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基于自适应多尺度压缩感知的语音压缩与重构 被引量：18
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作者 孙林慧 杨震 叶蕾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期40-45,共6页
本文针对语音信号的压缩感知问题,在系数总长度不超过原信号长度的前提下,推导了Sym小波分解合成的矩阵形式,提出了语音信号多尺度压缩感知(MCS)框架.进一步分析语音信号在小波基下不同级的稀疏性,提出了自适应多尺度压缩感知(AMCS)方法... 本文针对语音信号的压缩感知问题,在系数总长度不超过原信号长度的前提下,推导了Sym小波分解合成的矩阵形式,提出了语音信号多尺度压缩感知(MCS)框架.进一步分析语音信号在小波基下不同级的稀疏性,提出了自适应多尺度压缩感知(AMCS)方法,把该方法运用到语音压缩与重构中,对重构语音进行了主客观评价,并进行了说话人识别验证,得出结论:基于AMCS比三层MCS重构语音的性能好. 展开更多
关键词 Sym小波 多尺度压缩感知 自适应多尺度压缩感知 语音压缩与重构 基追踪
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