基于小波变换的语音信号压缩研究
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TN912.3

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贵州省省长基金


Study on Speech Signal Compression Based on Wavelet Transform
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    摘要:

    小波变换具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。语音信号经过小波变换后,通过作用域值过滤掉不是信号主要性质的细节系数,然后利用低采样率的近似系数,加上少量关心的细节系数恢复语音信号,从而实现语音信号的压缩。

    Abstract:

    At present,the study and application of theory of wavelet transform is a most active domain in signal processing because of its characteristics such as time shift and multi-scale resolution.Some detail coefficients without the main properties of the signal can be eliminated by the scope threshold after wavelet transform,then the approximate coefficient for a low sampling rate and a few concerned detail coefficients are used to recover speech signal,so as to realize the compression of speech signal.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

张达敏.基于小波变换的语音信号压缩研究[J].矿业研究与开发,2008,(1):55-56

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  • 收稿日期:2007-08-21
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