【摘 要】
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基于K-SVD训练字典的方法需要在开始就确定字典的规模,而选择不恰当大小的字典会造成信号过表示或欠表示,严重影响语音的重构质量.该文提出了FBK-SVD训练字典法,该方法为自适应得到字典规模建立了模型,以根据语音信号特性自适应选择恰当的字典规模.此外,针对过表示引起的语音失真,还提出了采用二次反馈滤波的方法补偿失真语音.实验结果表明:与K-SVD方法相比,FBK-SVD不仅实现了自适应选择字典规模
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院 太原 030000
【出 处】
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中国电子学会电路与系统分会第二十六届年会
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基于K-SVD训练字典的方法需要在开始就确定字典的规模,而选择不恰当大小的字典会造成信号过表示或欠表示,严重影响语音的重构质量.该文提出了FBK-SVD训练字典法,该方法为自适应得到字典规模建立了模型,以根据语音信号特性自适应选择恰当的字典规模.此外,针对过表示引起的语音失真,还提出了采用二次反馈滤波的方法补偿失真语音.实验结果表明:与K-SVD方法相比,FBK-SVD不仅实现了自适应选择字典规模的目的,并可使语音重构质量进一步得到提高.用反馈组合滤波的方法补偿过表示语音信号,可以使PESQ值平均提高0.8,信噪比平均提高3～7dB.
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