【摘 要】
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压缩感知(Compressive Sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。提出了一种分组分离压缩感知语音增强新算法。算法利用语音在离散快速
【机 构】
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湖南涉外经济学院信息科学与工程学院
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压缩感知(Compressive Sensing,CS)是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。提出了一种分组分离压缩感知语音增强新算法。算法利用语音在离散快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)域下的稀疏性,设计复域观测矩阵与软阈值对带噪语音进行压缩测量与去噪,通过可分组分离逼近稀疏重建(Sparse Reconstruction by Separable Approximation,Spa RSA)算法恢复语音信号,实现语音增强。实验表明:该算法对含噪信号压缩重构,信噪比幅度较大提高,能更有效地抑制背景噪声。
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