【摘 要】
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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。本文提出了一种基于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，OM
【机 构】
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东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819 西北师范大学 物理与电子工程学院,兰州 7300
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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。本文提出了一种基于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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