KR20100006491A - 무성음 부호화 및 복호화 방법 및 장치 - Google Patents

무성음 부호화 및 복호화 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 무성음에 해당하는 신호를 부호화하거나 복호화하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 무성음에 해당하는 신호에 대해 2차-선형 예측 분석을 수행하여 부호화하고, 2차-선형 예측 합성을 수행하여 복호화함으로써 적은 비트를 이용하여 무성음에 해당하는 신호를 효율적으로 부호화하거나 복호화할 수 있다.

Description

무성음 부호화 및 복호화 방법 및 장치{Method and apparatus for encoding and decoding silence signal}
본 발명은 오디오 신호와 음성 신호를 부호화하거나 복호화하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 적은 비트를 이용하여 오디오 신호와 음성 신호 모두에 대해 효율적으로 부호화하고 복호화할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 음성은 인간의 성도를 모델링(modeling)한 LP(Linear Prediction) 필터와 LP 필터의 입력 신호에 해당하는 여기 신호(residual signal)를 이용하여 합성할 수 있다. 이 경우 음성의 특성을 확인할 수 있도록 여기 신호로 유성음에 해당하는 신호를 표현하기 위해 임펄스 트레인(impulse train)을 이용하고, 무성음에 해당하는 신호를 표현하기 위해 백색 잡음(white noise)을 이용한다. 이 가운데 보통 무성음은 주파수가 높으며 피치(pitch) 성분이 없고 백색 잡음의 특성을 가지고 있다.
이러한 무성음을 부호화함에 있어서, 낮은 비트율(bitrate)로 여기 신호를 모델링하기 위해 주로 가우션 코드북(Gaussian codebook) 또는 노이즈 코드 북(noise codebook)을 사용한다. 그러나 AMR-WB는 무성음을 위한 부호화를 별도로 마련하고 있지 않으므로 무성음을 부호화할 때도 펄스 코드북(Pulse codebook)을 사용하지만 부호화하는데 사용하는 비트량에 비해 음질의 수준이 낮다. 왜냐하면 ACELP 구조에서 비트가 부족할 경우 펄스의 개수가 적어지는데 펄스의 개수가 어느 한도 이하가 되면 음질이 급격하게 저하되기 때문이다. 따라서 주로 노이즈를 여기 신호로 이용하는 경우 더 나은 음질을 제공할 수 있다.
그러나 무성음의 여기 신호가 백색 잡음과 유사하지만 무성음의 음색을 좌우하는 특성을 나타내는 특정 주파수에 높은 에너지를 갖는 경향이 있다. 이러한 특정 주파수를 표현하기 위해 여기 신호를 분석할 때 단순히 백색 잡음 또는 랜덤 신호(random signal)만 이용하는 게 아니라 주파수 도메인에서 쉐이핑(shaping)을 적용하면 원음에 더 가까운 음색을 보일 수 있다. 그러므로 무성음에 해당하는 신호를 부호화함에 있어서 여기 신호의 특성을 정확하게 분석하여 자연스러운 음색을 갖도록 부호화하는 것이 중요하다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 2차-선형 예측 분석을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 2차-선형 예측 합성을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법은, 무성음에 해당하는 신호에 대해 제1 선형 예측(Linear Prediction) 분석을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고 제1 여기 신호(residual signal)를 추출하는 단계; 상기 추출된 제1 여기 신호에 대해 제2 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고 제2 여기 신호를 추출하는 단계; 및 상기 제1 선형 예측 계수, 상기 제2 선형 예측 계수 및 상기 제2 여기 신호를 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 무성음 복호화 방법은, 제1 선형 예측 계수, 제2 선형 예측 계수 및 제2 여기 신호를 복호화하는 단계; 상기 제2 선형 예측 계수와 상기 제2 여기 신호를 이용하여 제2 선형 예측 합성을 수행하여 제1 여기 신호를 복원하는 단계; 및 상기 제1 선형 예측 계수와 상기 제1 여기 신호를 이용하여 제1 선형 예측 합성을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치는, 무성음에 해당하는 신호에 대해 제1 선형 예측 분석을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고 제1 여기 신호를 추출하는 제1 선형 예측 분석부; 상기 추출된 제1 여기 신호에 대해 제2 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고 제2 여기 신호를 추출하는 제2 선형 예측 분석부; 및 상기 제1 선형 예측 계수, 상기 제2 선형 예측 계수 및 상기 제2 여기 신호를 부호화하는 부호화부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 무성음 복호화 장치는, 제1 선형 예측 계수, 제2 선형 예측 계수 및 제2 여기 신호를 복호화하는 복호화부; 상기 제2 선형 예측 계수와 상기 제2 여기 신호를 이용하여 제2 선형 예측 합성을 수행하여 제1 여기 신호를 복원하는 제2 선형 예측 합성부; 및 상기 제1 선형 예측 계수와 상기 제1 여기 신호를 이용하여 제1 선형 예측 합성을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 제1 선형 예측 합성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 기록 매체는, 무성음에 해당하는 신호에 대해 제1 선형 예측 분석을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고 제1 여기 신호를 추출하는 단계; 상기 추출된 제1 여기 신호에 대해 제2 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고 제2 여기 신호를 추출하는 단계; 및 상기 제1 선형 예측 계수, 상기 제2 선형 예측 계수 및 상기 제2 여기 신호를 부호화하는 단계를 포함한 발명을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 기록 매체는, 제1 선형 예측 계 수, 제2 선형 예측 계수 및 제2 여기 신호를 복호화하는 단계; 상기 제2 선형 예측 계수와 상기 제2 여기 신호를 이용하여 제2 선형 예측 합성을 수행하여 제1 여기 신호를 복원하는 단계; 및 상기 제1 선형 예측 계수와 상기 제1 여기 신호를 이용하여 제1 선형 예측 합성을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 단계를 포함한 발명을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 무성음 부호화 및 복호화 방법 및 장치의 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치를 이용하는 신호 부호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 신호 부호화 장치는 전-처리부(100), 묵음 판단부(110), 제1 신호 분석부(120), 제2 신호 분석부(130), 부호화 방식 결정부(140), 묵음 부호화부(150), 무성음 부호화부(160), 유성음 부호화부(170) 및 다중화부(180)를 포함하여 이루어진다.
전-처리부(100, pre-processing unit)는 입력단자 IN을 통해 입력된 입력 신호를 전-처리한다. 전-처리부(100)에서 입력 신호를 전-처리하는 실시예는 업-다운 샘플링(up-down sampling), HPF(High Pass Filtering) 및 프리엠퍼시스(preemphasis) 등이 있다.
묵음 판단부(110)는 VAD(Voice Activity Detection)을 수행하여 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호가 묵음(silence)에 해당하는지 여부를 판단한다. 묵음 판단부(110)에서 묵음에 해당하는지 여부는 소정의 프레임에 마련된 신호의 에 너지 또는 특성을 기준으로 판단한다. 예를 들어, 묵음 판단부(110)에서는 소정 프레임에 마련된 신호의 에너지가 기 설정된 임계값 보다 작으면 묵음에 해당하는 것으로 판단할 수 있다.
제1 신호 분석부(120)는 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호를 FFT(Fast Fourier Transform)과 같은 트랜스폼(transform)을 이용하여 주파수 도메인으로 변환하고, 신호를 분석하는 데 필요한 정보들을 추출한다. 신호 분석부(120)에서 추출하는 정보들의 예로 크리티컬 밴드 에너지(critical band energy) 및 최소/최대 크리티컬 밴드(min/max critical band) 등이 있다.
