KR101638206B1 - 필터 보간에 의해 인코더를 업데이트하는 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 미리결정된 초기 크기보다 큰 크기를 갖는 변조 변환을 이용하기 위해 인코더 또는 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하는 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 순서화된 초기 크기 계수들의 세트에 의해 정의된 초기 프로토타입 필터를 저장하기 위한 인코더 또는 디코더에 관한 것이다. 초기 프로토타입 필터의 두 개의 연속적인 계수들 사이에 적어도 하나의 계수를 삽입함으로써 보다 큰 크기의 변조 변환을 이행하도록 상기 초기 크기보다 큰 크기의 프로토타입 필터를 구축하는 방법이 개시된다.
Description
본 발명은 신호 프로세싱에 관한 것이며, 특히 연속된 샘플들의 형태로 있는 (음성 신호와 같은) 오디오 신호 및/또는 비디오 신호 프로세싱에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 변환에 의한 신호 프로세싱에 관한 것이며, 변조 변환(modulated transform)의 분야에 관한 것이다.
변조 변환은 디지털 신호의 분석 및 송신(이에 따라 샘플링 주기내 시간 대비 연속된 샘플들)에서의 응용을 갖는다. 이것은 또한 신호 합성에서의 응용을 갖는다. 예를 들어, 신호 인코딩은 분석 필터 뱅크, 정량화, 및 합성 필터 뱅크를 이용할 수 있다.
변조 변환의 경우, 보통은 상이한 주파수값들로 변조되는 프로토타입 필터가 정의된다. 따라서, 상이한 "주파수" 위치들에 있는 신호를 나타내는 채널들의 세트가 제공된다.
변조는 h k (n) = h(n) · W(k,n)의 유형의 연산에 의해 행해질 수 있으며, 여기서,
- n은 다수의 샘플링 주기에 대응하는 시간 지수이고,
- k는 주파수 채널을 나타내는 지수이고,
- L은 필터(및 변조) 길이이다.
추가로, 위 표현식에서:
- h(n)(0≤n<L)은 복소값을 가질 수 있는 프로토타입 필터를 정의하고,
- W(k,n)(0≤n<L)는 복소값을 또한 가질 수 있는 채널 K에 대한 변조 함수를 정의하고,
- h k (n)(0≤n<L)는 채널 K에 대한 변조 필터를 정의한다.
신호 분석을 수행하기 위해, 예컨대, 인코딩의 경우, 분석될 신호 x(n)은 스칼라곱 연산에 의해 변조 필터상에 투입된다:
분석된 신호들은 예컨대 y k = <x, h k > + λ<x, h' j >의 형태의 여러 투입들의 결과일 수 있으며, 여기서, λ, h' j , 및 j는 각각 이득, 변조, 및 주파수 지수이며, 이 후자의 값들은 h k 및 k와는 잠재적으로 상이하다.
이러한 분석 연산은 시간에 걸쳐 연속적일 수 있고, 그 결과 시간에 걸쳐 전개되는 일련의 신호들 y k 이 유발된다.
따라서, 다음과 같이 쓸 수 있다:
여기서, m은 연속적인 샘플들의 블럭("프레임")의 지수를 나타내고, T는 (샘플들의 갯수로서) 프레임 지속기간을 정의한다.
변조 변환은 또한 신호 합성에서도 응용을 갖는다. 이러한 유형의 응용에서, 콘텐츠는 일정한 갯수의 주파수 채널들에서 생성될 것이고, 이러한 채널들은 디지털 신호를 재구축하기 위해 합해질 것이다.
로 정의된다.
신호 y k 는 시간에 걸쳐 전개될 수 있고, 이로써 신호 합성은 임의의 길이의 신호를 생성할 수 있게 해줄 것이다:
장점으로서, 변조 변환은 신호 인코딩에서의 응용을 갖는다.
주파수 인코딩 시스템에서, 분석 변환은 변조 분석 필터 h k 에 의해 수행된다:
그런 후 유용한 정보(유용성은 예컨대 지각 왜곡 기준을 이용하여 판단될 수 있다)를 운송하는 신호 y k ,m 는 근사화되어 인코딩된 형태로 보내진다.
디코더에서, 근사화되어 수신된 성분 y k ,m 는 원래의 샘플들의 근사값을 복원하기 위해 역 변환에 의해 합성된다.
신호 합성은 변조 합성 필터의 세트 f k 에 의해 행해진다:
관심있는 변조 변환의 부류는 완벽한 재구축 변환에 의해 정의된다.
릴레이 R과는 별도로, 변환 성분 y k 가 수정되지 않을 때, 이러한 변환들은 디코딩으로부터, 완벽한 재구축의 경우에서 초기 신호에 실질적으로 대응하거나, 또는 완벽하게 대응하는 를 의미하는 디코딩된 신호를 획득한다.
재구축된 신호들 x와 사이의 차이가 무시가능한 것으로 간주될 수 있을 때 재구축은 또한 "거의 완벽한" 재구축일 수 있다. 예를 들어, 오디오 인코딩에서, 프로세싱된 신호 x의 크기보다 50dB 낮은 에러 크기를 갖는 차이값은 무시가능한 것으로 간주될 수 있다.
가장 흔하게 이용되는 변환은 ELT(Extended Lapped Transform)인데, 이것은 완벽한 재구축을 제공하며, 길이 L = 2 · K · M의 필터를 이용한다. MLT(Modulated Lapped Transform)인 MDCT 변환(Modified Discrete Cosine Transform)은 K=1인 특수한 경우이다.
