【摘要】压缩感知(CompressiveSensing,CS)理论的出现克服了奈奎斯特采样定理下采样速率受制于带宽的局限性,在该理论下,信号的采样速率仅由信号本征的内容及结构所决定,即便采样速率远低于奈奎斯特采样频率,也能够实现原始信号的高概率重构,压缩感知的核心理论可划分为三部分：信号稀疏化、测量矩阵的选择设计以及重构算法,本文将围绕贝叶斯压缩感知(BayesianCompressiveSens […]

【摘要】在噪声环境下，语音处理系统的性能会大大降低，严重影响语音处理质量。因此，语音增强作为消除干扰噪声的语音前端处理，是非常有必要的。本文主要研究了Fan-chirp变换域的语音增强算法，第一次将Fan-chirp变换应用到了语音增强算法中，基于Fan-chirp变换的特点，研究了chirp速率的估计方法和Fan-chirp变换域的噪声估计算法，结合了梳状滤波器和基于超高斯混合模型的最小均方误差 […]