專利名稱：基于自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本 發(fā)明涉及信號(hào)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示方法，用于稀疏表示語(yǔ)音信號(hào)，可應(yīng)用于語(yǔ)音信號(hào)去噪、語(yǔ)音信號(hào)特征識(shí)別、語(yǔ)音壓縮編碼和語(yǔ)音壓縮感知等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)語(yǔ)音信號(hào)去噪方法基于以下假設(shè)在含有噪聲的語(yǔ)音信號(hào)中，有用信息部分的頻率較低，而噪聲的頻率較高。但是，實(shí)際中上述假設(shè)條件并不總是成立。一方面，語(yǔ)音中清音幀和過(guò)渡幀的有用信息部分含有高頻分量；另一方面，噪聲雖然以高頻成分為主，但也含有低頻成分。因此，語(yǔ)音中的有用信息部分和噪聲往往在頻帶上存在重迭，這是造成基于有用信息和噪聲頻率特性差別的傳統(tǒng)語(yǔ)音去噪方法存在缺陷的根本原因?；谡Z(yǔ)音稀疏分解的去噪方法，將語(yǔ)音中的有用信息部分作為稀疏成分，而將噪聲作為語(yǔ)音去除其中稀疏成分后得到的殘差，并以此作為語(yǔ)音去噪處理的基礎(chǔ)。利用語(yǔ)音的稀疏成分重構(gòu)語(yǔ)音信號(hào)可以有效地消除噪聲的影響，獲得較高的信噪比，提高語(yǔ)音通話質(zhì)量，具有應(yīng)用價(jià)值。在信號(hào)處理中，用空間變換有效地表達(dá)信號(hào)，可提高壓縮效率。傳統(tǒng)的信號(hào)表示是基于“正交基”的展開(kāi)，如DCT，小波變換等，但這種分解不總能夠達(dá)到較好的效果，尤其是對(duì)時(shí)頻變化范圍很廣的信號(hào)效果更差。一種更好的信號(hào)表示方式應(yīng)是根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)，自適應(yīng)地選擇基函數(shù)?，F(xiàn)有技術(shù)中，有提出信號(hào)在過(guò)完備原子庫(kù)(或稱為冗余字典)上進(jìn)行稀疏分解的思想，該原子庫(kù)比通常的完備正交基大得多，在信號(hào)所表示的空間中足夠密。因此， 信號(hào)稀疏表示的結(jié)果就是信號(hào)線性展開(kāi)中大部分基函數(shù)的系數(shù)為零，只有少數(shù)基函數(shù)具有較大的非零系數(shù)。這里稱基函數(shù)為原子，其集合為字典。信號(hào)稀疏表示具有由可揭示信號(hào)主要特征與內(nèi)在結(jié)構(gòu)的少量原子來(lái)表示信號(hào)的優(yōu)良特性，因此在信號(hào)去噪、特征識(shí)別、弱信號(hào)提取和數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示的關(guān)鍵問(wèn)題之一是設(shè)計(jì)有效的冗余字典。當(dāng)前，人們提出多種冗余字典，但它們不總能保證信號(hào)的稀疏性。井愛(ài)雯等人選取可分離Gabor函數(shù)作為語(yǔ)音原子庫(kù)(井愛(ài)雯，劉云，“基于MP算法的語(yǔ)音信號(hào)稀疏分解”，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2009， 45(5) :144-146)，但離散Gabor函數(shù)中多個(gè)時(shí)頻參數(shù)所得的原子數(shù)量巨大，增加了冗余字典的復(fù)雜度。Aharon 等人提出了 K-SVD 算法(M. Aharon, Μ. Elad, Α. Μ. Bruckstein, "The K-SVD :an algorithm for designing of overcomplete dictionaries for sparse representation". IEEE Transactions on Signal Processing,2006,54(11) 4311-4322.)，通過(guò)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練大量樣本來(lái)更新自適應(yīng)冗余字典，計(jì)算量和存儲(chǔ)空間巨大?；谀０迤ヅ浣芀LT域上的語(yǔ)音信號(hào)壓縮感知重構(gòu)算法中(郭海燕，楊震，“基于近似KLT 域的語(yǔ)音信號(hào)壓縮感知”，電子與信息學(xué)報(bào)，2009，31 (12) :2948-2952)，清音幀信號(hào)在近似 KLT冗余字典上不具有稀疏性。語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示的關(guān)鍵問(wèn)題之二是設(shè)計(jì)快速有效的稀疏分解算法。目前已有 Matching Pursuit (MP) (S. Mallat, Ζ. Zhang, "Matching pursuit with time-frequency dictionaries",IEEE Transactions on Signal Processing,1993,41(12) 3397-3415.),Basis Pursuit (BP)(S· Chen，D· L Donoho，"Atomic decomposition by basis pursuit，，，SIAM Journal on Scientific Computing，1999，20 (1) :33-61·) 禾口 Method of Frames(I. Daubechies，“Time-frequency localization operators :a geometric phase space approach，，，IEEE Transactions on Information Theory，1988， 34(4) =605-612.)