KR19980036961A - Speech encoding and decoding apparatus and method - Google Patents
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Abstract
[목적][purpose]
본 발명은 디지털 통신 시스템의 음성신호 처리에 있어서, 상관관계 특성을 이용한 델타변조와 런-랭스 부호화 및 랜덤 가우시안 코드북을 사용하여 음성신호를 부호화 및 복호화함으로써 전송 데이터 양을 줄이고 압축율을 높일 수 있음은 물론 빠른 데이터 처리시간을 제공할 수 있는 음성 부호화 및 복호화 장치와 음성 부호화 및 복호화 방법에 관한 것이다.According to the present invention, it is possible to reduce the amount of transmission data and to increase the compression rate by encoding and decoding a speech signal using delta modulation, run-length coding, and random Gaussian codebook using correlation characteristics in a digital signal processing system. Of course, the present invention relates to a speech encoding and decoding apparatus and a speech encoding and decoding method capable of providing fast data processing time.
[구성][Configuration]
본 발명의음성 부호화는, 입력되는 음성신호에 대해서는 저역여파필터를 이용하여 샘플 간의 상관관계를 높인 후 델타변조와 런-랭스 부호화에 의해 양자화 값 및 양자화 개수로 부호화하고, 오차신호에 대해서는 코드북내에서 비슷한 중심주파수를 갖는 코드북을 찾아 그 코드북 인덱스로 각각 부호화하여, 양자화 값 및 양자화 개수, 코드북 인덱스, 오차신호의 진폭레벨을 다중화하여 전송하도록 하고, 본 발명의 음성 복호화는, 음성 부호화 장치로부터 전송되는 양자화 값과 개수를 런-랭스 복호화와 델타복조에 의해 원래의 저역여파필터를 통과한 음성신호로 복호화하고, 코드북 인덱스와 진폭레벨을 곱하여 원래의 오차신호를 각각 복호화하여, 저역여파필터를 통과한 음성신호와 오차신호를 합하여 원래의 음성신호를 복원하도록 한다.In the speech coding according to the present invention, the correlation between samples is increased by using a low-pass filter on an input speech signal, and then encoded by a quantization value and a quantization number by delta modulation and run-length coding, and an error signal is coded in a codebook. Finds codebooks with similar center frequencies and encodes them by their codebook indices, and multiplexes and transmits the quantization value, the number of quantizations, the codebook index, and the amplitude level of the error signal. The quantization values and the number of quantization values are decoded into the speech signal passing through the original low pass filter by run-length decoding and delta demodulation. The original error signal is decoded by multiplying the codebook index and the amplitude level and passed through the low pass filter. The sound signal and the error signal are added together to restore the original sound signal.
Description
도1은 본 발명에 의한 음성 부호화 장치의 블록 구성도.1 is a block diagram of a speech encoding apparatus according to the present invention;
도2 (가)∼(다)는 본 발명에 의한 델타변조 및 Run-Length 부호화의 일예도.2 (a) to (c) are exemplary diagrams of delta modulation and run-length coding according to the present invention.
도3은 본 발명에 의한 음성 복호화 장치의 블록 구성도.3 is a block diagram of a speech decoding apparatus according to the present invention;
도4는 본 발명에 의한 음성 부호화 흐름도.4 is a flowchart of speech encoding according to the present invention;
도5는 본 발명에 의한 음성 복호화 흐름도.5 is a flowchart for voice decoding according to the present invention;
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명** Description of the symbols for the main parts of the drawings *
101 : 저역여파필터102 : 감산기101: low pass filter 102: subtractor
103 : 델타변조부104 : 런-랭스 부호화부103: delta modulator 104: run-length encoder
105 : 중심주파수 검출부106 : 코드북105: center frequency detector 106: codebook
107 : 진폭레벨 검출부108 : 다중화부107: amplitude level detector 108: multiplexer
301 : 역다중화부302 : 런-랭스 복호화부301: demultiplexer 302: run-length decoder
303 : 델타복조부304 : 코드북 검색부303: delta demodulation unit 304: codebook search unit
305 : 코드열 구성부306 : 곱셈기305: code sequence configuration unit 306: multiplier
307 : 가산기307: adder
본 발명은 디지털 통신 시스템의 음성신호 처리에 있어서, 상관관계(correlation) 특성을 이용한 델타변조와 런-랭스(Run-Length) 부호화 및 랜덤 가우시안 코드북(Random Gaussian Code Book)을 사용하여 음성신호를 부호화 및 복호화함으로써 전송 데이터 양을 줄이고 압축율을 높일 수 있음은 물론 빠른 데이터 처리시간을 제공할 수 있는 음성 부호화 및 복호화 장치와 음성 부호화 및 복호화 방법에 관한 것이다.In the speech signal processing of a digital communication system, the present invention encodes a speech signal using delta modulation, run-length coding, and random Gaussian code book using a correlation characteristic. And a speech encoding and decoding apparatus and a speech encoding and decoding method capable of reducing the amount of transmission data and increasing a compression rate by decoding and providing fast data processing time.
