【摘 要】
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基于字典对音频信号稀疏表示是1种在音频信号处理中被广泛使用的信号表示方法,但是,如果当前信号与字典学习所使用的信号的数据分布不同时,稀疏表示性能会受到严重影响.本文
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61772453),国家自然科学基金青年科学基金(61702440),中国博士后科学基金面上项目(2017M611187),燕山大学博士基金(B1021)
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基于字典对音频信号稀疏表示是1种在音频信号处理中被广泛使用的信号表示方法,但是,如果当前信号与字典学习所使用的信号的数据分布不同时,稀疏表示性能会受到严重影响.本文提出1种用于对音频信号稀疏表示的,可迁移稀疏表示字典学习方法,将经验模态分解得到的成分作为音频信号帧的本质特征,提出基于本质特征和原始信号的字典联合学习方法,使字典具有很强的可迁移性.通过不同话者和不同数据集之间信号的稀疏表示,对字典的可迁移性能进行验证,同时,对字典稀疏表示的效果和效率进行了评估.实验结果表明:本文提出的字典学习方法,在不同话
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