等多種算法，但是這些算法都需要進(jìn)行復(fù)雜度較高的優(yōu)化迭代運(yùn)算。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提供一種稀疏性強(qiáng)、稀疏分解效率高的基于自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示方法。本發(fā)明的目的可通過(guò)如下解決方案來(lái)達(dá)到一種基于自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示算法，包括步驟1)針對(duì)數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)自相關(guān)函數(shù)具有指數(shù)衰減的特性，構(gòu)造基于K-L展開(kāi)的自適應(yīng)冗余字典；2)設(shè)計(jì)自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示算法；所述步驟1)中，假設(shè)連續(xù)實(shí)隨機(jī)過(guò)程{x(t)，t e
}是二階矩過(guò)程，則其K-L
展開(kāi)式為
權(quán)利要求
1. 一種基于自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示算法，其特征是包括步驟1)針對(duì)數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)自相關(guān)函數(shù)具有指數(shù)衰減的特性，構(gòu)造基于K-L展開(kāi)的自適應(yīng)冗余字典；2)設(shè)計(jì)自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示算法；所述步驟1)中，假設(shè)連續(xù)實(shí)隨機(jī)過(guò)程lx(t)，t e
}是二階矩過(guò)程，則其K-L展開(kāi)式為其中，系數(shù)= f0x(typn(t)dt ；正交K-L基{%(/)}是自相關(guān)函數(shù)Rx(t,u)的特征函數(shù)，和與之對(duì)應(yīng)的特征值λ e R滿足Fredholm積分方程(O = j0 Rx (t, υ)φη(υ) υ于是，X (t)的N項(xiàng)近似式為雄)=；η=\由上述K-L展開(kāi)定義可知，K-L展開(kāi)的關(guān)鍵是獲得自相關(guān)函數(shù)的特征值和特征函數(shù)；針對(duì)平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的自相關(guān)函數(shù)在時(shí)延較小時(shí)較快衰減的特性，考慮指數(shù)衰減型自相關(guān)函數(shù) Rx(t,u) Zrx(O)eI^ul,其中參數(shù)μ反映了衰減速度和rx(0) = var(X(t))，并求解如下的 Fredholm積分方程λφ( ) = jlQRx(t^(u)du = rxJo' eMy(u)du + e"'^ ε-μ"φ(υ) υ)fl兀獲得一組正交特征函數(shù)組= —coS(n^)+Sm(n^Xne Z-{0}；再加入=丨，構(gòu)建完備的自適應(yīng)正交K-L基函數(shù)組￡ = 他(0, eZ-{0}};。離散E中基函數(shù)， 獲得自適應(yīng)冗余字典左= {e。}uK,weZ+}，其中en= [en(l)，…，en(i)， en(M)]T，(/■) = —cos( ) /) + sm( ) /) μ M-IM-I(i = 1，-,Μ)和 e0 = [1，"·，1]τ。所述步驟2)中，因?yàn)閿?shù)字語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)自相關(guān)函數(shù)具有指數(shù)衰減的特性，所以可以基于冗余字典#自適應(yīng)選取K個(gè)原子對(duì)語(yǔ)音信號(hào)χ e Rm作非線性逼近^ = fKx=Yj α( Κ = Σ \x e"\e ，其中Card(IK) =K, α = [α (1)，···，α (N) ]τ為分解系數(shù)向量；。保留α中絕對(duì)值最大的K個(gè)α (η) (η e Ικ)，并令《( ) = O ( /J，可得到稀疏分解向量 和重構(gòu)語(yǔ)音信號(hào)^ =翻， 則逼近絕對(duì)誤差為& =\\x-FKx II2=II χ-Λ Il2。
全文摘要
一種基于自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示算法，包括步驟1)針對(duì)數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)短時(shí)自相關(guān)函數(shù)具有指數(shù)衰減的特性，構(gòu)造基于K-L展開(kāi)的自適應(yīng)冗余字典；2)設(shè)計(jì)自適應(yīng)冗余字典的語(yǔ)音信號(hào)稀疏表示算法。
文檔編號(hào)G10L19/00GK102332268SQ20111028366
公開(kāi)日2012年1月25日 申請(qǐng)日期2011年9月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月22日
發(fā)明者王天荊 申請(qǐng)人:王天荊