文档摘要：针对语音压缩编码技术中的关键问题,结合小波变换和最小绝对收缩和选择(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator,LASSO)算法提出一种基于稀疏表示的语音压缩方法.首先,研究稀疏表示方法在语音压缩编码中的总体框架.其次,重点研究小波变换和LASSO算法在优化稀疏表示中的作用.最后,通过实验测试验证所提方法的有效性和优越性.实验结果表明,基于小波变换和LASSO的稀疏表示方法在语音压缩编码中获得更高的压缩比,为语音通信和存储提供了可靠的技术支持.
Abstract：Inresponsetothekeyissuesinspeechcompressioncodingtechnology,combiningwavelettransformandLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator(LASSO)algorithm,proposesaspeechcompressionmethodbasedonsparserepresentation.Firstly,studytheoverallframeworkofsparserepresentationmethodsinspeechcompressioncoding.Secondly,thefocusisontheroleofwavelettransformandLASSOalgorithminoptimizingsparserepresentation.Finally,theeffectivenessandsuperiorityoftheproposedmethodwereverifiedthroughexperimentaltesting.TheexperimentalresultsshowthatthesparserepresentationmethodbasedonwavelettransformandLASSOachieveshighercompressionratioinspeechcompressioncoding,providingreliabletechnicalsupportforspeechcommunicationandstorage.
作者：高歌Author：GAOGe
作者单位：合肥经济学院,安徽合肥230000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(6)
分类号：TN912.3
关键词：稀疏表示 小波变换 语音压缩
Keywords：sparserepresentation wavelettransform speechcompression
机标分类号：TP391.41TQ0TN912.3
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：基于稀疏表示的语音压缩编码技术研究[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(6)高歌针对语音压缩编码技术中的关键问题,结合小波变换和最小绝对收缩和选择(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator,LASSO)算法提出一种基于稀疏表示的语音压缩方法.首先,研究稀疏表示方法在语音压缩编码中的总体...参考文献和引证文献
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引证文献
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关键词：稀疏表示,小波变换,语音压缩,
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