KR100663379B1 - 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그향상 방법 - Google Patents

멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그향상 방법 Download PDF

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Abstract

멀티미디어용 휴대기기의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법에 관한 것으로, 디코드된 오디오 신호에 대하여 소정 갯수의 샘플을 1 프레임으로 하는 해닝 윈도우를 인접한 프레임과 소정 간격씩 중복 시켜가면서 FFT 연산으로 주파수 스펙트럼을 산출하는 FFT 수단, 오디오 신호를 소정 갯수의 밴드로 주파수대역을 분할하고, 디코딩시 대역제한된 밴드까지의 밴드별 평균 에너지를 산출하는 대역 분할 및 에너지 계산수단, 입력 신호 에너지 비율을 이용하여 컷오프 주파수를 계산하는 컷오프 주파수 계산수단, 컷오프 주파수 이후의 밴드 에너지 포락선을 선형 최소 자승 접근법을 이용한 지수함수로 추출하는 지수함수 에너지 포락선 계산수단, 추출된 에너지 포락선을 원신호에 복사하여 원신호의 고주파 대역을 복원하는 고주파 신호의 복원 및 피치 하모닉 보상수단을 마련한다.
상기와 같은 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법을 이용하는 것에 의해, 오디오 음악의 음질을 향상시키는 동시에, 복원시 음질 왜곡을 방지하며 원오디오 신호와 유사한 피치와 음색을 보상할 수 있게할 수 있다.
오디오, 하모닉, 스펙트럼, 복원, 에너지

Description

멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법{Sound Enhancement System OF Portable Device for Multimedia Audio and Method thereof}
도 1은 본 발명이 적용된 MP3 오디오의 음질 향상 방법의 각 절차를 설명하는 도면,
도 2는 본 발명이 적용된 MP3오디오의 음 재생 복원수단을 나타내는 블럭도,
도 3은 MP3오디오 기기에 본 발명의 적용 방안을 설명하는 블럭도,
도 4는 본 발명이 적용된 유동 컷오프 주파수 결정 과정을 설명하는 도면,
도 5는 본 발명을 이용하여 실제 MP3 오디오의 고주파 성분 복원 절차를 설명하는 도면,
도 6은 본 발명이 적용된 MP3 오디오의 복원결과와 기존 기술의 복원결과를 주파수 스펙트럼을 통해 비교하는 도면,
도 7는 음질 평가 방법의 일예인 PEAQ의 음질 평가 방법을 설명하기 위한 블럭도,
도 8은 본 발명이 적용된 MP3 오디오의 복원결과와 기존 기술의 복원결과를 PEAQ를 통해 비교하는 도면,
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
10 : FFT수단 20 : 대역 분할 및 에너지 계산수단
30 : 컷오프 주파수 계산수단 40 : 지수함수 에너지 포락선 계산수단
50 : 피치 하모닉 수단 60 : 복원 및 피치 하모닉 보상수단
본 발명은 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법에 관한 것으로, 특히 MP3 오디오 코덱으로 디코드된 오디오 신호의 고주파수 대역 정보를 효과적으로 추정 및 복원하여 기존의 고주파 대역 복원 방식에 비해 시스템 연산량을 낮추면서도 MP3 오디오 음악의 음질을 향상시킬 수 있는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법에 관한 것이다.
오늘날 인터넷 패러다임은 거대한 음악 산업에 획기적인 구조 변화를 가져오고 있으며 인터넷 사용자들은 보다 쉬운 방법과 적은 비용으로 오디오를 다운로드 받고 공유할 수 있게 되었다.
그러나 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 분배하기 위해서는 44.1kHz 샘플링 비율의 큰 용량을 가지는 디지털 데이터를 처리할 수 있어야 한다. 이러한 문제는 일반적으로 네트워크 대역폭과 저장공간의 축소를 위해 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고주파수(High frequency) 대역의 정보가 손실된다는 문제가 발생한다. 예를 들어 MP3 128kbps로 압축된 오디오 신호는 자체 프로토콜에 의하여 약 16KHz까지, 64kbps로 압축된 오디오 신호는 약 12KHz까지의 대역 제한된 오디오 신호를 재생할 수 있을 뿐이다. 즉, 낮은 비트율로 압축된 오디오 신호는 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다.
일반적으로, 오디오 신호의 저주파수 성분은 높은 에너지를 형성하고 있으므로 고주파수 성분보다 중요하게 처리된다. 하지만, 고주파수 성분은 오디오 신호에 포함된 위치정보와 명료도, 재생 환경 등의 다양한 정보를 제공한다. 만약 낮은 비트율로 압축된 오디오 신호로부터 고주파수 대역의 정보를 비교적 정확히 추정하고 보상할 수 있다면 표준 CD음질의 오디오 신호에 존재하는 풍부한 음질을 제공할 수 있을 것이다.
기존의 오디오 고주파 대역 추정 및 복원 연구는 인코더(encoder) 정보를 이용하는지 여부에 따라 크게 Non-blind와 Blind 방법 2가지로 구분될 수 있다.
