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《第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(一)》2011年
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基于压缩感知过程的语音增强新算法

王安娜  周小星  孙红英  杨鸿武  
【摘要】:压缩感知(compressive sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。该文提出了一种基于CS过程的语音增强新算法。算法利用语音在离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域下的稀疏性,采用Hadamard矩阵对带噪语音进行压缩测量,通过改进的正交匹配跟踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法恢复语音信号,实现语音增强。与经典谱减法和子空间算法进行实验对比分析,结果表明:该算法在降噪性能上优于经典谱减法和子空间算法。

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【参考文献】
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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3 王海艳;基于统计模型的语音增强算法研究[D];吉林大学;2011年
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10 赵彦平;基于稀疏表示的语音增强方法研究[D];吉林大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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8 郭宝强;军用通信电台前置语音增强系统的研究与实现[D];大连理工大学;2006年
9 孙晶;语音增强算法研究[D];吉林大学;2006年
10 张宝泉;基于小波的语音增强算法研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
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