KR0130444B1 - 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법 및 계산기 - Google Patents
신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법 및 계산기 Download PDFInfo
- Publication number
- KR0130444B1 KR0130444B1 KR1019940003287A KR19940003287A KR0130444B1 KR 0130444 B1 KR0130444 B1 KR 0130444B1 KR 1019940003287 A KR1019940003287 A KR 1019940003287A KR 19940003287 A KR19940003287 A KR 19940003287A KR 0130444 B1 KR0130444 B1 KR 0130444B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- masking threshold
- value
- neural network
- masking
- calculating
- Prior art date
Links
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 title claims abstract description 142
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 25
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 18
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
- G10L25/18—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being spectral information of each sub-band
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
본 발명은 오디오 부호화시스템에 있어서 신경망을 이용하여 인가되는 오디오신호에 대한 마스킹임계값을 계산하는 마스킹 임계값 계산방법 및 계산기에 관한 것이다. 이를 위하여 본 방법은 소정의 신경망을 이용하여 인가되는 N개의 주파수 성분의 샘플데이터에 대한 N개의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 1마스킹임계값 계산과정 ; 및 제 1마스킹임계값 계산과정을 통해 얻어진 N개의 마스킹임계값을 이용하여 M개의 서브밴드 각각에 대한 최적의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 2마스킹임계값 계산과정을 포함하여 수행되는 것을 특징으로 한다.
Description
제1도는 종래의 오디오 부호화장치도.
제2도는 본 발명에 따라 마스킹임계값을 계산할 때 이용되는 신경망(Neural Network)구조도.
제3도는 본 발명에 따른 마스킹임계값 계산기를 구비한 오디오 부호화장치의 블럭도.
＊ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
10 : 고속푸리에 변환부 20,20' : 마스킹임계값 계산기
21 : 제 1마스킹임계값 계산부 22 : 제 2마스킹임계값 계산부
30 : 비트 할당부 40 : 서브밴드 분석필터
50 : 양자화기
본 발명은 마스킹임계값(Masking Threshold) 계산방법 및 계산기에 관한 것으로, 특히 소정의 신경망(Neural Network)을 이용하여 마스킹임계값를 계산하는 방법 및 마스킹임계값 계산기에 관한 것이다.
일반적으로 마스킹(Masking)은 인가되는 데이터에 대하여 필요한 부분만을 추출 또는 불필요한 부분을 소거하는 작업이다. 마스킹임계값은 이러한 마스킹작업시 이용되는 소정의 기준치이다.
이러한 마스킹임계값은 여러가지 방법으로 구할 수 있으나 가장 대표적인 방법은 MPEG의 심리음향모델(Psychoacoustic Model) I으로서, 전체대역을 M개의 대역으로 나눈후 각 대역에 대한 임계값을 계산하는 방식이다.
제1도는 상술한 마스킹임계값 계산방식을 사용하는 기존의 오디오부호화시스템의 블럭도로서, 디지탈 오디오신호가 인가되면, 고속푸리에변환부(10, Fast Fourier Transform)및 서브밴드 분석필터(40, Subband Analysis Filter)로 각각 전송된다. 고속푸리에 변환부(10)는 이산푸리에(Discrete Fourier) 변환을 고속으로 계산하기 위한 것으로, 인가되는 오디오신호를 주파수성분으로 변환하여 출력한다. 출력된 신호는 마스킹임계값 계산기(20)로 출력된다.
서브밴드 분석필터(40)는 가중중첩가산(Weighted Overlap Add)방식에 의해 M개의 필터뱅크로 이루어져, P개의 데이터단위로 인가되는 오디오신호를 서브밴드 샘플로 바꾸어 놓는다. 즉 M개의 필터 뱅크는 입력되는 오디오신호에 대하여 주파수영역과 시간영역에 원하는 압축율로 변한시켜 주는 역할을 하는 것으로, 필터뱅크는 각각의 주파수 대역을 갖고, 인가되는 오디오신호의 주파수성분에 해당되는 필터를 구동시켜 현재 인가되는 오디오신호의 서브밴드를 검출하는 방식으로 이루어진다. 검출된 서브밴드의 데이터는 다음단의 양자화기(50)로 출력된다. 이 때 해당오디오 부호화장치가 MUSICAM(Masking Pattern Adapted Universal Subband Integrated Coding and Multiplexing)방식으로 이루어진 경우에 상술한 M과 P는 각각 32가 된다.