QMF(Quadrature Mirror Filter), 또는 PQMF(Pseudo Quadrature Mirror Filter)는 상이한 변조 항들을 이용한 거의 완벽한 재구축 솔루션이다.
이러한 상이한 변환들은 실수 또는 복소 계수를 가질 수 있다. 이 변환들은 대칭적 프로토타입 필터를 이용할 수 있거나 또는 그렇지 않을 수 있다.
완벽하거나 또는 거의 완벽한 재구축의 조건을 만족시키기 위해, 임의의 형태의 프로세싱된 신호의 경우, 변조된 분석 및 합성 필터들은 서로 링크되어야 한다. 따라서, 관계식은 분석 및 합성에서 이용된 변조 항과 프로토타입 필터를 링크시킨다. 예를 들어, 코사인 변조 시스템(MDCT, ELT, PQMF, 또는 다른 시스템들)에서, 분석 및 합성에서의 변조 항들은 예컨대, 의 형태로 링크되며, 여기서 W와 W'는 분석 및 합성에서 이용된 변조들을 각각 나타내며, 는 위상 쉬프트 항을 나타낸다.
분석 및 합성을 위한 프로토타입 필터들은 또한 다음의 빈번하게 사용되는 유형, h(L-1-n)=f(n)의 제약성을 가지면서, (거의) 완벽한 재구축을 보장하기 위해 서로 링크될 수 있으며, 여기서 h와 f는 분석 및 합성에서 이용된 프로토타입 필터들이다.
변조들 W은 완벽한 재구축을 보장하도록 제약된다. 예를 들어, 일반적으로는
의 ELT 변환을 위해 선택할 수 있다.
마찬가지로, 프로토타입 필터들은, 예컨대
의 유형의 제약을 가지면서 완벽한 재구축을 보장하도록 제약된다.
특히, 프로토타입 필터들은 다음 중에서 선택될 수 있다:
- 등식의 형태로 분석적으로 정의된 필터 및, 이 분야에서,
에 의해 표현되는 MDCT 변환(K=1)을 위해 통상적으로 이용된 필터.
- 예컨대 완벽한 재구축 제약하에 양(이 양은 차단 주파수로부터의 저지대역 감쇄량일 수 있거나, 또는 코딩 이득일 수 있거나, 또는 보다 일반적으로는 인코딩 퀄리티와 관련이 있는 것으로 판단된 임의의 기타 양일 수 있다)을 최소화함으로써 획득될 수 있는 필터와 같은, 분석 함수를 도출시키도록 하지 않는 기준에 따른 디지털 최적화로부터 초래된 필터.
상술했던 바와 같이, 프로토타입 필터들은 대칭적일 수 있거나 또는 그렇지 않을 수 있다. 대칭 관계식은 다음과 같이 기재된다:
h(L-1-n)=h(n)
상술한 변조 변환 구현의 모델링은 예시를 위해 제공된 것이다. 이러한 변환들의 실제적인 구현에서, 설명된 모든 계산들이 이러한 형태로 수행되는 것은 아니다. 계산 효율성과 시간, 및 계산 자원들의 이용을 이유로, "고속" 구현이 이용된다. 이러한 구현은 상기에서 제시된 계산들을 구체적으로 적용하지 않지만, 이러한 계산들은 유효하다.
아래에서 제시된 변조 변환은 계산 자원과 함께 효율적인 구현을 위한 고속 알고리즘에 의해 정의된다. 이러한 알고리즘들은 고속 코사인 또는 싸인 변환(예컨대, 유형 IV DCT 변환)과 같은, 고속 푸리에 변환에 기초하며, 이 알고리즘들은 고속 푸리에 변환으로부터 유도된다.
M개의 주파수 성분들보다 작거나 또는 이와 동일한 고속 알고리즘 변환 차수가 이러한 변환들의 구현에 충분하다. 이러한 변환들은 변환 복잡도가 M개의 성분들의 log2(M)에 비례하기 때문에 효율적이다.
L개의 샘플들을 M개 이하의 갯수의 성분들로 감소시키는 연산이 고속 변환 이전에 적용된다.
변환으로부터 분석으로의 완전한 알고리즘은 다음을 결합시킬 수 있다:
합성 변환을 수행하기 위해서는 이러한 연산들은 역 순서로 행해진다.
도 1은 상술한 분석 및 합성을 나타낸다. 신호 x가 프로토타입 필터 를 포함하는 인코더(COD)에 제공된다. 그런 후, 신호의 L 크기의 샘플들의 세트가 모듈(MULT1)내에서 프로토타입 필터에 곱해진다. 그런 후, L개의 샘플들로부터 M개의 성분으로 변경하기 위해, 모듈(CL1)에서, 프로토타입 필터에 곱해진 샘플들의 선형 결합이 수행된다. 그런 후, 샘플들이 디코더(DECOD)에 보내지기 전에, 고속 변환(TR1)이 수행된다.
샘플들의 수신시, 디코더는 고속 변환(TR2)을 적용한다. 그런 후, 인코더에서 행해졌던 것과 반대로, 초기의 L개의 샘플들로 복귀하기 위해 선형 결합(CL2)이 수행된다. 그런 후, 신호 를 재구축하기 위해 디코더(DECOD)의 프로토타입 필터에 곱해지며, 이로부터 신호 가 오버랩 가산 연산에 의해 획득된다.
