基于压缩感知的语音信号处理及优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 本文研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 压缩感知研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 信号的稀疏表示研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 观测矩阵研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 重构算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 压缩感知理论在语音信号处理方面的研究现状 | 第13页 |
| 1.4 本文研究工作及文章结构安排 | 第13-15页 |
| 2 语音信号压缩感知 | 第15-37页 |
| 2.1 语音信号压缩感知系统模型 | 第15-18页 |
| 2.2 信号稀疏表示 | 第18页 |
| 2.3 观测矩阵构造 | 第18-19页 |
| 2.4 语音重构算法 | 第19-21页 |
| 2.4.1 BP算法流程 | 第20页 |
| 2.4.2 OMP算法流程 | 第20-21页 |
| 2.5 重构语音的评价方法 | 第21-24页 |
| 2.5.1 MOS基本原理 | 第22页 |
| 2.5.2 PESQ(P.862)标准或算法 | 第22-23页 |
| 2.5.3 分段信噪比SSNR | 第23-24页 |
| 2.6 实验语音库 | 第24-25页 |
| 2.7 实验仿真 | 第25-35页 |
| 2.8 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 语音信号压缩感知观测矩阵的对比研究 | 第37-45页 |
| 3.1 观测矩阵 | 第37-38页 |
| 3.1.1 随机高斯矩阵 | 第37页 |
| 3.1.2 稀疏随机矩阵 | 第37-38页 |
| 3.1.3 随机伯努利矩阵 | 第38页 |
| 3.1.4 部分正交矩阵 | 第38页 |
| 3.1.5 托普利兹和循环矩阵 | 第38页 |
| 3.2 实验仿真 | 第38-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于紧框架算法的语音信号压缩感知 | 第45-52页 |
| 4.1 紧框架算法 | 第45-46页 |
| 4.2 紧框架矩阵设计流程 | 第46页 |
| 4.3 实验仿真 | 第46-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 绝对听阈下的语音信号压缩感知 | 第52-63页 |
| 5.1 绝对听阈 | 第52-53页 |
| 5.2 绝对听阈设计流程 | 第53页 |
| 5.3 实验仿真 | 第53-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