마스킹임계값 계산기(20)는 고속푸리에 변환부(10)로부터 전송된 N개의 샘플데이타에 대응되는 M개의 마스킹임계값을 계산하여 비트할당부(30)로 출력한다. 이때 M은 서브밴드 분석필터(40)에서 사용된 필터 뱅크의 수와 동일한 수이다.
비트할당부(30)는 서브밴드별로 검출된 마스킹 임계값에 따라 서브밴드별로 소정의 비트를 할당하여 양자화기(50)로 출력하고, 양자화기(50)는 비트할당부(30)에서 출력된 할당비트에 의해 서브밴드분석필터(40)로부터 전송되는 디지탈 오디오신호를 양자화하여 비트스트림형태의 오디오신호를 출력한다.
그러나 상술한 오디오부호화장치에 구비된 마스킹임계값 계산기(20)는 근사식을 이용하여 해당 마스킹임계값을 구하도록 구현되어 있어 정확한 결과를 얻기 어려울 뿐아니라 마스킹임계값을 구하기 위해 이루어지는 계산량이 전 부호화계산량의 반이상을 차지하여 마스킹임계값 계산에 대한 효율적인 운영이 요구되었다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제들을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 오디오 부호화시스템에 있어서 신경망을 이용하여 인가되는 오디오신호에 대한 마스킹임계값을 계산하는 마스킹임계값 계산방법 및 마스킹임계값 계산기를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 마스킹임계값 계산방법은, 소정의 신경망을 이용하여 인가되는 N개의 주파수성분의 샘플데이터에 대한 N개의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 1마스킹임계값 계산과정; 및 제 1마스킹임계값 계산과정을 통해 얻어진 N개의 마스킹임계값을 이용하여 M개의 서브밴드 각각에 대한 최적의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 2마스킹임계값 계산과정을 포함하여 수행되는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 마스킹 임계값 계산기는, 인가되는 디지탈 오디오신호를 고속푸리에 변환하기 위한 고속푸리에 변환부, 고속푸리에 변환부에서 출력부 주파수성분의 샘플 데이터에 대한 M개의 서브밴드별 마스킹임계값을 계산하는 마스킹임계값 계산기, 마스킹임계값 계산기로 부터 전송되는 마스킹임계값을 이용하여 M개의 서브밴드별 비트를 할당하는 비트할당부, 및 비트할당부로부터 제공되는 비트에 따라 인가되는 디지탈 오디오신호를 양자화하는 양자화기를 포함하여 부호화하는 오디오부호화장치에 있어서, 소정의 신경망을 이용하여 고속푸리에변환부로부터 전송되는 N개의 주파수성분의 샘플데이터에 대한 N개의 마스킹임계값을 계산하여 출력하는 제 1마스킹임계값 계산부 ; 및 제 1마스킹임계값 계산부로부터 전송되는 N개의 마스킹임계값을 이용하여 M개의 서브밴드별 최적의 마스킹임계값을 비트할당부로 출력할 수 있도록 계산하는 제 2마스킹임계값 계산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세하게 설명하기로 한다.
제2도는 본 발명에 따른 마스킹임계값 계산시 이용되는 신경망의 구조도로서, N개의 입력노드와 L개의 히든노드 및 N개의 출력노드로 구성된다. 즉, Ii가 입력노드(Node)이고, Hj가 히든노드(또는 임시노드)이고, Ok가 출력노드이다. 여기서 i는 입력노드의 번호로서 1-N까지 존재하고, j는 히든노드의 번호로서 1-L까지 존재하고, k는 출력노드의 번호로서 1-N까지 존재한다.
제3도는 본 발명에 따른 마스킹임계값계산기를 구비한 오디오부호화장치의 블록도로서, 인가되는 디지탈 오디오신호를 제 1도에서와 같이 고속푸리에 변환하는 고속푸리에 변환부(10), 본 발명에 따라 마스킹 임계값을 계산하는 마스킹임계값 계산기(20'), 마스킹임계값 계산기(20')로부터 출력되는 서브밴드별 마스킹 임계값에 따라 서브밴드별 비트를 할당하는 비트할당부(30), 인가되는 디지탈 오디오신호의 서브밴드를 분석하는 서브밴드 분석필터(40), 비트할당부(30)로부터 제공되는 할당 비트데이타에 의해 서브밴드 분석필텨(40)로부터 출력되는 오디오신호를 양자화하기 위한 양자화기(5)로 구성된다.
그러면 제2도와 제3도를 참조하여 본 발명에 따른 실시예의 동작을 상세하게 설명하기로 한다. 설명에 앞서, 제 1도와 동일한 역할을 하는 고속푸리에 변환부(10), 비트할당부(30), 서브밴드 분석필터(40) 및 양자화가(50)에 대한 설명은 생략하기로 한다.