일반적으로 급속히 변화하는 산업사회에서 쏟아지는 많은 정보들은 영상이나 음성을 통해서 전달되게 되며, 특히 상기 음성을 사용한 정보 전달 방법은 통신 수단이나 대화 수단으로서 가장 오랫동안 사용되어 온 통신 방법이다.In general, a lot of information pouring in a rapidly changing industrial society is transmitted through video or audio, and in particular, the information transmission method using the voice is a communication method that has been used for a long time as a communication means or a conversation means.
최근들어 디지털 통신방식의 장점이 부각되면서 통신의 대전환이 이루어지며, 음성신호를 디지털화하여 통신함으로써 많은 음성 부호화(speech coder) 및 복호화(speech decoder)기술이 대두되어 오고 있다.Recently, as the advantages of the digital communication method is highlighted, a great change of communication is performed, and many speech coder and speech decoder technologies have emerged by digitizing and communicating voice signals.
이러한 음성 부호화 및 복호화 기술은 무엇보다 전송에 필요한 데이터가 적으면서 고음질을 유지할 수 있고, 실시간에 적합하면서 구조가 간단한 장치 및 기술들을 필요로 한다.Such speech encoding and decoding techniques require apparatus and techniques that can maintain high sound quality with little data necessary for transmission, and are simple in structure and suitable for real time.
종래의 음성 부호화하고 저장하는 방법으로는 음성신호에 존재하는 반복적이고 불필요한 잉여성분을 제거한 후에 저장 및 부호화하는 파형부호화법(waveform coding method)과 음성 생성과정(speech production model)에 근거한 각 신호원(source)을 필터로 간주하여 여기원(excitation source)의 여기필터와 성도성분(vocal tract)의 여파기 필터로서 부호화하는 신호원 부호화법(source coding method) 및 상기 파형 부호화법과 신호원 부호화법 각각의 장점을 취하여 사용하는 혼성 부호화법(hybrid coding method)이 있다.Conventional speech coding and storage methods include a signal coding method based on a waveform coding method and a speech production model that remove and store repetitive and unnecessary surpluses present in a speech signal. A source coding method for encoding an excitation source of an excitation source and a filter of a vocal tract by considering the source as a filter, and the advantages of each of the waveform coding method and the signal coding method. There is a hybrid coding method that takes and uses.
상기 파형 부호화법은 시간영역에서 잉여성분만을 제거하여 부호화함으로 음질의 자연성(naturality) 및 명료성(intelligibility)이 매우 놓으나, 전송에 필요로하는 데이터가 많아서 메모리에 효율적이지 못하다는 단점을 가지고 있으며, 이런 부호화 방법으로는 PCM(pulse code modulation), DM(delta modulation), ADM(adaptive modulation), DPCM(differ ential pulse code modulation)등이 있다.The waveform coding method removes only the excess part in the time domain and encodes the naturalness and intelligibility of the sound quality very much, but has a disadvantage in that it is not efficient in memory due to the large amount of data required for transmission. Such coding methods include PCM (pulse code modulation), delta modulation (DM), adaptive modulation (ADM), and differential pulse code modulation (DPCM).
그리고, 음성 생성 과정에 근거하여 음성은 음원과 성도필터에 의해 생성되고, 이를 선형 모델링하여 부호화하는 신호원 부호화법은 시간 영역에서 주파수영역으로 변환하여 여기성분(excitation)과 포만트성분(formant)을 분리하여 처리하며, 이런 부호화 방법으로는 LPC(linear predictive coding), LSP(linear spectrum pair), PARCOR등으로, 특징 파라미터만을 전송함에 따라 전송 메모리 사용이 효율적이라는 장점이 있다.In addition, based on the speech generation process, speech is generated by a sound source and a vocal tract filter, and a signal source encoding method of linearly modeling and encoding the signal is transformed from the time domain to the frequency domain to generate excitation and formant components. In this coding method, LPC (linear predictive coding), LSP (linear spectrum pair), PARCOR, etc. have the advantage of efficient transmission memory use by transmitting only the feature parameters.
