作为语音识别的一种，说话人识别技术因为其独有的优势在生物特征认证领域一直备受瞩目，并得到了广泛的应用。目前识别系统中最为常用......

“大数据”(Big Data)时代的到来带来了飞速增长的信息量和信息处理任务。传统的奈奎斯特采样定理提出的最低采样速率在面对超宽带......

本文根据语音信号在离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）域上的近似稀疏性,将压缩感知（compressed sensing,CS）应用于语音增......

信号的稀疏性是压缩感知理论的应用前提，压缩感知用最少的观测数来对信号进行压缩采样，实现了信号的降维处理，节约了采样和传输的成本......

面对大数据时代带来的海量数据，如何存储，如何处理信息给现有的系统带来了巨大挑战。基于数字处理技术的整个系统的第一步是采样，传统......

基于语音信号在离散余弦域上的近似稀疏性,针对采用随机高斯观测矩阵及线性规划方法进行语音压缩感知与重构时,重构零（近似零）系数定......