우선, 제1도에서와 같이 고속푸리에 변환부(10)를 거쳐 주파수성분으로 변환된 N개의 샘플데이타가 인가되면, 마스킹임계값 계산기(20')로 전송된다.
마스킹임계값 계산기(20')는 제 2도에 도시된 바와 같은 구조를 갖는 신경망을 이용하여 인가된 N개의 샘플데이타에 대한 마스킹임계값을 계산하는 제 1마스킹임계값 계산부(21)와 제 1마스킹임계값 계산부(21)로부터 출력되는 N개의 마스킹임계값을 이용하여 각 서브밴드별 마스킹임계값을 계산하여 출력하는 제 2마스킹임계값 계산부(22)로 구성되어, 고속푸리에 변환부(10)로부터 출력되는 N개의 샘플 데이터에 대하여 M개의 서브밴드에 대한 마스킹임계값을 출력하도록 동작된다.
즉, 고속푸리에 변환을 거친 N개의 샘플데이타가 인가되면, 제 1마스킹임계값 계산부(21)로 전송한다.
제1마스킹임계값 계산부(21)는 제 2도에 도시된 바와 같이 N개의 입력노드, L개의 히든노드 및 N개의 출력노드로 구성된 신경망을 이용하여 N개의 샘플데이타에 대한 N개의 마스킹임계값을 출력하는데, 먼저, 인가된 샘플데이타의 입력노드(Ii)의 값과 해당되는 히든노드(Hj)간의 해당되는 가중치(Wji)를 수식 1과 같이 계산하여 히든노드(Hj)의 값을 L개 구한다.
여기서 Hj는 히든노드의 값이고, Wji는 1번째 입력노드와 j번째 히든노드간의 가중치이고, Ii 는 I번째 입력노드의 값이다. 그 다음 구해진 히든노드의 값(Hj)과 해당 출력노드(Ok)간의 해당 가중치 (Wkj)를 수식2와 같이 계산하여 출력노드(Ok)의 값을 N개 구한다.
여기서 Ok는 출력노드의 값이고, Wji는 j번째 출력노드와 k번째 히든노드간의 가중치이다. 이와 같은 방식에 의해 N개의 출력노드를 통해 출력되는 N개의 마스킹임계값은 정형화(Normalization)되어 0∼1 사이의 값을 갖는다. 그리고 상술한 신경망의 동작은 계속적인 학습과정에 의해서 그 정확성이 결정된다. 예를 들어 여러 경로 중 가장 최적의 경로가 선택되도록 추정한다. 또한, 신경망의 히든노드(Hidden Node)의 수에 의해 제 1마스킹임계값 계산부(21)의 계산량이 결정된다.
이와 같이 구해진 N개의 마스킹임계값은 제 2마스킹임계값 계산부(22)로 전송된다.
제 2마스킹임계값 계산부는(22)는 인가된 N개의 마스킹임계값에 대해 수식 3에서와 같이 서브밴드별로 최소값을 찾아 해당 서브밴드에 대한 최적의 마스킹임계값으로 출력한다. 따라서 제 2마스킹임계값 계산부(22)에서 출력되는 마스킹임계값은 M개가 된다.
제 2마스킹임계값 계산부(22)로부터 출력되는 M개의 서브밴드별 마스킹임계값은 비트할당부(30)로 전송된다. 비투할당부(30)는 마스킹임계값 계산기(20')로부터 전송되는 M개의 마스킹임계값에 대응되는 각 서브밴드별로 할당하여 제 1도에서와 같이 양자화기(50)로 제공한다.
이상, 상술한 바와 같이 본 발명은 신경망을 이용하여 인가되는 오디오신호에 대한 마스킹임계값을 구함으로써, 신경망의 학습여하에 따라서 좀더 정확한 마스킹임계값을 구할 수 있을 뿐 아니라 마스킹임계값을 구하는데 필요했던 알고리즘을 단순화할 수 있어 마스킹임계값을 계산하는 시간을 종전에 비해 단축시킬 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 상술한 실시예로서 설명되었으나 당업자라면 본 발명의 기술사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어 상술한 마스킹임계값 계산방식은 오디오 부호화장치 외에도 청각특성을 이용한 왜곡측정을 위한 마스킹임계값 게산시에도 적용이 가능하므로 적용시스템에 따른 주변장치와의 유기적인 결합관계의 변경이 가능하다. 따라서 본 발명의 기술적 범위는 명세서의 상세한 설명에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구의 범위에 의하여 정하여져야 한다.
