语音压缩感知关键技术研究硕士学位论文

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1、学科门类：工学分类号：TP393单位代码：10293密级：公开博士学位论文论文题目：语音压缩感知关键技术研究学号D0010905姓名孙林慧指导教师杨震教授学科专业信号与信息处理研究方向语音处理与现代语音通信技术论文提交日期2012年6月语音压缩感知关键技术研究（申请南京邮电大学工学博士学位）作者：孙林慧指导老师：杨震教授南京邮电大学通信与信息工程学院2012.6ResearchontheKeyIssuesofCompressedSpeechSensingAdissertationsubmittedtoNanjingUniversityofPosts&Telecommunic

2、ationsinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofDoctorofPhilosophyBySunLinhuiSupervisedby:Prof.YangZhenCollegeofCommunicationandInformationEngineeringNanjingUniversityofPostsandTelecommunications2012.6南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不

3、包含其它人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作过的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：南京邮电大学学位论文使用授权声明南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生部办理。研究生签名：导师签名：

4、日期：南京邮电大学博士研究生学位论文摘要学科：工学专业：信号与信息处理研究方向：语音处理与现代语音通信技术作者：2009级博士研究生孙林慧指导老师：杨震教授题目：语音压缩感知关键技术研究Title:Researchonthekeyissuesofcompressedspeechsensing关键词：语音信号压缩感知过完备字典多尺度压缩感知基追踪Keywords:SpeechSignals;CompressedSensing;OvercompleteDictionary;MultiscaleCompressedSensing;BasisPursuit本论文得到以下基金项目资助

5、①国家重大基础研究计划973项目：“物联网混杂信息融合与决策研究”（编号：2011CB302903）②国家自然科学基金项目：“基于Lp优化的语音压缩感知理论和编码技术的研究”（编号：60971129）③国家自然科学基金项目：“鲁棒性压缩感知关键技术研究”（编号：61271335）④江苏省普通高校研究生创新科研计划项目：“基于压缩感知的欠定语音分离技术研究”（编号：CX10B_191Z）南京邮电大学博士研究生学位论文摘要摘要语音是人类最方便直接的交流方式，在数字化的时代，如何对语音信号建模以获得更少的采样但又不影响语音的质量，是当前语音信号处理领域中的研究热点。压缩感知（Co

6、mpressedSensing，CS）是基于信号在某个域的稀疏性建立的线性、非自适应采样的新理论，表明具有稀疏性的压缩感知能获得更好的压缩性能，信号的稀疏性或可压缩性是实现压缩重构的必要条件之一。由于语音信号具有可压缩性，能够采用低于Nyquist采样的速率无失真地采样信号，基于压缩感知进行低速率无失真地采样给语音信号的采样、存储、传输和处理都带来了很大方便。所以CS理论与语音信号处理领域的结合，意味着对传统的基于奈奎斯特均匀采样定律下的语音分析方法的颠覆。用CS理论中的观测来代替传统的Nyquist采样值，将导致信号特征根本性的变化，进而影响整个语音信号处理各种应用的理论

7、和技术体系。将CS应用于语音信号领域，来探求语音信号处理的各种新方法具有很好的现实意义，而研究语音压缩感知中的各种关键技术是其走向实用的基础。本论文的主要工作和创新如下：（1）根据语音信号在离散余弦（DCT）基下的稀疏性描述了基于正交基的语音压缩感知的框架。基于此框架，对随机观测矩阵进行选择，并采用基追踪（BP）和正交匹配追踪（OMP）算法对已压缩采样的语音信号进行重构，提出一系列结论：CS观测矩阵的维数（其决定了压缩比）、每帧语音信号选取的帧长的大小、分帧时采用的窗函数及帧移，都对重构性能有影响。（2）基于语音信