检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003 [2]宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,南京210003
出 处:《计算机工程与应用》2015年第15期216-220,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.61276335);江苏省普通高校研究生科研创新计划(No.CXZZ13_0488)
摘 要:针对含白噪声语音信号采用压缩感知时重构效果差的问题,提出了一种对CS投影矩阵为行阶梯矩阵下的观测序列进行小波阈消噪的方法。针对该方法在噪声较小时,由于对某些帧的观测序列的噪声标准差估计误差过大,从而导致的重构性能衰减严重的问题,提出了一阶平滑的噪声估计的改进方案,改善了高信噪比时的重构效果。仿真显示,该方法通过压缩感知降低采样率的同时,实现了语音增强,并且性能也优于传统语音消噪方法。To solve the problem of poor reconstruction performance for compressed sensing of speech degraded by white Gaussian noise, a method using wavelet threshold de-noising algorithm based on row echelon matrix measurement sequences is proposed. In addition, when the noise is small, the reconstruction performance decays as a result of the inaccurate estimation of the standard deviations of some frames. To solve this problem, an improved scheme using one step smoothing for noise estimation is also put forward, which improves the reconstruction results greatly for high SNR. It is demonstrated that by using compressed sensing, this method not only reduces the sampling rate, but also achieves better performance than the traditional speech de-noising methods.
关 键 词:语音压缩感知 小波阈值去噪 噪声估计 平滑 语音增强
分 类 号:TN911.72[电子电信—通信与信息系统]
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