우선, Non-blind 방법은 인코더를 이용하여 압축 전 원 오디오 신호의 고주파 정보를 추출, 저장, 전송하고 전송된 정보를 이용하여 디코더(decoder)에서 고주파 영역의 오디오 정보를 복원하는 방법이다. 이러한 방법으로는 독일의 Coding Technology사에서 개발한 SBR(Spectral Band Replication)과 핀란드 VLSI사의 PLUS-V라는 기술이 대표적으로 사용되고 있다. SBR 기술은 2002년 MPEG-4 AAC 오디오에 표준으로 채택되었으며 기존 MP3 알고리즘에 더하여져 mp3PRO라고 불려지는 오디오 기술이 개발되기도 하였다.
한편, 2001년 제안된 PLUS-V는 인코더에서 원 오디오 신호의 고주파 대역에 해당하는 하모닉 정보를 추출하여 전송하고, 디코더에서는 이를 이용하여 고주파 대역을 추정하는 방법을 사용하고 있다. 이러한 Non-blind 방식은 공통적으로 인코더를 사용하여 원 오디오 신호의 고주파 정보를 추출, 전송하여 디코더에서 고주파 신호를 복원함으로써 비교적 정확한 고주파 신호 복원이 가능하나, 고주파 정보 추출을 위한 별도의 인코더와 고주파 정보 전송을 위한 별도의 부가 비트, 그리고 연산 량이 높다는 단점이 있다.
한편, Blind 방식의 고주파 대역 보상 알고리즘은 별도의 인코더가 없이도 전송되어 압축 복원된 신호만을 이용하여 고주파 신호 성분을 추정하는 방식으로 대표적으로 HFR(High Frequency Regeneration) 방식이 있다. 2003년 Liu, et al.이 제안한 HFR 기술은 압축된 오디오 신호의 저주파 성분을 지수 함수로 모델링하여 고주파 성분을 추정하는 방법이다. 이러한 Blind 알고리즘은 인코더가 필요 없이 오직 디코드된 MP3 오디오 신호만을 이용하여 고주파를 복원할 수 있다는 점과 연산 량이 상기 Non-blind 방식에 비하여 비교적 낮다는 장점을 가지고는 있으나 재생 오디오 음질이 Non-blind 방식에 비해 떨어지고, 높은 연산 량을 가지고 있어 실시간 시스템을 구축하기 어려운 단점을 가지고 있다.
이러한 기존의 선행 기술은 공통적으로 오디오 신호의 저주파 영역과 고주파 영역 사이의 상관도가 높음에 착안하여 고주파 영역의 정보를 추정하고 보상하는 방법을 사용하며 도 1은 이러한 고주파 정보 복원 절차를 설명하고 있다.
도 1의 (a)와 (b)는 각각 MP3 압축 전 원 오디오 신호의 스펙트럼, 그리고 MP3 압축 후 복원된 신호의 스펙트럼을 보이고 있다. 도 1의 (b)에서 보듯이 MP3 코덱 후의 오디오 스펙트럼은 대역 제한된 오디오만을 재생할 수 있다. 도 1의 (c)는 저주파 대역 신호와의 상관도를 이용한 고주파 추정, 복원 결과로 보상된 상태를 나타내며, 도 1(d)에 도시된 바와 같이 고주파 대역 신호의 에너지 조정을 통하여 원 오디오 신호 스펙트럼의 고주파 정보를 추정하게 된다.
여기에서, 기존의 오디오 고주파 대역 추정 및 복원 방식 중 인코더 정보를 이용하지 않는 Blind 방법에 대해 상기 HER 알고리즘을 일례로 하여 좀더 상세히 설명하면, HFR은 2003년 Liu, et al. 이 제안한 알고리즘으로 MP3 코덱 결과 오디오 신호의 저주파 성분을 지수 함수로 모델링하여 고주파 성분을 추정하는 방법이다.
그러나, 이러한 Blind 알고리즘은 인코더가 필요 없이 오직 디코드된 MP3 오디오 신호만을 이용하여 고주파를 복원할 수 있다는 장점을 가지고 있으나 재생 오디오 음질이 상기 Non-blind 방식에 비하여 떨어지고, 실시간 시스템 구축을 위해서도 여전히 높은 연산량을 가지고 있다는 단점을 가지고 있었다.
또한, HFR 기술은 MP3 오디오 신호의 저주파수 스펙트럼을 로그 최소 자승법을 이용하여 지수 함수로 모델링하여 고주파수 성분을 추정하고 복원한다. 이러한 Blind 방식의 HFR 기술 역시 고주파 성분을 추정하는 연산량이 많으며 또한 원 오디오 신호의 피치(Pitch) 하모닉 과 음색 등을 감안하지 않았기 때문에 최종 음질 강화된 오디오 신호에 음질 왜곡이 발생하는 문제가 있다.
