KR100346963B1 - 적어도하나의부호기를포함하는전송시스템 - Google Patents

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Abstract

송신 시스템은 한 신호(10a)를 부호화하는 적어도 하나의 부호기(101)를 포함한다. 또한, 시스템은 적어도 하나의 송신기(102), 적어도 하나의 수신기(103) 및 적어도 하나의 복호기(104)를 포함한다. 적어도 하나의 부호기(101)에는 적어도 하나의 적응형 예측 필터(10A, 10B)가 제공되며, 그에 의해 음성 또는 오디오 신호들이 부호화되고, 이들 비트율이 감소된다. 적응형 예측 필터(10A, 10B)의 필터 계수는 고정 소수점 연산의 레빈슨-더빈 순환(Levinson-Durbin Recursion)에 따라 순환적으로 결정된다.

Description

적어도 하나의 부호기를 포함하는 전송 시스템
본 발명은 신호를 부호화하는 적어도 하나의 부호기, 부호화된 신호를 적어도 하나의 수신기에 송신하는 적어도 하나의 송신기, 부호화된 신호를 복호화하는 적어도 하나의 복호기, 및 적어도 하나의 적응형 예측 필터(adaptive prediction filter)를 포함하는 전송 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 또한 단말 장치, 부호기, 복호기 및 적응형 예측 필터에 관한 것이다.
그러한 전송 시스템은 실례로, 1993년 3월 29-30일 런던의 CCITT 스타디 그룹 XV 의 Doc. AH. 93-D.3 "G.728 고정 소수점 지정의 드래프트"와 CCITT 추천 G.728 "저-지연 코드 여기된 선형 예측을 사용하는 16 kbit/s 에서의 음성 신호 부호화"로부터 어렵지 않게 얻어질 수 있다. 이러한 두 문서는 이후부터 [I] 및 [II]로 참조된다. 그러한 전송 시스템은 다중 사용(multiple use)이 주어진 전송용량으로 이루어질 경우 언제나 이용될 수 있다. 부호화 중에 신호의 비트율 감소는 실례로, 하나의 64 kbit/s 전송 채널 상으로 네 개의 전화 통화를 동시에 유지하게 하는 것을 가능하게 한다.
주어진 전송 용량의 다중 사용은, 이동 무선 시스템의 가입자 수가 증가한다는 것을 생각해볼 때 쉽게 이해될 수 있는 바와 같이, 무선 채널에 있어 매우 많은중요성을 갖고 있다. 또한, 임의의 기억 매체를 가진 메모리의 기억 용량은, 비트율 감소 부호기들 및 적합한 복호기들이 이용될 때 상당히 많은 이점으로 이용될 수 있는데, 이는 정보 신호를 기억하기 위해 보다 작은 기억 공간만을 필요로 하기 때문이다.
비트율 감소에 대해 선형 예측을 활용하는 것이 공지되어 있다. [I] 및 [II]에 있어서, 예측 계수는 적응형 예측 필터에 의해 계산된다. 계산은 보조 신호의 샘플값들로 한 세그먼트(segment)씩 실행된다. 보조 신호는 실례로, 개인으로부터 인입하는 (전기적) 오디오 신호 또는 음성 신호일 수 있다. 대안적으로, 보조 신호는 "합성에 의한 분석(analysis by synthesis)"의 원리에 따라 동작하는 부호기에서 발생되는 바와 같은 합성 오디오 또는 음성 신호가 될 수 있다. 보조신호의 예측 샘플링 값(예측값)과 이 신호의 이전 샘플링 값들 사이의 선형 관계는 예측 계수들로 실현된다. 예측 계수들이 결정됨으로 해서 샘플링 값들의 세그먼트에 대해 계산된 모든 에러의 제곱의 합이 최소값으로 취하게 된다. 여기에서 에러는 샘플링 값과 그 예측값 사이의 차로 이해되어야 한다. 더욱 정확한 설명이 이후에 설명될 것이다.
[I] 및 [II]에 있어서, 여기된 신호는 합성 필터에 의해 합성 오디오 신호로 변환된다. 이러한 합성 오디오 신호는 부호화될 오디오 신호로부터 감해지며, 그 차가 상기 여기된 신호의 선택을 최적화하는데 이용된다.
예측 계수의 계산은 합성 오디오 신호의 샘플링 값으로부터 유도된 보정 계수들을 필요로 한다. 보정 계수들에 기초한 예측 계수의 계산은 많은 회로와 비용을 요구하게 된다. 이러한 회로 및 비용을 줄이기 위하여 예측 계수는 순환적으로 계산된다. 먼저, 제 1반사 계수가 두개의 제 1 보정 계수들로부터 계산된다. 제 1 반사 계수로부터, 제 1 예측 계수가 유도된다. 또한, 예측 에러가 계산되는데, 이는 예측의 품질에 대한 표시가 된다. 다음에, 제 2 반사 계수가 다음의 보정 계수, 이전에 계산된 예측 계수 및 현재의 예측 에러로 결정된다. 이러한 제 2 반사 계수와 이전에 계산된 예측 계수들(이점에 있어서 단지 제 1 예측 계수만이 관계된다)로 이전에 계산된 예측 계수들이 재계산된다. 다음에, 제 2 예측 계수와 새로운 예측 에러가 계산된다. 이전에 계산된 예측 계수의 재계산과 또 다른 예측 계수의 계산은 모든 필요한 예측 계수들을 알게될 때까지 반복된다.