그러나, 음의 전이, 음의 시작, 유/무성음의 반복시에는 특징 파라미터만으로는 모델링을 할 수 없기 때문에 음질의 열화가 발생하고, 특히 비음이나 마찰음을 모델링하는 데는 전극형모델(all-pole model)에서 극-영형모델(zero-pole model)이 요구되어 음의 자연성과 명료성이 떨어지는 단점이 있다.However, in case of transition of sound, start of sound, and repetition of voiced and unvoiced sound, deterioration of sound quality occurs because only feature parameters can be modeled, and especially all-pole model is used for modeling nasal or friction sound. The zero-pole model is required in the system, which has the disadvantage of inferior naturalness and clarity.
또한, 상기 파형 부호화법의 장점인 고음질과 신호원 부호화법의 장점인 메모리 효율성을 취한 혼성 부호화법은 여기정보를 어떻게 부호화하는지에 따라 CELP(code excited linear Prediction), VSELP(vector sum linear prediction)등이 사용되며, 합성음의 오차를 줄이기 위해서 반복적인 분석에 의한 합성(synthesis by analysis)을 주로 사용한다.In addition, the hybrid coding method having high sound quality, which is an advantage of the waveform coding method, and the memory efficiency, which is an advantage of the signal source coding method, may include code excited linear prediction (CELP), vector sum linear prediction (VSELP), and the like depending on how the excitation information is encoded. In order to reduce the error of the synthesized sound, synthesis by analysis is mainly used.
상기 혼성 부호화법은 낮은 비트율로서 고음질을 보장받기 위해서는 반복적인 계산과정과 비교과정이 필요하게 되고, 이로 인하여 계산량이 방대해짐은 물론 구조가 복잡해지고, 실시간에 적합한 알고리즘이 필요하게 되는 단점이 있다.The hybrid coding method requires an iterative calculation process and a comparison process to ensure high sound quality at a low bit rate. As a result, a large amount of calculation is complicated, a structure is complicated, and an algorithm suitable for real time is required.
상기와 같은 단점을 해결하고자 최근에는 음의 자연성과 명료성이 우수한 파형 부호화법인 델타변조(Delta modulation)를 사용하고 있는데, 이러한 델타변조는 펄스코드 변조(pulse code modulation)에 비해 높은 표본화 주파수와 1비트 양자화를 사용하여 과거 샘플에서 현재 샘플의 차를 1비트 양자화 값으로 추적해가는 부호화법으로 음향 및 음성신호 처리에 널리 사용하고 있다.In order to solve the above drawbacks, delta modulation, which is a waveform coding method having excellent sound naturalness and clarity, has recently been used. Such delta modulation has a higher sampling frequency and 1 bit than pulse code modulation. Quantization is a coding method that tracks the difference of the current sample from the past sample to the 1-bit quantization value, and is widely used in acoustic and voice signal processing.
그러나, 상기 델타변조에 의한 부호화법은 높은 표본화주파수로 인하여 방대한 양의 데이터가 필요하게 되며, 특히 잡음이 혼합된 신호에 대해서는 보다 더 많은 데이터가 필요하게 되어 실시간적 데이터 처리가 어려워지게 됨은 물론 복호단에서의 복원과정 또한 복잡해지게 되는 문제점이 있었다.However, the delta modulation coding method requires a large amount of data due to a high sampling frequency, and in particular, more data is required for a signal having mixed noise, making it difficult to process real-time data as well as decoding. There was also a problem that the restoration process at the stage is also complicated.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안한 것으로서, 그 목적은 저역여파필터를 통해 상관관계가 높아진 신호는 델타변조와 런-랭스 부호화에 의해 양자화 값 및 개수로, 원래신호와 저역여파필터를 통과한 신호와의 오차신호는 랜덤 가우시안 코드북내에서 근접한 중심주파수를 갖는 코드북의 인덱스로 각각 부호화하여 상기 오차신호의 진폭레벨과 함께 전송하고, 상기 전송되는 양자화 값 및 개수는 런-랭스 복호화와 델타복조에 의해 원래신호로, 상기 코드북의 인덱스와 진폭레벨을 이용하여 원래의 오차신호로 각각 복호화함으로써, 전송 데이터양을 감소시켜 데이터 압축율을 높일 수 있음은 물론 적은 데이터 양으로도 고음질을 유지할 수 있으며, 실시간적 데이터 처리가 가능한 음성 부호화 및 복호화 장치와 음성 부호화 및 복호화 방법을 제공하는 데에 있다.Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, and its object is that the signal having high correlation through the low pass filter has a quantization value and number by delta modulation and run-length coding, and the original signal and the low range. The error signal from the signal passing through the filter is encoded with an index of a codebook having a center frequency close to each other in a random Gaussian codebook, and transmitted along with the amplitude level of the error signal. By decoding and delta demodulating the original signal and the original error signal using the codebook's index and amplitude level, respectively, it is possible to reduce the amount of transmitted data to increase the data compression ratio and to achieve high sound quality with a small amount of data. Speech encoding and decoding apparatus and voice encoding that can be maintained and real-time data processing And a decoding method.