基于KSVD算法的多声道音频处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于KSVD算法的多声道音频处理方法，步骤(101)，组成样本数据集；步骤(102)，设定初始字典D0∈R

Multi channel audio processing method based on KSVD algorithm

The invention discloses a multi-channel audio processing method based on KSVD algorithm, step (101), the composition of the sample data set; step (102), set the initial dictionary D0 R

【技术实现步骤摘要】
基于KSVD算法的多声道音频处理方法
本专利技术涉及压缩感知技术、多声道音频处理技术等多种领域，特别是涉及一种基于KSVD算法的多声道音频处理方法。
技术介绍
随着信息时代进程的不断推进，压缩感知(CompressiveSensing，CS)理论于2006年正式被提出，为人们提供了一种处理信号的新思路。压缩感知作为一个新的采样理论，通过对信号稀疏特性的开发，使得能够在远小于Nyquist采样率的情况下进行离散采样，最终通过一系列非线性重建算法实现信号的完美重建。一经提出，引起了学术界和工业界的广泛关注，在图像处理、地球科学、微波成像、无线通信等多个领域中实现了广泛的应用。寻求信号的稀疏表示是压缩感知原理的一个重要部分，也就是说，需要选取合适的稀疏基对原始信号进行降采样处理。因此，近年来，如何找到最适合各类信号稀疏表示的方法引起了学术界广泛的兴趣。一系列常见的稀疏基如正弦基、小波基、Curvelet基、DCT基被先后提出。然而，由于常见稀疏基具有不能够很好地适应各类信号的缺点，K-SVD字典算法应运而生。在日常生活中，音频信号作为一种常见的重要信号，引起了人们的广泛关注。包含语音信号、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于压缩感知的语音信号重构方法，其特征在于，该方法通过以下步骤实现：步骤(101)，收集杜比数字5.1环绕声音测试音频，组成样本数据集；对样本数据集中的音频信号进行筛选，将筛选得到的音频信号截取成长度相同的音频信号文件；步骤(102)，设定初始字典D0∈R

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的语音信号重构方法，其特征在于，该方法通过以下步骤实现：步骤(101)，收集杜比数字5.1环绕声音测试音频，组成样本数据集；对样本数据集中的音频信号进行筛选，将筛选得到的音频信号截取成长度相同的音频信号文件；步骤(102)，设定初始字典D0∈Rn×K，设字典为Dj，其中j表示字典的更新次数；Rn×K表示字典属于一个n×K的向量空间，n和K分别表示字典的行数和列数；步骤(103)，对样本数据集中各样本i进行稀疏编码：即利用匹配算法计算每个音频样本yi的表示向量xi，求解方程为该方程旨在找到一个最多有T0个非零项的信号，并且使得限制条件T0最小；其中T0是一个固定的预设数量的非零项；步骤(104)，更新字典原子，每次更新一列d...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘昱，翟丽，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12