본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으 로서, 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 Blind 방식을 채택하여 MP3 인코더에서의 부가정보 추출 없이도 디코더에서 효과적으로 원 오디오 신호의 고주파수 대역 정보를 추정 및 복원하여 시스템 연산량을 낮추면서도 MP3 오디오 음악의 음질을 향상시킬 수 있는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법을 제공하는 것이다
본 발명의 다른 목적은 고주파 성분의 복원시 음질 왜곡을 방지하기 위해 원 오디오 신호와 유사한 피치와 음색을 보상할 수 있는 멀티미디어용 휴대기기오디오의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템은 멀티미디어용 휴대기기에서 디코드된 오디오의 음질을 향상시키는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템에 있어서, 디코드된 오디오 신호에 대하여 소정 갯수의 샘플을 1 프레임으로 하는 해닝 윈도우를 인접한 프레임과 소정 간격씩 중복 시켜가면서 FFT 연산으로 주파수 스펙트럼을 산출하는 FFT 수단, 상기 오디오 신호를 소정 갯수의 밴드로 주파수대역을 분할하고, 디코딩시 대역제한된 밴드까지의 밴드별 평균 에너지를 산출하는 대역 분할 및 에너지 계산수단, 입력 신호 에너지 비율을 이용하여 컷오프 주파수를 계산하는 컷오프 주파수 계산수단, 상기 컷오프 주파수 이후의 밴드 에너지 포락선을 선형 최소 자승 접근법을 이용한 지수함수로 추출하는 지수함수 에너지 포락선 계산수단, 상기 추출 된 에너지 포락선을 원신호에 복사하여 원신호의 고주파 대역을 복원하는 고주파 신호의 복원 및 피치 하모닉 보상수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템에 있어서, 상기 디코드된 오디오 신호에 대한 각 프레임에서 피치 하모닉 성분들을 검출하고, 고주파 복원된 신호의 각 대역에 하모닉 검출 여부에 따라 소정 스케일 팩터를 곱해주어 피치 하모닉 추정치를 보상하는 피치 하모닉 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템에 있어서, 상기 FFT 수단은 오디오 신호에 대한 FFT 변환시 프레임당 샘플의 갯수를 2048 개로, 프레임당 중복 간격은 50% 로 실행하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법은 (a) 디코드된 MP3 오디오 신호에 대하여 소정 갯수의 샘플을 1 프레임으로 하는 해닝 윈도우를 인접한 프레임과 소정 간격씩 중복 시켜가면서 FFT 연산으로 주파수 스펙트럼을 산출하는 입력 전처리 단계, (b) 상기 MP3 오디오 신호를 소정 갯수의 밴드로 주파수대역을 분할하고, 디코딩시 대역제한된 밴드까지의 밴드별 평균 에너지를 산출하는 단계, (c) 상기 밴드별 평균 에너지 값을 조사하여 에너지가 큰 대역과 작은 대역의 에너지의 비율값들 중 최소값을 갖는 주파수 지점을 유동적으로 산출해 복원지점으로 결정하는 단계, (d) 상기 결정된 복원지점 밴드로부터 고주파 복원을 원하는 밴드까지의 추정 밴드 에너지 포락선을 선형 최소 자승 접근법을 이용한 지수함수를 통해 추출하는 단계 및 (e) 상기 추출 된 고주파 밴드의 에너지 포락선을 원신호에 복사하여 원신호의 고주파 대역을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법에 있어서, (f) 상기 디코드된 MP3 오디오 신호에 대한 각 프레임에서 피치 하모닉 성분들을 검출하고, 고주파 복원된 신호의 각 대역에 하모닉 검출 여부에 따라 소정 스케일 팩터를 곱해주어 피치 하모닉 추정치를 보상하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법에 있어서, 상기 (a) 단계에서, MP3 오디오 신호에 대한 FFT 변환시 프레임당 샘플의 갯수는 2048 개이며, 프레임당 중복 간격은 50% 인 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법에 있어서, 상기 제 (f) 단계에서, 고주파 복원된 신호의 각 대역에 대한 피치 하모닉 추정치 보상시, 추정하고자 하는 대역에 하모닉이 포함되어 있지 않은 경우에는 각 주파수 성분들에 동일한 에너지 엔벨롭 스케일 팩터를 곱해주고, 추정하고자 하는 대역에 하모닉이 포함되어 있는 경우에는 하모닉을 제외한 성분들의 에너지 합을 전체 추정 에너지의 90%가 되도록 스케일 팩터를 곱해준 후 하모닉 주파수에는 잔여 에너지를 할당하게 되는 것을 특징으로 한다.
또 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법에 있어서, 각 프레임에서의 하모닉 검출 여부 선정시, 주파수 스펙트럼상에서 최대치를 구하고 각 피크 성분들간의 주파수 간격을 히스토그램으로 표현한 후 히스토그램의 크기가 가장 큰 주파수를 각 프레임에서의 하모닉 간격으로 선정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기 및 그밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.
이하, 본 발명의 구성을 도면에 따라서 설명한다.