(II)에서, 부동 소수점 연산의 실행이 충분한 정확성을 얻도록 제안되어 있다. 부동 소수점 연산 실행의 결점은 큰 회로에 있는데, 이 때문에, [I]에서는 계산의 결과 및 중간 결과가 소위 블록 부동 소수점 포맷으로 유지되는 16 비트 고정 소수점 연산을 실행하도록 제안되어 있다. 이러한 것은 부동 소수점 포맷의 블록수들의 표현으로서 제한적이기는 하지만 모든 블록의 수들은 동일한 지수(기준값 (base) 2를 가짐)를 갖는 것으로 이해되어야 한다. 모든 가수들(mantissas)이 규정된 범위 내에 있게되도록 공통 지수가 선택된다. [I]에서, 모든 가수들은 -1과 +1 사이에 위치되어지게 된다. 블록 부동 소수점 포맷에 있어서 , 실례로 예측 계수는 이전의 경험으로부터 10 정도가 되는 값으로 취해지는 것을 알 수 있다. 실례로, 예측 계수들이 재계산될 때 오버들로(overflow)가 발생한다면, 즉, 재계산된 예측 계수가 1이거나 1을 초과한다면, 모든 이전에 계산된 예측 계수들의 가수들이 2로분할되며, 공통 지수(기준값 2를 가짐)가 1 만큼 증가하게 된다. 다음에, 재계산이 새로이 시작된다. 오버플로에 기인한 블록 부동 소수점 포맷의 변경은 여기에서는 블록 부동 소수점 포맷의 적응(adaptation)(블록 부동 소수점 포맷을 적합시킴)으로 언급한다. 반복된 재계산에 대하여, 단지 이전에 계산된 예측 계수들의 가수들(mantissas)만이 이용되며, 단지 16 비트 해상도(bit resolution)를 갖게 된다. 간혹 계산에 필요한 최소 17 비트로부터 16 비트로의 해상도의 감소는 다른 방범에 의해 달성될 수 있다. [I]에 따른 감소 방법은 한 예를 통하여 이해 될 수 있을 것이다. 예컨대, 제 3 반사 계수가 정확히 17 비트의 해상도로 계산되었다면(제 3 반사 계수와 그로부터 유도될 제 3 예측 계수 사이에는 단지 수치적 표현의 차만이 있다), 이는 라운딩(rounding)에 의해 16 비트로 짧아지게 되어, 두개의 제 1 예측 계수들이 16 비트의 고정 소수점 연산으로 그와 함께 재계산될 수 있다. 이러한 재계산중에 오버플로가 있게 된다면, 역시 라운딩된 제 3 반사 계수가 재계산이 종료될 때 예컨대 2 로 분할되며, 16 비트의 해상도를 갖는 그 결과는 제 3 예측 계수의 가수로서 기억된다. 상기 분할은 (부호 비트를 포함하는) 16 비트 이후에 중지된다. 2 진 시스템으로 인하여, 상기의 연산은 한 위치만큼의 10 진 소수점의 이동과 일치하게 되며, 최하위 비트는 손실된다. 이러한 처리는 특히, 대량의 예측 계수들로 인하여 받아들일 수 없을 정도의 큰 부정확성을 야기시킨다.
본 발명의 목적은 계산에 대한 노력을 증가시키지 않고서 서문에서 규정된 형태의 전송 시스템에서의 부호화 중에 계산의 정확성을 높이려는 것이다. 이러한 특징을 갖는 전송 시스템은,
- 신호를 부호화하는 적어도 하나의 부호기와,
- 부호화된 신호를 적어도 하나의 수신기에 송신하는 적어도 하나의 송신기와,
- 부호화된 신호를 복호화하는 적어도 하나의 복호기, 및
- 적어도 하나의 부호기에 제공된 적어도 하나의 적응형 예측 필터를 포함하며,
상기 적응형 예측 필터는:
- 상기 신호 또는 복호화된 신호에 의존하는 보조 신호의 샘플링 값들의 세그먼트들로부터 상관 계수들을 계산하는 수단과;
- N 비트의 고정 소수점 연산의 상관 계수들로부터 반사 및 예측 계수들을 결정하는 수단을 포함하며,
다음의 수단들이 블록 부동 소수점 포맷에 표시될 예측 계수를 순환적으로 결정하는데 제공된다:
(a) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 계산하는 수단,
(b) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 버피링하는 수단,
(c) N 비트의 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 결정하는 수단,
(d) 상기 (c) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 이용하면서 k-1의 이전에 계산된 예측 계수들을 재계산하는 수단,
(e) 상기 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생되어, N 비트가 재계산된 예측 계수를 나타내는데 더 이상 충분하지 않게 된다면, 상기 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단,
(f) 상기 (b) 하에서 버퍼링된 상기 k 번째 반사 계수를, 그 지수가 블록 부동 소수점 포맷의 상기 (e) 하에서 결정된 지수로 표시되고 그 가수(mantissa)가 적어도 N+1 비트의 해상도를 갖는 부동 소수점 포맷의 수로 변환하는 수단,
(g) 상기 (f) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수의 가수를 N 비트로 라운딩(rounding)하는 수단, 및
(h) 상기 (g) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 k 번째 예측 계수로서 기억하는 수단.
본 발명에 따른 전송 시스템은 그 제 1 계산 이후의 k 번째 반사 계수가 N+1 비트의 최소 정확도(minimum accuracy)로 버퍼링된다는 점에서 [I]에서 설명된 전송 시스템과는 구별된다. k-1의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산에 대하여, N 비트의 제한에 의해 버퍼링된 값과 구별되는 값이 이용된다. k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생한다면, 버퍼링된 값은 재계산이 종료한 후에 예컨대 2 로 분할되어, N 비트로 라운딩된다. (적합된) 블록 부동소수점 포맷으로 k 번째 예측 계수를 편입하는 이러한 방법은 고작해야 [I]에 상응하는 정도의 에러만을 발생한다. 하지만, 본 발명에 따른 에러의 부호가 [I]와는 다르게 네가티브만큼이나 포지티브를 나타내게 된다는 것은 그만큼 중요하다.
상기한 설명들은 이제 두개의 간단한 예를 통해서 확실해 질 것이다.
세 개의 (N=3) 비트가 결과들을 나타내는데 이용가능하며, 적어도 네 개의 비트가 중간 결과들을 나타내는데 이용 가능하다고 가정한다. 또한, 오버플로에 따른 적응은 4 로의 분할을 요구한다고 가정한다 고정 소수점 표현의 4 비트 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수들에 대한 수치의 예들로부터 시작한다.
첫 번째 예에 있어서, k 번째 반사 계수는 +5/8 의 값을 갖는다. 2진 시스템에서는 이러한 반사 계수는 0.101로 표시되는데, 첫 번째의 제로는 부호(sign)를 나타낸다.
[I]에 따른 절차는 다음과 같다:
(a) 0.101 (k 번째 반사 계수: 4 비트 해상도를 갖는 +5/8),
(b) 0.11 (k-1의 이전에 계산된 예측 계수의 재계산에 대해 3 위치로 라운딩된 (a)의 값),
(c) 0.00 (역시 3비트 해상도를 가지며 4로 분할된 (b) 의 값. 이 값은 지수가 2 이고 기준값(base)이 2 인 블록 부동 소수점 포맷의 k 번째 반사 계수의 가수(mantissa)이다).
에러에 대한 가정에 대하여 근사치(c)가 (a)를 대신하여 이용된다면, (c)는 먼저 4 로 다시 곱해진다. 그로부터의 결과적인 값과 출력값 사이의 차는 에러 F가 된다. 본 경우에 있어서, (함수로서의 표현) F = (-5/8) = -5/8.
