KR0135907B1 - 선스펙트럼쌍주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기(Vector and Scalar Quantizer of LSP Frequency) - Google Patents

선스펙트럼쌍주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기(Vector and Scalar Quantizer of LSP Frequency)

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KR0135907B1
KR0135907B1 KR1019940036573A KR19940036573A KR0135907B1 KR 0135907 B1 KR0135907 B1 KR 0135907B1 KR 1019940036573 A KR1019940036573 A KR 1019940036573A KR 19940036573 A KR19940036573 A KR 19940036573A KR 0135907 B1 KR0135907 B1 KR 0135907B1
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Abstract

본 발명은 선형예측부호화(Linear Predictive coding : LPC)방식의 음성부호화에 있어서 선형스펙트럼쌍을 이용하여 LPC계수를 전송하는데 있어 LSP주파수를 벡터양자화기와 스칼라 양자화기를 결합하여 양자화하는 선스펙트럼쌍주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기에 관한 것으로서, 선스펙트럼쌍의 순서화특성에 따라 벡터-스칼라를 혼합하는 선스펙트럼쌍을 양자화한다.

Description

선스펙트럼쌍주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기
제1도는 디지틀 음성부호화기의 인코딩 구조도.
제2도는 디지틀 음성부호화기의 디코딩 구조도.
제3도는 선스펙트럼쌍(Linear Spectrum Pair : LSP) 주파수의 LSP전송 코드로의 벡터-스칼라 결합 양자화 구도.
제4도는 LSP전송코드로부터 LSP주파수의 벡터-스칼라 결합 역양자화 구조도.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
W(z) : 인지가중 여파기(Perceptual Weighting Filter)
LPC : 선형 예측계수(Linear Prediction Ceofficient)
A/D : 아날로그 신호의 디지틀 변환기(Analog to Digital Converter)
DC : 직류신호
Hamming 윈도윙 : Hamming 함수의 함수값과 입력값과의 윈도윙, Hamming 함수는 다음과 같다.
여기서 LA 윈도윙되는 입력값의 길이 :
Rate : 가변전송을 알고리즘에 의한 전송속도
LSP : 선형 스펙트럼쌍(Line Spectrum Pair)
1/P(z) : 피치 여파기(Pitch Filter)
1/A(z/) : 포만트 여가피(Formant Filter), LPC 여파기
Quantizer : 각 파라메터의 양자화기
: MSE(Mean Square Error) 평균 자승오차
PF(z) : 후단 여파기(Post Filter)
Unquantization : 각 파라메터의 역양자화기
VQ : LSP의 벡터 양자화기 코드북
V1*Indexv) : Indexv번째 인덱스와 i차 LSP주파수의 벡터 양자화기 코드부값
QW: LSP의 스칼라 양자화기
: LSP의 역스칼라 양자회기
PW(z) : LSP예측기
Indexv: 벡터 양자화된 전송 LSP파라메터
SQi: 스칼라 양자화된 전송 LSP 파라메터
Wi: 양자화된 역양자화된 후 i번째 차수 LSP 주파수
: 승산기(Multiplier)부포
: 가산기(Adder) 부호
본 발명은 선형예측부호화(Linear Predictive coding : 이하, LPC라 칭함)방식의 음성부호화에 있어서 선형스펙트럼쌍(이하, LSP라 칭함)을 이용하여 LPS계수를 전송하는데 있어 LSP주파수를 벡터 양자화기와 스칼라 양자화기를 결합하여 양자화하는 선스펙트럼쌍주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기에 관한 것이다.
구체적으로, 본 발명은 양자화시에 있어서 LSP고유의 순차 나열특성을 이용할 뿐만 아니라 스칼라 양자화기에는 프레임간 예측을 가능한 예측기를 첨가하여 기존의 양자화 방식보다 더욱 효율적인 양자화를 가능하게 하여 궁극적으로 음성품질 향상을 가능하게 하는 구조를 제공하고자 하는 벡터-스칼라 결합양자화기에 관한 것이다.
종래의 음성부호화기는 송신단에서 음성을 대표화하는 여러가지 파라메터들을 음성에서 추출하여 음성을 직접 전송하는 대신 이 파라메터들을 대신 전송한다.
이 음성부호화기의 수신단에서는 이 파라메터를 이용하여 다시 음성을 합성시키므로서 궁극적으로 대역폭인 제한된 전송환경하에서 전송데이터의 양을 줄일 수 있다.
특히 음성부호화는 음성을 대표하는 효율적인 파라메터들의 추출과 추출된 파라메터의 최적양자화가 가장 큰 관건이 된다.
