利用压缩感知技术实现鸡尾酒会效应的MATLAB分离项目

资源摘要信息:"Matlab说话代码-compressive-sensing-cocktail-party-problem项目是研究如何利用压缩感知技术解决鸡尾酒会问题，即在嘈杂环境中分离出多人的讲话声音。这个项目是由Eli Saracino和Andy Huynh所贡献的，并且包含了代码、书面报告以及展示材料。 压缩感知（Compressive Sensing，CS）是一种信号处理技术，它能够在远低于传统奈奎斯特采样定理要求的采样率下准确地重建信号。鸡尾酒会问题是一个经典的声音信号分离问题，指的是在多人同时说话的环境中，如何有效地分离出每个说话者的声音。 该项目的代码存放在名为'compressive-sensing-cocktail-party-problem-master'的压缩包中，包含了用于测试和重构声音数据以及执行信号分离的脚本。测试数据包括Clint Eastwood和Graham互相交谈的混合内容，以及从Interspeech 2006分离大赛中获得的样本。这些样本数据可能经过了预处理，以适应压缩感知算法的输入要求。 书面报告和相关材料则存放在名为'paper'的文件夹中，其中包含了.tex文件和.pdf文件。.tex文件是用LaTeX排版语言编写的原稿，用于生成最终的.pdf文件。该项目中，任何由MATLAB脚本生成的绘图以及引用的参考文献都存放在这个文件夹里。 另外，'slide'文件夹包含了.pptx格式的演示文稿文件，用于在2017年12月上旬展示项目的当前状态。这个演示文稿可能包括项目的概况、研究方法、实验结果、结论和未来工作方向等关键信息。 该项目标记为开源，意味着其源代码、文档和演示材料都可以公开访问和使用，为社区提供了学习和研究压缩感知技术，特别是解决声音信号分离问题的宝贵资源。"