基于壓縮感知的分布式語音壓縮與重構

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1、第26卷搖第6期信號處理Vol.26.搖No.6搖2010年6月SIGNALPROCESSINGJun.2010基于壓縮感知的分布式語音壓縮與重構孫林慧搖楊搖震(南京郵電大學通信與信息工程學院,江蘇南京210003)摘搖要:本文首先闡述了壓縮感知(CS)的理論框架,然后分析了語音信號的特點———短時平穩(wěn)性、離散余弦(DCT)基下的稀疏性,最后提出了基于CS理論的分布式語音壓縮重構的框架?；诖丝蚣懿捎没粉?BP)和正交匹配追蹤(OMP)算法對已壓縮的語音信號進行重構,得出結論:每幀語音信號選取的幀長的大小,基于CS理論壓縮得到的觀測數(shù)的多少,都對重構性能有影響。關鍵詞:壓縮感

2、知;分布式語音壓縮與重構;短時平穩(wěn)性;稀疏性;基追蹤;正交匹配追蹤中圖分類號:TN912.3搖搖文獻標識碼:A搖搖文章編號:1003-0530(2010)06-0824-06DistributedSpeechCompressionandReconstructionBasedonCompressedSensingTheorySUNLin鄄hui搖YANGZhen(CollegeofCommunicationandInformationEngineering,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications,Nanjing210003,Ch

3、ina)Abstract:搖Inthispaper,theCSframeworkisintroducedfirstly,andthentheshort鄄termstabilityofspeechsignalandthesparsityinthediscretecosinetransformbasisofspeechsignalareanalyzed.Secondly,anewdistributedspeechsignalcompressionandreconstruc鄄tionframeworkbasedoncompressedsensingtheoryisproposed.V

4、iabasispursuit(BP)andorthogonalmatchingpursuit(OMP),itisdemonstratedthattheperformanceofreconstructioniscorrelatedwiththenumberofmeasurementsandthelengthofframes.Keywords:搖compressedsensing;compressionandreconstructionofdistributedspeech;short鄄termstability;sparsity;basispur鄄suit;orthogonalm

5、atchingpursuit[4]用。直接信息采樣特性使得CS理論具有巨大的吸1搖引言引力和應用前景,應用研究已經(jīng)涉及到眾多領域,如:傳統(tǒng)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)基于Nyquist采樣定理,首先進CS雷達、DCS(DistributedCompressedSensing)理論、行高速采樣,然后再壓縮,這一過程浪費了大量的采樣無線傳感網(wǎng)絡、圖像采集設備的開發(fā)、醫(yī)學圖像處理、資源。2004年由Donoho與Candes等人提出的壓縮感生物傳感、Analog2to2Information、光譜分析、超譜圖[1~3][5]知(CompressedSensing,CS)理論表明,可以在不丟像處理及遙

6、感圖像處理等。失逼近原信號所需信息的情況下,用最少的觀測數(shù)來由于語音信號在頻域具有稀疏性,所以可以將CS采樣信號,實現(xiàn)信號的降維處理,即直接對信號進行較與語音信號相結合來探求語音信號處理領域的各種新少采樣得到信號的壓縮表示,從而在節(jié)約采樣和傳輸方法。傳統(tǒng)的語音信號處理都基于Nyquist采樣定理,成本的情況下,達到了在采樣的同時進行壓縮的目的。采樣頻率至少8kHz,甚至更多。而在具體的語音信號當信號具有稀疏性或可壓縮性時,通過采集少量的信處理過程還需進一步壓縮,例如:進行語音識別首先進號投影值就可實現(xiàn)信號的準確或近似重構。CS理論行高速采樣然后再提取少量的特征參數(shù),最后進行識的

7、提出是建立在已有的盲源分離和稀疏分解理論基礎別,浪費了很多采樣和存儲資源。如何對語音信號重上的,稀疏分解中的具體算法已直接被CS重構所新建模以獲得更少的采樣但又不影響語音的質量,是收稿日期:2009年7月30日;修回日期:2009年12月10日基金項目:國家863課題(2006AA010102);國家自然科學基金(60971129,60902065);南京郵電大學‘青藍計劃爺基金資助(NY208038)第6期孫林慧等:基于壓縮感知的分布式語音壓縮與重構825當前語音信號處理領域中的研究熱點。