CDMA(Code Division Multiple Access) 방식의 디지틀 이동통신에서 사용하는 디지틀 음성부호화기는 LSP, 피치파라메터(Pitch Parameter), 코드북 파라메터(Codebook Parameter)를 이용하여 음성부호화를 하고 있으며 특히 음성의 단기간 유사특성(Short-term correlation)을 모델링하는 LPC(Linear Predicrion Coefficient)계수의 양자화는 전체 음성의 품질을 결정하는 중요한 요소이다.
LPC계수의 양자화는 그 자체가 비교적 큰 활성영역(Dynamic Range)을 가지고 있으므로 실제 LPC 자체를 양자화하는 경우는 매우 드물며 이 LPC 계구를 수학적으로 동일한 그리고 양자화가 유리한 다른 특성의 계수들로 변환하여 변환된 계수를 양자화하는 방법들이 널리 쓰이고 있다. 그중 대표적인 LPC변환방법의 하나인 LSP주파수로의 변환은 LPC계수전송에 많이 사용되고 있다.
LSP주파수의 전송을 위해서는 양자화 과정이 필요한데 벡터 양자화기를 사용하면 낮은 비트 할당에서도 좋은 성능을 얻을 수 있으나 저장메모리의 방대함과 많은 계산량으로 인하여 실시간 시스템에서는 채택이 불가능한 형편이다.
한편으로는 스칼라 양자화기는 매우 간단하게 구현가능하나 LPC계수에 적은 비트를 할당할 경우에는 양자화 성능이 크게 떨어지므로 저전송률 음성 부호화기에서는 그러한 스칼라 양자화기의 사용이 불가능하다.
본 발명은 LSP를 이용한 음송부호화 시스템에서 벡터-스칼라 결합 양자화 방법을 이용하여 비교적 간단한 구조와 적은 계산량, 적은 메모리 공간을 사용한 효율적인 LSP의 양자화 방법을 제시하고, 이를 통하여 더욱 향상된 음성품질을 제공하는 선스펙트럼쌍주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기를 제공하는 데 그 목적이 있다.
이하, 첨부도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 디지틀 음성 부호화를 위하여 우선 수행되어야 할 과제는 연속적인 음성신호를 어떻게 효율적으로 부호화하여 디지틀 형태로 변환하느냐하는 음성정보의 부호화 및 음성정보 감축에 대한 문제이다.
음성 감축에 대한 요구는 음성의 디지틀 전송을 시작하면서부터 생겨난 것으로 대역폭이 제한된 통신채널을 효율적으로 사용하기 위하여 필수적으로 할 수 있다.
일반적으로 다지틀 음성부호화 방식은 3가지가 존재한다.
먼저 비교적 높은 전송속도를 가지고 음성 파형을 충실히 재현시키고자 하는 파형 부호화 방식(Waveform Coding)과 낮은 전송속도를 가지고 음성의 활성모델을 가정하고 그 발성모델을 특징지워주는 계수들을 부호화하는 파원부호화(Source Codjng방식, 위의 2가지 장점을 모두 취하여 부호화하는 혼합부호화 방식(Hybrid Coding)이 있다. 본 발명은 대부분의 파원부호화 방식과 혼합부호화 방식에서 사용하는 LPC(Linear Prediction Coefficient)계수를 양지화하기 유리한 LSP주파수로 변환하여 변환된 LSP값을 디지틀 값으로 양자화하는 음성부호화기에 대한 것으로 기존의 양자화 방식보다 효과적인 양자화 방식을 제안한다.
제1도는 디지틀 음성부호화기의 인코딩 구조도로써 음성부호화를 위하여 5가지의 파라메터 즉, 포만트 합성필터에 사용될 LPC계수, 피치 합성필터에 사용될 피치이득(Pitch Gain)과 피치지연값(Pitch Lag), 여기신호발생을 위한 코드북 이득(Codebook Gain), 코드북 색인값(Codebook Index)들이 음성부호화에 이용된다.
피치 파라메터는 음성의 장기간 구간(프레임(frame)과 프레임사이)유사도(Long-trem Correlation)의 모델링을 위한 것이며, 코드북 파라메터는 음성의 여기신호를 벡터 양자화하기 위하여 사용된다.
음성부호화에서 가장 중요한 요소는 음성의 단기간 유사도(Shortterm Correlation)을 측정하는 LPC 계수이다. 이것은 10-20MS의 단기간 구간(이하 프레임(frame)이라고 함)에서는 음성 각 요소간에 유사성을 측정하여 이것을 계수화하는 것으로 대부분의 저전송속도의 음성부호화기에서 모두 채택하고 있는 중요한 계수이다.
이 계수들은 그 특성상 비교적 큰 활성영역(Dynamic Range)을 가지고 있어 양자화하기 쉬운 다른 파라메터로 변환된다.
많은 디지틀 음성부호화기에서는 LPC계수를 LSP주파수로 변환한 다음 양자화를 한다.
이 LSP로의 변환은 효과적인 양자화와 보간(interpolation) 그리고 적절한 안정성 검사(Stability check)를 수반하므로 많은 음성 부호화기에서 사용되고 있다.
제2도는 디지틀 음성부호화기에서 인코딩되어 양자화된 5개의 파라메터들을 역양자화시켜 5개의 파라메터들을 이용하여 음성을 합성시키는 구조도이다.
본 발명에 따른 LSP양자화방법은 벡터-스칼라 결합양자화 방식을 채택하고 있다.
이 양자화 방식은 송신단의 양자화 알고리즘과 수신단의 역양자화 알고리즘으로 나뉘며, 먼저 송신단에서의 양자화 알고리즘은 다음과 같다.
더빈(Durbin)의 순환 알고리즘에 의하여 현재 프레임에 대한 포만트 여파가 계수 LPC값들이 계산되어지고 이 LPC계수들은 수학적 관점에서 동일한 계수인 LSP로 변환된다.