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 음성 부호화 장치는, 입력 음성신호에 대해서는 저역여파필터를 이용하여 샘플 간의 상관관계를 높인 후 1비트 양자화 값으로 델타변조하고 이어 런-랭스 부호화에 의해 양자화 값 및 양자화 개수로 부호화하고, 원래의 음성신호와 저역여파필터를 통과한 신호와의 오차신호에 대해서는 코드북내에서 비슷한 중심주파수를 갖는 코드북을 찾아 그 코드북 인덱스로 각각 부호화한 후, 상기 양자화 값 및 양자화 개수, 코드북 인덱스, 상기 오차신호의 진폭레벨을 다중화하여 전송하도록 한다.The speech encoding apparatus of the present invention for achieving the above object, by using a low-pass filter to increase the correlation between the samples for the input speech signal delta modulation to 1-bit quantization value and then quantized value by run-length coding and Coded by the number of quantization, and the error signal between the original speech signal and the signal passing through the low-pass filter to find a codebook having a similar center frequency in the codebook and coded by the codebook index, respectively, the quantization value and the number of quantization And multiplexing the codebook index and the amplitude level of the error signal.
그리고 본 발명의 음성 복호화 장치는, 음성 부호화 장치로부터 전송되는 양자화 값과 개수를 런-랭스 복호화에 의해 1비트 양자화열을 구성하고 이어 델타복조에 의해 원래의 저역여파필터를 통과한 음성신호를 복호화하고, 상기 전송되는 코드북 인덱스와 진폭레벨을 곱하여 원래의 오차신호를 각각 복호화한 후, 상기 저역여파필터를 통과한 음성신호와 오차신호를 합하여 원래의 음성신호를 복원하도록 한다.The speech decoding apparatus of the present invention forms a 1-bit quantization sequence by run-length decoding the quantization value and the number transmitted from the speech encoding apparatus, and then decodes the speech signal passing through the original low pass filter by delta demodulation. After decoding the original error signal by multiplying the transmitted codebook index by the amplitude level, the original voice signal is restored by adding the error signal and the error signal passed through the low pass filter.
이하, 첨부된 도1 내지 도5의 도면을 참조하여 본 발명의 음성 부호화 및 복호화 장치와 그 방법을 상세히 설명한다.Hereinafter, the speech encoding and decoding apparatus and method of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings of FIGS. 1 to 5.
도 1은 본 발명에 의한 음성 부호화 장치의 블록 구성도로서, 표본화 주파수가 높고 양자화 비트가 낮은 입력 음성신호를 통과시켜 샘플과 샘플 간의 상관관계를 높이도록 전처리 과정을 수행하는 저역여파필터(101)와, 이 저역여파필터(101)를 통과한 신호와 원래의 음성 신호를 감산하여 오차신호를 발생하는 감산기(102)와, 상기 저역여파필터(101)를 통과한 신호를 1비트 양자화 값으로 델타변조하는 델타변조부(103)와, 이 델타변조부(103)에서 변조된 신호의 양자화 값과 그 양자화 값의 개수를 세어 양자화 값과 양자화 개수로 부호화하는 런-랭스 부호화부(104)와, 상기 감산기(102)에서 발생한 오차신호의 중심주파수를 검출하는 중심주파수 검출부(105)와, 랜덤 가우시안 특성에 의해 서로 다른 중심주파수가 코드북화되어, 상기 중심주파수 검출부(105)에서 검출된 중심주파수와 비슷한 중심주파수를 가진 코드북의 인덱스를 출력하는 코드북(106)과, 상기 감산기(102)에서 발생한 오차신호의 진폭레벨을 검출하는 진폭레벨 검출부(107)와, 상기 런-랭스 부호화부(104)의 양자화 값과 양자화 개수, 상기 코드북(106)의 코드북 인덱스, 진폭레벨 검출부(107)에서 검출된 진폭레벨을 다중화하여 전송하는 다중화부(108)로 구성된다.1 is a block diagram of an apparatus for encoding a speech according to an embodiment of the present invention, wherein a low pass filter 101 performs a preprocessing process to increase a correlation between a sample by passing an input speech signal having a high sampling frequency and a low quantization bit. And a subtractor 102 for generating an error signal by subtracting the signal passing through the low pass filter 101 and the original audio signal, and the signal passing through the low pass filter 101 as a 1-bit quantization value. A delta modulator 103 for modulating, a run-length encoder 104 for counting the number of quantized values and the quantized values of the signal modulated by the delta modulator 103 and encoding the quantized value and the quantized number, The center frequency detector 105 which detects the center frequency of the error signal generated by the subtractor 102 and the different center frequencies are codebooked by random Gaussian characteristics, so that the center frequency detector 105 A codebook 106 for outputting an index of a codebook having a center frequency similar to the detected center frequency, an amplitude level detector 107 for detecting an amplitude level of an error signal generated by the subtractor 102, and the run-length encoding And a multiplexer 108 for multiplexing and transmitting the quantization value and the number of quantization units, the codebook index of the codebook 106, and the amplitude level detected by the amplitude level detector 107.
