语音压缩感知研究进展与展望

压缩感知技术,特别是语音压缩感知技术逐渐成为信号处理领域的研究热点。当前的语音压缩感知关键技术主要包括适合语音信号的稀疏分解矩阵构造,观测矩阵的选择和重构算法的设计。稀疏分解矩阵的重要代表是正交基、基于语音特性的线性预测矩阵和过完备字典。观测矩阵方面主要采用随机观测矩阵分析语音压缩感知性能;重构算法方面重点研究当观测序列或语音信号本身含有噪声时鲁棒的语音压缩感知重构算法。本文对上述语音压缩感知的3大关键技术进行了介绍和对比分析,并对语音压缩感知的应用进行了总结,最后对未来可能的研究热点进行了展望。     

量化压缩感知在语音压缩编码中的应用

利用语音信号在离散余弦变换（ DCT）域的近似稀疏性和量化压缩感知理论,文中提出一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案。编码端利用压缩感知技术,将语音信号投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用Lloyd-Max量化得到量化后的观测样值;解码端直接利用量化后的观测样值,结合重构算法重构出原始语音信号的DCT系数,经过DCT反变换得到重构后的语音信号,并采用后置低通滤波器改善重构语音的听觉效果。该编码方案解码端不需要进行反量化,而是直接利用量化后的观测样值进行重构,有效降低了解码端的运算量及复杂度。仿真结果表明：采用量化迭代硬阈值（QIHT）算法重构效果优于迭代硬阈值算法（IHT）,重构语音的信噪比能达到20 dB以上,MOS分达到3.26。     

基于压缩感知的局部场电位信号重构算法研究

研究局部场电位信号(Local Field Potential,LFP)的重构问题.依据传统的采样定理对LFP信号进行采样,将会产生庞大的数据量,为LFP信号的传输、存储及处理带来巨大压力.为降低LFP信号的采样速率,减少有效的采样样本,提出压缩感知的局部场电位信号重构的新方法.利用LFP信号在变换域上的稀疏性,通过随机高斯测量矩阵将LFP信号重构模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型.仿真结果表明,采样速率为奈奎斯特采样速率的一半即可准确重构LFP信号,且正交匹配追踪(OMP)重建算法要优于基追踪(BP)重建算法;当选用离散余弦矩阵(DCT)作为稀疏表示矩阵时,信号在正交匹配追踪和基追踪两种重构算法下都有很高的重构精度.     

压缩感知分组分离语音增强

压缩感知（Compressive Sensing,CS）是一种基于信号稀疏性的采样方法,可以有效提取信号中所包含的信息。提出了一种分组分离压缩感知语音增强新算法。算法利用语音在离散快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）域下的稀疏性,设计复域观测矩阵与软阈值对带噪语音进行压缩测量与去噪,通过可分组分离逼近稀疏重建（Sparse Reconstruction by Separable Approximation,SpaRSA）算法恢复语音信号,实现语音增强。实验表明：该算法对含噪信号压缩重构,信噪比幅度较大提高,能更有效地抑制背景噪声。     

基于压缩感知的K L分解语音稀疏表示算法

为克服稀疏基在KLT域不便传输的不足,提出一种基于Karhunen-Loeve(K-L)正交分解的语音稀疏表示算法.结合压缩感知理论,建立语音自相关模型并求解Fredholm积分方程,采用二分法估计出可实时传输的模型参数,构造非相干字典;然后用随机矩阵对语音在字典上的稀疏投影系数进行观测获得低维观测值.重构结果表明:相比已有的稀疏表示算法,本文算法的字典匹配性更好,且具有较好的语音质量.     

基于压缩感知和MFCC的语音端点检测算法

在连续语音识别系统中,针对强噪声环境下传统双门限语音检测方法出现的误检问题,提出了一种结合压缩感知理论和MFCC倒谱系数的端点检测算法。该算法采用Hadamard随机观测矩阵和改进的OMP重构算法对语音信号进行压缩感知与重构,利用语音信号在离散余弦基上的近似稀疏性,提取重构信号的MFCC倒谱系数来检测语音信号的端点。仿真结果表明,提出的改进算法具有较强的鲁棒性,能满足在强噪声环境下对连续语音信号进行有效端点检测的要求。     