분석 또는 합성 변환을 수행하기 위해, 프로토타입 필터, 디코더 또는 인코더의 계수는 메모리내에 저장되어야 한다. 명백하게, 상이한 크기의 변조 변환들을 이용한 특정한 시스템에서, 이용된 각각의 크기의 프로토타입 필터는 메모리에서 표현되어야 한다.
필터들이 대칭적인 양호한 경우에서는, 오직 L/2개의 계수들만이 저장될 필요가 있고, 나머지 L/2개의 계수들은 어떠한 산술 연산없이 이 저장된 계수들로부터 결정된다. 따라서, MDCT(K=1)의 경우, 만약 M과 2M 크기의 변환이 필요하다면, 프로토타입들이 대칭적이면 (M+2M)=3M개의 계수들이 저장되어야 하며, 그렇지 않은 경우에는 (2M+4M)=6M개의 계수들이 저장되어야 한다. 오디오 디코딩에 대한 전형적인 예시는 M=320 또는 M=1024이다. 따라서, 비대칭적인 경우 이것은 각각 1920개 및 6144개 계수들을 저장할 것을 요구한다.
계수 표현에 대해 요망되는 정확도에 따라, 각각의 계수마다 16비트 또는 심지어 24비트가 필요하다. 이것은 저가의 프로세서에 대한 상당한 메모리 요구를 의미한다.
만약 UM 크기의 변환을 위한 프로토타입 필터를 갖고 있다면, 데시메이션(decimation)에 의해 M 크기의 변환에 대한 계수들을 획득하는 것이 가능하다. 통상적으로, 이 특정 예시에서 이것은 필터 계수를 U로부터 취하는 것으로 구성된다.
하지만, 만약 M 크기의 변환을 위한 필터만을 갖고 있다면, MU개의 계수들과 함께 이용하도록 이 필터를 확장하는 것은 단순하지가 않다. 직접적인 다항 보간법은 M 크기의 기본 변환과 동일한 레벨에서 재구축 정확도를 유지하지 않는다. 그러므로, 이러한 유형의 방법은 적합하지 않다.
핵심적인 인코딩 시스템이 인코더내에서 이행될 때, 예컨대 표준적인 인코딩 시스템 버젼을 업데이트할 때 이것을 확장하는 것이 유용해질 수 있다. 예를 들어, 표준화된 ITU G.718 및 ITU G.729.1 인코더들은 각각 M=320 및 M=160 크기들의 MDCT 변조 변환에 의지한다. 수퍼 광대역 확장이라고 칭해지는 보다 높은 샘플링 주파수에서 이러한 인코더들을 동작시키기 위한 이러한 표준들의 확장에서는, 보다 큰 크기의 MDCT가 필요하다. M'=640 크기의 MDCT가 이 확장에서 적용되어야 한다.
종래기술에 따른 확장에서, 새로운 프로토타입 필터의 계수를 표현하기 위한 저장량은 확장되어야했을 것이다. 게다가, 계수들을 저장하기 위해 인코더에서의 개입이 필요했을 것이다.
본 발명은 저장 메모리 수단, 즉 계수를 저장하기 위한 ROM 및/또는 변환 계산을 위한 RAM을 제공함으로써 이러한 상황을 개선시킨다.
이러한 목적으로, 미리결정된 크기보다 큰 크기를 갖는 변조 변환을 이용하기 위해 인코더 또는 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하기 위한 방법이 제공되며, 이와 같은 인코더 또는 디코더는 초기 크기의 계수들의 순서화된 세트에 의해 정의된 초기 프로토타입 필터를 저장할 수 있다. 초기 프로토타입 필터의 두 개의 연속적인 계수들간에 적어도 하나의 계수를 삽입함으로써 미리결정된 크기보다 큰 크기의 변조 변환을 이행하도록, 상기 초기 크기보다 큰 크기의 프로토타입 필터를 구축하기 위한 A 단계가 제공된다.
따라서, 변환을 위한 추가적인 계수들을 저장하는 것 대신에, 인코더에 이미 제공된 계수들이 이용된다.
이러한 방식으로 M 크기의 변환을 위해 설계된 단일 프로토타입 필터를 저장하기만 함으로써 UM 크기의 변환을 정의하는 것이 가능하다.
물론, 추가적인 계수들이 분석 또는 합성에서 이용될 수 있거나 또는 프로세싱 동작들의 시퀀스의 양 끝단에서 이용될 수 있다.
본 발명은 메모리의 가격이 시스템 비용의 중요한 부분을 나타내는 내장된 시스템에서의 유리한 응용을 갖는다. 예를 들어, 이동 전화기에서, 구현된 인코더/디코더의 소비, 소형화, 및 가격은 최적화되어야 한다. 본 발명에 의해 제공된 메모리 요건의 감축은 이와 같은 최적화를 가능하게 해준다.
"업데이트"는 초기 상태로부터 상이한 다음 상태로의 작동 인코더/디코더의 진행을 의미하는 것으로 이해된다. 하지만, 본 발명은 또한 인코딩/디코딩을 수행하는데 아직 이용되지 않은 인코더/디코더의 초기화에 관한 것이다.
장점으로서, 삽입된 계수들은 초기 필터의 계수들로부터 계산된다.
예를 들어, 두 개의 연속적인 계수들간에 삽입된 계수는 적어도 두 개의 연속적인 계수들에 가중치를 부여함으로써 계산된다.