이에 반하여, 본 발명에 따라서는 다음과 같이 제공된다:
(a) 0.101 (k 번째 반사 계수 : 4 비트 해상도를 갖는 +5/8),
(b) 0.001 (역시 4 비트 해상도를 가지며, 4 로 분할된 (a) 의 값),
(c) 0.01 (3 비트로 라운딩된 (b) 의 값).
앞서 기술한 바와 유사하게, 이제 에러로서 F = (1-5/8) = 3/8 을 갖게 된다. 0.011(+3/8)이 출력값으로 선택된다면, [I]의 동일한 구성에 따라 에러에 대해 F = (0-3/8) = -3/8 의 값이 있게 된다. 본 발명에 따라, 이제 F = (0-3/8) = -3/8 을 갖게 된다.
상기 기술된 수단과 하기에 기술될 수단들의 순서는 이들이 항상 이러한 순서에 맞춰 작동되는 것으로 이해되어서는 안 된다.
본 발명의 또 다른 실시예는:
- 이미 재계산된 k-1 예측 계수들과 아직 재계산되지 않은 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단, 및
- 오버플로가 발생된 예측 계수에 대한 k-1 예측 계수들의 재계산을 지속하는 수단을 포함한다.
예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생하는 경우, [I]에 있어서는, 단지 이전에 계산된 예측 계수들의 부동 소수점 포맷이 적합된 다음에, 재계산이 처음부터 다시 시작된다. 이에 반하여, 본 발명에 따른 실시예에 있어서는 특히, 대량의 계수들인 경우에, 계산 회로의 적지 않은 부분을 제거하게 된다.
본 발명의 실시예가 이제 도면을 참조하여 설명될 것이다.
제 1 도는 본 발명이 이용될 수 있는 특정 전송 시스템을 도시하고,
제 2 도는 적응형 예측 필터의 기본 회로도를 도시하며,
제 3 도는 음성 부호기의 기본 회로도를 도시하고,
제 4 도는 본 발명과 종래 기술 상태간의 차이를 명료하게 나타낸 도면을 도시하고 있다.
제 1 도는 송신측상의 부호기(101) 및 송신기(102)와, 수신측상의 수신기(103) 및 복호기(104)를 포함하는 전송 시스템의 개략적인 도면이다. 송신기(102)와 부호기 (101)의 조합 및/또는 복호기(104)와 수신기(103)의 조합은 단말 장치 LE를 형성한다.
부호기(101)는 적응형 예측 필터(10A)에 의해 음성신호 10a를 부호화한다.
이러한 필터는 다음에서 명확화게 될 본 발명에 따른 특징적 특성을 갖는다. 음성신호 10a는 64 kbit/s의 비트율을 갖는다 부호기(101)는 이러한 비트율을 부호화된 신호 10b의 비트율로 감소시킨다. 부호화된 신호 10b의 비율은 16 kbit/s이다. 신호 10b는 그 파라메터들이 세그먼트 단위로 결정되는 음성 신호 10a의 파라메터들로 구성된다.
송신기(102)는 도면에 도시된 전송 채널을 통하여 (요구된 바에 따라 송신코드로 부호변환된) 부호화된 신호 10b를 수신기(103)로 송신하며, 수신기는 송신된 신호를 신호 10c로 부호변환(transcode)하고, 이러한 신호는 부호화 및 송신 에러들을 제외한 신호 10b와 일치한다.
복호기(104)는 적응형 예측 필터 10B의 도움으로 신호 10c를 복호화한다.
그 결과가 신호 10d이다. 신호 10d 는 부호화, 복호화 및 송신 에러를 제외하고는 음성 신호 10a와 일치한다. 적응형 예측 필터들 10A 및 10B은 레빈슨-더빈순환(Levinson-Durbin Recursion)에 따라 신호-종속 필터 계수들(예측 계수들)을 결정한다. 레빈슨-더빈 순환은, 그 계수에 매트릭스가 토플리츠 매트릭스(Toplitz matrix)이며 이에 따라 대칭 매트릭스가 주어진 대각선을 따라 동일한 요소를 갖게되는 방정식의 선형 세트의 해답을 단계적인 방식으로 결정하는 알고리즘이다.
적응형 예측 필터에 대한 NCOF 예측 계수들(NCOF 는 이들 계수들의 수를 나타냄)은 명백히 예측 에러 제곱들의 합이 평균하여 주어진 길이의 신호 섹션에 걸쳐 최소화되는 요구의 결과가 된다.
예컨대, 샘플값들 s(k)가 필터의 입력에 공급된다면, 다음의 선형 조합이 순간 n 에서 필터의 출력값이 될 것이다.
값 y(n)은 예측된 샘플링 값 s(n)으로 간주된다. 에러 제곱들의 합이 LSEG 샘플링 값들을 포함하는 세그먼트로 형성되고, 즉,
계수 a(i)가 (2)에서 최소화되면서, (1)이 (2)에 놓인다면, 상기 세그먼트 밖의 샘플링 값들이 제로로 설정될 경우 토플리츠 매트릭스(Toplitz matrix)를 갖는 상기 세트의 식들이 발생된다. 토플리츠 매트릭스의 성분들은 이 경우에 있어서 입력 신호의 샘플링 순간에 입력 신호의 자기상관 함수의 값들이 되며, 그 함수는 이후에 자기 상관 계수 r(minc)로 참조된다. 레빈슨-더빈 순환(Levinson-Durbin Recursion)의 구체적인 설명은 1978년 Prentice-Hall, L.R Rabiner/R. W. Schafer의 "음성 신호의 디지털 처리"에서 알 수 있다.
다음에는, 식 (8.67) 내지 (8.72)로 Rabiner/Schafer에서 표시된 레빈슨-더빈 순환(Levinson-Durbin Recursion)의 알고리즘이 의사 코드로 나타나게 되는데, 이는 이러한 코드가 프로그램 단계의 보다 양호한 검출을 허용하기 때문이며, 산술 장치는 예측 계수의 계산에 대하여 실행하게 된다.
레빈슨-더빈 순환(LEVINSON-DURBIN Recurs ion) (의사 코드) :
입력값 : NCOF = 예측기 계수
r(0) ... r(NCOF) = 자기상관 계수
출력값: a(0) ... a(NCOF) = 예측 계수
의사 코드에 주어진 프로그램 단계들을 더욱 명료하게 하기 위해, 상기 기술된 알고리즘의 일부 행들이 더 설명될 것이다.
NCOF의 명칭을 전달하는 예측기 계수와 NCOF+1 자기상관 계수들이 입력 데이터로서 요구된다. 예측기 계수 NCOF 는 식(1)의 필터 계수 a(i)의 수와 일치한다. 자기상관 계수 r(0), r(1),..., r(NCOF)는 여기에서는 설명되지 않는 다른 기능적장치에 의해 결정되지만, 이들은 당 기술 분야에 숙련된 사람들에게는 공지된 것이다.