본 발명에서는 상기 저역여파필터(101)를 이용하여 음성신호의 대역을 분리하고, 이 분리된 대역에 따라 각각 다른 부호화를 적용하게 되는데, 특히 저역여파필터(101)를 통과한 신호는 샘플 간의 상관관계가 높아져 몇 개의 샘플로 미래신호를 예측하기가 수월해지고, 델타변조에 의한 1비트 양자화 값으로도 추적이 용이해진다.In the present invention, the band of the voice signal is separated using the low pass filter 101, and different encoding is applied according to the separated band. In particular, the signal passing through the low pass filter 101 is correlated between samples. The relationship is high, making it easier to predict future signals with a few samples, and tracking is easy with 1-bit quantization values by delta modulation.
즉, 상기 방법은 높은 표본화 주파수로 표본화를 수행함에 따라 고주파의 변화를 별도로 추적하지 않기 때문에 샘플과 샘플의 추적이 용이할뿐 아니라 부호화 비트의 변화를 감소시켜 높은 압축율을 갖게 된다.That is, since the method does not separately track the change of the high frequency as the sampling is performed at a high sampling frequency, the method not only easily tracks the sample and the sample but also reduces the change of the coded bit to have a high compression ratio.
그리고, 저역여파필터(101)를 통과한 신호와 원래신호와의 오차신호는 랜덤 가우시안 코드북의 코드북 인덱스로 대치하여 부호화함에 따라 압축율이 높아지고 실시간 처리가 가능해지게 된다.In addition, an error signal between the signal passing through the low pass filter 101 and the original signal is replaced with a codebook index of a random Gaussian codebook, thereby increasing the compression ratio and real-time processing.
즉, 상기 코드북이 원래신호와 저역여파된 신호와의 오차신호가 랜덤하고 진폭의 변화가 심하다는 특성을 이용하여 작성되었기 때문이다.That is, the codebook was created using the characteristic that the error signal between the original signal and the low-pass signal is random and the amplitude is severely changed.
도2 (가)∼(다)는 본 발명에 의한 델타변조 및 런-랭스 부호화의 일예도로서, 도2의 (가)는 델타변조시 저역여파필터(101)를 통과한 과거 샘플과 현재 샘플의 차를 구하여, 그 차가 양(+)인 경우에는 양자화 값을 0으로, 상기 차가 음(-)인 경우에는 양자화 값을 1로 각각 비트열을 구성하는 과정을 보이고, 이와 같이 구성된 양자화 비트열은 도2의 (나)에 도시되어 있다.Figure 2 (a) to (c) is an example of delta modulation and run-length coding according to the present invention, Figure 2 (a) is a past sample and the current sample passed through the low-pass filter 101 during delta modulation. If the difference is positive and the difference is positive, the quantization value is set to 0, and if the difference is negative, the quantization bit sequence is constructed. Is shown in Fig. 2B.
이어, 도2의 (나)에 도시된 비트열에서 런-랭스 부호화에 의해 0과 1의 양자화 값의 수를 각각 세어 도2의 (다)와 같이 양자화 값과 그 양자화 값의 개수를 센 양자화 개수로 부호화되게 된다.Next, the number of quantization values of 0 and 1 are counted by run-length coding in the bit string shown in FIG. 2B, respectively, and the quantization value and the number of quantization values are counted as shown in FIG. The number is encoded.