게다가, 초기 프로토타입 필터가 미리결정된 재구축 관계식, 예컨대 완벽한 재구축 관계식을 만족시키는 방법이 제공될 수 있다. 이 경우, 가중치 부여는 재구축 관계식으로부터 계산된 적어도 하나의 가중치 함수에 의해 행해진다.
추가된 계수들은 여전히 인코더로 하여금 적절하게 기능을 할 수 있도록 해준다는 것을 명심하여야 한다. 따라서, 추가적인 계수들은 초기 프로토타입의 계수들의 가중치에 기초하여 결정되고, 이것은 완벽하거나 또는 거의 완벽한 재구축을 갖는 변환을 가능하게 해주어야 한다.
몇몇 실시예들에서, 가중 함수는 두 개의 연속적인 계수들간에 삽입된 계수의 각 위치 마다 계산된다.
본 방법의 일 실시예에서, 구축된 필터 h'의 크기는 초기 필터 h의 M 크기의 U배이며, 여기서 U와 M은 1보다 엄밀히 큰 자연수이다. 이 경우, 쉬프트 값 S는 0≤S<U가 되도록 정의되며, S는 자연수이고, 구축된 필터와 초기 필터는 0≤n<M이 되는 임의의 자연수 n에 대해 관계식 h'(U x n + S)=h(n)을 만족시킨다.
두 개의 가중 함수들은 또한 동일할 수 있다. 게다가, 초기 프로토타입 필터는 대칭적으로 또는 비대칭적으로 확장될 수 있거나, 또는 제로 계수들을 추가함으로써 확장될 수 있다. 이러한 조치들은 프로토타입 필터를 구축하기 위해 초기 필터에서 누락된 계수들을 정의하는데 유용될 수 있다.
본 발명에 의해 제안된 프로토타입 필터 구축은 나아가 초기 프로토타입 필터가 제로들을 포함할 때 계수들의 갯수를 감축시킬 수 있도록 해주는 것으로 이해된다. 그런 후, 보간된 윈도우는 임펄스 응답에서 제로들을 갖고 동일한 계수들을 포함한 범위들을 가질 것이다. 이에 따라 메모리 요건은 한층 감소될 것이다.
사용된 가중 보간 방식에 따라, 상술한 프로세스는 대역폭에서의 관심있는 주파수 응답들을 갖는 프로토타입 필터들을 획득하게 해준다.
본 발명은 또한 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 상술한 방법을 이행하기 위한 명령들을 포함한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 본 발명은 추가적으로 이와 같은 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.
본 발명은 또한 상술한 방법을 이행하도록 구성된 인코더 및 디코더에 관한 것이다.
본 발명의 실시예들에 따른 인코더/디코더는 적어도 두 개의 메모리 영역들, 즉 주어진 크기의 초기 프로토타입 필터를 정의하는 제1 계수들의 세트를 저장하기 위한 제1 메모리 영역과, 제1 계수들의 세트내의 계수들로부터 결정된 제2 계수들의 세트를 전달하기 위한 명령들을 포함한 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 제2 메모리 영역을 포함한다. 제1 계수들의 세트의 두 개의 연속적인 계수들간에 제2 계수들의 세트로부터의 계수들을 삽입함으로써 형성된 계수들의 세트는 초기 프로토타입 필터의 크기보다 큰 크기의 프로토타입 필터를 정의한다.
게다가, 이러한 인코더/디코더는 초기 프로토타입 필터의 크기보다 큰 크기의 프로토타입 필터를 구축하기 위한 상술한 업데이트 방법을 이행하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
게다가, 변조 변환에 의한 인코딩/디코딩의 방법은 인코더/디코더에 의해 제공되고 이행될 수 있으며, 다음의 단계들을 포함한다:
- 인코딩/디코딩에 이용될 변조 변환의 크기를 획득하는 단계,
- 만약 변환의 크기가 인코더/디코더의 초기 프로토타입 필터의 크기보다 크다면, 상술한 업데이트 방법에 따라 인코더/디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하는 단계,
- 업데이트 동안에 구축된 프로토타입 필터를 이용하여, 변조 변환에 의해 신호를 인코딩/디코딩하는 단계.
장점으로서, 인코딩/디코딩 방법은 상술한 인코더/디코더에 의해 구현된다.
변조 변환에 의한 인코딩/디코딩은 이와 같은 변환을 이용하는 인코딩/디코딩이다.
단계 "변조 변환의 크기를 획득하는 단계"는, 예를 들어, 상기 크기를 나타내는 정보를 포함한 신호를 수신하는 것에 대응할 수 있다. 이와 같은 신호는, 예를 들어, 인코딩 모드를 나타낼 수 있다. 이 경우, 데이터 프레임의 크기가 감소되고 이에 따라 감소된 크기의 변환을 요하는 경우에는 저해상도 모드가 제공되고, 데이터 프레임이 보다 큰 크기를 갖고 이에 따라 보다 큰 크기의 변환을 요하는 경우에는 고해상도 모드가 제공된다. 하지만, 이 정보는 또한 컴퓨터 화일로부터 판독될 수 있다. 이러한 결정은 또한 인코더/디코더의 입력에 대응할 수 있다.
물론, 인코더/디코더를 업데이트하는 것은 또한 인코더/디코더를 초기화하는 것을 의미하는 것으로 이해될 수 있다.