예측 계수들 a(0), a(1),..., a(NCOF)는 출력 데이터이다.
행들 01 및 02 는 두개의 제 1 예측 계수들에 대한 할당을 포함한다. 행 03에서는 보조 변수 알파(NCOF=1에 대한 예측 에러)에 대한 할당이 있게 되며, 그 피가산수는 제로 번째 자기상관 계수이고, 그 가산수는 제 1 상관 계수와 제 1 예측 계수와의 곱이다.
예측기 계수 NCOF 가 1과 같다면, 계산은 종료되며, 그렇지 않으면 실행 변수(running variable) minc를 갖는 루프가 행해지는데, 상기 변수는 2 부터 NCOF까지 모든 정수를 취한다. 실행 변수 minc에 대한 루프에 있어서, 모든 이전에 계산된 예측 계수 a(1), a(2), ... , a(minc-1)까지는 행들 017 및 018에 나타난 바와 같이 변경된다(재계산된다). 실행 변수 minc 의 현재값 k에 대해 실행될 모든 명령의 끝에서는 행 020에 나타난 바와 같이 인덱스 minc를 갖는 예측 계수에 대한 값이 할당된다. 이러한 예측 계수는 k 번째 예측 계수로 참조되며, 실행 변수 minc의 현재값 k에 대해 처음으로 계산된 rc(반사 계수)와 변수합은 동일한 부가를 얻게 된다.
실행 변수 minc 를 갖는 루프에 있어서, 두개의 또 다른 루프들이 행해지는데, 이들은 삽입되지 않고, 실행 변수 ip 를 가지며, 행들 06 및 014 에 나타난 바와 같이 그 변수의 상위 값은 실행 변수 minc 의 현재값에 의존한다.
보조 변수들은 alpha, sum, rc, R1 및 R2 의 명칭을 전달하는 것들이다. 보조 변수 알파(alpha)는 식(2)에 따른 에러 제곱들의 합이며, 또한 기술적인 의미를 가지며, 알파(alpha)는 에러 신호(예측 에러)의 에너지 내용이 되는데, 이러한 내용은 항상 포지티브가 된다. 그에 따라, 제로와 동일하거나 그보다 작은 알파(alpha)에 대한 값이 있다면, 행 012에 나타난 바와 같이 계산은 종료하게 된다.
변수 rc 또한 기술적인 의미를 갖게 되는데, 소위 음성 트랙의 튜브 모델(tube model)의 부분을 플레이하는 소위 반사 계수가 된다. 행 09 에 나타난 바와 같이 보조 변수 sum 및 alpha 의 비율로서 생성되는 반사 계수는 각각의 예측 계수에 속한다.
그에 따라 적응형 필터에 대한 계수가 계산되는 음성 부호화 방법의 대부분의 실시간 구현은 16 비트 고정 소수점 연산 장치에 기초하며, 중간 결과는 부분적으로 상승된 정확도 (예컨대, 32 비트)로 이용 가능하게 된다. 레빈슨 순환(Levinson Recursion)의 결과의 정확도는 결정적으로 순환에서의 계산된 정확도에 의존하게 된다. 계산된 정확도에 관해서는, 의사 코드의 대부분의 민감한 자리수들이 곱 또는 분할의 중간 결과가 보다 높은 해상도로 이용가능하게 되고 다음에 간단한 해상도로 줄어들게 되는 것으로 구해진다. 이들은 특히 행 02, 03, 07, 09, 010, 015, 016 및 020 이 된다.
16 비트 고정 소수점 연산의 레빈슨-더빈 순환(Levinson-Durbin Recursion)을 실현하는 모듈은 다음의 의사 코드를 참조하여 설명되며, 몇몇의 정의가 먼저 소개된다:
〉〉 : 오른쪽 자리이동 동작
〈〈 : 왼쪽 자리이동 동작
round(reg) 32 비트폭의 레지스터 "reg"로 실행된 라운딩 동작.
"reg"의 비트는 0, 1, 2, ..., 31 로 번호가 매겨지며, 부호
비트(sign bit)는 비트 31 이고, 개별 비트의 유의값
(significance)은 비트 30 로부터 비트 0 으로 감소한다.
16 비트의 정확도를 갖는 라운딩은 비트 15가 비트 16에 부
가되고 그후 비트 16 내지 31 이 그 결과로서 이용되는 것을
의미한다.
*2*고정 소수점 곱셈
/ 고정 소수점 분할
분할은 실행하는데 상당한 부하를 주므로, 분할의 결과는 단지 절대
적으로 필요한 만큼의 위치에 대해서만 정확히 계산된다. 분할의 결
과는 그 결과를 포함하는 레지스터의 오른쪽에 있다.
Xh32 비트 워드 X 의 16 최상위 비트를 의미한다.
Xl32 비트 워드 X 의 16 최하위 비트를 의미한다.
16 비트 고정 소수점 레빈슨 순환(Levinson Recursion)(의사 코드):
의사 코드의 설명 :
고정 소수점 표현에 있어서, 예측 계수 a[i]는 단지 -1.0 과 +1.0 사이의 값을 취할 수 있다. 하지만, 순환 중에 계수 a[i]가 1.0(행 X47 ... X75)을 초과할 수 있으므로, 모든 계수들은 블록 부동 소수점 포맷으로 표시된다. 말하자면, 모든 계수들은 공통 기준값 2EXPa로 정규화되어, 모든 정규화된 예측 계수들의 가수는 다시 -1.0 과 +1.0 사이에 놓이게 된다. 레빈슨 순환(Levinson Recursion)의 시작에서, 계수가 아직 계산되지 않았으므로 지수 EXPa는 0 으로 설정된다(행 X1).
행 01 은 여기서 실행되지 않는데, 이는 a(0) = 1.0 이 부가적으로 계산될 필요가 없기 때문이다.
행 02 및 03 은 실행 변수 minc 를 갖는 루프에서와 유사하게 변환된다. 따라서, 고정 소수점 해상도의 설명은 이후에 설명될 것이다.
먼저, 행 05 내지 07 의 고정 소수점 이행이 설명된다. 행 X17, X19 에 있어서, a0 은 32 비트폭의 누산 레지스터를 나타낸다. 곱셈 입력 레지스터에는 자기상관 계수 r[minc-ip]가 로딩(load)된다. 다른 곱셈 입력 레지스터에는 이전에 계산된 정규화된 예측기 계수 a[ip]의 가수가 로딩되며, 관련 지수 EXPa는 모든 계수에 대해 동일하다. 특히, 계수 a(0)는 정규화에 포함되지 않는데, 이는 a(0) = 1에 의한 곱셈은 부가적으로 실행될 필요가 없기 때문이다.
