moreover, a scheme based on distributed compressed sensing for speech signal denoising is described in this work which exploits multiple measurements of the noisy speech signal to construct the block-sparse data and then reconstruct the original speech signal using block-sparse model-based Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) algorithm. Several simulation results demonstrate the accuracy of the estimated sparsity level and that this denoising system for noisy speech signals can achieve favorable performance especially when speech signals suffer severe noise.     

基于压缩感知的稀疏线性预测语音编码

目前的VoIP技术已无法满足宽带语音服务的高清语音质量和安全性,文中对这一问题,做了初步的探索和研究。在现有的压缩感知理论基础上,针对语音信号提出了一种新的稀疏域,构造了将压缩感知技术应用于语音信号压缩的基本框架。     

基于分块自相关的子空间追踪语音压缩感知

在运用压缩感知基本原理对信号重构时,针对其中正交匹配追踪（OMP）算法和子空间追踪（SP）算法的各自特点,并与自相关思想结合,提出了一种改进的分块自相关的子空间追踪（BASP）算法。实验结果表明：在相同的压缩比下,BASP语音重构算法与SP语音重构算法相比具有较好的信噪比以及MOS评分。