基于压缩感知的汉语语音稀疏表示研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第7-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 压缩感知及语音稀疏表示基本原理 | 第12-27页 |
| ·压缩感知原理 | 第12-15页 |
| ·信号稀疏表示 | 第12页 |
| ·观测投影 | 第12-15页 |
| ·信号重构 | 第15页 |
| ·语音稀疏表示原理 | 第15-21页 |
| ·语音信号特性 | 第15-18页 |
| ·KLT 域的语音稀疏表示 | 第18页 |
| ·DCT 域的语音稀疏表示 | 第18-19页 |
| ·小波域的语音稀疏表示 | 第19-21页 |
| ·语音压缩感知的评价指标 | 第21-23页 |
| ·稀疏性的评价指标 | 第21-22页 |
| ·观测矩阵的评价指标 | 第22页 |
| ·重构信号的评价指标 | 第22-23页 |
| ·常用的压缩感知重构算法 | 第23-26页 |
| ·MP 匹配追踪算法 | 第23页 |
| ·OMP 正交匹配追踪算法 | 第23-24页 |
| ·ROMP 正则化正交匹配追踪算法 | 第24页 |
| ·CoSaMP 压缩采样匹配追踪算法 | 第24-25页 |
| ·本文算法选择 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于 DCT 域稀疏预处理的语音压缩感知 | 第27-34页 |
| ·DCT 域的语音稀疏表示分析 | 第27-28页 |
| ·DCT 域的稀疏预处理 | 第28页 |
| ·基于稀疏度的预处理 | 第28页 |
| ·基于阈值的预处理 | 第28页 |
| ·算法实现步骤 | 第28-30页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于循环观测改进的线性预测语音压缩感知 | 第34-45页 |
| ·基于线性预测的稀疏表示 | 第34-36页 |
| ·预测系数循环观测矩阵的构造 | 第36-38页 |
| ·算法实现步骤 | 第38-39页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于小波树稀疏性适应观测的语音压缩感知 | 第45-54页 |
| ·语音的小波树模型 | 第45-46页 |
| ·小波树的修剪 | 第46-47页 |
| ·小波树模型的重构 | 第47页 |
| ·小波树稀疏性适应观测 | 第47-48页 |
| ·算法实现步骤 | 第48-49页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 主要结论与展望 | 第54-56页 |
| 主要结论 | 第54页 |
| 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 : 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60页 |
