【摘 要】
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传统稀疏表示分类算法（SRC）在处理复杂多维的向量的时候,需要对稀疏后的每个信号单独处理求残差,会导致处理时间过长,无法有效地运用于实际的工程应用中。为解决这一问题,提出
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传统稀疏表示分类算法（SRC）在处理复杂多维的向量的时候,需要对稀疏后的每个信号单独处理求残差,会导致处理时间过长,无法有效地运用于实际的工程应用中。为解决这一问题,提出将图像处理的分块稀疏应用于语音稀疏表示分类的方法。该方法在传统稀疏表示分类的基础上,引入分块稀疏思想,将语音信号按指定的长度处理,从而将若干个稀疏系数组成稀疏组来进行进一步分类识别。验证实验表明,源于图像处理的分块稀疏表示分类法同样适用于语音信号的处理。实验结果表明,在识别率接近的情况下,语音信号分类识别所花费的时间比图像处理明显降低。这
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