一种基于新型BDS模型的语音信号字典构造方法.pdf

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1、３４卷第１期微电子学与计算机Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．１２０１７年１月ＭＩＣＲＯＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ＆ＣＯＭＰＵＴＥＲＪａｎｕａｒｙ２０１７一种基于新型ＢＤＳ模型的语音信号字典构造方法张宏乐，李凤莲，张雪英（太原理工大学信息工程学院，山西太原０３００００）摘要：用字典训练的方法稀疏表示语音信号成为语音信号处理领域的热点课题．针对字典初始规模的选择问题，提出了一种新的基于新型ＢＤＳ模型的字典训练方法，该方法根据最佳字典规模与稀疏比的关系为字典规模建立模型，可以自适应的为语音信号选择恰当的初始字典规模，克服了Ｋ－ＳＶ

2、Ｄ方法依靠经验设置字典规模的缺陷．将加入ＢＤＳ模型的训练字典的方法应用于来自太原理工大学数字音频与视频实验室语音库的语音，进行仿真实验并对实验结果进行了分析．实验结果表明：基于ＢＤＳ模型的语音信号字典构造方法实现了自适应选择最佳字典规模目的，可在保证重构语音质量的同时，进一步提高字典训练的效率．关键词：Ｋ－ＳＶＤ；稀疏表示；字典训练；最佳字典规模中图分类号：ＴＮ９１２．３文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２０１７）０１－００３０－０５DOI:10.19304/j.cnki.issn1000-718

3、0.2017.01.007ＡＳｐｅｅｃｈＳｉｇｎａｌＤｉｃｔｉｏｎａｒｙＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＮｅｗＢＤＳＭｏｄｅｌＺＨＡＮＧＨｏｎｇ－ｌｅ，ＬＩＦｅｎｇ－ｌｉａｎ，ＺＨＡＮＧＸｕｅ－ｙｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴａｉＹｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｃｅｎｔｌｙ，ｕｓｉｎｇａｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅ

4、ｎｔｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｂｅｃｏｍｅｓａｐｏｐｕｌａｒｒｅｓｅａｒｃｈｓｕｂｊｅｃｔ．Ｆｏｒｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｓｉｚｅｐｒｏｂｌｅｍ，ｉｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｔｒａｉｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｂａｓｅｄｏｎｎｅｗＢＤＳｍｏｄｅｌ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｍｏｄｅｌｆｏｒｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｓｉｚｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｓｉｚｅａｎｄｓｐａｒｓｅｒａｔｉｏ

5、．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｃａｎｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｌｙｃｈｏｏｓｅｐｒｏｐｅｒｌｙｉｎｉｔｉａｌｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｆｏｒｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｉｔｏｖｅｒｃｏｍｅｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｓｅｌｅｃｔｉｎｇｉｎｉｔｉａｌｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｓｉｚｅｉｎＫ－ＳＶＤｍｅｔｈｏｄｏｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ．ＡｐｐｌｉｎｇｔｈｉｓｔｒａｉｎｉｎｇｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｍｅｔｈｏｄａｄｄｅｄｔｈｅＢＤＳｍｏｄｅｌｔｏｓｐｅｅｃｈｌｉｂｒａｒｙｏｆｌａｂｏｆａｕｄｉｏａｎｄｖｉｄｅｏｏｆＴａｉｙｕ

6、ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｂａｓｅｄｏｎＢＤＳｍｏｄｅｌｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｒｅａｌｉｚｅｄｔｈａｔｃｈｏｏｓｅｂｅｓｔｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｓｉｚｅａｄａｐｔｉｖｅｌｙ，ｂｕｔａｌｓｏｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄｉｃｔ

7、ｉｏｎａｒｙｔｒａｉｎｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｋ－ＳＶＤ；ｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｌｅａｒｎｉｎｇ；ｂｅｓｔｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｓｉｚｅ［４－６］内容更适合特定的信号．在文献［７］中，Ｚｈｏｕ１引言Ｙａｎ等人提出了免疫Ｋ－ＳＶＤ算法（ＩＫ－ＳＶＤ），将免语音信号在时频上具有近似稀疏性，用语音的疫算法嵌入到追踪算法中，极大的提高了Ｋ－ＳＶＤ稀疏逼近取代原始语音信号可以从本质上降低语音收敛速度和准确性，利用这种算法对含噪语音进行信号处理的成本．稀疏表示中第一个重要的问题是

8、增强，进一步提高了语音信噪比．ＨｅｍｉｎｇＺｈａｏ等［８］构造字典．字典可以选为一组预先设定有特定功能人结合了稀疏算法的分解能力和深度信念网络的［１］［２］的原子，如可操纵的小波，ｃｕｒｖｅｌｅｔｓ，和ｂａｎｄｅ－非线性网络结构，更好的提取语音信号的非线性特［３］ｌｅｔｓ，也可以根据给定的一组信号来设计，使字典征，提高测谎设备识别率．收稿日期：２０１６－０４－１９；修回日期：２０１６－０５－２６基金项目：国家自然