변조 변환의 크기의 선택은 또한 샘플들의 갯수에 기초하여 행해질 수 있는데, 예컨대 인코더/디코더에 의해 프로세싱될 프레임들 또는 서브프레임들의 크기에 기초하여 행해질 수 있다. 프레임 또는 서브프레임 당 샘플들의 갯수가 클수록, 변환의 크기는 커져야 한다.
따라서, 초기 프로토타입에 기초하여, 프로토타입 필터들이 다양한 시간들에서 업데이트되면서, 필요에 따라 가변적인 크기의 변환들이 다양한 시간들에서 이용될 수 있다.
본 발명의 다른 특징들 및 장점들은 이하의 상세한 설명 및 첨부된 도면을 검토함으로써 명백해질 것이며, 첨부된 도면은, 도 1 이외에도, 다음을 포함한다.
- 도 2는 프로토타입 필터를 구축하기 위해, 초기 필터의 두 개의 연속적인 계수들 사이의 계수들의 삽입을 도시한다.
- 도 3은 초기 필터로부터 구축된 필터 및 초기 필터를 도시한다.
- 도 4 및 도 5는 본 발명의 상이한 실시예들에 따라 구축된 필터들을 도시한다.
- 도 6은 일정한 계수들을 포함한 필터의 서브세트를 도시한다.
- 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인코더를 도시한다.
- 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인코딩/디코딩 프로세스의 단계들을 도시한다.
- 도 2는 프로토타입 필터를 구축하기 위해, 초기 필터의 두 개의 연속적인 계수들 사이의 계수들의 삽입을 도시한다.
- 도 3은 초기 필터로부터 구축된 필터 및 초기 필터를 도시한다.
- 도 4 및 도 5는 본 발명의 상이한 실시예들에 따라 구축된 필터들을 도시한다.
- 도 6은 일정한 계수들을 포함한 필터의 서브세트를 도시한다.
- 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 인코더를 도시한다.
- 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인코딩/디코딩 프로세스의 단계들을 도시한다.
아래는 보다 작은 크기의 변환에 대응하는 프로토타입 윈도우로부터 프로토타입 윈도우를 구축할 수 있도록 해주는 본 발명의 일 실시예의 설명이다. 이것은 대칭적인 윈도우들이 있거나 또는 없는, ELT 변조 변환들의 일반적인 구성내에서 발생한다. ELT의 구성에서, 프로토타입 필터는 끝단에서 일정한 갯수 MZ개의 제로들을 포함할 수 있는 길이 L=2KM을 가지며, M은 변환 계수들의 계수를 정의한다.
분석 변환은 다음과 같이 기재된다:
여기서, n은 다수의 샘플링 주기에 대응하는 시간 지수이고,
k는 관련된 주파수 채널을 나타내는 지수이고,
h(n)(0≤n<L)은 분석 프로토타입 필터를 정의하고,
W(k,n)(0≤n<L)는 주파수 K에 대한 변조 함수를 정의한다.
분석 변환은 다음과 같이 기재된다;
f(n)(0≤n<L)은 분석 프로토타입 필터를 정의하고,
ELT의 경우, 변조 W(k, n)은,
에 의해 정의된다.
완벽한 재구축을 보장하기 위해, 필터 f와 필터 h는 다음의 제약을 만족시켜야 한다:
일 실시예는 MDCT에 관한 것이며, 이것은 ELT의 서브세트가 길이 L=2M의 필터들을 갖는 것을 의미하고, K=1인 것을 의미한다. 그러면 완벽한 재구축 조건은 다음과 같이 기재된다:
f(n)h(n) + f(n+M)h(n+M) = 1, 0≤n<M.
하나의 솔루션은 다음을 행하는 것으로 구성된다:
f(n) = h(2M - 1- n), 0≤n<2M.
이것은 분석 및 합성에 대해 동일한 프로토타입 필터 계수들을 이용할 수 있도록 해준다. 2M - 1- n 항에 대응하는, 시간 반전만이 합성 알고리즘에서 고려될 필요가 있을 것이다.
이 경우, 완벽한 재구축 관계식은 다음과 같이 기재된다:
d(n) = h(n)h(2M - 1 - n) + h(n + M)h(M - 1 - n) = 1, 0≤n<M.
이러한 M 크기의 변환에 기초하여, 보다 큰 크기의 변환이 M' = U · M에 대해 구축된다. 그러므로, 필터 h로부터 나오는 일정한 갯수의 계수들에 대해 필터 h'가 정의된다.
따라서, 도 2에서 나타난 바와 같이, 필터 h'는 다음의 방식으로 구축된다:
h' (U · n + S) = h(n), 0≤n<L이고, S는 쉬프트 값이다(0≤S<U).
완벽한 재구축을 보장하기 위해, 길이 L'=2 · M'=2 · U · M의 프로토타입 필터는 위에서 제시된 것과 유사한 재구축 관계식을 만족시켜야 한다:
위치 S에서의 다수의 U의 지수들을 갖는 샘플들은 h(n)으로부터 취해진다는 것을 유념해둔다.
다음으로 h'의 누락 값들을 결정하는 실시예들을 설명한다.
일반적인
실시예
도 3은 재구축된 필터를 결정하는 원리를 나타낸다. 이것은 M 크기의 필터 으로 시작한다. 다음으로, 이 필터 의 계수들이 2M 크기의 보다 큰 간격 동안에 재배포된다. 마지막으로, 최종적인 필터 를 완성하기 위해 중간 계수들이 계산된다. 도 2에서 도시된 중간 샘플들은 일반적인 실시예를 정의하는 등식을 이용하여 구축된다:
만약 S=0이면, 초기 델타=0이고, 초기 n인 n0=0이다.