도3은 본 발명에 의한 음성 복호화 장치의 블록 구성도로서, 음성 부호화 장치로부터 전송되는 데이터를 역 다중화하는 역다중화부(301)와, 이 역다중화부(301)에서 출력된 양자화 값과 양자화 개수를 런-랭스 복호화하여 1비트 양자화 수열을 생성하는 런-랭스 복호화부(302)와, 이 런-랭스 복호화부(302)에서 생성된 1비트 양자화 수열을 델타복조하여 원래의 저역여파필터(101)를 통과한 신호를 복호화하는 델타복조부(303)와, 상기 역다중화부(301)에서 출력된 코드북 인덱스를 코드북에서 검색하여 코드를 발생하는 코드북 검색부(304)와, 이 코드북 검색부(304)에서 발생된 코드를 이용하여 코드열을 구성하는 코드열 구성부(305)와, 이 코드열 구성부(305)에서 구성된 코드열과 상기 역다중화부(301)에서 출력된 진폭레벨을 곱하여 원래의 오차신호를 복호화하는 곱셈기(306)와, 이 곱셈기(306)에서 출력된 오차신호와 상기 델타복조부(303)에서 출력되는 신호를 가산하여 원래의 음성신호를 출력하는 가산기(307)로 구성된다.3 is a block diagram of a speech decoding apparatus according to the present invention, and includes a demultiplexer 301 for demultiplexing data transmitted from a speech coding apparatus, and a quantization value and the number of quantizations output from the demultiplexer 301. The run-length decoder 302 generates a 1-bit quantization sequence by run-length decoding, and the original low-pass filter 101 by delta demodulating the 1-bit quantization sequence generated by the run-length decoder 302. A delta demodulation unit 303 for decoding the signal passing through the PDU, a codebook search unit 304 for generating a code by searching the codebook index output from the demultiplexer 301, and the codebook search unit ( The code string constructing unit 305 constituting the code string by using the code generated in 304 is multiplied by the amplitude level output from the demultiplexing unit 301 and the code string constructed by the code string constructing unit 305. To decode the error signal Consists semgi 306 and the multiplier 306. The adder 307 for adding and outputting the original audio signal to the error signal and the signal output from the delta demodulator 303 output from.
다음으로 상기와 같이 구성된 본 발명의 음성신호의 부호화와 복호화를 도4와 도5를 참조하여 설명하면, 먼저 음성신호의 부호화는 도4의 흐름도에 간략히 도시된 바와 같이, 표본화 주파수가 높고 양자화 레벨이 1비트인 입력 음성신호를 부호화하기 위해 저역여파필터(101)에 통과시킨다(S1).Next, the encoding and decoding of the speech signal of the present invention configured as described above will be described with reference to FIGS. 4 and 5. First, encoding of the speech signal has a high sampling frequency and a quantization level as briefly shown in the flowchart of FIG. 4. The low-pass filter 101 is passed through in order to encode the 1-bit input speech signal (S1).
즉, 상기 과정은 샘플과 샘플의 상관 관계를 높이기 위한 저역여파필터 과정으로 아래 식1을 이용하며,That is, the above process uses the following Equation 1 as a low pass filter process to increase the correlation between the sample and the sample,
여기서, S(.)는 입력 음성 디지털 신호이고, K는 지연인자이다.Where S (.) Is the input speech digital signal and K is the delay factor.
이어, 상기 단계(S1)에서 필터된 신호가 저역여파필터(101)를 통과한 신호와 원래 음성신호와의 오차신호인지를 판단하여(S2), 저역여파필터(101)를 통과한 신호라면 델타변조부(103)에 의해 델타변조한다(S3).Subsequently, it is determined whether the signal filtered in the step S1 is an error signal between the signal passing through the low pass filter 101 and the original voice signal (S2). Delta modulation is performed by the modulator 103 (S3).
이때, 델타변조는 과거 샘플과 현재 샘플의 차를 구하여, 그 차이값이 양이면 0으로, 음이면 1로 각각 양자화 값을 부여함으로써 비트열을 구성하게 된다.In this case, the delta modulation obtains the difference between the past sample and the current sample, and configures the bit string by assigning quantization values to 0 if the difference is positive and 1 for the negative.