基于稀疏预处理和循环观测的语音压缩感知

基于压缩感知原理提出将语音信号DCT域上的小系数在一定阈值下置零预处理来改善变换域稀疏性;用三种方法构造循环观测矩阵作为观测矩阵来代替高斯随机矩阵,并证明了构造的观测矩阵与DCT基之间的非相关性;利用OMP正交匹配追踪方法对观测信号进行恢复。仿真实验结果表明,预处理后使用循环观测在不同压缩率下有更低的重构误差,同时分析各帧信噪比情况保证在比较低的压缩率下仍能得到良好的主观评估。     

一种基于块稀疏的1比特压缩感知重构算法

块稀疏信号作为一种典型的稀疏信号,在压缩感知重构算法中被广泛应用研究,但是普通的重构算法并不能挖掘其内部结构,这导致重构精度得不到提高。在此基础上,针对普通的1比特压缩感知重构算法在块稀疏信号的重构中不能表现出良好的重构性能的问题,提出了一种专门针对块稀疏信号的1比特压缩感知重构算法。该算法以每一个块为重构单元,在二进制迭代硬阈值算法模型下进行重构。实验数据表明,提出的BLOCK-BIHT算法的重构精度比BIHT算法提高了3dB。     

基于改进压缩感知的说话人识别抗噪算法

压缩感知CS(compressive sensing)是一种基于信号稀疏性,有效提取信号中有用信息的方法。根据语音信号和干扰噪声在离散余弦变换域DCT(discrete cosine transform)稀疏性的不同,提出一种基于改进压缩感知的说话人识别抗噪算法。在用正交匹配追踪OMP(orthogonal matching pursuit)算法重构语音信号时设定相关度阈值和语音恢复阈值,不仅有效恢复了语音信号,而且实现了语音增强。然后通过Gammatone滤波器组,对恢复语音信号进行处理,提取特征参数GFCC。仿真实验在高斯混合模型识别系统中进行,实验结果表明,将这种方法应用于说话人识别抗噪系统,系统的识别率及鲁棒性都有明显提高。     

基于训练字典的压缩感知光谱稀疏化方法

压缩感知理论利用目标的稀疏特性,能从极少的测量值中重构出目标图像,已成为突破奈奎斯特采样定理,实现超分辨成像的一个极具潜力的研究方向,其应用于对地观测遥感成像的一个核心问题在于面对复杂的地物场景,如何探求有效的稀疏化表达方法。对于具有超高数据量的高光谱成像而言,充分利用波段间丰富的冗余光谱信息,研究有效的光谱稀疏化表达方法更加具有实用价值。首先介绍了压缩感知光谱成像以及光谱稀疏化表达的基本原理,然后利用来自ASTER光谱库的多种类型地物光谱数据构建了一种基于K-SVD方法的训练字典,将其与DCT基、小波基分别作为稀疏基,对于几种典型地物目标进行仿真重构,结果表明:所构建的稀疏字典在采样数较少的情况下明显优于DCT基和小波基,在20%的低采样率时即可近乎完美地重构光谱曲线。     

基于直接电流控制的D-STATCOM数学建模与控制系统仿真

配电网静止同步无功补偿器D-STATCOM是用户电力的重要设备,能够有效解决配电网中电压波动与闪变、三相电压不平衡、电网谐波污染等电能质量问题,是目前国内外研究的热点。本文建立了D-STATCOM的动态数学模型,依据瞬时无功理论以及直接电流控制方法对D-STATCOM的控制系统进行了设计,并根据所述数学模型和控制系统搭建了D-STATCOM的仿真模型,进行了仿真分析。仿真结果表明,本文所述的基于直接电流控制的D-STATCOM具有很好的补偿效果,对于容行和感性负载均能准确检测并迅速补偿,动态性能良好。     

电网输电阻塞管理的数学模型

本文针对电网的输电阻塞问题,首先对输电阻塞问题进行了分析和假设,运用线性回归模型对数据进行了拟合,得出了各输电线路的有功潮流与各发电机组出力之间的近似关系;然后,对其进行结果检验和误差分析。最后,得出其最大相对误差为0.0247,合理的设计出了下一时段各机组出力的分配预案,并得到了最优的机组出力分配方案。     

双闭环晶闸管不可逆直流调速系统的研究

本文先对V-M系统的组成及工作原理做了简要的分析,然后分别分析了直流调速系统中速度调节器ASR和电流调节器ACR的静态特性和动态特性,进行了数据处理与相关计算。最后,分析了系统的性能并得出了结论。     

