壓縮采樣環(huán)境下的語音數(shù)字編碼技術(shù)及量化噪聲對信號重構(gòu)影響的研究.pdf

1、傳統(tǒng)的基于奈奎斯特采樣定理的信號處理框架，面對超寬帶信號及冗余度較高的信號，處理起來不僅浪費采樣資源而且效率低。近年來出現(xiàn)的壓縮感知理論，利用了信號的稀疏特性，可以實現(xiàn)對信號采樣的同時進行壓縮，把復(fù)雜度從采樣端轉(zhuǎn)移到了重構(gòu)端，大大降低了信號的采樣成本，減少了數(shù)據(jù)量，成為信號處理領(lǐng)域的研究熱點。然而，對于數(shù)字系統(tǒng)而言，采樣只是信號數(shù)字化的第一步，真正數(shù)字化還有一個重要的環(huán)節(jié)——采樣數(shù)據(jù)的量化編碼，對于剛剛起步的壓縮采樣理論的研究，目前還很

2、少涉及對壓縮采樣后觀測序列的處理，本文正是在這樣背景下，以壓縮感知理論為基礎(chǔ)，研究壓縮采樣環(huán)境下的語音數(shù)字編碼技術(shù)。這是壓縮感知理論真正走向?qū)嶋H應(yīng)用的前提。
　　首先，本文結(jié)合語音信號稀疏預(yù)處理技術(shù)，提出了基于稀疏預(yù)處理的語音壓縮感知矢量量化編碼方案。對輸入的語音先做稀疏預(yù)處理工作，然后采用隨機高斯觀測矩陣進行投影，對壓縮采樣得到的觀測序列進行矢量量化編碼，在解碼端，對接收到的信息進行矢量解碼得到觀測序列，再進一步利用壓縮重構(gòu)技術(shù)

3、重構(gòu)出原始語音信號。通過仿真實驗表明：稀疏預(yù)處理有效地提高了語音信號的稀疏表示效果，與未經(jīng)稀疏預(yù)處理的語音壓縮感知矢量量化編碼相比，在數(shù)碼率相同的情況下，合成語音的質(zhì)量有所提高。
　　接著，本文提出了一種基于量化壓縮感知的語音壓縮編碼方案，對觀測序列采用Lloyd-Max量化，在接收端，不需要矢量量化解碼，直接從量化后的觀測序列中重構(gòu)出原始語音。通過仿真實驗表明：該編碼方法在對觀測序列不解碼的情況下，能夠直接重構(gòu)出原始語音信號，在

4、實現(xiàn)對語音信號觀測序列量化編碼的同時，保證了重構(gòu)語音的質(zhì)量。
　　為了進一步減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，本文對觀測序列進行建模，然后對模型參數(shù)進行壓縮編碼，提出了一種基于觀測序列正弦字典模型的語音壓縮感知編碼方案。首先采用行階梯觀測矩陣對語音信號進行壓縮采樣投影得到每一幀語音信號的觀測序列，然后對其進行匹配追蹤正弦建模，分別對模型參數(shù)進行壓縮編碼。通過仿真實驗表明：該編碼方案在保證重構(gòu)語音質(zhì)量的前提下，能夠?qū)τ^測序列進行有效地建模壓縮，大大