먼저, 성분 a(0)*2*r[minc]이 없이 누산의 최종 결과는 행 X21에서 부동 소수점 표현으로부터 고정 소수점 표현으로 누산기 a0의 32 비트 결과를 비정규화하기 위해 한 좌측 자리이동 배열만큼 줄어든다.
행 X22 내지 X24에 있어서, 성분 a[0]*2*r[minc]가 부가되며, 32 비트폭의 레지스터 a1 이 이용된다. 레지스터 a1 의 기저부는 소거되어지는데, 이는 그 사용에 기인하여 보조 레지스터 a1 이 여전히 다른 위치에서 이전의 값을 포함할 수 있기 때문이다.
행 X25 내지 X28 에서, 분할을 위한 카운터 항이 현재의 (k 번째) 반사 계수 rc 를 계산하도록 준비된다. 그 분할은 a0 의 32 비트폭 결과의 라운딩 동작에 의해 행 X25에서 이루어는 16 비트 데이터폭을 갖는 포지티브 입력 데이터를 요구한다.
분할기 장치의 입력에서의 레지스터에는 현재의 (k 번째) 반사 계수의 계산에 대한 분할을 실행하도록 직접 로딩되며, 지수는 필요치 않다. 여기에서, [I]에 있어서는 행 X24 의 a0 으로부터 복원된 alpha 및 num의 부동 소수점 값들에 의한 분할이 실행된다. 이러한 것은 필요한 계산 속도의 상당한 증가에 해당한다.
X31에서 분할의 결과는 17 비트의 정확도로 계산되며, 17 번째 비트는 라운딩 동작을 위해 필요하게 된다. 이러한 라운딩은 행 X33에서 현재의 (k 번째) 반사 계수를 계산하기 위해 실행되며, 행 X77 에서 현재의 (k 번째) 예측 계수를 계산하기 위해 실행된다. 행 X32 에서, 그 17 비트가 32 비트폭 레지스터 a2 에 오른쪽 자리맞춤으로 기억되는 분할의 결과는 라운딩 동작전에 고정적인 세트의 10 진 소수점으로 적절히 적합된다. 옳바른 부호가 행 X34 에서 이용된 후에, 최종적으로 현계의 반사 계수 rc 는 상위 16 비트폭의 워드 alh 를 판독함으로써 32 비트폭의레지스터 al 의 상위 부분으로부터 유도된다.
행 X37 내지 X40 에 있어서, alpha 의 새로운 값이 앞서 공지된 방법으로 계산되며, 모든 입력 및 출력 변수들은 16 비트 고정 소수점 포맷으로 표시된다. [I]에서의 이러한 위치에서의 계산은 alpha 및 a0h(a0h 는 행 09 에서의 합에 대응한다)에 대한 부동 소수점 표현으로 이루어지며, 이는 요구된 계산 속도의 상당한 증가에 해당한다.
행 X45 내지 X74에 있어서, 이전에 계산된 예측기 계수들이 적합된다(블록부동 소수점 포맷의 재계산 및 적응), 이러한 것은 행 015 내지 018 로부터의 동작에 해당한다. 이에 대한 특별한 것은 예측 계수 a[ip] 및 a[minc-ip] 각각의 재계산 동안의 오버플로(overflow)의 경우에, 모든 계수들(즉, 이전에 계산된 것으로 아직 재계산되지 않은 계수들 및 이미 재계산된 계수들) a(1) , a[2], ... a[minc-1]이 1/2 비율만큼 감소된다(= 행 X54, X65 각각에서 1 비트만큼 오른쪽 자리이동). 다음에 행 X55, X56, X57 및 X66 내지 X71 각각의 재계산이 있을 때, 오버플로는 더 이상 발생될 수 없다.
(이전에 계산된) 구 계수들(old coefficients)의 조절이 완료된 후에, 새로운 (k 번째) 예측 계수 a[minc]가 rc 로부터 계산된다(행 020). 고정 소수점 포맷에 있어서 역시 새로운 (k 번째) 계수가 블록 부동 소수점 포맷으로 기억된다. 따라서, 비정규화된 고정 소수점 포맷으로 이용가능한 상기 계산된 반사 계수 rc 가 EXPa 비트만큼 오른쪽 자리이동 후 a[minc]에 기억된다. 여기에 주어진 해법으로, 먼저 여전히 레지스터 a2 에 기억되며 17 비트 해상도를 갖는 반사 계수가 EXPa 비트만큼 오른쪽으로 자리 이동되고 이어서 16 비트의 정확도로 라운딩된다. 이러한 것은 분할후 직접적으로 이미 라운딩된 반사 계수가 EXPa 비트만큼 오른쪽으로 자리이동되고 새로운 예측 계수가 16 비트로 클리핑 함으로써 유도되는 [I]에서 공지된 해법과는 결정적인 차이가 된다. 이러한 위치에서의 상기의 커다란 차는 [I]에 나타난 해법보다 상당히 적은 부담의 계산으로 보다 양호한 결과를 발생하는 본 명세서에 설명된 레빈슨 순환(Levinson Recursion) 의 16 비트 고정 소수점 실행을 이루게 된다.
제 2 도는 적응형 예측 필터를 도시한다. 그러한 예측 필터는 협소한 감지(narrower sense)의 필터(2)와 제어 장치(1)를 포함한다. 협대역 감지의 필터(2)는 식(1)에 따라 출력값 y(n)을 생성하여 이를 라인 a2 상에 보낸다. 입력값s(n)은 협대역 감지의 필터(2)와 라인 b1 상의 제어 장치(1) 모두에 공급된다.
제어 장치(1)는 다시 두개의 기능적 장치 1A 및 1B로 나누어질 수 있다.
기능적 장치 1A 는 입력 신호의 섹션으로부터 상관 계수를 계산하고 이들 값을 식(2)로 변형함으로써 이들로부터 상기 설명된 수단을 갖는 새로운 예측 계수를 결정하는 기능적 장치 1B 로 전달한다. 다음에, 제어 장치(1)는 라인 b1상에서 이제까지 사용된 예측 계수를 대신하여 장치 1B에 의해 계산된 계수의 전체 블록으로 대체한다. 기능적 장치 1B를 포함하는 설명된 필터는 최근의 음성 코덱에 수회 이용될 수 있다.
제 3 도는 부호화된 음성 신호가 역시 부호화를 개선하도록 복호화되는 예측 음성 부호기를 도시한다. 따라서, 복호기에 대한 특정 설명이 생략된다.