만약 S!=0이면, 초기 델타=U-S이고, 초기 n인 n0=-1이다.
누락된 계수들을 정의하기 위해, 필터 h는 다음중 하나에 의한 공식들의 세트에서 확장될 수 있다:
마찬가지로, h는 음 지수들에 대해 확장될 수 있다. 예를 들어, h'(0)를 정의하기 위해, h(-1)을 정의해야 한다. 따라서, 이 계수는 h를 다음 중 하나에 의해 음 지수들쪽으로 확장시킴으로써 결정될 수 있다:
다른 경우들에서, 음 샘플들 및 L보다 큰 샘플들쪽으로의 확장은 서포트(support) 0...L-1의 다수의 중복에 의한 모듈로 방식으로 행해진다.
h'(n)의 완벽한 재구축을 보장하기 위해, d'(n)은 하나의 특정한 포인트로 재기재된다.
및
이고, 따라서:
이며, 이것은,
에 등가적이다.
결론적으로, Q의 선택이 주어지면, 완벽한 재구축을 포함한 가중함수 P가 확립될 수 있다.
단일 가중을 갖는
실시예
하나의 특별한 실시예는 P = Q의 제약으로 구성된다. 이 경우, 직접적인 표현식이 가중 함수에 대해 획득될 수 있다:
d'는 또다른 포인트로 기재될 수 있다:
가중 함수들의 정의는 이러한 표현식에 기초하여 일반화될 수 있다. 이 함수들은 쌍지어지고 다음(≠0)에 의해 기초된다:
이 표현식은 정의된 기준하에 보간된 필터를 구축할 가중치들을 생성하도록 해준다.
예를 들어, 주어진 주파수로부터의 저지대역 에너지를 최소화하고 특정한 신호에 걸친 연속성 또는 코딩 이득을 최대화하면서 h'에 대한 주파수 응답이 선호적으로 주어질 것이다.
2차 보간의 경우
특정
실시예
U=2, S=0
필터는 다음에 의해 보간된다:
도 4는 제공된 특정 실시예에 따른, 320의 MDCT에 대해 640 크기를 갖는, 사인파 형태의 필터인, 프로토타입 필터 S1과, S1으로부터 획득된 640의 MDCT에 대한 1280 크기의 프로토타입 필터 S2를 나타낸다(S1과 S2를 비교하기 위해 의도적으로 S1이 640에 중심이 맞춰진다).
끝단에서 제로를 갖는 2차 보간의 경우
h(n)가 끝단에서 제로들을 갖는(연속적인 지수들이 n=0에서 시작하거나 또는 n=L-1에서 시작한다는 것을 의미함) 특정한 실시예에서는, 일반성의 손실 없이, 2M - mZ ≤ n < 2M에 대해 h(n)=0을 획득한다. 제안된 보간으로 인해, 그 후 h'는 대응하는 서포트에서 제로가 될 것이다. 제안된 보간의 특정한 특성은 다음과 같다:
하지만,
이므로,
이고, 따라서,
이다.
이러한 특정한 보간 선택은 제로들이 필터 h상에 부과될 때에 일정해지는 계수들의 범위를 획득한다. 이러한 범위는 예로서 2의 길이를 갖는다. 보다 일반적으로, 차수 U의 보간의 경우, 지수 n=UM에 중심이 맞춰진 구역에서, 범위는 길이 U를 갖는다는 것이 증명된다.
도 5는 본 경우에 따른, 320 크기의 MDCT에 대해 640 크기를 갖는, "ald" 유형의 프로토타입 필터 A1과, A1으로부터 구축된 640의 MDCT에 대한 1280 크기의 프로토타입 필터 A2를 나타낸다. 도 4에서 도시된 바와 같이 A1은 중심이 맞춰진다. 필터 A1은 자신의 끝단 Z에서 80개의 제로들을 포함한다. 따라서, A2는 A1이 자신의 끝단에서 제로들을 포함한다는 사실로 인해 2 크기의 일정한 샘플 범위들을 포함한다.
도 6은 일정한 샘플들 C를 포함한 A2의 영역의 확대도이다.
구현예
상술한 본 방법에 따라 구축된 프로토타입 필터들은 고속 구현을 가능하게 해준다.
종래기술에서는, 위에서 제시된 바와 같이, 분석 동안의 첫번째 단계가 고속 변환 이전에 해당 변환의 윈도우에 의해 샘플들을 가중치 부여하는 것으로 이루어졌었다.
여기서는, 보간으로 인해, 프로토타입 필터의 계수들이 보다 낮은 변환 차수로부터의 계수들을 보충하도록 배열될 수 있다.
예를 들어, S의 쉬프트를 갖는 차수 U의 보간의 경우에는 다음과 같이 기재할 수 있다:
따라서, 프로토타입 필터를 위한 인코더/디코더의 메모리는 이롭게 두 개의 세그먼트들, 즉 제1 가중함수 가 기초로 하는 초기 프로토타입 필터의 계수들을 포함한 제1 세그먼트와, 보간된 계수들을 포함한 제2 세그먼트로 조직화될 수 있다. 이것은 고속 알고리즘을 유지하면서 필요한 메모리의 중복을 방지해준다. 이러한 특성은 역 변환 동안에 서브대역들의 분석에 대해서 유지된다.