Claims (13)
- 소정의 신경망을 이용하여 인가되는 N개의 주파수성분의 샘플데이터에 대한 N개의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 1마스킹임계값 계산과정 ; 및 상기 제 1마스킹임계값 계산과정을 통해 얻어진 N개의 마스킹임계값을 이용하여 M개의 서브밴드 각각에 대한 최적의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 2마스킹임계값 계산과정을 포함하여 수행되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제1항에 있어서, 상기 제 1마스킹임계값 계산과정에서 이용되는 상기 소정의 신경망은 N개의 입력노드와 L개의 히든노드(Hidden Node)및 N개의 출력노드로 구성되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제2항에 있어서, 상기 제 1마스킹임계값 계산과정에서 이루어지는 계산량은 상기 히든노드의 수에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제2항에 있어서, 상기 제 1마스킹임계값 계산과정은 상기 입력노드(Ii)의 값과 소정 히든노드(Hj)간의 해당 가중치(Wji)를 하기 식과 같이 계산하여 상기 소정의 히든노드(Hj)의 값을 구하는단계.상기 구해진 히든노드(Hj)의 값과 소정의 출력노드(Ok)간의 해당 가중치(Wkj)를 하기 식과 같이 계산하여 상기 소정 출력노트(Ok)의 값을 N개 구하는 단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹 임계값 계산방법.
- 제4항에 있어서, 상기 출력노드(Ok)의 값은 정형화된 값으로 출력됨을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제1항에 있어서, 상기 제 2마스킹임계값 계산방법은 상기 M개의 서브밴드별로 최소값을 찾고, 찾아진 최소값을 해당 서브밴드의 상기 최적의 마스킹임계값으로 출력되도록 계산을 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제1항에 있어서, 상기 제 2마스킹임계값 계산방법은 상기 M개의 서브밴드별로 상기 제1마스킹임계값 계산과정에서 얻어진 마스킹임계값들의 평균값을 구하고, 구해진 평균값을 해당 서브밴드의 상기 최적의 마스킹임계값으로 출력되도록 계산을 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 인가되는 디지탈 오디오신호를 고속푸리에변환하여 얻어진 N개의 샘플데이타를 이용하여 M개의 서브밴드 각각에 대한 마스킹임계값을 구하고, 구해진 마스킹임계값을 이용하여 서브밴드에 대한 비트를 할당하여 부호화하는 오디오부호화장치에 있어서, 소정의 신경망을 이용하여 상기 N개의 샘플데이터에 대한 N개의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 1마스킹임계값 계산과정 ; 및 상기 제 1마스킹임계값 계산과정을 통해 얻어진 N개의 마스킹임계값을 이용하여 M개의 서브밴드 각각에 대한 최적의 마스킹임계값을 출력할 수 있도록 계산하는 제 2마스킹임계값 계산과정을 포함하여 수행되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제8항에 있어서, 상기 제 1마스킹임계값 계산과정은 상기 소정 신경망의 입력노드(Ii)의 값과 상기 소정 신경망에 설정되어 있는 소정 히든노드(Hj)간의 해당 가중치(Wji)를 하기 식과 같이 계산하여 상기 소정의 히든노드(Hj)의 값을 구하는 단계.상기 구해진 히든노드(Hj)값과 상기 소정 신경망의 소정의 출력노드(Ok)간의 해당 가중치(Wkj)를 하기 식과 같이 계산하여 상기 소정 출력노드(Ok)의 값을 N개 구하는 단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제9항에 있어서,상기 제 2마스킹임계값 계산과정 상기 M개의 서브랜드별로 최소값을 찾고, 찾아진 최소값을 해당 서브밴드의 상기 최적의 마스킹임계값으로 출격되도록 계산을 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 제8항에 있어서, 상기 제 2마스킹임계값 계산과정은 상기 M개의 서브밴드별로 상기 제 1마스킹임계값 계산과정에서 얻어진 마스킹임계값들의 평균값을 구하고, 구해진 평균값을 해당 서브밴드의 상기 최적의 마스킹임계값으로 출력되도록 계산을 수행하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법.