부호화될 음성 신호는 샘플링 값의 형태로 라인 6a를 통해 부호기로 공급된다. 감산기(6)는 그로부터 라인 4a 상에서 감산기(5)로 공급되는 부호기에 의해 다시 복호화되는 음성 신호의 적절한 값을 감산하며, 이러한 음성 신호는 라인 4a 상에서 감산기(6)로 공급된다. 상기 차는 라인 6b 상에서 차 신호의 스펙트럼 가중값을 만드는 장치(9)로 보내지며 (폭 넓은 표현 방식의 비교를 위해, 예컨대 CHEN, J.H.에 의한 1990년 IEEE S9.1, PP 453 내지 456의 HIGH-QUALITY 16 KB/S SPEECH CODING WITH A ONE-WAY DELAY LESS THAN 2MS. 참조), 이후 음성 신호 세그먼트에 대해, 에러 제곱들의 합이 형성되어 기억된다. 라인 6a 상의 음성 신호의 세그먼트에 대하여, 128 개의 다른 부호화 선택이 검사되어 최종적으로 가장 적은 에러를 일으키는 선택이 코드 신호로서 수신기로 보내진다.
이들 128 개의 선택은 참조된 코드북(1)이 128 개의 벡터를 기억하고 있다는 사실에 기인한다. 각각의 백터는 샘플링 값들의 시퀀스가 되며, 그 시퀀스는 신호의 시뮬레이션을 포함하고, 그에 의해 인간 실재(human being)의 음성 트랙이 예컨대 공진에 대해 여기될 수 있다. 벡터들은 코드북(1)으로부터 연속적으로 판독되어, 제어가능한 스케일러(2)에 의해 스케일된다(이것은 인간 음성이 발생될 때 볼륨 제어에 해당한다). 스케일러(2)는 유닛(3)을 통해 제어된다. 이어서, 스케일 된 벡터들이 후진 예측(backward prediction)을 갖는 예측기들(4, 5 및 8)로 공급된다. 예측기는 인간 음성 트랙 동작의 카피를 형성하며, 제 2 도에 도시된 바와같이 필터(5, 8)를 포함한다. 그러한 필터는 또한 유닛(3 및 9)에 포함된다. 라인 1a 를 통해 실례로 현재의 음성 신호 세그먼트에 최소의 에러를 갖게 하는 백터의 수가송신된다.
제 4 도는 앞서 두 예와 관련하여 증명된 것 즉, 3 비트로 가수를 갖는 블록 부동 소수점 포맷에서의 예측 계수의 변환으로, 평균적으로 본 발명이 종래 기술(I)의 상태에 따른 것보다 양호한 결과를 발생하는 것을 보여준다. 출력 데이터는 모두 4 비트 해상도를 가진 포지티브의 2 진수이다. 두개의 아래쪽 도면들의 입증을 돕기 위하여, 위쪽 도면은 그들의 단편적인 분할 표현에 대비한 2 진 표현(부호 비트 생략)의 출력 데이터의 할당을 도시하고 있다.
중간에 있는 도면은 출력 데이터가 먼저 [I]에 따라 라운딩되고 다음에 가수가 3 비트의 해상도로 계산되는 경우에 있게 되는 에러 F를 나타낸다. 아래의 도면은 가수가 먼저 4 비트 해상도로 계산되고 다음에 3 비트로 라운딩되는 경우에 있게 되는 에러 F를 나타낸다. 에러 F에 대한 스케일은 어느 쪽의 경우에서나 동일하며, 위쪽 도면의 것과 대응한다.

Claims (10)

  1. 신호(10a)를 부호화하는 적어도 하나의 부호기(101)와,
    부호화된 신호(10b)를 적어도 하나의 수신기(103)로 송신하는 적어도 하나의 송신기 (102)와,
    부호화된 신호를 복호화하는 적어도 하나의 복호기(104)와,
    적어도 하나의 부호기에 제공되는 적어도 하나의 적응형 예측 필터(10A, 10B)를 포함하는 전송 시스템에 있어서,
    상기 적응형 예측 필터는:
    상기 신호 또는 복호화된 신호에 의존하는 보조 신호의 샘플링 값들의 세그먼트들로부터 상핀 계수들을 계산하는 수단과;
    N 비트 고정 소수점 연산으로 상기 상관 계수들로부터 반사 및 예측 계수들을 결정하는 수단을 포함하며,
    블록 부동 소수점 포맷(block floating point format)으로 표시될 예측 계수 들을 순환적으로 결정하기 위해 제공되는 수단들로서,
    (a) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 계산하는 수단(X31),
    (b) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 버퍼링하는 수단(a2),
    (c) N 비트의 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 결정하는 수단(X33),
    (d) 상기 (c) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 이용하면서 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들을 재계산하는 수단(X74, X75),
    (e) 상기 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생되어, N 비트가 재계산된 예측 계수를 나타내는데 더 이상 충분하지 않게 된다면, 상기 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X5l-X58; X62-X72),
    (f) 상기 (b) 하에서 버퍼링된 상기 k 번째 반사 계수를, 그 지수가 상기 (e) 하에서 결정된 블록 부동 소수점 포맷의 지수로 표시되고 그 가수(mantissa)가 적어도 N+l 비트의 해상도를 갖는 부동 소수점 포맷의 수로 변환하는 수단(X76), (g) 상기 (f) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수의 가수를 N 비트로 라운딩(rounding)하는 수단(X77), 및
    (h) 상기 (g) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 k 번째 예측 계수로서 기억하는 수단(X79)이 제공되는, 전송 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    이미 제계산된 k-1 예측 계수들과 아직 재계산되지 않은 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58), 및
    오버플로가 발생된(제1항의 (e)) 예측 계수에 대한 k-1 예측 계수들의 재계산을 지속하는 수단(X62-X72)을 포함하는, 전송 시스템.