계속해서, 상기 단계(S3)의 델타변조 이후, 런-랭스 부호화부(104)에 의해 런-랭스 부호화를 수행하는데(S4), 이때에는 델타변조된 양자화 비트열에서 과거의 양자화 값과 현재의 양자화 값을 비교하여 같은 양자화 값이면 그 양자화 값의 개수를 세어 카운트하고, 다르면 변한 양자화 값을 다시 비교하여 그 양자화 개수를 세어 각각 카운트하게 된다.Subsequently, after the delta modulation of the step S3, the run-length encoding is performed by the run-length encoder 104 (S4). In this case, the quantization value of the past and the current quantization value are present in the delta-modulated quantized bit string. If the quantization value is compared and the same quantization value is counted, the number of the quantization values is counted. If different, the changed quantization value is compared again and the number of quantization is counted and counted respectively.
예를 들어 델타변조된 양자화 값이 111111000 0011111이라면, 첫 번째 1의 양자화 값은 6개, 두 번째 0의 양자화 값은 5개, 그리고 세번째 1 양자화 값은 5개가 된다.For example, if the delta-modulated quantization value is 111111000 0011111, there are six quantization values of the first 1, five quantization values of the second 0, and five third quantization values.
따라서, 상기와 같은 런-랭스 부호화에 의해 전송시에는 양자화 값과 그 양자화 개수를 전송하게 된다.Therefore, in the run-length encoding, the quantization value and the number of quantizations are transmitted.
한편, 상기 단계(S2)에서 상기 단계(S1)의 신호가 저역여파필터(101)를 통과한 신호와 원래 음성신호와의 오차신호라면, 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transformation : FFT)을 통하여 중심주파수를 검출한 후(S5)에, 랜덤 가우시안 코드북(106)에서 상기 검출된 중심주파수와 비슷한 중심주파수를 갖는 코드북을 검색하여 그 코드북의 인덱스만을 전성한다(S6).On the other hand, if the signal of the step (S1) in the step (S2) is the error signal between the signal passing through the low-pass filter 101 and the original audio signal, the center frequency through the Fast Fourier Transformation (FFT) After detecting (S5), the random Gaussian codebook 106 searches for a codebook having a center frequency similar to the detected center frequency and solely indexes the codebook (S6).
이때, 랜덤 가우시안 코드북(106)은 상기 검출된 중심주파수 대역을 이용하여 5개 정도의 코드북으로 작성하게 되며, 랜덤 가우시안 신호를 발생하고 중심주파수가 5가지로 다른 주파수를 갖도록 만들어지게 되는 것으로, 고주파 대역에 중심주파수가 존재한다는 원리를 이용한 것이다.In this case, the random Gaussian codebook 106 is written as five codebooks using the detected center frequency band, and generates a random Gaussian signal and the center frequency is made to have five different frequencies. It uses the principle that the center frequency exists in the band.
그리고, 상기 오차신호의 진폭을 보상하기 위해 진폭레벨 검출부(107)를 통해 오차신호의 진폭레벨을 검출하여(S7) 그 진폭레벨도 함께 전송한다.In order to compensate for the amplitude of the error signal, the amplitude level detector 107 detects the amplitude level of the error signal (S7) and transmits the amplitude level together.
이때, 진폭레벨(M)은 아래 식 2와 식 3에 의해 얻게 된다.At this time, the amplitude level (M) is obtained by the following equations (2) and (3).
이어, 다중화부(108)를 통해 상기 양자화 값 및 양자화 개수, 코드북 인덱스, 진폭레벨이 다중화되어 전송되며(S8), 결국 입력 음성 디지털 신호는 상기 양자화 값 및 양자화 개수, 코드북 인덱스 그리고 진폭레벨로 부호화되어 전송되게 된다.Subsequently, the quantization value, the quantization number, the codebook index, and the amplitude level are multiplexed and transmitted through the multiplexer 108 (S8), and finally, the input voice digital signal is encoded by the quantization value, the quantization number, the codebook index, and the amplitude level. To be transmitted.
다음은 도5의 흐름도를 참조하여 본 발명의 음성신호의 복호화를 설명하면, 우선 음성 부호화장치로부터 전송되는 데이터를 역다중화부(301)에 의해 양자화 값 및 양자화 개수, 코드북 인덱스, 진폭레벨로 역다중화하고(S11), 역다중화되어 출력된 신호가 양자화 값 및 양자화 개수인지를 판단하여(S12) 양자화 값 및 양자화 개수라면, 이 양자화 값과 개수를 읽어 런-랭스 복호화부(302)에 의해 런-랭스 복호화를 수행하여 1비트 양자화열을 구성한다(S13).Next, the decoding of the speech signal of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG. 5. First, the data transmitted from the speech encoding apparatus is decoded by the demultiplexer 301 into the quantization value, the quantization number, the codebook index, and the amplitude level. In operation S11, the demultiplexed output signal determines whether the quantization value and the quantization number are determined (S12). If the quantization value and the quantization number are determined, the quantization value and the number are read and run by the run-length decoder 302. -Lance decoding is performed to configure a 1-bit quantization sequence (S13).