多绕组电压互感器误差现场校验技术研究

针对多绕组电压互感器非计量绕组负荷对计量绕组误差的影响问题,本文通过对多绕组高压电压互感器等值电路分析和理论推导,对多绕组电压互感器的计量绕组误差构成进行了研究,提出了一种利用非计量绕组施加不同负荷实现各绕组漏阻抗的测量方法,并计算得到多绕组电压互感器的计量绕组负载误差和非计量绕组对计量绕组的误差影响量。计量绕组各测量点的空载误差测量采用低压侧参考误差方法实现,通过常规方法在一个较低电压下测量电压互感器空载误差及二次回路参考电压点和测试点的参考误差,计算得到互感器各测试点的空载误差数据。本方法无需使用升压器和进行导纳值、直流电阻的测量,并避免了分布电容对误差的影响,试验结果表明测量准确度可以达到检定规程要求。     

零序暂态电流接地选线原理与方法研究

通过小电流接地模拟电网在不同条件下发生单相接地故障时的实录波形分析与处理,深入分析了小电流接地系统发生单相接地故障稳态过程和暂态过程,得到了小电流接地系统发生单相接地故障时暂态特征。鉴于模拟电网的局限性,采用MATLAB7.1/Simulink6.3软件搭建具有10kV五出线的仿真电网进行大量的单相接地故障仿真实验。最后,提出基于零序暂态电流首半波比值的选线判据,并对该方法进行大量不同条件下仿真实验,进一步验证该判据的正确性。     

万有引力搜索算法在电厂锅炉NOx排放模型中的应用研究

电站锅炉NOx的排放是造成环境污染的重要因素。为控制燃煤电厂NOx浓度的排放,实现低污染,应当正确建立电厂锅炉燃烧系统NOx的排放模型。本文以支持向量回归机为基础,利用最小二乘支持向量机和最近一种新的寻优算法——万有引力搜寻算法,进行综合建模。此模型较好的实现了对电厂锅炉NOx浓度排放量的预测,并与最小二乘支持向量机结合遗传算法的综合建模方法进行了实验对比,对比结果表明,在建模中万有引力搜寻算法比遗传算法能够找到更好的未知参数,使得所建模型具有更高的预测能力和泛化能力。     

基于流量与温度信号的变频油气回收系统设计与参数优化

本文详细研究了温度以及流量对汽油加注过程中油气挥发的影响。在剖析传统油气回收系统存在不足的基础上,设计了基于温度及流量信号的新型油气回收系统,并对气液比参数进行了优化。新型油气回收系统可以根据温度的变化确定相应的气液比,实现了油气回收过程自适应调节。本文还对温控油气回收系统回收效果进行了测试。     

CPR1000安全级DCS模拟量卡件超量程设置方案分析

根据就地仪表特性和CPR1000安全级DCS平台软硬件特性,给出了CPR1000安全级DCS对模拟量采集信号超量程设定的基本原则,分析了超量程故障不信赖的判定原理,对用于P12降级逻辑的热电阻信号进行了超量程设定功能分析,采用实验的方法给出CPR1000安全级DCS平台内对这种热电阻信号采集卡件进行超量程设定的原则。     

基于自适应控制的160WLED16位数字调光系统PWM恒流控制器

以PIC单片机为控制核心,提出了一种基于自适应PID控制器的160WLED16位数字调光系统的PWM恒流控制器的设计方案。用串联在160WLED电路中的电阻对LED电流进行检测得到电压信号,经过放大后,送PIC16F873A单片机的A/D转换器转换为量化值,通过与给定的亮度等级的PWM信号的第一次电流采样为基准电流信号进行比较,改变PWM输出的占空比控制LED的亮度等级。经测试,本系统能够实现160W白光LED在16位各级不同亮度时的恒流控制。     

谐波对港口起重机功率因素的影响

针对港口起重机日益突出的电能质量问题,从理论上分析了谐波对功率因素的影响,并对实际运行中起重机的谐波、功率因数和ISU动态无功补偿效果进行了测试,结果表明空载时谐波电流有较大畸变,并导致功率因数降低。采用ISU动态无功补偿对基波的功率因素有明显的改善,但对总的功率因数提高不明显,且在空载时会产生较大的谐波电流。