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为了研究LSP的稀疏表示方法，高效量化LSP参数，基于字典学习对LSP参数进行稀疏表示，并采用MOD和K—SVD算法训练参数字典，以平均谱失真和均方根误差为准则，通过仿真实验分析了算法的有效性，得出了字典学习时的稀疏度、原子个数等关键参数选取的原则。对比训练和测试LSP参数均方根误差性能曲线发现：随着稀疏度的增加，LSP参数字典外推能力增强，对训练集外参数稀疏表示性能恶化逐步减弱。