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。      

基于自适应多尺度压缩感知的语音压缩与重构

本文针对语音信号的压缩感知问题,在系数总长度不超过原信号长度的前提下,推导了Sym小波分解合成的矩阵形式,提出了语音信号多尺度压缩感知(MCS)框架.进一步分析语音信号在小波基下不同级的稀疏性,提出了自适应多尺度压缩感知(AMCS)方法,把该方法运用到语音压缩与重构中,对重构语音进行了主客观评价,并进行了说话人识别验证...     

基于压缩感知的快速语音编解码方法研究

随着5G时代的来临,互联网技术在我们的生活中起着不可或缺的作用,而基于移动互联网的语音通话也成了我们生活中的日常。在面向VOIP的语音编解码中,由于压缩感知能以更少的采样点恢复完整的原始信号,有利于语音通信中的丢包恢复,因此文章将压缩感知理论用于语音编解码方法,致力于研究一种低复杂度的压缩感知语音编解码方法。实验证明,文章的方法比经典的压缩感知算法在语音重构的速度上具有一定的优势。     

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(Compressed 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。      

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。     

行阶梯观测矩阵下语音压缩感知观测序列的Volterra+Wiener模型研究

针对压缩感知理论下,语音信号经随机高斯矩阵投影后得到的观测序列随机性太强,难以建模的问题,提出了一种基于行阶梯观测矩阵的语音压缩感知观测序列的Volterra模型,利用该模型实现对语音压缩感知观测序列的预测,研究了Volterra滤波器输入维数与阶数对预测效果的影响,并利用维纳滤波器进一步降低预测误差。在相同的已知数据量下,基于部分压缩感知观测序列、Volterra模型、Wiener滤波器的重构,获得了优于高斯随机观测序列的重构性能。模型的研究为压缩感知与语音技术的结合提供一定的参考价值。      

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。      

基于近似KLT域的语音信号压缩感知

压缩感知是近年来兴起的研究热点,该文基于语音信号在KLT域的稀疏特性,提出了基于模板匹配的近似KLT,并在基于模板匹配近似KLT域上研究了语音信号的压缩感知性能。首先验证语音信号在基于模板匹配近似KLT域上的稀疏性,然后由语音信号与观测矩阵构造相应的观测,采取固定分配每帧观测个数和按帧能量自适应分配每帧观测个数两种方案,再以观测为已知条件利用L1优化算法重构语音信号在基于模板匹配近似KLT域的稀疏系数向量,进而重构原始语音信号。实验表明,语音信号在基于模板匹配的近似KLT域的压缩感知性能较好。     

基于主分量分析的语音信号压缩感知

压缩感知理论是近年来兴起的一个新的研究热点。寻求适合于语音信号的稀疏基是压缩感知理论应用到语音信号处理领域的前提。本文基于主分量分析理论和大量的块数据,提取语音信号的特征信息,并根据压缩感知理论、字典构造的方法以及语音信号的特点,构造出一种新的适合于语音信号稀疏表示的冗余字典。该冗余字典是由多个正交基级联而成。为了更为客观的说明这种稀疏表示的优势,采用两种稀疏度的衡量标准来分别比较语音信号在DCT基、GABOR基和该冗余字典下的稀疏性,并且分别对男女声语音信号和清浊音进行了分析。实验表明,无论是男声信号还是女声信号,清音还是浊音,在该冗余字典下的稀疏性均优于DCT基,略差于GABOR基,但是由于其原子数远少于GABOR基,其计算的复杂度和存储量均低于GABOR基,因而比GABOR基更具可用性。      

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。      

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。     

自适应多速率宽带编码标准AMR-WB及应用

比较了现有的宽带语音编码标准,重点介绍了自适应多速率的宽带语音压缩编码标准AMR—WB,分析了它的语音质量,以及在未来的广泛应用。     

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.