끝단에서 제로들을 갖는 초기 필터에 기초한 보간의 경우에서, 보다 큰 크기의 필터에 의한 가중 연산은 연산의 단순화를 가져올 수 있다. 실제로, n=UM을 중심으로 하는 중심 영역에서, 획득된 프로토타입 필터의 계수들은 일정한 샘플들을 갖는다. 따라서,
의 형태의 인수분해가 증명될 수 있다.
이것은 초기 프로토타입 필터와 동일한 보간된 샘플들을 저장하야만 하는 것을 방지해주고, 인수분해로 인한 가중 연산들의 절감을 불러일으킨다. UM에 중심이 맞춰진 영역을 의미하는, 관련된 샘플 범위에서, 가중치 부여된 샘플 당 (U-1)배가 절감된다.
이하에서, 도 7을 참조하면, 상술한 방법을 이행하도록 구성된 인코더가 설명된다. 디코더는 이와 동일한 구조를 가질 수 있다. 인코더(COD)는 이미 설명한 바와 같이, 신호 분석 또는 합성을 수행하도록 구성된 프로세싱 유닛(PROC)을 포함한다. 이러한 연산들을 수행하기 위해, 인코더(COD)는 프로토타입 필터를 이용한다. 인코더는 초기 프로토타입 필터()를 저장하기 위한 제1 메모리(MEM1)를 포함한다. 예를 들어, 이 초기 필터는 최대 크기 M의 변조 변환을 허용한다.
보다 큰 크기의 변조 변환을 수행하기 위해, 인코더는 보다 큰 크기의 프로토타입 필터()를 구축하기 위한 명령들을 포함한 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 메모리(MOD_EXT)를 포함한다. 이것을 하기 위해, 추가적인 계수들이 상술한 바와 같이 계산된다. 그 후 이러한 추가적인 계수들은 메모리(MEM2)에 저장된다.
도 8은 사용된 프로토타입 필터를 변조 변환에 요망되는 크기로 개조시키는 인코딩/디코딩 방법을 도시한다.
단계 S80은 인코딩 또는 디코딩될 신호의 분석 또는 합성을 위해 이용될 변환의 크기를 획득함으로써 시작한다. 테스트(T82) 동안, 변조 변환의 크기가 변조 변환을 수행하기 위한 메모리내에 저장된 프로토타입 필터()의 크기보다 큰지 여부를 결정한다.
만약 변조 변환의 크기가 프로토타입 필터의 크기보다 크다면, 상술한 보다 큰 크기의 프로토타입 필터()를 구축하기 위한 단계 S84로 진행한다. 그런 후, 단계 S86에서, 신호의 인코딩 또는 디코딩이 수행된다.
만약 변환의 크기가 필터의 크기와 동일하다면, 구축 단계 S82는 생략될 수 있고, 바로 단계 S86으로 진행한다.
이롭게, 만약 변환이 필터의 크기보다 작은 크기를 갖는다면, 예컨대 단계 S86을 수행하기 전의 데시메이션에 의해, 필터 크기를 감소시키는 단계가 행해진다.
물론, 본 발명은 상술한 실시예들로 한정되지는 않으며, 다른 변형들로 확장된다. 예를 들어, 두 개의 연속적인 계수들을 가중치 부여함으로써 추가적인 계수들의 계산이 설명하였지만, 보다 많은 수의 계수들이 가중치 부여되는 다른 실시예들이 고려될 수 있다.
Claims (14)
- 미리결정된 크기보다 큰 크기를 갖는 변조 변환(modulated transform)을 이용하기 위해 인코더 또는 디코더 - 상기 인코더 또는 디코더는 초기 크기의 계수들의 순서화된 세트에 의해 정의된 초기 프로토타입 필터를 저장하도록 구성됨 - 의 프로세싱 용량을 업데이트하기 위한 방법에 있어서,
상기 초기 프로토타입 필터의 두 개의 연속적인(consecutive) 계수들 사이에 적어도 하나의 계수를 삽입함으로써, 상기 미리결정된 크기보다 큰 크기의 상기 변조 변환을 이행하도록 상기 초기 크기보다 큰 크기의 프로토타입 필터를 구축하는 단계
를 포함하고,
상기 두 개의 연속적인 계수들 사이에 삽입된 계수는 적어도 상기 두 개의 연속적인 계수들을 가중치 부여함으로써 계산되는 것인, 인코더 또는 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하기 위한 방법. - 제1항에 있어서, 상기 삽입된 계수들은 상기 초기 프로토타입 필터의 계수들로부터 계산되는 것인, 인코더 또는 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하기 위한 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 초기 프로토타입 필터는 미리결정된 재구축 관계를 만족시키며, 상기 가중치 부여는 상기 재구축 관계로부터 계산된 적어도 하나의 가중 함수에 의해 행해지는 것인, 인코더 또는 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하기 위한 방법.
- 제3항에 있어서, 상기 가중 함수는 상기 두 개의 연속적인 계수들 사이에 삽입된 상기 계수의 각 위치 마다 계산되는 것인, 인코더 또는 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하기 위한 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 구축된 필터(h')의 크기는 초기 필터(h)의 크기 M보다 U배 크고(여기서, U와 M은 1보다 엄밀히 큰(strictly greater than one) 자연수들임),
0 ≤ S < U인 쉬프트 값(S)이 정의되며(여기서, S는 자연수임),
상기 구축된 필터 및 초기 필터는 0 ≤ n < M인 임의의 자연수 n에 대해, 관계 h'(U x n + S)=h(n)를 만족시키는 것인, 인코더 또는 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하기 위한 방법. - 컴퓨터 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때, 제1항에 따른 방법을 이행하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 저장되어 있는 컴퓨터 판독가능 저장매체.
