壓縮采樣系統(tǒng)中的語音消噪技術(shù)研究.pdf

1、面對大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來的海量數(shù)據(jù)，如何存儲，如何處理信息給現(xiàn)有的系統(tǒng)帶來了巨大挑戰(zhàn)?；跀?shù)字處理技術(shù)的整個(gè)系統(tǒng)的第一步是采樣，傳統(tǒng)奈奎斯特定理在面對高帶寬的信號時(shí)會產(chǎn)生大量采樣數(shù)據(jù)，同時(shí)，后續(xù)壓縮技術(shù)的使用又使得前面采樣產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)浪費(fèi)了寶貴資源。近年來，壓縮感知，一種全新的采樣方法應(yīng)運(yùn)而生。它創(chuàng)造性地解決了傳統(tǒng)采樣面臨的采樣率過高，以及獲得數(shù)據(jù)冗余度過高的問題。語音信號固有的稀疏性決定了語音和壓縮感知技術(shù)的結(jié)合是一個(gè)必然的選擇，這將給整

2、個(gè)語音信號處理領(lǐng)域帶來巨大的變革。本文在此背景下，研究基于壓縮感知的語音處理技術(shù)邁向?qū)嵱帽仨毥鉀Q的問題之一：壓縮采樣系統(tǒng)中的語音消噪技術(shù)。本文主要的研究工作和創(chuàng)新如下：
　　首先，詳細(xì)分析了壓縮感知的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，包括對信號的稀疏性要求，觀測矩陣的投影過程，非線性信號重構(gòu)理論。然后針對語音信號，從以上三個(gè)方面分析了語音信號壓縮感知的可行性和處理效果。并且在此基礎(chǔ)上，分析了噪聲對壓縮感知系統(tǒng)的影響。以上分析和研究都是后面內(nèi)容研究的基礎(chǔ)

3、。
　　接著，討論含噪語音的預(yù)處理方法，來降低噪聲對壓縮感知系統(tǒng)的影響。針對含噪語音的觀測序列處理難度大的問題，提出了一種對原始語音進(jìn)行小波分解，并對低頻系數(shù)采用基于K-SVD的稀疏分解方法，對高頻采用小波閾值去噪的聯(lián)合去噪方法。在去噪的同時(shí)，保證了處理后的信號的稀疏性，為后續(xù)的壓縮感知過程提供了良好的信號稀疏性保證。實(shí)驗(yàn)仿真顯示，提出的方法對于噪聲的抑制起到了一定的效果，而且也為壓縮感知的使用創(chuàng)造了條件。
　　然后，研究采

4、用特殊觀測矩陣下的觀測序列消噪處理技術(shù)。針對含白噪聲的語音在特殊的觀測矩陣—行階梯矩陣下的觀測序列，分析了投影后的語音和噪聲的不同特點(diǎn)，借鑒傳統(tǒng)時(shí)頻處理技術(shù)，提出了一種采用小波閾值去噪的方法，并且，在噪聲較小時(shí)，改善了噪聲標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法，改善了提出方案在高信噪比時(shí)的效果。實(shí)驗(yàn)仿真顯示，提出的方法，在壓縮采樣數(shù)據(jù)僅為原始序列1/4條件下，取得的消噪效果要好于傳統(tǒng)方法。
　　最后，研究快速、魯棒性的CS重構(gòu)算法。針對傳統(tǒng)的重構(gòu)算法僅