音频去削波中的稀疏与协稀疏：一种灵活的非凸方法
声音
2015-06-10 v2
摘要
本研究探讨了对于音频去削波这一病态逆问题，稀疏合成与稀疏分析正则化的经验性能。我们开发了一种通用的非凸启发式方法，可轻易用于两种数据模型。基于该算法，我们报告说，在大多数情况下，两种模型在信号增强方面表现几乎相似。然而，当考虑某些分析算子时，分析版本被证明适用于实时音频处理。两个版本均优于该领域的state-of-the-art方法，尤其是对于严重饱和的信号。
引用
@article{arxiv.1506.01830,
title = {Sparsity and cosparsity for audio declipping: a flexible non-convex approach},
author = {Srđan Kitić and Nancy Bertin and Rémi Gribonval},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.01830},
year = {2015}
}