专利汇可以提供一种基于压缩感知的语音信号重构方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 压缩 感知 的语音 信号 重构方法,采集原始 语音信号 ;获得测量矩阵和测量值的最大匹配度数值,计算当前残差ri和测量矩阵中列向量的内积值,获得每一次 迭代 过程中此时的最大内积值,选择最佳匹配项;寻找到测量矩阵中与重构残差的最大相干项;扩充索引集Λ和增量矩阵Ω:将 选定 的最大相干项的列号依次添加到索引集Λ中,选定的最大相干列依次添加到增量矩阵中;获得信号的新近似值,求解最小二乘问题得到新近似值xi:得到与测量值y和当前增量矩阵Ωi最合适的重构向量xi;更新残差ri;依据迭代次数i≤K且uj≥U/μ,完成重构。本发明避免了OMP恢复 算法 中的数据量和存储量的增加,在保证信号重构准确性上提高信号重构速度。,下面是一种基于压缩感知的语音信号重构方法专利的具体信息内容。
1.一种基于压缩感知的语音信号重构方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤(1)、采集原始语音信号,获得测量矩阵 测量值y和信号稀疏度K;
步骤(2)、初始化索引集Λ、残差r、增量矩阵Ω和迭代次数i,并且设置合适的阈值比例μ: r0=y, i=1,μ=1.2;
步 骤 ( 3) 、计 算 和 测 量 矩 阵 中 列向 量 和 测 量 值 的 最 大 内 积 值j表示测量矩阵中列向量 的序号;此处的测量矩阵与残差的
内积作为衡量匹配程度的标准,即获得了测量矩阵和测量值的最大匹配度数值,步骤(4)、计算当前残差ri和测量矩阵中列向量的内积值 获得
每一次迭代过程中此时的最大内积值,选择最佳匹配项;
步骤(5)、寻找到索引λi,使得 其中λi表示测量矩阵中选
定列向量 的序号,也就是寻找到测量矩阵中与当前重构残差的最大相干列的列号;
步骤(6)、扩充索引集Λ和增量矩阵Ω:Λi=Λi-1∪{λi}, 将选定的最大相干项的列号依次添加到索引集Λ中,选定的最大相干列依次添加到增量矩阵中;
步骤(7)、获得信号的新近似值,求解最小二乘问题得到新近似值xi:xi=argminx||y-Ωix||;最小二乘是通过最小化平方误差来衡量得出信号的最佳匹配,因此得到与测量值y和当前增量矩阵Ωi最合适的重构向量,即为上述新近似值xi;
步骤(8)、更新残差ri=y-Ωixi,以便下一次迭代进行最大相干项的选择;
步骤(9)、若迭代次数i≤K且uj≥U/μ,则返回步骤(4),否则输出此时信号的重构值xi和索引集合Λi,完成此信号的重构。
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