关键词：压缩感知;;观测矩阵;;Volterra模型;;维纳滤波器
摘 要：针对压缩感知理论下,语音信号经随机高斯矩阵投影后得到的观测序列随机性太强,难以建模的问题,提出了一种基于行阶梯观测矩阵的语音压缩感知观测序列的Volterra模型,利用该模型实现对语音压缩感知观测序列的预测,研究了Volterra滤波器输入维数与阶数对预测效果的影响,并利用维纳滤波器进一步降低预测误差。在相同的已知数据量下,基于部分压缩感知观测序列、Volterra模型、Wiener滤波器的重构,获得了优于高斯随机观测序列的重构性能。模型的研究为压缩感知与语音技术的结合提供一定的参考价值。
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