- 디지털 신호의 인코더(COD)에 있어서,
적어도 두 개의 메모리 영역들(MEM1, MOD_EXT), 즉 주어진 크기의 초기 프로토타입 필터()를 정의하는 계수들의 제1 세트를 저장하기 위한 제1 메모리 영역(MEM1)과,
상기 제1 세트내의 계수들로부터 결정된 계수들의 제2 세트를 전달하기 위한 명령어들을 포함한 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 제2 메모리 영역(MOD_EXT)을 포함하며,
상기 제1 세트의 두 개의 연속적인 계수들 사이에 상기 제2 세트로부터의 계수들을 삽입함으로써 형성된 계수들의 세트는 상기 초기 프로토타입 필터의 크기보다 큰 크기의 프로토타입 필터()를 정의하고,
상기 두 개의 연속적인 계수들 사이에 삽입된 계수는 적어도 상기 두 개의 연속적인 계수들을 가중치 부여함으로써 계산되는 것인, 디지털 신호의 인코더(COD). - 인코더에 의해 이행되는, 변조 변환에 의한 신호의 인코딩 방법에 있어서,
인코딩에 이용될 변조 변환의 크기를 획득하는 단계(S80),
상기 변조 변환의 크기가 상기 인코더내에 저장된 초기 프로토타입 필터의 크기보다 큰 경우(T82), 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법에 따라 상기 인코더의 프로세싱 용량을 업데이트하는 단계(S84), 및
상기 업데이트 동안에 구축된 상기 프로토타입 필터를 이용하여, 상기 변조 변환에 의해 상기 신호를 인코딩하는 단계(S86)
를 포함하는, 변조 변환에 의한 인코딩 방법. - 디지털 신호의 디코더(DECOD)에 있어서,
적어도 두 개의 메모리 영역들(MEM1, MOD_EXT), 즉 주어진 크기의 초기 프로토타입 필터()를 정의하는 계수들의 제1 세트를 저장하기 위한 제1 메모리 영역(MEM1)과,
상기 제1 세트내의 계수들로부터 결정된 계수들의 제2 세트를 전달하기 위한 명령어들을 포함한 컴퓨터 프로그램을 저장하기 위한 제2 메모리 영역(MOD_EXT)을 포함하며,
상기 제1 세트의 두 개의 연속적인 계수들 사이에 상기 제2 세트로부터의 계수들을 삽입함으로써 형성된 계수들의 세트는 상기 초기 프로토타입 필터의 크기보다 큰 크기의 프로토타입 필터()를 정의하고,
상기 두 개의 연속적인 계수들 사이에 삽입된 계수는 적어도 상기 두 개의 연속적인 계수들을 가중치 부여함으로써 계산되는 것인, 디지털 신호의 디코더(DECOD). - 디코더에 의해 이행되는, 변조 변환에 의한 신호의 디코딩 방법에 있어서,
디코딩을 위해 수행될 변조 변환의 크기를 획득하는 단계(S80),
상기 변조 변환의 크기가 상기 디코더내에 저장된 초기 프로토타입 필터의 크기보다 큰 경우(T82), 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법에 따라 상기 디코더의 프로세싱 용량을 업데이트하는 단계(S84), 및
상기 업데이트 동안에 구축된 상기 프로토타입 필터를 이용하여, 상기 변조 변환에 의해 상기 신호를 디코딩하는 단계(S86)
를 포함하는, 변조 변환에 의한 디코딩 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
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Family Cites Families (12)
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JP3707148B2 (ja) * | 1996-08-21 | 2005-10-19 | ヤマハ株式会社 | サンプリング周波数変換方法およびサンプリング周波数変換装置 |
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JP4326031B2 (ja) * | 1997-02-06 | 2009-09-02 | ソニー株式会社 | 帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに復号化装置 |
DE19829289C2 (de) * | 1998-06-30 | 2001-12-06 | Siemens Ag | Verfahren zur Berechnung der Koeffizienten eines nichtrekursiven digitalen Filters |
EP1104101A3 (en) * | 1999-11-26 | 2005-02-02 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Digital signal sub-band separating / combining apparatus achieving band-separation and band-combining filtering processing with reduced amount of group delay |
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US7369989B2 (en) * | 2001-06-08 | 2008-05-06 | Stmicroelectronics Asia Pacific Pte, Ltd. | Unified filter bank for audio coding |
FR2828600B1 (fr) * | 2001-08-09 | 2006-01-27 | France Telecom | Procede de determination de coefficients de filtrage d'un banc de filtres module, terminal et application correspondants |
US6950469B2 (en) * | 2001-09-17 | 2005-09-27 | Nokia Corporation | Method for sub-pixel value interpolation |
EP1711938A1 (en) * | 2004-01-28 | 2006-10-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Audio signal decoding using complex-valued data |
EP1617672A1 (en) * | 2004-07-13 | 2006-01-18 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Motion estimator/compensator including a 16-bit 1/8 pel interpolation filter |
EP2092752A2 (en) * | 2006-12-01 | 2009-08-26 | France Telecom | Adaptive interpolation method and system for motion compensated predictive video coding and decoding |
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