또 본 발명은 멀티미디어용 휴대기기의 일례로서 MP3 시스템을 예로서 설명한다.
본 발명은 MP3 오디오 신호를 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 거쳐 32개의 등간격 대역으로 분할한 후 저주파수 성분의 각 대역별 에너지로부터 선형 최소 자승(least square) 접근법으로 지수 함수 포락선(Envelop)을 추정하고 원오디오 신호의 고주파 성분을 추정하여 복원함으로써 MP3 오디오 코덱으로 디코드된 오디오 신호의 고주파수 대역 정보를 효과적으로 추정 및 복원하여 기존의 고주파 대역 복원 방식에 비해 시스템 연산량을 낮추면서도 MP3 오디오 음악의 음질을 향상시킬 수 있는 MP3 오디오의 음질 향상 방법을 바람직한 실시예로 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
도 2는 본 발명이 적용된 MP3 오디오의 음질 향상 방법을 나타내는 블럭도이고, 도 3은 MP3오디오 기기에 본 발명의 적용 방안을 설명하는 블록도이다.
이하에서는 오디오 신호를 48KHz의 샘플레이트에 128Kbps의 압축률로 디코드 시킨 일반적인 MP3 오디오 신호를 일예로 하여 본 발명의 MP3 오디오의 음질 향상 방법을 상세히 설명할 것이나, 본원 발명이 상술한 디코더 규격에 제한되는 것은 아니다.
우선, 입력 전처리 과정으로, FFT수단(10)은 48KHz, 128Kbps로 디코드된 MP3 오디오 신호에 대해 2048 샘플을 1 프레임으로 하는 해닝 윈도우(Hanning window)를 인접한 프레임과 50%씩 중복 시켜가면서 FFT 주파수 스펙트럼을 구한다.
여기에서 2048 샘플이라 함은 샘플의 갯수(데이터 갯수)이며 2의 누승(累乘)이어야 한다.
이 때의 주파수 분해능은 다음의 수학식을 통해서 산출할 수 있다.
<수학식 1>
FFT 분해능 = 48,000/2,048 = 23.4Hz
다음으로, 대역 분할 및 에너지 계산수단(20)은 MP3 오디오 신호를 소정 갯수의 밴드로 주파수대역을 분할하고 대역제한된 밴드까지의 밴드별 평균 에너지를 구한다.
이를 보다 상세히 설명하면, 일반적으로 128Kbps로 인코드된 MP3 오디오 신호를 디코드한 결과 신호는 자체 MP3 알고리즘 특성상 17~24KHz의 고 주파수 대역이 손실되어 16KHz 전후로 대역 제한된다. 이 신호를 주파수 축에서 500Hz를 1개의 밴드로 하여 48개의 밴드로 분할하고 16kHz로 대역 제한된 신호의 성분이 나타나는 32번째 밴드까지의 밴드별 평균 에너지를 구하게 된다. 밴드별 평균 에너지는 500Hz 1개 밴드 내 21개의 스펙트럼 성분이 있음으로 각 성분의 크기를 제곱하여 다 더하고 23으로 나누어 에너지 평균값을 구하게 된다.
다음으로, 컷오프(cutoff) 주파수 계산수단(30)은 입력 신호 에너지 비율을 이용하여 컷오프 주파수를 계산하는 과정을 수행한다.
기존 HFR 기술은 입력 신호의 특성에 상관없이 컷오프 주파수를 16Khz로 가정하여 16Khz~ 18Khz까지 1Khz의 고주파 신호만을 복원한다. 그러나 MP3로 압축된 결과 신호는 항상 16Khz의 컷오프 주파수만을 갖지 않는 경우도 있어, 만약 실제 입력 신호의 컷오프 주파수가 16Khz 이하라면 기존 HFR 알고리즘으로 복원된 결과 신호는 스펙트럼 상에 깊은 계곡(Gap, valley)이 생성되는 현상이 나타난다.
따라서, 본 발명에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상기 대역 분할 및 에너지 계산수단(20)을 통해 나타난 각 밴드별 에너지 비율을 구하고, 컷오프 주파수 계산수단(30)에서 컷오프 주파수를 유동적으로 찾게 됨으로써 컷오프 주파수 부분에서의 스펙트럼 갭 현상을 효과적으로 제어할 수 있게 된다.
도 4에 도시된 바와 같이, 에너지가 큰 대역과 작은 대역의 에너지 비율을 조사하여 얻어진 비율 값들 중 최소값을 갖는 부분을 복원 지점으로 정하게 된다.
