【摘 要】
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为了进一步减少压缩感知中语音信号观测序列的数据传输量,文中采用基因表达式编程（ Gene Expression Pro-gramming,GEP）算法对语音信号的观测序列进行建模与预测,同时引入观测
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为了进一步减少压缩感知中语音信号观测序列的数据传输量,文中采用基因表达式编程（ Gene Expression Pro-gramming,GEP）算法对语音信号的观测序列进行建模与预测,同时引入观测序列建模预测后的压缩感知理论框架来解决该问题。首先,分析了压缩感知中语音信号观测序列的相关特性,然后利用GEP算法对语音信号观测序列建立了精确的非线性模型结构,最终实现原始语音信号的重构。实验结果表明,该算法在保证重构语音的性能的前提下,可以进一步减少语音信号观测序列的传输量,最终实现语音信号的二次压缩。
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