  3. 적어도 하나의 부호기(101) 및/또는 적어도 하나의 복호기(104)와,
    적어도 하나의 송신기(102) 및/또는 적어도 하나의 수신기(103)와,
    적어도 하나의 적응형 예측 필터(10A, lOB)를 포함하는 단말 장치(LE)에 있어서,
    상기 적응형 예측 필터는
    신호의 샘플링 값들의 세그먼트들로부터 상관 계수들을 계산하는 수단과,
    N 비트 고정 소수점 연산으로 상기 상관 계수들로부터 반사 및 예측 계수들을 결정하는 수단을 포함하며,
    블록 부동 소수점 포맷(block floating point format)으로 표시될 예측 계수들을 순환적으로 결정하기 위해 제공되는 수단들로서,
    (a) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 계산하는 수단 (X31),
    (b) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 버퍼링하는 수단 (a2),
    (c) N 비트의 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 결정하는 수단(X33),
    (d) 상기 (c) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 이용하면서 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들을 재계산하는 수단(X74, X75),
    (e) 상기 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생되어, N 비트가 재계산된 예측 계수를 나타내는데 더 이상 충분하지 않게 된다면, 상기 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58,X62-X72),
    (f) 상기 (b) 하에서 버퍼링된 상기 k 번째 반사 계수를, 그 지수가 상기 (e) 하에서 결정된 블록 부동 소수점 포맷의 지수로 표시되고 그 가수(mantissa)가 적어도 N+1 비트의 해상도를 갖는 부동 소수점 포맷의 수로 변환하는 수단(X76),
    (g) 상기 (f) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수의 가수를 N 비트로 라운딩(rounding)하는 수단(X77), 및
    (h) 상기 (g) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 k 번째 예측 계수로서 기억하는 수단(X79)이 제공되는, 단말 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    이미 재계산된 k-1 예측 계수들과 아직 재계산되지 않은 k-1 예측 계수들의 블록 부등 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58), 및
    오버플로가 발생된(제3항의 (e)) 예측 계수에 대한 k-1 예측 계수들의 재계산을 지속하는 수단(X62-X72)을 포함하는, 단말 장치.
  5. 신호(10a)를 부호화하는 부호기(101)로서, 적어도 하나의 적응형 예측필터(10A, 10B)를 포함하는 상기 부호기에 있어서,
    상기 적응형 예측 필터는:
    상기 신호 또는 복호화된 신호에 의존하는 보조 신호의 샘플링 값들의 세그먼트들로부터 상관 계수들을 계산하는 수단과,
    N 비트 고정 소수점 연산으로 상기 상관 계수들로부터 반사 및 예측 계수들을 결정하는 수단을 포함하며,
    블록 부동 소수점 포맷(block floating point format)으로 표시될 예측 계수들을 순환적으로 결정하기 위해 제공되는 수단들로서,
    (a) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 계산하는 수단(X31),
    (b) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 버피링하는 수단(a2),
    (c) N 비트의 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 결정하는 수단(X33),
    (d) 상기 (c) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 이용하면서 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들을 재계산하는 수단(X74, X75),
    (e) 상기 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생되어, N 비트가 재계산된 예측 계수를 나타내는데 더 이상 충분하지 않게 된다면, 상기 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58; X62-X72),
    (f) 상기 (b) 하에서 버퍼링된 상기 k 번째 반사 계수를, 그 지수가 상기 (e) 하에서 결정된 블록 부동 소수점 포맷의 지수로 표시되고 그 가수(mantissa)가 적어도 N+1 비트의 해상도를 갖는 부동 소수점 포맷의 수로 변환하는 수단(X76),
    (g) 상기 (f) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수의 가수를 N 비트로 라운딩(rounding)하는 수단(X77), 및
    (h) 상기 (g) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 k 번째 예측 계수로서 기억하는 수단(X79)이 제공되는, 부호기.
  6. 제 5 항에 있어서,
    이미 재계산된 k-1 예측 계수들과 아직 재계산되지 않은 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58), 및
    오버플로가 발생된(제5항의 (e)) 예측 계수에 대한 k-1 예측 계수들의 재계산을 지속하는 수단(X62-X72)을 포함하는, 부호기.
  7. 신호(10c)를 복호화하는 복호기(104)로서, 적어도 하나의 적응형 예측 필터(10B)를 포함카는 상기 복호기에 있어서,
    상기 적응형 예측 필터(10B)는:
    상기 신호 또는 복호화된 신호에 의존하는 보조 신호의 샘플링 값들의 세그먼트들로부터 상관 계수들을 계산하는 수단과,
    N 비트 고정 소수점 연산으로 상기 상관 계수들로부터 반사 및 예측 계수들을 결정하는 수단을 포함하며,
    블록 부동 소수점 포맷(block floating point format)으로 표시될 예측 계수들을 순환적으로 결정하기 위해 제공되는 수단들로서,
    (a) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 계산하는 수단 (X31),
    (b) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 버퍼링하는 수단 (a2),
    (c) N 비트의 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 결정하는 수단(X33),
    (d) 상기 (c) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 이용하면서 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들을 재계산하는 수단(X74, X75),
    (e) 상기 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생되어, N 비트가 재계산된 예측 계수를 나타내는데 더 이상 충분하지 않게 된다면, 상기 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-58, X62-X72),
    (f) 상기 (b) 하에서 버퍼링된 상기 k 번째 반사 계수를, 그 지수가 상기 (e) 하에서 결정된 블록 부동 소수점 포맷의 지수로 표시되고 그 가수(mantissa)가 적어도 N+1 비트의 해상도를 갖는 부동 소수점 포맷의 수로 변환하는 수단(X76),
    (g) 상기 (f) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수의 가수를 N 비트로 라운딩(rounding)하는 수단(X77), 및
    (h) 상기 (g) 하에서 얻어친 k 번째 반사 계수를 k 번째 예측 계수로서 기억하는 수단(X79)이 제공되는, 복호기.
  8. 제 7 항에 있어서,
    이미 재계산된 k-1 예측 계수들과 아직 재계산되지 않은 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수정 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58), 및
    오버플로가 발생된(제7항의 (e)) 예측 계수에 대한 k-1 예측 계수들의 재계산을 지속하는 수단(X62-X72)을 포함하는, 복호기.
  9. 적응형 예측 필터(제 2 도)에 있어서,
    신호의 샘플링 값들의 세그먼트들로부터 상관 계수들을 계산하는 수단과,
    N 비트 고정 소수점 연산으로 상기 상관 계수들로부터 반사 및 예측 계수들을 결정하는 수단을 포함하며,
    블록 부동 소수점 포맷(block floating point format)으로 표시될 예측 계수들을 순환적으로 결정하기 위해 제공되는 수단들로서,
    (a) N+1 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 계산하는 수단(X31),
    (b) N+l 비트의 최소 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 버퍼링하는 수단(a2),
    (c) N 비트의 해상도를 갖는 k 번째 반사 계수를 결정하는 수단(X33),
    (d) 상기 (c) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 이용하면서 k-1 의 이전에 계산된 예측 계수들을 재계산하는 수단(X74, X75),
    (e) 상기 k-1의 이전에 계산된 예측 계수들의 재계산 동안에 오버플로가 발생되어, N 비트가 재계산된 예측 계수를 나타내는데 더 이상 충분하지 않게 된다면, 상기 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58;X62-X72),
    (f) 상기 (b) 하에서 버퍼링된 상기 k 번째 반사 계수를, 그 지수가 상기
    (e) 하에서 결정된 블록 부동 소수점 포맷의 지수로 표시되고 그 가수(mantissa)가 적어도 N+1 비트의 해상도를 갖는 부동 소수점 포맷의 수로 변환하는 수단(X76),
    (g) 상기 (f) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수의 가수를 N 비트로 라운딩(rounding)하는 수단(X77), 및
    (h) 상기 (g) 하에서 얻어진 k 번째 반사 계수를 k 번째 예측 계수로서 기억하는 수단(X77)이 제공되는, 적응형 예측 필터.
