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压缩感知下的稀疏表示语声恢复模型与算法
被引量:
5
1
作者
李洋
李双田
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第8期914-923,共10页
本文讨论的语声信息恢复旨在提高带噪语声的可懂度。通过类比听觉掩蔽与视觉闭塞,在基于稀疏表示的图像去噪思想启发下,本文提出了基于压缩感知理论的稀疏表示语声恢复模型、数学表达式以及算法。与传统的语声增强算法不同,本文模型与...
本文讨论的语声信息恢复旨在提高带噪语声的可懂度。通过类比听觉掩蔽与视觉闭塞,在基于稀疏表示的图像去噪思想启发下,本文提出了基于压缩感知理论的稀疏表示语声恢复模型、数学表达式以及算法。与传统的语声增强算法不同,本文模型与算法的特点在于具备有效消除全局噪声干扰和恢复局部被噪声掩蔽的语声成分的双重能力,有效提高了处理后语声的可懂度。仿真实验和客观语声质量测度验证了提出的模型与算法的可行性、有效性以及优越性。
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关键词
语声恢复
压缩感知
稀疏表示
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职称材料
题名
压缩感知下的稀疏表示语声恢复模型与算法
被引量:
5
1
作者
李洋
李双田
机构
中国科学院声学研究所
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第8期914-923,共10页
文摘
本文讨论的语声信息恢复旨在提高带噪语声的可懂度。通过类比听觉掩蔽与视觉闭塞,在基于稀疏表示的图像去噪思想启发下,本文提出了基于压缩感知理论的稀疏表示语声恢复模型、数学表达式以及算法。与传统的语声增强算法不同,本文模型与算法的特点在于具备有效消除全局噪声干扰和恢复局部被噪声掩蔽的语声成分的双重能力,有效提高了处理后语声的可懂度。仿真实验和客观语声质量测度验证了提出的模型与算法的可行性、有效性以及优越性。
关键词
语声恢复
压缩感知
稀疏表示
Keywords
speech recovery
compressive sensing
sparse representation
分类号
TN912.35 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
压缩感知下的稀疏表示语声恢复模型与算法
李洋
李双田
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014
5
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