즉, 도 4를 참조하면, 16kHz 인근 주파수 밴드 5개의 에너지 감소 비율을 조사하여 그 값이 일정 문터값이 이하 되는 지점 까지 조사하여 최소값이 되는 지점을 컷오프 주파수로 결정한다. 에너지 감소비율 조사구간으로 결정된 a 밴드 와 f 밴드 사이에서 각 500Hz 밴드에 해당하는 a 밴드와 b 밴드의 사이, b 밴드와 c 밴드의 사이, c 밴드와 d 밴드의 사이, d 밴드와 e 밴드의 사이, e 밴드와 f 밴드의 사이에서 에너지 비율이 최소값을 갖는 복원지점을 결정하는 것이다. 이러한 유동 적 복원지점 결정방식은 기존 방식이 입력 신호의 특성에 상관없이 컷오프 주파수를 16Khz로 가정하는 것에 비해 복원지점에서의 스펙트럼 갭 현상을 보다 능동적으로 제어할 수 있게 한다.
다음으로, 지수함수 에너지 포락선 계산수단(40)에 의해 포락선을 계산하는 과정을 수행한다.
상술한 과정을 통해 구해진 각 밴드별 평균 에너지의 포락선(energy envelope)을 검출해보면 지수 함수적으로 감소하는 현상을 발견할 수 있다. 스펙트럼 포락선은 원 오디오 신호의 음색과 관련된 부분으로 음질 왜곡을 방지하여 부드러운 음질 재생을 위해서는 필수적이다.
따라서, 상기 컷오프 주파수 계산 과정을 통해 찾은 컷오프 주파수 이후의 밴드 에너지 포락선을 이하 제시되는 수학식의 선형 최소 자승(least square) 접근법을 이용하여 추정하게 된다. 본 발명의 선형 최소 자승 접근법은 기존의 로그 최소 자승 접근법에 비하여 계산 량을 O()에서 O(N)으로 줄일 수 있는 핵심 기법이다.
우선, 에너지 포락선의 근사 함수
Figure 112005048040432-pat00001
의 a, b를 찾기 위해 다음의 수학식 2를 통해 해당 에너지 포락선의 근사 함수를 선형 함수로 변환시킨다.
<수학식 2>
Figure 112005048040432-pat00002
Figure 112005048040432-pat00003
이후, 다음의 수학식 3의 최소 자승 오차(Least square error)를 최소화하는 A와 B를 찾는다.
<수학식 3>
Figure 112005048040432-pat00004
즉, 상기 수학식 3에서
Figure 112005048040432-pat00005
를 풀면 다음의 수학식 4 및 수학식 5에 나타난 지수함수 계수를 찾을 수 있다.
<수학식 4>
Figure 112005048040432-pat00006
<수학식 5>
Figure 112005048040432-pat00007
여기에서,
Figure 112005048040432-pat00008
Figure 112005048040432-pat00009
를 통해 얻을 수 있고,
Figure 112005048040432-pat00010
를 통해
Figure 112005048040432-pat00011
를 찾게 된다.
이렇게 구해진 에너지 함수를 이용하여 컷오프 주파수 밴드로부터 고주파 복원을 원하는 밴드(최대 48번째 밴드(24KHz))까지의 에너지를 추정하고 밴드의 수만 큼 저주파수 대역의 밴드를 복사하여 고주파수 대역을 복원한다.
이때, 복원되는 밴드의 에너지는 위에서 지수함수를 통해 계산된 에너지의 값을 따르게 된다.
다음으로, 피치 하모닉 수단(50)에 의해 적절한 하모닉 성분의 보상을 위해 정현파 모델링을 이용한 하모닉 추정 보상 과정을 수행한다.
일반적으로, 고주파수 대역 성분을 복원할 때 피치 하모닉 성분의 보상을 생각하지 않고 단순히 저주파수 대역 성분에 에너지 엔벨롭 스케일 팩터(scale factor)만을 곱하여 고주파수 대역 성분을 복원해 준다면, 잘못된 피치 하모닉 성분의 추가로 오히려 반향음(reverberation)이 생성될 수 있기 때문에 정확한 하모닉 성분의 보상이 반드시 요구된다.
본 발명에서는 하모닉 성분을 보상하여 고주파수 대역을 복원하기 위해서 피치 하모닉 수단(50)은 상기 입력 전처리 과정에서 2048 샘플을 1 프레임으로 하는 MP3 오디오 신호의 각 프레임에서 정현파 모델링 기법을 이용하여 피치 하모닉 성분들을 검출한다.
이러한 하모닉 성분의 검출을 위하여 주파수 스펙트럼상에서 최대치(local maximum)를 구한 후 각 피크 성분들 간의 주파수 간격을 히스토그램으로 표현하고, 히스토그램의 크기가 가장 큰 주파수를 각 프레임에서의 하모닉 간격으로 선정함으로써 각 피치 하모닉 성분을 검출하게 되는 것이다.
도 5는 최종적으로 고주파 신호의 복원 및 피치 하모닉 보상수단(60)에 의해 실행되는 절차를 설명한다.
먼저, 고주파 정보의 복원을 위해 상기 지수함수 에너지 포락선을 계산하는 지수함수 엔벨롭 계산수단(40)에서 구해진 에너지 엔벨롭(Envelop) 함수를 이용하여 원하는 대역 구간에 저주파 대역의 스펙트럼을 복사하게 된다.