제2 신호 분석부(130)는 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호에 대해 선형 예측 분석 및 개-루프 피치 탐색(open-loop pitch search)을 수행함으로써 정보들을 추출한다. 제2 신호 분석부(130)에서 선형 예측 분석 및 개-루프 피치 탐색을 수행함으로써 개-루프 피치 지연, 보이싱(voicing) 및 스펙트럴 틸트(spectral tilt) 등을 추출한다.
부호화 방식 결정부(140)는 제1 신호 분석부(120)에서 추출된 정보들 및 제2 신호 분석부(130)에서 추출된 정보들을 이용하여 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드, 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드 및 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드 가운데 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호를 부호화할 방식을 결정한다.
묵음 부호화부(150)는 부호화 방식 결정부(140)에서 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드로 부호화하는 것으로 결정되면, VMR-WB Unvoiced HR과 같은 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식으로 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호를 부호화한다.
무성음 부호화부(160)는 부호화 방식 결정부(140)에서 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드로 부호화하는 것으로 결정되면, 후술된 도 2에 기술된 실시예에 의해 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호를 부호화한다.
유성음 부호화부(170)는 부호화 방식 결정부(140)에서 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드로 부호화하는 것으로 결정되면, VMR-WB FR CELP와 같은 일반적인 CELP 방식으로 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호를 부호화한다.
다중화부(180)는 부호화 방식 결정부(140)에서 결정된 방식과 묵음 부호화부(150), 무성음 부호화부(160) 및 유성음 부호화부(170)에서 부호화된 신호를 포함하여 다중화함으로써 비트스트림을 생성하여 출력단자 OUT을 통해 출력한다.
도 2는 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 무성음 부호화 장치는 제1 선형 예측 분석부(200), 제1 양자화부(210), 제2 선형 예측 분석부(220), 제2 양자화부(230), 제1 저장부(240) 및 인덱스/이득값 검출부(250)를 포함하여 이루어진다. 도 2의 무성음 부호화 장치의 실시예는 도 1에서 무성음 부호화부(160)에 해당한다.
제1 선형 예측 분석부(200, 1st Linear Prediction analysis unit)는 입력단자 IN을 통해 입력받은 도 1의 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호에 선형 예측 분 석을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고, 제1 선형 예측 계수의 성분을 제외한 나머지 신호에 해당하는 제1 여기 신호(residual signal)를 추출한다.
제1 양자화부(210)는 제1 선형 예측 분석부(200)에서 추출된 제1 선형 예측 계수를 양자화한다. 제1 양자화부(210)에서 양자화하는 실시예로 SQ(Split Quantization), VQ(Vector Quantization), SVQ(Split Vector Quantization), LSVQ(Linked Split Vector Quantization) 및 PSVQ(Predictive Split Vector Quantization) 등이 있다.
제2 선형 예측 분석부(220, 2nd Linear Prediction analysis unit)는 제1 선형 예측 분석부(200)에서 추출된 제1 여기 신호에 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고, 제2 선형 예측 계수의 성분을 제외한 나머지 신호에 해당하는 제2 여기 신호를 추출한다. 그러나 제2 선형 예측 분석부(220)는 현재 프레임에 대한 제1 여기 신호뿐만 아니라 과거 프레임 또는 미래 프레임에 대한 제1 여기 신호도 이용하여 선형 예측 분석을 수행할 수 있다.
제2 양자화부(230)는 제2 선형 예측 분석부(220)에서 추출된 제2 선형 예측 계수를 양자화한다. 제2 양자화부(230)에서 양자화하는 실시예로 SQ(Split Quantization), VQ(Vector Quantization), SVQ(Split Vector Quantization), LSVQ(Linked Split Vector Quantization) 및 PSVQ(Predictive Split Vector Quantization) 등이 있다.
제1 저장부(240)는 제1 선형 예측 분석부(200)에서 추출된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들)를 저장한다. 제1 저장부(240)에서 저장하는 과거 프레임의 제1 여기 신호는 과거 프레임에서 마지막 서브 프레임에 마련된 제1 여기 신호일 수 있다. 제1 저장부(240)에서 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들)를 저장하는 이유는 다음 프레임이 무성음을 포함하는 신호인 경우 제2 선형 예측 분석을 수행하기 위해 저장한다.
인덱스/이득값 검출부(250)는 제2 선형 예측 분석부(220)에서 추출된 제2 여기 신호를 모델링(modeling)하고 코드북(codebook)을 탐색하여 코드북 인덱스(codebook index)를 검출하고 이득값(gain)을 계산한다.
인덱스/이득값 양자화부(260)는 인덱스/이득값 검출부(250)에서 검출된 코드북 인덱스와 인덱스/이득값 검출부(250)에서 계산된 이득값을 양자화한다.
합성신호 생성부(270)는 제2 선형 예측 분석부(220)에서 생성된 제2 선형 예측 계수와 제2 선형 예측 분석부(220)에서 추출된 제2 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행함으로써 제1 여기 신호를 합성하고, 합성된 제1 여기 신호와 제1 선형 예측 분석부(200)에서 생성된 제1 선형 예측 계수로 선형 예측 합성을 수행함으로써 합성 신호를 생성한다.
제2 저장부(280)는 합성신호 생성부(270)에서 합성된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들) 또는 합성신호 생성부(270)에서 합성된 제2 선형 예측 필터의 메모리(들)를 저장한다. 가변 레이트(variable rate)로 부호화할 때 과거 프레임에 마련된 신호가 무성음이 아니어서 제2 선형 예측 합성을 수행하지 않는 프레임인 경우 제2 저장부(280)에서 저장하는 과거 프레임의 제1 여기 신호는 현재 프레임에 대한 선형 합성 필터의 메모리로 사용하기 위해 저장한다. 이러한 제1 여기 신호 는 과거 프레임에서 마지막 서브 프레임에 마련된 제1 여기 신호일 수 있다. 과거와 현재 프레임이 무성음이어서 제2 선형 예측 합성을 수행하는 프레임인 경우 제2 저장부(280)에서 과거 프레임(들)의 제2 선형 예측 합성 필터의 메모리(들)를 저장한다. 왜냐하면 현재 프레임의 제2 선형 예측 합성을 수행하기 위한 메모리로 사용하기 위해 저장된다.
도 1의 다중화부(180)는 제1 양자화부(210)에서 양자화된 제1 선형 예측 계수, 제2 양자화부(230)에서 양자화된 제2 선형 예측 계수 및 인덱스/이득값 양자화부(260)에서 양자화된 코드북 인덱스와 이득값을 포함하여 다중화함으로써 비트스트림을 생성한다.
도 3은 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에서 도 2의 제1 선형 예측 분석부(200)에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 제1 선형 예측 분석부(200)는 제1 LPC 계수 생성부(300), 제1 계수 변환부(310), 보간부(320) 및 제1 여기신호 추출부(330)를 포함하여 이루어진다.
제1 LPC 계수 생성부(300)는 입력단자 IN 1을 통해 입력된 전-처리부(200)에서 전처리된 신호를 윈도윙(windowing)하여 자기상관(autocorrelation) 값을 계산하고, 자기상관 값에 레비슨-더빈(Levinson-Durbin) 알고리즘과 같은 소정의 알고리즘을 적용하여 제1 LPC(Linear Prediction Coding) 계수를 생성한다.