이어, 상기 단계(S13)에서 구성된 1비트 양자화열에 대해 델타복조부(303)에 의한 델타복조를 수행하여 저역여파필터(101)를 통과한 원래의 신호를 출력한다(S14).Subsequently, delta demodulation by the delta demodulator 303 is performed on the 1-bit quantization sequence configured in step S13 to output the original signal passing through the low-pass filter 101 (S14).
즉, 상기 런-랭스 복호화와 델타복조 과정은 양자화 값을 읽어 그 양자화 값이 0이면 지연후 증가하고, 1이면 지연후 감소하여 원래의 신호를 복호화하는 것이다.In other words, the run-length decoding and the delta demodulation process read a quantization value, and if the quantization value is 0, it increases after a delay, and if it is 1, it decreases after a delay to decode the original signal.
예를 들어 양자화 값과 그 개수가 160515라면, 감소를 6번하고, 이어 증가를 5번하며, 다시 감소를 5번하여 원래의 신호를 재구성한다.For example, if the quantization value and the number is 160515, the reduction is repeated six times, followed by five increments, and then five reductions to reconstruct the original signal.
따라서, SL(n)=0이라면, SL(n+1)=-1, SL(n+2)=-2, …, SL(n+5)=-5와 SL(n+6)=-4, SL(n+7)=-3, …, SL(n+10)=-1, 그리고, SL(n+11)=-2, SL(n+12)=-3, …, SL(n+15)=-6으로 복원이 된다.Therefore, if S L (n) = 0, S L (n + 1) =-1, S L (n + 2) =-2,... , S L (n + 5) =-5 and S L (n + 6) =-4, S L (n + 7) =-3,. , S L (n + 10) =-1, and S L (n + 11) =-2, S L (n + 12) =-3,. , S L (n + 15) =-6.
한편, 상기 단계(S12)에서 역다중화되어 출력된 신호가 코드북 인덱스라면(S15), 이 전송된 코드북 인덱스를 이용하여 코드북내의 가우시안 랜덤 신호를 발생한다(S17).On the other hand, if the signal demultiplexed and output in step S12 is a codebook index (S15), a Gaussian random signal in the codebook is generated using the transmitted codebook index (S17).
그리고 상기 가우시안 랜덤 신호와 상기 역다중화부(301)에서 출력되는 진폭레벨과 곱하여 원래의 오차신호를 복원한다(S17)The Gaussian random signal is multiplied by the amplitude level output from the demultiplexer 301 to restore the original error signal (S17).
이때의 과정을 식 4에서 나타내면,If the process at this time is represented by equation 4,
n = 1, 2,..., N n = 1, 2, ..., N
여기서, G(n)은 코드북 인덱스에서 발생된 랜덤 가우시안 성분이다.Here, G (n) is a random Gaussian component generated at the codebook index.
마지막으로, 상기 단계(S14)에서 출력된 저역여파필터(101)를 통과한 원래의 신호와 상기 단계(S17)에서 출력된 오차신호를 가산하여 원래의 음성 디지털 신호를 복원한다(S18).Finally, the original audio signal passed through the low pass filter 101 output in step S14 and the error signal output in step S17 are added to restore the original audio digital signal (S18).
이상, 상기 상세한 설명에서와 같이, 본 발명은 부호화 및 복호화를 분리된 대역에 따라 각각 수행하기 위해 불필요한 고주파 성분을 코드북화하여 코드북 인덱스로 대치함으로써 필요로하는 데이터량을 줄일 수 있고, 특히 잡음이 혼합된 신호에 대해서도 저역여파를 사용함에 따라 매우 높은 압축율을 갖게 되는 특장점이 있다.As described above, the present invention can reduce the amount of data required by codebooking and replacing the unnecessary high frequency components with codebook indices to perform encoding and decoding according to separate bands, respectively. There is a merit of having a very high compression ratio by using a low pass filter even for a mixed signal.
Claims (2)
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|---|---|---|---|
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Family Applications (1)
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