이때, 복원되는 밴드의 에너지는 상기 지수함수를 통해 계산된 에너지 엔벨롭 값을 따르게 된다.
한편, 고주파 복원된 신호는 최종적으로 상기 피치 하모닉 추정 수단(50)에서 구한 하모닉 추정치를 보상하게 되는데, 그 기준으로 만약 추정하고자 하는 대역에 하모닉이 포함되어 있지 않다면 각 주파수 성분들에 동일한 에너지 엔벨롭 스케일 팩터(Scale factor)를 곱해주고, 하모닉이 포함되어 있을 경우는 하모닉을 제외한 성분들의 에너지 합을 전체 추정 에너지의 90%가 되도록 스케일 팩터를 곱해준 후 하모닉 주파수에는 잔여 에너지를 할당하여 주게 된다.
이를 통해, 저주파수 성분의 각 대역별 에너지로부터 지수 함수 포락선(Envelop)을 추정하여 원오디오 신호의 고주파 성분을 추정하여 복원하는 동시에 하모닉 성분의 검출을 통해 고주파 성분 복원시 발생되는 음질왜곡을 방지하여 원오디오 신호와 유사한 피치와 음색을 보상할 수 있게 되는 것이다.
이하, 본 발명이 적용되는 알고리즘의 성능평가를 위한 컴퓨터 실험 결과를 설명한다.
실험을 위한 샘플 오디오 신호를 만들기 위해 우선 오디오 CD들로부터 48kHz의 샘플링 비율을 갖는 20초 길이의 웨이브파일을 50개 추출하였다. 이때 대역 제한된 MP3 오디오 신호를 얻기 위해 20초 길이의 웨이브파일들을 LAME MP3 인코더를 사용하여 128kbps의 전송률을 갖는 MP3파일로 변환한 후 이를 다시 디코드하여 웨이브파일로 변환하였다.
원본 웨이브파일과 MP3 코덱 결과 오디오 신호, 대만의 Liu의 HFR 알고리즘을 적용한 오디오 신호 그리고 본 발명에서 제안한 음질향상 방법을 적용한 오디오 신호의 각 주파수 스펙트럼을 비교 분석하여 얼마나 원오디오 신호의 스펙트럼을 충실히 복원하였는지 평가하였다.
원신호의 스펙트럼과 비교하여 MP3 신호의 스펙트럼은 16KHz를 전후하여 고주파수 대역 성분이 손실된다. 일반적으로 모든 오디오 신호들이 24KHz까지의 모든 고주파수 성분을 가지고 있지는 않고 또한 심리 음향적으로 일반인들이 청취할 수 있는 주파수 범위가 최대 19KHz까지 임으로 본 실험에서는 최대 19KHz까지의 고주파수 대역만을 복원 하였다.
다음 도 6은 원오디오 신호, MP3 코덱 결과 신호, Liu의 HFR 알고리즘으로 고주파수 대역 복원된 오디오 신호 그리고 본 발명에서 제안된 음질향상 방법으로 고주파수 대역 복원된 오디오 신호의 스펙트럼을 비교한 것이다.
여기에서, 실선(
Figure 112005048040432-pat00012
)은 원신호의 스펙트럼, 점선(
Figure 112005048040432-pat00013
)은 MP3 코덱 결과 신호의 스펙트럼, 2점 쇄선(
Figure 112005048040432-pat00014
)은 HFR 알고리즘을 통해 복원된 오디오 신호 그리고, 1점 쇄선(
Figure 112005048040432-pat00015
)은 본 발명의 음질향상 방법으로 복원된 신호의 스펙트럼을 나타낸다.
도 6을 참조하면, 해당 도 6의 실험은 복원하고자 하는 원오디오 신호의 고주파수 성분이 충분히 존재하고 신호 전체적으로 에너지가 골고루 분포되어 있는 오디오 신호들에 대한 실험 결과로서, 128Kbps로 인코딩 된 MP3 오디오 신호는 약 16KHz 대역 제한된 모습을 보여주고 있으며, Liu의 HFR 알고리즘을 사용하여 복원한 신호의 스펙트럼은 17KHz까지 1KHz만을 복원한 모습을 나타내고 있다. 도면에서 보듯이 HFR의 스펙트럼은 컷오프 주파수를 유동적으로 찾아주지 않고 16KHz부터 1KHz를 복원해주어 컷오프 주파수 부분에서 깊은 스펙트럼 갭이 생성되는 현상이 나타나고 있다.
하지만, 본 발명에서는 상술한 바와 같이 이러한 기존 HFR 알고리즘의 문제점을 해결하기 위하여 각 밴드별 에너지 비율을 구하여 컷오프 주파수를 유동적으로 찾아주게 됨으로써 도면에 도시된 바와 같이 컷오프 주파수 부분에서의 스펙트럼 갭 발생을 효과적으로 억제하였다. 여기에서 에너지가 존재하는 대역과 존재하지 않는 대역의 에너지 비율을 조사하여 얻어진 비율의 값들 중 최소값을 갖는 부분을 복원 지점으로 정하였다.