제1 계수 변환부(310)는 제1 LPC 계수 생성부(300)에서 생성된 제1 LPC 계수를 ISP(Immittance Spectral Pair) 계수로 변환하고, ISP 계수를 ISF(Immittance Spectral Frequencies) 계수로 변환한다. 제1 계수 변환부(310)에서 변환된 ISF 계수를 출력단자 OUT 1을 통해 출력하고, 제1 계수 변환부(310)에서 변환된 ISF 계수를 도 2의 제1 양자화부(210)에서 양자화한다.
보간부(320)는 제1 계수 변환부(310)에서 변환된 ISP 계수와 이전 프레임의 ISP 계수를 이용하여 보간한다. 보간부(320)에서 보간된 ISP 계수는 제1 LPC 계수로 변환된다.
제1 여기신호 추출부(330)는 보간부(320)에서 변환된 제1 LPC 계수를 이용하여 제1 여기 신호(residual signal)를 추출한다. 제1 여기신호 추출부(330)에서 추출된 제1 여기 신호를 출력단자 OUT 2를 통해 출력한다.
도 4는 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에서 도 2의 제2 선형 예측 분석부(220)에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 제2 선형 예측 분석부(220)는 제2 LPC 계수 생성부(400), 제2 계수 변환부(410) 및 제2 여기신호 추출부(420)를 포함하여 이루어진다.
제2 LPC 계수 생성부(400)는 입력단자 IN 2를 통해 입력받은 제1 선형 예측 분석부(200)에서 추출된 제1 여기 신호를 윈도윙(windowing)하여 자기상관(autocorrelation) 값을 계산하고, 자기상관 값에 레비슨-더빈(Levinson-Durbin) 알고리즘과 같은 소정의 알고리즘을 적용하여 제2 LPC(Linear Prediction Coding) 계수를 생성한다.
제2 LPC 계수 생성부(400)에서 적용하는 윈도우(window)는 현재 프레임에 마련된 신호뿐만 아니라 과거 프레임 또는 미래 프레임에 마련된 신호까지 적절하게 선택할 수 있다. 제2 LPC 계수 생성부(400)에서 적용하는 윈도우(window)의 일 실 시예를 도 5에 도시하였다. 도 5에서는 320 샘플 크기의 해밍 윈도우(hamming window, 500)를 이용하고, 과거 프레임 가운데 64 샘플에 해당하는 1개의 서브 프레임(510)을 이용하며, 다음 기재된 수학식 1로 윈도우 함수가 표현된다.
Figure 112008049582640-PAT00001
여기서, L1은 192이며, L2는 128이다.
제2 LPC 계수 생성부(400)에서는 수학식 1에 의해 구해진 윈도우를 승산한 제1 선형 예측 분석부(200)에서 추출된 제1 여기 신호에 대해 다음 기재된 수학식 2를 적용하여 자기 상관(autocorrelation) 값을 계산한다.
Figure 112008049582640-PAT00002
제2 LPC 계수 생성부(400)에서는 수학식 2에 의해 계산된 자기상관 값 rc에 레비슨-더빈 알고리즘과 같은 소정의 알고리즘을 적용하여 제2 LPC 계수를 생성한다.
제2 계수 변환부(410)는 제2 LPC 계수 생성부(400)에서 생성된 제2 LPC 계수를 ISP(Immittance Spectral Pair) 계수로 변환하고, ISP 계수를 ISF(Immittance Spectral Frequencies) 계수로 변환한다. 제2 계수 변환부(410)에서 변환된 ISF 계수를 출력단자 OUT 3을 통해 출력하고, 제2 계수 변환부(410)에서 변환된 ISF 계수를 도 2의 제2 양자화부(230)에서 양자화한다.
그러나 제2 선형 예측 분석부(220)는 도 2의 제1 선형 예측 분석부(200)와 달리 과거 프레임과 상관(correlation)이 낮으므로 인터프레임(interframe)간의 예측을 이용하지 않고, 이전 프레임의 ISP 계수와 보간하지 않는 것이 바람직하다.
제2 여기신호 추출부(420)는 제2 LPC 계수 생성부(400)에서 생성된 제2 LPC 계수를 이용하여 제2 여기 신호를 추출한다. 제2 여기신호 추출부(420)에서 추출된 제2 여기 신호를 출력단자 OUT 4를 통해 출력한다.
도 6는 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에서 도 2의 인덱스/이득값 검출부(250)에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 인덱스/이득값 검출부(250)는 임펄스 리스폰스 계산부(600), 타겟신호 계산부(610), 코드북 탐색부(620) 및 이득값 계산부(630)를 포함하여 이루어진다.
임펄스 리스폰스 계산부(600)는 다음 기재된 수학식 3에 의해 임펄스 리스폰스(impulse response)를 계산한다.
Figure 112008049582640-PAT00003
여기서,
Figure 112008049582640-PAT00004
는 제1 LPC 계수의 합성필터이며,
Figure 112008049582640-PAT00005
는 제2 LPC 계수의 합 성필터를 말한다.
임펄스 리스폰스 계산부(600)에서 계산되는 임펄스 리스폰스는 코드북(Codebook) 탐색에 사용되며, 0으로 확장된
Figure 112008049582640-PAT00006
를
Figure 112008049582640-PAT00007
및
Figure 112008049582640-PAT00008
필터를 거치면서 계산된다.
타겟신호 계산부(610)는 도 2의 제2 선형 예측 분석부(220)에서 추출된 제2 여기 신호를 제1 LPC 계수의 합성 필터
Figure 112008049582640-PAT00009
와 웨이팅 필터(weighting filter)
Figure 112008049582640-PAT00010
의 컴비네이션 필터(combination filter)를 통과시킴으로써 타겟 신호(target signal)를 계산한다.
코드북 탐색부(620)는 임펄스 리스폰스 계산부(600)에서 계산되는 임펄스 리스폰스와 타겟 신호 계산부(610)에서 계산된 타겟 신호를 이용하여 코드북을 탐색함으로써 제2 여기 신호에 대응하는 인덱스를 검출한다.
우선, 코드북 탐색부(620)는 제2 여기 신호에 대응하는 코드벡터 c를 다음 기재된 수학식 4에 의해 2개의 사인드 벡터(signed vector)의 합으로 구하며, 이러한 사인드 벡터는 64 차원(dimension)을 갖는 64개의 랜덤 벡터(random vector)로 이루어진 테이블에서 선택된다.
Figure 112008049582640-PAT00011
여기서,
Figure 112008049582640-PAT00012
는 i번째 랜덤 벡터이며, S1과 S2는 -1 또는 1이 되는 부호이고, P1과 P2는 테이블에서 구해진 랜덤 벡터의 인덱스이다.
이렇게 구해진 코드벡터 c는 다음 기재된 수학식 5에 의해 필터링(filtering)되어 필터드 코드벡터(filtered vector) z를 구한다.
Figure 112008049582640-PAT00013
마지막으로 코드북 탐색부(620)는 다음 기재된 수학식 6에서
Figure 112008049582640-PAT00014
의 값을 최대화시키는 부호 S1과 S2 및 인덱스 P1과 P2를 구함으로써 코드북을 탐색한다.
