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用尽可能少的比特数实现线谱对(LSP)参数透明量化一直是语音编码领域的研究热点。该文基于压缩感知理论,研究了LSP参数在准KLT域的稀疏性,并设计了LSP参数先压缩感知再矢量量化的方案。编码端,利用压缩感知理论,在准KLT域将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,而后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端,以量化后的测量值为已知条件,利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量,重构值作为最终量化值。实验结果表明,算法在适当的码本存储量和搜索复杂度下,达到透明量化效果所需的比特数最优时