한편, 실제 오디오 음질은 사람의 주관적인 청각 특성에 의존하는 경우가 대부분이다. 따라서 기존의 신호대 잡음비(SNR)나 스펙트럼 비교 등을 통한 원음과 처리된 음의 음질 비교 평가는 사람의 청각 특성을 반영하지 못한 보조적인 평가 수단으로서 바람직한 방법이 아니다.
이에 따라 1997년 사람의 주관적인 청각 기준에 의하여 음질 비교 평가를 할 수 있는 주관적 음질평가 방법(Mean Opinion Score Test)이 ITU-R BS.1116의 표준으로 정해지기도 하였다. 그러나 주관적 음질 평가 방법은 사람마다 서로 다를 수 있는 주관적인 청각 특성에만 의존함으로써 평가 결과에 심각한 불확실성을 가져오 는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 객관적인 알고리즘 기준에 따른 음질 평가 방법에 대한 꾸준한 연구가 진행되어 왔고, PEAQ(Perceptual Evaluation of Audio Quality)라는 객관적 음질 평가 알고리즘이 ITU-R BS.1387의 표준으로 채택되기도 하였다.
이하, 이러한 객관적 음질 평가 방법인 PEAQ에 의한 본 발명의 음질 향상 방법에 의한 음질 비교 실험 데이터를 설명한다.
상기 PEAQ는 사람의 청각 특성을 반영한 심리 음향(Psychoacoustic Model)을 이용한 방법으로 주관적 음질 평가 척도에 맞추어 ODG(Object Difference Grade) 값을 0 ~ -4까지의 숫자로 음질 평가 결과를 산출해내며 0에 가까울수록 원음에 가까운 음질을 그리고 -4에 가까울수록 원음에 비해 왜곡이 심함을 나타낸다.
여기에서 도 7은 원음과 원음이 MP3 코덱으로 처리된 결과 음과의 PEAQ 음질 비교 평가를 수행하는 절차를 설명하고 있다.
도 8은 기존 MP3 코덱 결과 신호와, HFR 알고리즘을 통해 복원된 오디오 신호 그리고 본 발명의 음질향상 방법으로 복원된 신호에 대한 PEAQ 음질 평가 결과인 ODG값을 나타낸 것이다.
이때, 해당 도 8의 결과 비교 도면에서 각 결과 데이터의 위와 아래 바(┯, ┷)는 ODG값의 최대 및 최소 값을 나타내며, 중간의 점(■)은 평균값을 나타낸다.
그리고, 해당 음질 평가 결과에 대한 기존 MP3 코덱 결과 신호와, HFR 알고리즘을 통해 복원된 오디오 신호 그리고 본 발명의 음질향상 방법으로 복원된 신호의 ODG값을 다음의 표 1에서 직접적인 수치로서 비교하고 있다.
<표 1>
128 Encode 적용 HFR 적용 본 발명의 음질향상 방법 적용
최대(Max) -0.8853 -0.7609 -0.6907
최소(Min) -1.4247 -1.1826 -1.0368
평균(Mean) -0.9871 -0.9308 -0.7876
이와 같은 실험결과 본 발명이 적용된 결과 신호의 ODG 평균과 최대 및 최소 값이 Liu의 HFR의 결과보다 높게 나타났으며, 특히 ODG 평균 값이 0.2~0.3정도 향상되어 음질이 향상되었음을 보여준다.
따라서, MP3 오디오 코덱으로 디코드된 오디오 신호의 고주파수 대역 정보를 효과적으로 추정 및 복원하는 방식을 통해 기존 선행 기술의 문제점인 음질 저하와 연산 복잡도를 향상시킬 수 있는 새로운 Blind 방식인 본 발명의 MP3 오디오 음질 향상 방법은 스펙트럼 비교 분석 결과, 그 고주파 추정 및 복원 능력이 기존 연구에 비해 컷오프 주파수 부분에서의 스펙트럼 갭 생성 억제, 피치 하모닉 보상 등 우수한 성능을 나타내었고, PEAQ를 통한 객관적 음질 평가 결과도 기존의 HFR 방법과 비교하여 약 0.2 ~ 0.4 정도의 ODG 결과 향상을 가져와 결과음질도 우수함을 확인할 수 있다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.
즉, 상기 실시예에 있어서는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상에 대한 실시예의 일예로 MP3 시스템에 대해 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며 휴대폰 등의 휴대 기기용 오디오의 음질 향상에도 실현할 수 있음은 물론이다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템 및 그 향상 방법에 의하면, MP3 오디오 신호를 FFT연산을 거쳐 32개의 등간격 대역으로 분할한 후 저주파수 성분의 각 대역별 에너지로부터 최소 자승 접근법으로 지수 함수 포락선을 추정하고 원오디오 신호의 고주파 성분을 추정하여 복원함으로써 MP3 인코더에서의 부가정보 추출 없이도 디코더에서 효과적으로 원오디오 신호의 고주파수 대역 정보를 추정 및 복원하여 시스템 연산량을 낮추면서도 MP3 오디오 음악의 음질을 향상시키는 동시에, 고주파 성분의 복원시 음질 왜곡을 방지하기 위해 정현파 모델링을 이용한 피치 하모닉 성분의 검출을 통해 원오디오 신호와 유사한 피치와 음색을 보상할 수 있게 되는 효과가 얻어진다.