Figure 112008049582640-PAT00015
여기서, x는 타겟신호 계산부(610)에서 계산된 타겟 신호이고, z는 필터드 코드벡터이며, H는 임펄스 리스폰스 계산부(600)에서 계산되는 임펄스 리스폰스이고, d는 다음 기재된 수학식 7에 의해 계산한다.
Figure 112008049582640-PAT00016
이득값 계산부(630)는 제2 여기 신호에 대해여 웨이브폼(waveform)을 매칭(matching)시키고 에너지를 매칭시키는 이득값을 계산한다. 이득값 계산부(630)는 이득값 gc를 다음 기재된 수학식 8에 의해 웨이브폼을 매칭시키는 이득값 gw과 에너지를 매칭시키는 이득값 ge의 콤비네이션(combination)으로 계산된다.
Figure 112008049582640-PAT00017
이득값 계산부(630)에서는 a를 조절함으로써 콤비네이션의 비율을 다양하게 구성할 수 있다.
여기서, 이득값 gw은 타겟 신호 계산부(610)에서 계산된 타겟 신호 x와 필터드 코드벡터 z의 웨이브 폼을 매칭시키고 다음 기재된 수학식 9에 의해 계산할 수 있으며, 이득값 ge은 타겟 신호 계산부(610)에서 계산된 타겟 신호 x와 필터드 코드벡터 z의 에너지를 매칭시키고 다음 기재된 수학식 10에 의해 계산할 수 있다.
Figure 112008049582640-PAT00018
Figure 112008049582640-PAT00019
도 7은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법을 이용하는 신호 부호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
먼저, 입력 신호를 전-처리(pre-processing)한다(제700단계). 제700단계에서 입력 신호를 전-처리하는 실시예는 업-다운 샘플링(up-down sampling), HPF(High Pass Filtering) 및 프리엠퍼시스(preemphasis) 등이 있다.
제700단계에서 전-처리된 신호가 묵음(silence)에 해당하는지 여부를 VAD(Voice Activity Detection)을 수행하여 판단한다(제710단계). 제710단계에서 묵음에 해당하는지 여부는 소정의 프레임에 마련된 신호의 에너지 또는 특성을 기준으로 판단한다. 예를 들어, 제710단계에서는 소정 프레임에 마련된 신호의 에너지가 기 설정된 임계값 보다 작으면 묵음에 해당하는 것으로 판단할 수 있다.
제700단계에서 전-처리된 신호를 FFT(Fast Fourier Transform)과 같은 트랜스폼(transform)을 이용하여 주파수 도메인으로 변환하고, 신호를 분석하는 데 필요한 정보들을 추출한다(제720단계). 제720단계에서 추출하는 정보들의 예로 크리티컬 밴드 에너지(critical band energy) 및 최소/최대 크리티컬 밴드(min/max critical band) 등이 있다.
제700단계에서 전-처리된 신호에 대해 선형 예측 분석 및 개-루프 피치 탐색(open-loop pitch search)을 수행함으로써 정보들을 추출한다(제730단계). 제730단계에서 선형 예측 분석 및 개-루프 피치 탐색을 수행함으로써 개-루프 피치 지연, 보이싱(voicing) 및 스펙트럴 틸트(spectral tilt) 등을 추출한다.
제720단계에서 추출된 정보들 및 제730단계에서 추출된 정보들을 이용하여 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드, 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드 및 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드 가운데 전-처리부(100)에서 전-처리된 신호를 부호화할 방식을 결정한다(제740단계).
제740단계에서 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드로 결정되었는지 여부를 판단한다(제745단계).
제745단계에서 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드로 부호화하는 것으로 결정된 것으로 판단되면, VMR-WB Unvoiced HR과 같은 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식으로 제745단계에서 전-처리된 신호를 부호화한다(제750단계).
제740단계에서 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드로 결정되었는지 여부를 판단한다(제755단계).
제740단계에서 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드로 부호화하는 것으로 결정된 것으로 판단되면, 후술된 도 8에 기술된 실시예에 의해 제700단계에서 전-처리된 신호를 부호화한다(제760단계).
제740단계에서 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드로 부호화하는 것으로 결정되면, VMR-WB FR CELP와 같은 일반적인 CELP 방식으로 제700단계에서 전-처리된 신호를 부호화한다(제770단계).
제740단계에서 결정된 방식과 제750단계, 제760단계 및 제770단계에서 부호화된 신호를 포함하여 다중화함으로써 비트스트림을 생성한다(제780단계).
도 8은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다. 도 8의 무성음 부호화 방법의 실시예는 도 7에서 제760단계에 해당한다.
먼저, 도 7의 제700단계에서 전-처리된 신호에 선형 예측 분석(Linear Prediction analysis)을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고, 제1 선형 예측 계수의 성분을 제외한 나머지 신호에 해당하는 제1 여기 신호(residual signal)를 추출한다(제800단계).
제800단계에서 추출된 제1 선형 예측 계수를 양자화한다(제810단계). 제810단계에서 양자화하는 실시예로 SQ(Split Quantization), VQ(Vector Quantization), SVQ(Split Vector Quantization), LSVQ(Linked Split Vector Quantization) 및 PSVQ(Predictive Split Vector Quantization) 등이 있다.
제800단계에서 추출된 제1 여기 신호에 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고, 제2 선형 예측 계수의 성분을 제외한 나머지 신호에 해당하는 제2 여기 신호를 추출한다(제820단계). 그러나 제820단계는 현재 프레임에 대한 제1 여기 신호뿐만 아니라 과거 프레임 또는 미래 프레임에 대한 제1 여기 신호도 이용하여 선형 예측 분석을 수행할 수 있다.
제820단계에서 추출된 제2 선형 예측 계수를 양자화한다(제830단계). 제830단계에서 양자화하는 실시예로 SQ(Split Quantization), VQ(Vector Quantization), SVQ(Split Vector Quantization), LSVQ(Linked Split Vector Quantization) 및 PSVQ(Predictive Split Vector Quantization) 등이 있다.
제800단계에서 추출된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들)를 저장한다(제840단계). 제840단계에서 저장하는 과거 프레임의 제1 여기 신호는 과거 프레임에서 마지막 서브 프레임에 마련된 제1 여기 신호일 수 있다. 제840단계에서 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들)를 저장하는 이유는 다음 프레임이 무성음을 포함하는 신호인 경우 제2 선형 예측 분석을 수행하기 위해 저장한다.
제820단계에서 추출된 제2 여기 신호를 모델링(modeling)하고 코드북(codebook)을 탐색하여 코드북 인덱스(codebook index)를 검출하고 이득값(gain)을 계산한다(제850단계).
제850단계에서 검출된 코드북 인덱스와 제850단계에서 계산된 이득값을 양자화한다(제860단계).
제820단계에서 생성된 제2 선형 예측 계수와 제820단계에서 추출된 제2 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행함으로써 제1 여기 신호를 합성하고, 합성된 제1 여기 신호와 제800단계에서 생성된 제1 선형 예측 계수로 선형 예측 합성을 수행함으로써 합성 신호를 생성한다(제870단계).
