基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法研究

• 作者: 叶蕾 杨震 郭海燕
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 离散余弦变换 线性规划 单纯形法 说话人识别 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 321-326
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4533字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2010.03.001

摘要

基于语音信号在离散余弦基下的近似稀疏性,本文对语音信号采用压缩感知(Compassed Sensing)技术进行压缩和重构,即将语音信号投影到随机高斯观测矩阵,并采用线性规划(Linear Program)方法进行重构,研究了重构误差与观测矢量点数的关系,分析了噪声环境下重构信号的频谱变化情况.针对噪声环境下压缩感知重构信号比原始信号频谱变化小的特性,提出了一种基于压缩感知重构信号的说话人识别系统抗噪方法,给出了不同信噪比下获得最高识别率时压缩感知观测矢量的最佳点数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨震	南京邮电大学信号处理与传输研究所	199	2651	30.0	44.0
2	郭海燕	南京邮电大学信号处理与传输研究所	7	249	4.0	7.0
3	叶蕾	南京邮电大学通信与信息工程学院	16	324	10.0	16.0