디지틀 음성부호화기에서는 보통 10차의 LPC계수값들을 사용한다.
이 LSP주파수들은 LPC계수로 구성된 포만트 여파기가 안정하다면 그 크기가 0∼0.5사이의 값으로 식(1)에서와 같이 계수의 색인값에 따라 순차적으로 나열될 수 있는 수학적 특성을 가지고 있다.
W1W2W3W4W5W6W7W8W9W10
일단 LSP주파수로 변환후 각 LSP주파수는 전송을 위해 양자화된다. LSP 양자
화기의 구조는 제3도와 같다.
LSP주파수는 처음에 벡터 양자화기의 코드북에 의해 양자화된다.
10개의 LSP주파수는 한번에 벡터 양자화의 코드북과 비교하여 최소의 유크리디안 거리(Euclidian Distance)를 갖는 여러 후보 LSP주파수 벡터를 찾는다.
비교적 적은 메모리와 계산량을 갖기 위해 벡터 양자화기에는 7비트(128개의 코드북)에서 9비트(512개의 코드북)를 사용한다.
스칼라 양자화기에는 총 할당 비트수에 따라 총비트수에서 벡터 양자화기의 할당된 비트수를 뺀 비트수가 할당된다.
예를들어 LSP주파수 전송에 총 27비트가 주어지면 벡터 양자화기에 8비트가 할당되고 스칼라 양자화기에 19비트가 할당된다.
벡터 양자화기에서 하나의 최적 벡터를 찾기 않고 여러개의 후보벡터를 가지고
스칼라 양자화를 수행한 후 전체적으로 본래의 LSP주파수에 가장 가까운 벡터 양자화기와 스칼라 양자화기의 인덱스를 결정함으로서 양자화기의 성능을 개선할 수 있다.
후보 LSP벡터의 수는 계산량의 조절을 위해 1에서 64까지 주어질 수 있다.
전단에서 벡터 양자화된 후 본래의 LSP주파수와의 차이값인 각 잉여값들은 스칼라 양자화기를 이용하여 양자화된다.
LSP잉여값을 양자화하는 스칼라 양자화기는 균일양자화기를 사용한다. 원래의 LSP주파수에서 벡터 양자화를 한 후 남은 잉여값은 본래의 LSP주파수보다는 바로전 프레임값과의 상관관계가 줄어지지만 아직 상관관계에 있으므로 예측기를 포함하여 스칼라 양자화기를 설계하는 것이 예측기 없는 스칼라 양자화기보다 좋은 성능을 나타낸다.
다음 식들은 예측기를 갖는 벡터-스칼라 결합 양자화기를 나타낸다.
여기서 사용되는 스칼라 양자화기는 최대 양자화영역을 주어진 단순한 균일한 스칼라 양자화기보다 LSP주파수의 순서화 특징을 이용하여 효율적으로 양자화하는 방법을 사용한다.
스칼라 양자화기에서 LSP주파수의 양자화는 W10으로 시작하여 낮은 차수로 양자화된다.
이 방법을 벡터-스칼라-역방향 LSP양자화기(VQ-SQ-BW)라 정의한다.
W10은 표1에 나타나 있듯이 보통의 최대양자화 영역을 가지고 양자화된다.
W9부터는 LSP주파수의 순서화 특징을 검사하여 최대 양자화 영역을 축소시킬 수 있는가를 확인한다.
다음과 같은 검사변수 Xi(n)를 정의한다.
여기서는 양자화된 (i+1)번째 차수 LSP파라미터값을 나타내고예측된 i번째 차수의 LSP주파수값을 나타낸다.
양지화된 i번째 차수 LSP주파수는 양자화된 (i+1)번째 차수 LSP주파수보다 작아야 한다는 순서화 특징을 만족하기 위해서는 잉여값 ei(n)는 xi(n)값보다 작아야 한다.
따라서 만약의 최대양자화영역을에서로 정하고 양자화할 필요가 없게 된다.
이런 경우 양자화 영역은에서로 줄일 수 있다.
이런 줄어진 양자화 영역은 제3도에 나타나 있다.
다음과 같은 스칼라 양자화 방법이 가능하다.
만약혹은 i=10이면 원래 양자화 영역인내에서 양자화를 실시한다.
만약,이면, 양자화 영역이로 바뀌어지고 이 영역내에서 양자화를 실시한다.
양자화기 함수는 다음과 같이 주어진다.
여기서,는 다음과 같다.
만약혹은 i=10이면
만약이면
여기서, n번째 프레임을 나타내고 N은 양자화의 비트수이고,는 i번째 계수에 대한 양자화 레벨이고, round(x)는 x의 최근접정수로 반올림하는 함수이다.
LSP 양자화 비트 수 N은 총할당 비트수에 따라 임의로 주어질 수 있다.
최대 양자화 레벨은 표 1와 같다.
식 4은가 0과사이에 있게 하기 위한 제한 함수임을 주시하라.
양자화된 값은 스칼라 양자화가 전송 인덱스 SQi로 주어진다.
이런 가변적 양자화 영역 설정은 고정된 양자화 영역을 갖는 스칼라 양자화기보다 양자화 오차를 줄일 수 있다.
같은 방법으로 W1부터 시작하여 양자화하는 방법도 가능하며 이를 베터-스칼라-순방향 LSP양자화기(VQ-SQ-FW)라 정의한다.
표1. 스칼라 양자화기의 최대양자화 영역
따라서 위에서 설명한 양자화 과정을 한 후 양자화된 벡터 코드의 인덱스값 Index과 스칼라 양자화기의 인덱스값 SQ을 송신단에서 전송한다.
수신단에서 역양자화기 구조는 제4도와 같다.
디코더에서는 전송된 벡터, 스칼라 양자화기 인덱스로부터 벡터 양자화기의 출력값과 스칼라 양자화기의 출력값을 합하여 최종 양자화된 LSP 파라미터값을 얻게 된다.
스칼라 양자화기 출력값은 예측의 예측된 값과 역스칼라 양자화기값은 합하여 얻어진다.
Pw(z)는 식(2)에서 주어진 것과 같고 이 예측기는 매 프레임마다 갱신되며 역양자화기는 다음과 같이 표현된다.
만약---- 혹은 i=10이면
만약 ｜X1(n)｜＞이면
최종 출력 LSP주파수값은 스칼라 양자화기의 출력값과 벡터 양자화기의 출력값을 합하여 얻어진다.