제870단계에서 합성된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들) 또는 제870단계에서 복호화된 제2 선형 예측 필터의 메모리(들)를 저장한다(제880단계). 가변 레이트(variable rate)로 부호화할 때 과거 프레임에 마련된 신호가 무성음이 아니어서 제2 선형 예측 합성을 수행하지 않는 프레임인 경우 제880단계에서 저장하는 과거 프레임의 제1 여기 신호는 현재 프레임에 대한 선형 합성 필터의 메모리로 사용하기 위해 저장한다. 이러한 제1 여기 신호는 과거 프레임에서 마지막 서브 프레 임에 마련된 제1 여기 신호일 수 있다. 과거와 현재 프레임이 무성음이어서 제2 선형 예측 합성을 수행하는 프레임인 경우 제880단계에서 과거 프레임(들)의 제2 선형 예측 합성 필터의 메모리(들)를 저장한다. 왜냐하면 현재 프레임의 제2 선형 예측 합성을 수행하기 위한 메모리로 사용하기 위해 저장된다.
도 7의 제780단계에서는 제810단계에서 양자화된 제1 선형 예측 계수, 제830단계에서 양자화된 제2 선형 예측 계수 및 제860단계에서 양자화된 코드북 인덱스와 이득값을 포함하여 다중화함으로써 비트스트림을 생성한다.
도 9는 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에서 도 8의 제800단계에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
먼저, 도 7의 제700단계에서 전처리된 신호를 윈도윙(windowing)하여 자기상관(autocorrelation) 값을 계산하고, 자기상관 값에 레비슨-더빈(Levinson-Durbin) 알고리즘과 같은 소정의 알고리즘을 적용하여 제1 LPC(Linear Prediction Coding) 계수를 생성한다(제900단계).
제900단계에서 생성된 제1 LPC 계수를 ISP(Immittance Spectral Pair) 계수로 변환하고, ISP 계수를 ISF(Immittance Spectral Frequencies) 계수로 변환한다(제910단계). 제910단계에서 변환된 ISF 계수를 도 8의 제810단계에서 양자화한다.
제910단계에서 변환된 ISP 계수와 이전 프레임의 ISP 계수를 이용하여 보간한다(제920단계). 제920단계에서 보간된 ISP 계수는 제1 LPC 계수로 변환된다.
제920단계에서 변환된 제1 LPC 계수를 이용하여 제1 여기 신호(residual signal)를 추출한다(제930단계).
도 10은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에서 도 8의 제820단계에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 8의 제800단계에서 추출된 제1 여기 신호를 윈도윙(windowing)하여 자기상관(autocorrelation) 값을 계산하고, 자기상관 값에 레비슨-더빈(Levinson-Durbin) 알고리즘과 같은 소정의 알고리즘을 적용하여 제2 LPC(Linear Prediction Coding) 계수를 생성한다(제1000단계).
제1000단계에서 적용하는 윈도우(window)는 현재 프레임에 마련된 신호뿐만 아니라 과거 프레임 또는 미래 프레임에 마련된 신호까지 적절하게 선택할 수 있다. 제1000단계에서 적용하는 윈도우(window)의 일 실시예를 도 5에 도시하였다. 도 5에서는 320 샘플 크기의 해밍 윈도우(hamming window, 500)를 이용하고, 과거 프레임 가운데 64 샘플에 해당하는 1개의 서브 프레임(510)을 이용하며, 다음 기재된 수학식 11로 윈도우 함수가 표현된다.
Figure 112008049582640-PAT00020
여기서, L1은 192이며, L2는 128이다.
제1000단계에서는 수학식 1에 의해 구해진 윈도우를 승산한 제800단계에서 추출된 제1 여기 신호에 대해 다음 기재된 수학식 12를 적용하여 자기 상관(autocorrelation) 값을 계산한다.
Figure 112008049582640-PAT00021
제1000단계에서는 수학식 12에 의해 계산된 자기상관 값 rc에 레비슨-더빈 알고리즘과 같은 소정의 알고리즘을 적용하여 제2 LPC 계수를 생성한다.
제1000단계에서 생성된 제2 LPC 계수를 ISP(Immittance Spectral Pair) 계수로 변환하고, ISP 계수를 ISF(Immittance Spectral Frequencies) 계수로 변환한다(제1100단계). 제1010단계에서 변환된 ISF 계수를 도 8의 제830단계에서 양자화한다.
그러나 제820단계에서는 도 8의 제800단계와 달리 과거 프레임과 상관(correlation)이 낮으므로 인터프레임(interframe)간의 예측을 이용하지 않고, 이전 프레임의 ISP 계수와 보간하지 않는 것이 바람직하다.
제1000단계에서 생성된 제2 LPC 계수를 이용하여 제2 여기 신호를 추출한다(제1020단계).
도 11은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에서 도 8의 제850단계에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
먼저, 임펄스 리스폰스(impulse response)를 다음 기재된 수학식 13에 의해 계산한다(제1100단계).
Figure 112008049582640-PAT00022
여기서,
Figure 112008049582640-PAT00023
는 제1 LPC 계수의 합성필터이며,
Figure 112008049582640-PAT00024
는 제2 LPC 계수의 합성필터를 말한다.
제1100단계에서 계산되는 임펄스 리스폰스는 코드북(Codebook) 탐색에 사용되며, 0으로 확장된
Figure 112008049582640-PAT00025
를
Figure 112008049582640-PAT00026
및
Figure 112008049582640-PAT00027
필터를 거치면서 계산된다.
도 8의 제820단계에서 추출된 제2 여기 신호를 제1 LPC 계수의 합성 필터
Figure 112008049582640-PAT00028
와 웨이팅 필터(weighting filter)
Figure 112008049582640-PAT00029
의 컴비네이션 필터(combination filter)를 통과시킴으로써 타겟 신호(target signal)를 계산한다(제1110단계).
제1100단계에서 계산되는 임펄스 리스폰스와 제1110단계에서 계산된 타겟 신호를 이용하여 코드북을 탐색함으로써 제2 여기 신호에 대응하는 인덱스를 검출한다(제1120단계).
우선, 제1120단계는 제2 여기 신호에 대응하는 코드벡터 c를 다음 기재된 수 학식 14에 의해 2개의 사인드 벡터(signed vector)의 합으로 구하며, 이러한 사인드 벡터는 64 차원(dimension)을 갖는 64개의 랜덤 벡터(random vector)로 이루어진 테이블에서 선택된다.
Figure 112008049582640-PAT00030
여기서,
Figure 112008049582640-PAT00031
는 i번째 랜덤 벡터이며, S1과 S2는 -1 또는 1이 되는 부호이고, P1과 P2는 테이블에서 구해진 랜덤 벡터의 인덱스이다.
이렇게 구해진 코드벡터 c는 다음 기재된 수학식 15에 의해 필터링(filtering)되어 필터드 코드벡터(filtered vector) z를 구한다.
Figure 112008049582640-PAT00032
마지막으로 제1120단계는 다음 기재된 수학식 16에서
Figure 112008049582640-PAT00033
의 값을 최대화시키는 부호 S1과 S2 및 인덱스 P1과 P2를 구함으로써 코드북을 탐색한다.
Figure 112008049582640-PAT00034
여기서, x는 제1110단계에서 계산된 타겟 신호이고, z는 필터드 코드벡터이 며, H는 제1100 단계에서 계산되는 임펄스 리스폰스이고, d는 다음 기재된 수학식 7에 의해 계산한다.
Figure 112008049582640-PAT00035
제2 여기 신호에 대하여 웨이브폼(waveform)을 매칭(matching)시키고 에너지를 매칭시키는 이득값을 계산한다(제1130단계). 제1130단계는 이득값 gc를 다음 기재된 수학식 18에 의해 웨이브폼을 매칭시키는 이득값 gw과 에너지를 매칭시키는 이득값 ge의 콤비네이션(combination)으로 계산된다.
