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摘要:
压缩感知技术,特别是语音压缩感知技术逐渐成为信号处理领域的研究热点。当前的语音压缩感知关键技术主要包括适合语音信号的稀疏分解矩阵构造,观测矩阵的选择和重构算法的设计。稀疏分解矩阵的重要代表是正交基、基于语音特性的线性预测矩阵和过完备字典。观测矩阵方面主要采用随机观测矩阵分析语音压缩感知性能;重构算法方面重点研究当观测序列或语音信号本身含有噪声时鲁棒的语音压缩感知重构算法。本文对上述语音压缩感知的3大关键技术进行了介绍和对比分析,并对语音压缩感知的应用进行了总结,最后对未来可能的研究热点进行了展望。
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文献信息
篇名 语音压缩感知研究进展与展望
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 压缩感知 语音压缩感知 稀疏表示 观测矩阵 自适应重构
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 275-288
页数 14页 分类号 TN912.3
字数 9869字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2015.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙林慧 南京邮电大学通信与信息工程学院 23 493 11.0 22.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
语音压缩感知
稀疏表示
观测矩阵
自适应重构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导