Claims (8)

  1. 멀티미디어용 휴대기기에서 디코드된 오디오의 음질을 향상시키는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템에 있어서,
    디코드된 오디오 신호에 대하여 소정 갯수의 샘플을 1 프레임으로 하는 해닝 윈도우를 인접한 프레임과 소정 간격씩 중복 시켜가면서 FFT 연산으로 주파수 스펙트럼을 산출하는 FFT 수단,
    상기 오디오 신호를 소정 갯수의 밴드로 주파수대역을 분할하고, 디코딩시 대역제한된 밴드까지의 밴드별 평균 에너지를 산출하는 대역 분할 및 에너지 계산수단,
    입력 신호 에너지 비율을 이용하여 컷오프 주파수를 계산하는 컷오프 주파수 계산수단,
    상기 컷오프 주파수 이후의 밴드 에너지 포락선을 선형 최소 자승 접근법을 이용한 지수함수로 추출하는 지수함수 에너지 포락선 계산수단,
    상기 추출된 에너지 포락선을 원신호에 복사하여 원신호의 고주파 대역을 복원하는 고주파 신호의 복원 및 피치 하모닉 보상수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 디코드된 오디오 신호에 대한 각 프레임에서 피치 하모닉 성분들을 검 출하고, 고주파 복원된 신호의 각 대역에 하모닉 검출 여부에 따라 소정 스케일 팩터를 곱해주어 피치 하모닉 추정치를 보상하는 피치 하모닉 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 FFT 수단은 오디오 신호에 대한 FFT 변환시 프레임당 샘플의 갯수를 2048 개로, 프레임당 중복 간격은 50% 로 실행하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 시스템.
  4. (a) 디코드된 MP3 오디오 신호에 대하여 소정 갯수의 샘플을 1 프레임으로 하는 해닝 윈도우를 인접한 프레임과 소정 간격씩 중복 시켜가면서 FFT 연산으로 주파수 스펙트럼을 산출하는 입력 전처리 단계,
    (b) 상기 MP3 오디오 신호를 소정 갯수의 밴드로 주파수대역을 분할하고, 디코딩시 대역제한된 밴드까지의 밴드별 평균 에너지를 산출하는 단계,
    (c) 상기 밴드별 평균 에너지 값을 조사하여 에너지가 큰 대역과 작은 대역의 에너지의 비율값들 중 최소값을 갖는 주파수 지점을 유동적으로 산출해 복원지점으로 결정하는 단계,
    (d) 상기 결정된 복원지점 밴드로부터 고주파 복원을 원하는 밴드까지의 추정 밴드 에너지 포락선을 선형 최소 자승 접근법을 이용한 지수함수를 통해 추출하는 단계 및
    (e) 상기 추출된 고주파 밴드의 에너지 포락선을 원신호에 복사하여 원신호의 고주파 대역을 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    (f) 상기 디코드된 MP3 오디오 신호에 대한 각 프레임에서 피치 하모닉 성분들을 검출하고, 고주파 복원된 신호의 각 대역에 하모닉 검출 여부에 따라 소정 스케일 팩터를 곱해주어 피치 하모닉 추정치를 보상하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법.
  6. 제 4항 또는 제 5항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서,
    MP3 오디오 신호에 대한 FFT 변환시 프레임당 샘플의 갯수는 2048 개이며, 프레임당 중복 간격은 50% 인 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 제 (f) 단계에서,
    고주파 복원된 신호의 각 대역에 대한 피치 하모닉 추정치 보상시, 추정하고자 하는 대역에 하모닉이 포함되어 있지 않은 경우에는 각 주파수 성분들에 동일한 에너지 엔벨롭 스케일 팩터를 곱해주고, 추정하고자 하는 대역에 하모닉이 포함되어 있는 경우에는 하모닉을 제외한 성분들의 에너지 합을 전체 추정 에너지의 90%가 되도록 스케일 팩터를 곱해준 후 하모닉 주파수에는 잔여 에너지를 할당하게 되는 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법.
  8. 제 5항 또는 제 7항에 있어서,
    각 프레임에서의 하모닉 검출 여부 선정시, 주파수 스펙트럼상에서 최대치를 구하고 각 피크 성분들간의 주파수 간격을 히스토그램으로 표현한 후 히스토그램의 크기가 가장 큰 주파수를 각 프레임에서의 하모닉 간격으로 선정하는 것을 특징으로 하는 멀티미디어용 휴대기기 오디오의 음질 향상 방법.
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