Figure 112008049582640-PAT00036
제1130단계에서는 a를 조절함으로써 콤비네이션의 비율을 다양하게 구성할 수 있다.
여기서, 이득값 gw은 제1110단계에서 계산된 타겟 신호 x와 필터드 코드벡터 z의 웨이브 폼을 매칭시키고 다음 기재된 수학식 19에 의해 계산할 수 있으며, 이득값 ge은 제1110단계에서 계산된 타겟 신호 x와 필터드 코드벡터 z의 에너지를 매칭시키고 다음 기재된 수학식 20에 의해 계산할 수 있다.
Figure 112008049582640-PAT00037
Figure 112008049582640-PAT00038
도 12는 본 발명에 의한 무성음 복호화 장치를 이용하는 신호 복호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 신호 복호화 장치는 역다중화부(1200), 부호화 방식 판단부(1210), 묵음 복호화부(1220), 무성음 부호화부(1230), 유성음 부호화부(1240) 및 후-처리부(1250)를 포함하여 이루어진다.
역다중화부(1200)는 입력단자 IN을 통해 부호화단으로부터 전송된 비트스트림을 입력받아 역다중화한다. 역다중화부(1200)에서 역다중화하는 비트스트림에는 각 프레임에 마련된 신호를 부호화한 방식에 대한 정보와 해당 방식으로 부호화된 신호를 포함한다.
부호화 방식 판단부(1210)는 역다중화부(1200)에서 역다중화된 각 프레임에 마련된 신호를 부호화한 방식에 대한 정보를 이용하여 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드, 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드 및 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드 가운데 어느 방식으로 부호화되었는지 판단한다.
묵음 복호화부(1220)는 부호화 방식 판단부(1210)에서 묵음에 해당하는 신호 를 부호화하는 방식인 제1 모드로 부호화된 것으로 판단되면, VMR-WB Unvoiced HR과 같은 묵음에 해당하는 신호를 복호화하는 방식으로 신호를 복호화한다.
무성음 복호화부(1230)는 부호화 방식 판단부(1210)에서 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드로 부호화된 것으로 판단되면, 후술된 도 13에 기술된 실시예에 의해 신호를 복호화한다.
유성음 복호화부(1240)는 부호화 방식 판단부(1210)에서 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드로 부호화된 것으로 판단되면, VMR-WB FR CELP와 같은 일반적인 CELP 방식으로 신호를 복호화한다.
후-처리부(1250, post-processing unit)는 묵음 복호화부(1220), 무성음 복호화부(1230) 및 유성음 복호화부(1240) 가운데 부호화 방식 판단부(1210)에서 판단된 방식으로 복호화된 신호를 합성하여 후-처리하고 출력단자 OUT을 통해 출력한다. 후-처리부(1250)에서 후-처리하는 실시예는 단-구간 포스트 필터(short-term post filter), 메모리 업데이트(memory update), 디-엠퍼시스(de-emphasis), 업-다운 샘플링(up-down sampling) 등이 있다.
도 13은 본 발명에 의한 무성음 복호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 무성음 복호화 장치는 인덱스/이득값 복호화부(1300), 제2 여기신호 복원부(1310), 제2 선형예측계수 복호화부(1320), 제2 선형 예측 합성부(1330), 저장부(1335), 제1 선형예측계수 복호화부(1340) 및 제1 선형 예측 합성부(1350)를 포함하여 이루어진다. 도 13의 무성음 부호화 장치의 실시예는 도 12에서 무성음 복호화부(1230)에 해당한다.
인덱스/이득값 복호화부(1300)는 입력단자 IN 1을 통해 도 12의 역다중화부(1200)에서 역다중화된 코드북 인덱스(codebook index) 및 이득값(gain)을 복호화한다. 인덱스/이득값 복호화부(1300)에서는 코드북 인덱스를 복호화하여 가우션 여기 신호(Gaussian residual signal)를 복원하고, 이득값(gain)을 역양자화함으로써 복호화한다.
제2 여기신호 복원부(1310)는 인덱스/이득값 복호화부(1300)에서 복호화된 코드북 인덱스 및 이득값을 이용하여 제2 여기 신호를 복원한다.
제2 선형예측계수 복호화부(1320)는 입력단자 IN 2를 통해 도 12의 역다중화부(1200)에서 역다중화된 제2 선형 예측 계수를 역양자화함으로써 복호화한다.
제2 선형 예측 합성부(1330)는 제2 선형예측계수 복호화부(1320)에서 복호화된 제2 선형 예측 계수와 제2 여기신호 복원부(1310)에서 복원된 제2 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행한다. 제2 선형 예측 합성부(1330)에서는 제2 선형예측계수 복호화부(1320)에서 복호화된 제2 선형 예측 계수를 이용하여 생성된 합성 필터에 제2 여기신호 복원부(1310)에서 복원된 제2 여기 신호를 입력함으로써 제1 여기 신호를 복원한다. 다시 말하면, 제2 선형 예측 합성부(1330)는 제2 선형예측계수 복호화부(1320)에서 복호화된 제2 선형 예측 계수로 제2 LP 합성 필터 계수를 구성하고 제2 여기신호 복원부(1310)에서 복원된 제2 여기 신호를 제2 LP 합성 필터를 통과시켜 제1 여기 신호를 복원한다.
저장부(1335)는 제2 선형 예측 합성부(1330)에서 복원된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들) 또는 제2 선형 예측 복호화부(1320)에서 복호화된 제2 선형 예 측 필터의 메모리(들)를 저장한다. 가변 레이트(variable rate)로 부호화할 때 과거 프레임에 마련된 신호가 무성음이 아니어서 제2 선형 예측 합성을 하지 않은 경우 저장부(1335)에서 저장하는 과거 프레임의 제1 여기 신호는 현재 프레임의 선형 합성필터의 메모리로 사용하기 위해 저장된다. 여기서, 제1 여기 신호는 과거 프레임에서 마지막 서브 프레임에 마련된 제1 여기 신호일 수 있다. 과거 프레임과 현재 프레임에 마련된 신호가 무성음이어서 제2 선형 예측 합성을 수행하는 프레임인 경우 저장부(1335)에서 과거 프레임(들)의 제2 선형 예측 합성 필터의 메모리(들)를 저장해야 한다. 왜냐하면 현재 프레임의 제2 선형 예측 합성(2nd Linear Prediction Synthesis)을 하기 위한 메모리로 사용을 하기 위해 저장된다.
제1 선형예측계수 복호화부(1340)는 입력단자 IN 3을 통해 도 12의 역다중화부(1200)에서 역다중화된 제1 선형 예측 계수를 역양자화함으로써 복호화한다.
제1 선형 예측 합성부(1350)는 제1 선형예측계수 복호화부(1340)에서 복호화된 제1 선형 예측 계수와 제2 선형 예측 합성부(1330)에서 복원된 제1 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행한다. 제1 선형 예측 합성부(1350)에서는 제1 선형예측계수 복호화부(1340)에서 복호화된 제1 선형 예측 계수를 이용하여 생성된 합성 필터에 제2 선형 예측 합성부(1330)에서 복원된 제1 여기 신호를 입력함으로써 원 신호를 복원한다. 다시 말하면, 제1 선형 예측 합성부(1350)는 제1 선형예측계수 복호화부(1340)에서 복호화된 제1 선형 예측 계수로 제1 LP 합성 필터 계수를 구성하고 제2 선형 예측 합성부(1330)에서 복원된 제1 여기 신호를 제1 LP 합성 필터를 통과시켜 원 신호를 복원하고 출력단자 OUT 1을 통해 출력한다.
