本发明专利技术公开了一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法，属于信号处理技术领域。本发明专利技术首先将传统压缩感知重构的优化问题转化为标准的BCQP问题，降低了求解难度；进一步利用快速梯度投影算法对其进行求解，将共轭性与梯度投影算法相结合，利用已知点处的梯度投影构造一组共轭方向，并沿彼此共轭的方向进行搜索，求出目标函数的极小值，提高了算法收敛速度；并且根据原始含噪语音信号的信噪比估计值自适应地确定最优的正则化参数，提高了重构信号的信噪比。本发明专利技术还公开了一种基于压缩感知的含噪语音信号重构装置，解码端采用本发明专利技术的重构方法。相比现有技术，本发明专利技术具有更快的收敛速度及更高的重构信号信噪比。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种语音信号重构方法，尤其涉及一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法及装置，属于信号处理
技术介绍
传统的信号处理都是基于Nyquist采样定理进行模数转换的，导致实际中采样得到的信号存在很大程度的冗余。如何在保证信号不受损失的情况下，用远低于Nyquist采样定理要求的速率采集信号，同时又不损失信息，能够完全恢复信号，成为信号处理领域的一大革命性任务。在这种情况下，针对具有稀疏特性信号的压缩感知(CS)理论应运而生。CS理论由Donoho等人于2004年提出，它指出，只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的，就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得的高维信号投影到一个低维空间上，然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。在CS理论框架下，采样速率不再取决于信号的带宽，而取决于信息在信号中的结构和内容。CS理论中的核心问题是信号的重构问题，如何构造稳定、对观测数据要求少、计算复杂度低、收敛速度快、鲁棒性强的重构算法一直是CS理论重构算法研究的目标。在使用优化方法重构信号时，如果对含噪信号采用单一的稀疏性约束原则，就无法有效重构原信号。这时，仍可以采用其它有效的重构信号的方法，不同之处在于重构过程所使用的优化目标函数的形式不同，参数的设置不同，应用不同的优化目标函数信号的重建效果也不尽相同。 目前这个领域已经有一些研究成果。在噪声分布已知的情况下，可以用基追踪(BP)方法对噪声产生抑制作用，这种方法被称为基追踪去噪(BroN)方法；在信号的稀疏度已知的情况下，可以采用最小绝对收缩与变量选择算子(LASSO)方法对含噪信号进行重构；当信号的稀疏度和噪声的分布均未知时，可以把寻找稀疏解问题归结为有边界约束的二次规划(BCQP)问题，并用梯度投影(GP)算法来有效求解。语音信号的时变性使得实际采样得到的语音信号也存在很大程度的冗余，采用CS理论对语音信号进行处理成为一大研究热点。目前已有许多学者将CS理论应用于语音信号处理。语音信号作为一种自然信号，米集过程中大多情况下都含有噪声。基于CS理论边压缩边采样含噪语音信号的技术具有很好的实用性。含噪的语音信号在DCT域仍是近似稀疏的，这使得用CS理论来重构含噪语音信号成为可能。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有含噪语音信号重构方法的不足，提供一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法及装置，能够对CS压缩的含噪语音信号进行快速准确的重构。本专利技术具体采用以下技术方案一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法，首先对以下优化模型进行求解，权利要求1.一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法，其特征在于，首先对以下优化模型进行求解，2.如权利要求I所述基于压缩感知的含噪语音信号重构方法，其特征在于，采用快速梯度投影算法进行所述优化模型的求解，具体包括以下步骤 步骤I、初始化设置初始迭代值,初始阈值OSf《I，最小搜索步长,最大搜索步长A ,初始搜索步长A,初始迭代次数免=0 ； 步骤2、计算搜索方向3.如权利要求2所述基于压缩感知的含噪语音信号重构方法，其特征在于，所述正则化参数r利用以下方法确定首先估计出原始含噪语音信号的信噪比；然后根据信噪比的估计值，利用预设的信噪比-最优正则化参数的对应关系，确定正则化参数r的值；所述信噪比-最优正则化参数的对应关系预先通过离线训练得到。4.一种基于压缩感知的含噪语音信号重构装置，包括编码端和解码端，所述编码端对原始含噪语音信号进行压缩感知采样并输出观测向量，其特征在于，所述解码端接收编码端输出的观测向量，并利用权利要求1、2或3所述方法对原始含噪语音信号进行重构。全文摘要本专利技术公开了一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法，属于信号处理
本专利技术首先将传统压缩感知重构的优化问题转化为标准的BCQP问题，降低了求解难度；进一步利用快速梯度投影算法对其进行求解，将共轭性与梯度投影算法相结合，利用已知点处的梯度投影构造一组共轭方向，并沿彼此共轭的方向进行搜索，求出目标函数的极小值，提高了算法收敛速度；并且根据原始含噪语音信号的信噪比估计值自适应地确定最优的正则化参数，提高了重构信号的信噪比。本专利技术还公开了一种基于压缩感知的含噪语音信号重构装置，解码端采用本专利技术的重构方法。相比现有技术，本专利技术具有更快的收敛速度及更高的重构信号信噪比。文档编号G10L19/00GK102915735SQ20121035711公开日2013年2月6日 申请日期2012年9月21日 优先权日2012年9月21日专利技术者杨震, 杨真真, 孙林慧 申请人:南京邮电大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法，其特征在于，首先对以下优化模型进行求解，其中，，，为压缩感知采样的观测矩阵，为对所述含噪语音信号进行压缩感知采样得到的观测向量，为正则化参数，为其中元素均为1且大小为的单位矩阵，为原始含噪语音信号的维数；然后根据所得的最优解并利用以下公式得到所述压缩感知的含噪语音信号的稀疏系数，？？，；最后根据得到的稀疏系数进行所述压缩感知的含噪语音信号的重构。2012103571161100001dest_path_image002.jpg,2012103571161100001dest_path_image004.jpg,2012103571161100001dest_path_image006.jpg,2012103571161100001dest_path_image008.jpg,2012103571161100001dest_path_image010.jpg,2012103571161100001dest_path_image012.jpg,2012103571161100001dest_path_image014.jpg,2012103571161100001dest_path_image016.jpg,2012103571161100001dest_path_image018.jpg,2012103571161100001dest_path_image020.jpg,2012103571161100001dest_path_image022.jpg,2012103571161100001dest_path_image024.jpg,2012103571161100001dest_path_image026.jpg,383434dest_path_image022.jpg...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨震，杨真真，孙林慧，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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