[發明專利]基于KSVD算法的多聲道音頻處理方法

在審

• 申請號: 201710889728.8
• 申請日: 2017-09-27
• 公開（公告）號: CN107705795A
• 公開（公告）日: 2018-02-16
• 發明（設計）人: 劉昱;翟麗
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G10L19/00
• 分類號: G10L19/00;G10L19/008
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201
• 代理人: 李素蘭

1.一種基于壓縮感知的語音信號重構方法，其特征在于，該方法通過以下步驟實現：

步驟(101)，收集杜比數字5.1環繞聲音測試音頻，組成樣本數據集；對樣本數據集中的音頻信號進行篩選，將篩選得到的音頻信號截取成長度相同的音頻信號文件；

步驟(102)，設定初始字典D₀∈R^n×K，設字典為D_j，其中j表示字典的更新次數；R^n×K表示字典屬于一個n×K的向量空間，n和K分別表示字典的行數和列數；

步驟(103)，對樣本數據集中各樣本i進行稀疏編碼：即利用匹配算法計算每個音頻樣本y_i的表示向量x_i，求解方程為該方程旨在找到一個最多有T₀個非零項的信號，并且使得限制條件T₀最小；其中T₀是一個固定的預設數量的非零項；

步驟(104)，更新字典原子，每次更新一列d_k；

步驟(105)，更新該列的表達系數，每一個表達系數分別與字典中的一列相對應，隨著字典中的一列發生了改變，其對應的表達系數也會發生相應的變化，使其最大限度的減少均方誤差，均方誤差即為步驟(103)中的值，直到滿足收斂條件，收斂條件即為均方誤差最小，停止更新，得到訓練好的K-SVD字典；

步驟(106)，判斷是否滿足收斂條件？

步驟(107)，利用上述字典對需要處理的多音頻信號進行降采樣處理；

步驟(108)，將采樣后的數據通過CoSaMP算法進行恢復重構；

步驟(109)，獲得重構信號，即在已知y、Φ、D的情況下，通過CoSaMP算法求解公式y＝ΦDa中α的值，其中y為經過壓縮感知處理的信號，Φ為測量矩陣，D為字典，再通過計算D、α的值得到重構信號