도 14는 본 발명에 의한 무성음 복호화 방법을 이용하는 신호 복호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
먼저, 부호화단으로부터 전송된 비트스트림을 입력받아 역다중화한다(제1400단계). 제1400단계에서 역다중화하는 비트스트림에는 각 프레임에 마련된 신호를 부호화한 방식에 대한 정보와 해당 방식으로 부호화된 신호를 포함한다.
제1400단계에서 역다중화된 각 프레임에 마련된 신호를 부호화한 방식에 대한 정보를 이용하여 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드, 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드 및 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드 가운데 어느 방식으로 부호화되었는지 판단한다(제1410단계).
제1410단계에서 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드로 부호화되었다고 판단되었는지 여부를 판단한다(제1415단계).
제1415단계에서 묵음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제1 모드로 부호화된 것으로 판단되면, VMR-WB Unvoiced HR과 같은 묵음에 해당하는 신호를 복호화하는 방식으로 신호를 복호화한다(제1420단계).
제1410단계에서 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드로 부호화되었다고 판단되었는지 여부를 판단한다(제1425단계).
제1425단계에서 무성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제2 모드로 부호화된 것으로 판단되면, 후술된 도 15에 기술된 실시예에 의해 신호를 복호화한다(제1430단계).
제1410단계에서 유성음에 해당하는 신호를 부호화하는 방식인 제3 모드로 부호화된 것으로 판단되면, VMR-WB FR CELP와 같은 일반적인 CELP 방식으로 신호를 복호화한다(제1440단계).
제1420단계 내지 제1440단계 가운데 제1410단계에서 판단된 방식으로 복호화된 신호를 합성하여 후-처리(post-processing)를 수행한다(제1450단계). 제1450단계에서 후-처리하는 실시예는 단-구간 포스트 필터(short-term post filter), 메모리 업데이트(memory update), 디-엠퍼시스(de-emphasis), 업-다운 샘플링(up-down sampling) 등이 있다.
도 15은 본 발명에 의한 무성음 복호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다. 도 15의 무성음 부호화 방법의 실시예는 도 14에서 무성음 복호화부(1230)에 해당한다.
먼저, 도 14의 제1400단계에서 역다중화된 코드북 인덱스(codebook index) 및 이득값(gain)을 복호화한다(제1500단계). 제1500단계에서는 코드북 인덱스를 복호화하여 가우션 여기 신호(Gaussian residual signal)를 복원하고, 이득값(gain)을 역양자화함으로써 복호화한다.
제1510단계에서 복호화된 코드북 인덱스 및 이득값을 이용하여 제2 여기 신호를 복원한다(제1510단계).
제1510단계 후에, 도 14의 제1400단계에서 역다중화된 제2 선형 예측 계수를 역양자화함으로써 복호화한다(제1520단계).
제1520단계에서 복호화된 제2 선형 예측 계수와 제1510단계에서 복원된 제2 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행한다(제1530단계). 제1530단계에서는 제1520단계에서 복호화된 제2 선형 예측 계수를 이용하여 생성된 합성 필터에 제1510단계에서 복원된 제2 여기 신호를 입력함으로써 제1 여기 신호를 복원한다. 다시 말하면, 제1530단계는 제1520단계에서 복호화된 제2 선형 예측 계수로 제2 LP 합성 필터 계수를 구성하고 제1510단계에서 복원된 제2 여기 신호를 제2 LP 합성 필터를 통과시켜 제1 여기 신호를 복원한다.
제1530단계에서 복원된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들) 또는 제1520단계에서 복호화된 제2 선형 예측 필터의 메모리(들)를 저장한다(제1535단계). 가변 레이트(variable rate)로 부호화할 때 과거 프레임에 마련된 신호가 무성음이 아니어서 제2 선형 예측 합성을 하지 않은 경우 제1535단계에서 저장하는 과거 프레임의 제1 여기 신호는 현재 프레임의 선형 합성필터의 메모리로 사용하기 위해 저장된다. 여기서, 제1 여기 신호는 과거 프레임에서 마지막 서브 프레임에 마련된 제1 여기 신호일 수 있다. 과거 프레임과 현재 프레임에 마련된 신호가 무성음이어서 제2 선형 예측 합성을 수행하는 프레임인 경우 제1535단계에서 과거 프레임(들)의 제2 선형 예측 합성 필터의 메모리(들)를 저장해야 한다. 왜냐하면 현재 프레임의 제2 선형 예측 합성(2nd Linear Prediction Synthesis)을 하기 위한 메모리로 사용을 하기 위해 저장된다.
도 14의 제1400단계에서 역다중화된 제1 선형 예측 계수를 역양자화함으로써 복호화한다(제1540단계).
제1540단계에서 복호화된 제1 선형 예측 계수와 제1530단계에서 복원된 제1 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행한다(제1550단계). 제1550단계에서는 제1540단계에서 복호화된 제1 선형 예측 계수를 이용하여 생성된 합성 필터에 제1530단계에서 복원된 제1 여기 신호를 입력함으로써 원 신호를 복원한다. 다시 말하면, 제1550단계에서는 제1540단계에서 복호화된 제1 선형 예측 계수로 제1 LP 합성 필터 계수를 구성하고 제1530단계에서 복원된 제1 여기 신호를 제1 LP 합성 필터를 통과시켜 원 신호를 복원한다.
이러한 본 발명에 대한 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
또한, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터(정보 처리 기능을 갖는 장치를 모두 포함한다)가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장 장치 등이 있다.
도 1은 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치를 이용하는 신호 부호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에서 도 2의 제1 선형 예측 분석부(200)에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에서 도 2의 제2 선형 예측 분석부(220)에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 5는 제2 선형 예측 분석을 수행하는 경우 적용하는 윈도우(window)의 일 실시예를 도시한 것이다.
도 6는 본 발명에 의한 무성음 부호화 장치에서 도 2의 인덱스/이득값 검출부(250)에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 7은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법을 이용하는 신호 부호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 8은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 9는 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에서 도 8의 제800단계에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 10은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에서 도 8의 제820단계에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 11은 본 발명에 의한 무성음 부호화 방법에서 도 8의 제850단계에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 12는 본 발명에 의한 무성음 복호화 장치를 이용하는 신호 복호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 13은 본 발명에 의한 무성음 복호화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 14는 본 발명에 의한 무성음 복호화 방법을 이용하는 신호 복호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 15은 본 발명에 의한 무성음 복호화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
〈도면의 주요 부호에 대한 간단한 설명〉
1300: 인덱스/이득값 복호화부 1310: 제2 여기신호 복원부
1320: 제2 선형예측계수 복호화부 1330: 제2 선형 예측 합성부
1335: 저장부 1340: 제1 선형예측계수 복호화부
1350: 제1 선형 예측 합성부

Claims (30)

  1. 무성음에 해당하는 신호에 대해 제1 선형 예측(Linear Prediction) 분석을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고 제1 여기 신호(residual signal)를 추출하는 단계;
    상기 추출된 제1 여기 신호에 대해 제2 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고 제2 여기 신호를 추출하는 단계; 및
    상기 제1 선형 예측 계수, 상기 제2 선형 예측 계수 및 상기 제2 여기 신호를 부호화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 여기 신호를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 저장하는 단계에서 저장하는 제1 여기 신호는
    상기 제1 여기 신호에서 마지막 서브 프레임(sub frame)에 마련된 신호인 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제2 여기 신호를 추출하는 단계에서 제2 선형 예측 분석을 수행함에 있어서,
    인터프레임(interframe)간의 예측을 이용하지 않고, 이전 프레임의 선형 예측 계수와 보간하지 않는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 부호화하는 단계에서 제2 여기 신호를 부호화함에 있어서,
    상기 제2 여기 신호에 대응하는 코드북 인덱스(codebook index)와 이득값을 부호화하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 이득값은
    상기 코드북 인덱스에 대응하는 신호와 상기 제2 여기 신호의 웨이브폼(waveform) 또는 에너지를 매칭(matching)시키는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 이득값은
    웨이브폼과 에너지 간의 비율을 조절할 수 있는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 제2 선형 예측 계수와 상기 추출된 제2 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행함으로써 제1 여기 신호를 합성하고, 상기 합성된 제1 여기 신호와 상 기 생성된 제1 선형 예측 계수로 선형 예측 합성을 수행함으로써 합성 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 합성된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들) 또는 제2 선형 예측 필터의 메모리(들)를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 방법.
