【一起读论文系列1】基于压缩感知的语音编解码方向研究
【一起读论文系列1】基于压缩感知的语音编解码方向研究
- 2109，李俊鑫，基于压缩感知的快速语音编解码方法研究
- 1207，李尚靖，基于压缩感知的语音数字编码技术研究
- 引申资料
搜索关键词：compressed sensing，压缩感知
2109，李俊鑫，基于压缩感知的快速语音编解码方法研究
基本信息：广东工业大学，期刊论文，2021
核心原理：
压缩感知：y = Ax， A(m, n), x(n, 1), y(m, 1)
前提：x是个稀疏向量
要求：m < n，从而达到降维压缩的效果
步骤：
- x是信号输入向量，根据测量矩阵A的变换，得到测量值y向量
- 再经过重构算法，即x = A^(-1)y，恢复出x
- 如果不满足，可以通过小波变换，得到稀疏基，即低频、高频分量，从而具备稀疏性
重要：压缩感知在采样的同时，进行压缩（获得较少的采样数据），可以替代奈斯采样
链接：https://m.fx361.com/news/2021/0913/8867679.html
1207，李尚靖，基于压缩感知的语音数字编码技术研究
基本信息：南京邮电大学，硕士学位论文，2015
核心原理：
编码端
- 对采样点进行压缩感知，得到观测序列
- 对观测序列建模，得到每帧序列的幅度、相位和频率三个参数
- 对信号序列进行压缩编码，并传输到解码端
解码端
- 用基追踪算法重构语信后，后置低通滤波器提高听觉效果
结论：有效降低码率
引申资料
扩展资料：
- 福州大学，余轮，基于压缩感知的音频和语音统一编解码算法研究
开放提问：
- 如何在采样的同时进行压缩？即没有原始文件直接就得到我们的bin？
个人想法：
- 照这个理论，将mdct再做一次mdct得到更高维的压缩信息，使高维的做损失小些，恢复的时候做些trick，记录残差。这样是否可以更省比特？
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