- 인가되는 디지탈 오디오신호를 고속푸리에 변환하기 위한 고속푸리에 변환부, 상기 고속푸리에 변환부에서 출력된 주파수성분의 샘플데이터에 대한 M개의 서브밴드별 마스킹임계값을 계산하는 마스킹임계값 계산기, 상기 마스킹임계값 계산기로부터 전송되는 상기 마스킹임계값을 이용하여 상기 M개의 서브밴드별 비트를 할당하는 비트할당부, 및 상기 비트하당부로부터 제공되는 비트에 따라 사기 인가되는 디지탈 오디오신호를 양자화하는 양자화기를 포함하여 부호화하는 오디오부호화 장치에 있어서, 소정의 신경망을 이용하여 상기 고속푸리에변환부로부터 전송하는 N개의 주파수성분의 샘플데이터에 대한 N개의 마스킹임계값을 계산하여 출력하는 제 1마스킹임계값 계산부 ; 및 상기 제 1마스킹임계값 계산부로부터 전송되는 N개의 마스킹임계값을 이용하여 상기 M개의 서브밴드별 최적의 마스킹임계값을 상기 비트할당부로 출력할 수 있도록 계산하는 제 2마스킹임계값 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 미스킹 임계값 계산기.
- 제12항에 있어서, 상기 제 2마스킹임계값 계산부는 상기 M개의 서브밴드별로 최소값을 갖는 마스킹임계값을 찾아 해당 서브밴드의 상기 최적의 마스킹임계값으로 출력하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산기.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019940003287A KR0130444B1 (ko) | 1994-02-24 | 1994-02-24 | 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법 및 계산기 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019940003287A KR0130444B1 (ko) | 1994-02-24 | 1994-02-24 | 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법 및 계산기 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR950025571A KR950025571A (ko) | 1995-09-18 |
| KR0130444B1 true KR0130444B1 (ko) | 1998-04-15 |
Family
ID=19377658
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1019940003287A KR0130444B1 (ko) | 1994-02-24 | 1994-02-24 | 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법 및 계산기 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR0130444B1 (ko) |
-
1994
- 1994-02-24 KR KR1019940003287A patent/KR0130444B1/ko active IP Right Grant
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR950025571A (ko) | 1995-09-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN1909060B (zh) | 提取浊音/清音分类信息的方法和设备 | |
| CN1838239B (zh) | 一种用于增强信源解码器的设备及方法 | |
| KR101143724B1 (ko) | 부호화 장치 및 부호화 방법, 및 부호화 장치를 구비한 통신 단말 장치 및 기지국 장치 | |
| KR100361883B1 (ko) | 오디오신호압축방법,오디오신호압축장치,음성신호압축방법,음성신호압축장치,음성인식방법및음성인식장치 | |
| CA2474067C (en) | A method of qualitatively evaluating a digital audio signal | |
| JP2774203B2 (ja) | オーディオ信号処理方法 | |
| CN1215491A (zh) | 语言处理 | |
| Dubey et al. | Non-intrusive speech quality assessment using several combinations of auditory features | |
| KR100695125B1 (ko) | 디지털 신호 부호화/복호화 방법 및 장치 | |
| Iwadare et al. | A 128 kb/s hi-fi audio CODEC based on adaptive transform coding with adaptive block size MDCT | |
| US6466912B1 (en) | Perceptual coding of audio signals employing envelope uncertainty | |
| Eshaghi et al. | Voice activity detection based on using wavelet packet | |
| Wu et al. | Fully vector-quantized neural network-based code-excited nonlinear predictive speech coding | |
| CN1918629B (zh) | 音频编码中的短窗分组方法 | |
| Hidayat et al. | Increasing the Huffman generation code algorithm to equalize compression ratio and time in lossless 16-bit data archiving | |
| KR0130444B1 (ko) | 신경망을 이용한 마스킹임계값 계산방법 및 계산기 | |
| KR100188912B1 (ko) | 서브밴드코딩의 비트재할당 방법 | |
| KR0130443B1 (ko) | 신경망을 이용한 마스킹 임계값 계산 방법 | |
| Goldberg et al. | A real-time adaptive predictive coder using small computers | |
| Gunjal et al. | Optimised adaptive speech coder for software defined radio | |
| KR970006827B1 (ko) | 오디오신호 부호화장치 | |
| KR100188924B1 (ko) | 오디오 신호의 부호화에 있어서 비트 할당방법 및 장치 | |
| Zhang et al. | A novel noise-robust speech recognition system based on adaptively enhanced bark wavelet MFCC | |
| Sakshi et al. | Analysis of Variational Mode Functions for Robust Detection of Vowels. | |
| KR19990056432A (ko) | 디지탈 오디오 부호화장치에 있어서 고속의 비트할당방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20111101 Year of fee payment: 15 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20121101 Year of fee payment: 16 |