  9. 2차-선형 예측 분석을 수행하여 부호화된 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 무성음 복호화 방법에 있어서,
    제1 선형 예측 계수, 제2 선형 예측 계수 및 제2 여기 신호를 복호화하는 단계;
    상기 제2 선형 예측 계수와 상기 제2 여기 신호를 이용하여 제2 선형 예측 합성을 수행하여 제1 여기 신호를 복원하는 단계; 및
    상기 제1 선형 예측 계수와 상기 제1 여기 신호를 이용하여 제1 선형 예측 합성을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 여기 신호와 상기 제2 선형 예측 필터의 메모리를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 저장하는 단계에서 저장하는 제1 여기 신호는
    제1 여기 신호에서 마지막 서브 프레임에 마련된 신호인 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 방법.
  12. 제9항에 있어서, 상기 복호화하는 단계에서 제2 여기 신호를 복호화함에 있어서,
    상기 제2 여기 신호에 대응하는 코드북 인덱스와 이득값을 복호화하는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 이득값은
    상기 코드북 인덱스에 대응하는 신호와 상기 제2 여기 신호의 웨이브폼 또는 에너지를 매칭시키는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 이득값은
    웨이브폼과 에너지 간의 비율을 조절할 수 있는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 방법.
  15. 무성음에 해당하는 신호에 대해 제1 선형 예측 분석을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고 제1 여기 신호를 추출하는 제1 선형 예측 분석부;
    상기 추출된 제1 여기 신호에 대해 제2 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고 제2 여기 신호를 추출하는 제2 선형 예측 분석부; 및
    상기 제1 선형 예측 계수, 상기 제2 선형 예측 계수 및 상기 제2 여기 신호를 부호화하는 부호화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 여기 신호를 저장하는 제1 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 제1 저장부에서 저장하는 제1 여기 신호는
    제1 여기 신호에서 마지막 서브 프레임에 마련된 신호인 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  18. 제15항에 있어서, 제2 선형 예측 분석부에서 제2 선형 예측 분석을 수행함에 있어서,
    인터프레임간의 예측을 이용하지 않고, 이전 프레임의 선형 예측 계수와 보간하지 않는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  19. 제15항에 있어서, 상기 부호화부에서 제2 여기 신호를 부호화함에 있어서,
    상기 제2 여기 신호에 대응하는 코드북 인덱스와 이득값을 부호화하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  20. 제19항에 있어서, 상기 이득값은
    상기 코드북 인덱스에 대응하는 신호와 상기 제2 여기 신호의 웨이브폼 또는 에너지를 매칭시키는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  21. 제20항에 있어서, 상기 이득값은
    웨이브폼과 에너지 간의 비율을 조절할 수 있는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  22. 제15항에 있어서,
    상기 생성된 제2 선형 예측 계수와 상기 추출된 제2 여기 신호로 선형 예측 합성을 수행함으로써 제1 여기 신호를 합성하고, 상기 합성된 제1 여기 신호와 상기 생성된 제1 선형 예측 계수로 선형 예측 합성을 수행함으로써 합성 신호를 생성하는 합성신호 생성부; 및
    상기 합성된 과거 프레임(들)의 제1 여기 신호(들) 또는 제2 선형 예측 필터의 메모리(들)를 저장하는 제2 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 부호화 장치.
  23. 2차-선형 예측 분석을 수행하여 부호화된 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 무성음 복호화 장치에 있어서,
    제1 선형 예측 계수, 제2 선형 예측 계수 및 제2 여기 신호를 복호화하는 복호화부;
    상기 제2 선형 예측 계수와 상기 제2 여기 신호를 이용하여 제2 선형 예측 합성을 수행하여 제1 여기 신호를 복원하는 제2 선형 예측 합성부; 및
    상기 제1 선형 예측 계수와 상기 제1 여기 신호를 이용하여 제1 선형 예측 합성을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 복원하는 제1 선형 예측 합성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 장치.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 제1 여기 신호와 상기 제2 선형 예측 필터의 메모리를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 장치.
  25. 제24항에 있어서, 상기 저장부에서 저장하는 제1 여기 신호는
    제1 여기 신호 가운데 마지막 서브 프레임에 마련된 신호인 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 장치.
  26. 제23항에 있어서, 상기 복호화부에서 제2 여기 신호를 복호화함에 있어서,
    상기 제2 여기 신호에 대응하는 코드북 인덱스와 이득값을 복호화하는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 장치.
  27. 제26항에 있어서, 상기 이득값은
    상기 코드북 인덱스에 대응하는 신호와 상기 제2 여기 신호의 웨이브폼 또는 에너지를 매칭시키는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 장치.
  28. 제27항에 있어서, 상기 이득값은
    웨이브폼과 에너지 간의 비율을 조절할 수 있는 것을 특징으로 하는 무성음 복호화 장치.
  29. 무성음에 해당하는 신호에 대해 제1 선형 예측 분석을 수행하여 제1 선형 예측 계수를 생성하고 제1 여기 신호를 추출하는 단계;
    상기 추출된 제1 여기 신호에 대해 제2 선형 예측 분석을 수행하여 제2 선형 예측 계수를 생성하고 제2 여기 신호를 추출하는 단계; 및
    상기 제1 선형 예측 계수, 상기 제2 선형 예측 계수 및 상기 제2 여기 신호를 부호화하는 단계를 포함한 발명을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록 매체.
  30. 2차-선형 예측 분석을 수행하여 부호화된 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 무성음 복호화 방법에 있어서,
    제1 선형 예측 계수, 제2 선형 예측 계수 및 제2 여기 신호를 복호화하는 단계;
    상기 제2 선형 예측 계수와 상기 제2 여기 신호를 이용하여 제2 선형 예측 합성을 수행하여 제1 여기 신호를 복원하는 단계; 및
    상기 제1 선형 예측 계수와 상기 제1 여기 신호를 이용하여 제1 선형 예측 합성을 수행하여 무성음에 해당하는 신호를 복호화하는 단계를 포함한 발명을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록 매체.
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US20180287224A1 (en) * 2017-03-31 2018-10-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Battery device, battery monitoring device and battery monitoring method

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