  10. 제 9 항에 있어서,
    이미 재계산된 k-1 예측 계수들과 아직 재계산되지 않은 k-1 예측 계수들의 블록 부동 소수점 포맷을 적합시키는 수단(X51-X58), 및
    오버플로가 발생된(제9항의 (e)) 예측 계수에 대한 k-1 예측 계수들의 재계산을 지속하는 수단(X62-X72)을 포함하는, 적응형 예측 필터.
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Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3522012B2 (ja) * 1995-08-23 2004-04-26 沖電気工業株式会社 コード励振線形予測符号化装置
US6088445A (en) * 1997-08-01 2000-07-11 Crystal Semiconductor Corp. Adaptive filter system having mixed fixed point or floating point and block scale floating point operators
US5905659A (en) * 1997-10-07 1999-05-18 Rose; Ralph E. Training a recursive filter by use of derivative function
US5974434A (en) * 1997-10-07 1999-10-26 Ralph E. Rose Method and apparatus for automatically tuning the parameters of a feedback control system
US6012025A (en) * 1998-01-28 2000-01-04 Nokia Mobile Phones Limited Audio coding method and apparatus using backward adaptive prediction
US6014093A (en) * 1998-02-27 2000-01-11 Hayes; Adam T. Pulse coding system
DE19824104B4 (de) * 1998-04-27 2009-12-24 Abb Research Ltd. Nichtlinearer Widerstand mit Varistorverhalten
DE19845888A1 (de) * 1998-10-06 2000-05-11 Bosch Gmbh Robert Verfahren zur Codierung oder Decodierung von Sprachsignalabtastwerten sowie Coder bzw. Decoder
WO2001052411A2 (en) * 2000-01-07 2001-07-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Generating coefficients for a prediction filter in an encoder
JP3748261B2 (ja) * 2003-06-17 2006-02-22 沖電気工業株式会社 Adpcm方式復号器
WO2005025072A1 (ja) * 2003-09-02 2005-03-17 Nippon Telegraph And Telephone Corporation 浮動小数点信号可逆符号化方法、復号化方法、及びそれらの装置、プログラム及びその記録媒体
DE102004007185B3 (de) * 2004-02-13 2005-06-30 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Prädiktives Codierungsschema
US7272567B2 (en) * 2004-03-25 2007-09-18 Zoran Fejzo Scalable lossless audio codec and authoring tool
US7961890B2 (en) 2005-04-15 2011-06-14 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung, E.V. Multi-channel hierarchical audio coding with compact side information
US7734466B2 (en) * 2005-06-20 2010-06-08 Motorola, Inc. Reduced complexity recursive least square lattice structure adaptive filter by means of limited recursion of the backward and forward error prediction squares
DE102005039621A1 (de) * 2005-08-19 2007-03-01 Micronas Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur adaptiven Reduktion von Rausch- und Hintergrundsignalen in einem sprachverarbeitenden System
US8195462B2 (en) * 2006-02-16 2012-06-05 At&T Intellectual Property Ii, L.P. System and method for providing large vocabulary speech processing based on fixed-point arithmetic
BRPI0621485B1 (pt) 2006-03-24 2020-01-14 Dolby Int Ab decodificador e método para derivar sinal de down mix de fone de ouvido, decodificador para derivar sinal de down mix estéreo espacial, receptor, método de recepção, reprodutor de áudio e método de reprodução de áudio
US9048784B2 (en) * 2007-04-03 2015-06-02 General Motors Llc Method for data communication via a voice channel of a wireless communication network using continuous signal modulation
EP2128856A4 (en) 2007-10-16 2011-11-02 Panasonic Corp DEVICE FOR PRODUCING A STREAM AND DECODING DEVICE AND CORRESPONDING METHOD
US8704186B2 (en) * 2009-11-17 2014-04-22 Lawrence Livermore National Security, Llc Active noise canceling system for mechanically cooled germanium radiation detectors
US20110188571A1 (en) * 2010-02-04 2011-08-04 Sony Corporation Recursive adaptive interpolation filters (raif)
KR101956284B1 (ko) * 2011-06-30 2019-03-08 엘지전자 주식회사 보간 방법 및 이를 이용한 예측 방법
CA2940657C (en) * 2014-04-17 2021-12-21 Voiceage Corporation Methods, encoder and decoder for linear predictive encoding and decoding of sound signals upon transition between frames having different sampling rates
EP3040852A1 (en) * 2014-12-31 2016-07-06 Nxp B.V. Scaling for block floating-point data
US12045724B2 (en) * 2018-12-31 2024-07-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Neural network activation compression with outlier block floating-point
US11562247B2 (en) 2019-01-24 2023-01-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Neural network activation compression with non-uniform mantissas

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3619586A (en) * 1968-11-25 1971-11-09 Research Corp Universal digital filter for linear discrete systems
US3842250A (en) * 1973-08-29 1974-10-15 Sperry Rand Corp Circuit for implementing rounding in add/subtract logic networks
US4509150A (en) * 1980-12-31 1985-04-02 Mobil Oil Corporation Linear prediction coding for compressing of seismic data
FR2515901A1 (fr) * 1981-11-04 1983-05-06 Trt Telecom Radio Electr Systeme de transmission mic-differentiel avec prediction adaptative
NL8304214A (nl) * 1983-12-07 1985-07-01 Philips Nv Werkwijze voor het korrigeren van foute waarden van monsters van een equidistant bemonsterd signaal en inrichting voor het uitvoeren van de werkwijze.
US4831636A (en) * 1985-06-28 1989-05-16 Fujitsu Limited Coding transmission equipment for carrying out coding with adaptive quantization
US4872132A (en) * 1987-03-13 1989-10-03 Zoran Corporation Method and means for block floating point arithmetic
US5142656A (en) * 1989-01-27 1992-08-25 Dolby Laboratories Licensing Corporation Low bit rate transform coder, decoder, and encoder/decoder for high-quality audio
US5218621A (en) * 1991-04-04 1993-06-08 Motorola, Inc. Adaptive digital equalization filter

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Publication number Publication date
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