1、語(yǔ)音通信已經(jīng)成為人類生活中必不可少的一部分，語(yǔ)音是模擬信號(hào)，需要經(jīng)過(guò)數(shù)字化處理才能在數(shù)字通信系統(tǒng)中進(jìn)行加工處理。在信號(hào)處理中數(shù)字化的第一步便是采樣，一般遵循奈奎斯特采樣定理對(duì)語(yǔ)音信號(hào)采樣。但是奈奎斯特采樣的速率較高，采集的信號(hào)中具有較多冗余的信息。所以為了降低采集后的數(shù)據(jù)量，2004年 Daonodo與 Candes等人提出了壓縮感知理論，壓縮感知在對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行采樣的同時(shí)，也對(duì)信號(hào)進(jìn)行了壓縮。采用壓縮感知技術(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理，將大大

2、降低傳輸過(guò)程中所需的信息量。壓縮感知的前提是信號(hào)具有稀疏性，但是語(yǔ)音信號(hào)在常規(guī)變換域中的稀疏度不夠理想，所以在對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行壓縮感知投影觀測(cè)之前，首先需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)在稀疏變換基上的稀疏表示進(jìn)行深入研究。
　　本文主要研究了語(yǔ)音信號(hào)的近似稀疏性和稀疏表示形式，在現(xiàn)有傳統(tǒng)正交基的基礎(chǔ)上尋找稀疏字典的訓(xùn)練算法，從而使得原始信號(hào)在訓(xùn)練過(guò)的稀疏變換基上可以更加稀疏地表示。主要工作和創(chuàng)新有：⑴在語(yǔ)音信號(hào)壓縮感知技術(shù)中常常對(duì)投影觀測(cè)矩陣進(jìn)行自適

3、應(yīng)的選取，本文將信號(hào)的投影殘差加入到自適應(yīng)投影觀測(cè)矩陣的選取中，改進(jìn)了針對(duì)信號(hào)能量進(jìn)行的自適應(yīng)投影觀測(cè)算法；⑵將K-SVD訓(xùn)練算法和小波分解后的特性聯(lián)合考慮，對(duì)小波分解后的低頻系數(shù)采用K-SVD算法，從而降低了稀疏字典訓(xùn)練算法的復(fù)雜度；⑶針對(duì)K-LMS稀疏字典訓(xùn)練算法中LMS分解過(guò)程采用固定的步長(zhǎng)因子，容易帶來(lái)較大的穩(wěn)態(tài)誤差這個(gè)問(wèn)題，本文提出將前兩次稀疏表示過(guò)程中的誤差引入到步長(zhǎng)因子的計(jì)算中，對(duì)K-LMS訓(xùn)練算法進(jìn)行改進(jìn)，從而得到較好的