Claims (4)

  1. 음성 부호화기의 파라미터인 선스펙트럼쌍을 양자화함에 있어서, 선스펙트럼쌍의 순서화 특성에 따라 벡터와 스칼라 순서로 벡터와 스칼라를 혼합하여 선스펙트럽쌍을 양자화하되 ; 입력벡터를 벡터 양자화의 코드북과 비교하여 유클리디안 거리가 작은 소정개수의 후보벡터들을 선택하는 벡터 양자화기 ; 및 상기 입력벡터와 상기 벡터 양지화기에 의해 선택된 후보벡터들의 차이값인 잉여값들을 양자화하는 스칼라 양자화기로 구성되어; 전체적으로 본래의 입력벡터에 가장 가까운 벡터 양자화기와 스칼라 양자화기의 인덱스를 결정하는 것을 특징으로 하는 선스펙트럼쌍 주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 선스펙트럼쌍의 양자화 범위가 다음의 식에 의해 제한되는 음성 부호화기를 구성하는 것을 특징으로 하는 선스펙트럼쌍 주파수의 벡터-스칼라 결합 양자화기.
  3. 제1항에 있어서,
    아래의 식에 의거하여 음성 부호화기를 구성하는 선스펙트럼쌍 주파수의 벡터-스칼라 양자화기.
  4. 아래의 식을 의거하여 선스펙트럼쌍의 역양자화하는 음성 부호화기를 구성하는 것을 특징으로 하는 선스펙트럼쌍 주파수의 벡터-스칼라 양자화기.
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