行阶梯观测矩阵下语音压缩感知观测序列的Volterra+Wiener模型研究

• 作者: 叶蕾 孙林慧 杨震 郭海燕
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 观测矩阵 Volterra模型 维纳滤波器
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 816-822
• 页数: 7页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4085字
• 语种: 中文

摘要

针对压缩感知理论下,语音信号经随机高斯矩阵投影后得到的观测序列随机性太强,难以建模的问题,提出了一种基于行阶梯观测矩阵的语音压缩感知观测序列的Volterra模型,利用该模型实现对语音压缩感知观测序列的预测,研究了Volterra滤波器输入维数与阶数对预测效果的影响,并利用维纳滤波器进一步降低预测误差.在相同的已知数据量下,基于部分压缩感知观测序列、Volterra模型、Wiener滤波器的重构,获得了优于高斯随机观测序列的重构性能.模型的研究为压缩感知与语音技术的结合提供一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭海燕	南京农业大学工学院	4	22	2.0	4.0
2	孙林慧	南京邮电大学通信与信息工程学院	23	493	11.0	22.0
3	叶蕾	南京邮电大学通信与信息工程学院	16	324	10.0	16.0