【摘 要】
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针对语音信号在变换域中不够稀疏使得压缩感知重建困难的问题,提出了一种利用频域结构特征的重建算法.该算法为单帧语音信号的修正离散余弦变换系数引入幅度和状态2个隐变量,
【机 构】
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上海交通大学北斗导航与位置服务重点实验室
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针对语音信号在变换域中不够稀疏使得压缩感知重建困难的问题,提出了一种利用频域结构特征的重建算法.该算法为单帧语音信号的修正离散余弦变换系数引入幅度和状态2个隐变量,并分别用高斯马尔可夫过程和马尔可夫链对幅度和状态沿频率轴的连续性建模.在此基础上用因子图表示系数及其幅度、状态的联合后验分布,在因子图上用Turbo消息传递迭代求出系数的后验均值,进而重建原始语音信号.与当前几种最新的算法相比,该算法在不同帧长、不同压缩率下均获得更高的重建精度,重建信号在时频图上的能量分布也与原始语音最为接近.可见,利用语音频
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