KR100956877B1 - 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법 및장치 - Google Patents

스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법 및장치 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 양자화기는 입력값의 평활화된 값(예컨대, 선형 스펙트럼 주파수들의 벡터)을 양자화하여 대응하는 출력값을 생성하도록 구성되며, 상기 평활화된 값은 이전 출력값의 양자화 에러 및 스케일 인자에 기초한다.

Description

스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR VECTOR QUANTIZING OF A SPECTRAL ENVELOPE REPRESENTATION}
본 출원은 "광대역 음성의 고주파수 대역 코딩"이라는 명칭으로 2005년 4월 1일에 출원된 미국 가출원번호 60/667,901의 우선권을 주장한다. 또한, 본 출원은 "고대역 음성 코더에서 파라미터 코딩"이라는 명칭으로 2005년 4월 22일 출원한 미국 가출원번호 60/673,965의 우선권을 주장한다.
본 발명은 신호 처리에 관한 것이다.
음성 인코더(speech encoder)는 선형 스펙트럼 주파수들(LSF)의 벡터 또는 유사한 표현의 형식으로 디코더에 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프의 특징을 전송한다. 효율적인 전송을 위하여, 이들 LSF는 양자화된다.
일 실시예에 따른 양자화기는 입력값의 평활화된 값(smoothed value)(선형 스펙트럼 주파수들 또는 이의 일부분의 벡터와 같은)을 양자화하여 대응하는 출력값을 생성하도록 구성되며, 여기서 평활화된 값은 이전 출력값의 양자화 에러 및 스케일 인자에 기초한다.
도 1a는 일 실시예에 따른 음성 인코더(E100)의 블록도를 도시한다.
도 1b는 음성 디코더(E200)의 블록도를 도시한다.
도 2는 스케일러 양자화기에 의하여 전형적으로 수행되는 1차원 매핑의 예를 도시한다.
도 3은 벡터 양자화기에 의하여 수행되는 다차원 매핑의 단순한 일례를 도시한다.
도 4a는 1차원 신호의 일례를 도시하며, 도 4b는 양자화후 1차원 신호의 버전의 예를 도시한다.
도 4c는 도 6에서 도시된 양자화기(230b)에 의하여 양자화된 도 4a의 신호의 예를 도시한다.
도 4d는 도 5에 도시된 양자화기(230a)에 의하여 양자화된 도 4a의 신호의 예를 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따른 양자화기(230)의 구현예(230a)에 관한 블록도를 도시한다.
도 6은 일 실시예에 따른 양자화기(230)의 구현예(230b)에 관한 블록도를 도시한다.
도 7a는 음성 신호에 대하여 주파수에 대한 로그 진폭의 그래프에 관한 예를 도시한다.
도 7b는 기본 선형 예측 코딩 시스템의 블록도를 도시한다.
도 8은 도 10a에 도시된 협대역 인코더(A120)의 구현예(A122)에 관한 블록도를 도시한다.
도 9는 도 11a에 도시된 협대역 디코더(B110)의 구현예(B112)에 관한 블록도를 도시한다.
도 10a는 광대역 음성 인코더(A100)의 블록도를 도시한다.
도 10b는 광대역 음성 인코더(A100)의 구현예(A102)에 관한 블록도를 도시한다.
도 11a는 광대역 음성 인코더(A100)에 대응하는 광대역 음성 디코더(B100)의 블록도를 도시한다.
도 11b는 광대역 음성 인코더(A102)에 대응하는 광대역 음성 디코더(B102)의 예를 도시한다.
양자화 에러 때문에, 디코더에서 재구성된 스펙트럼 엔벨로프는 과도한 변동들을 가질 수 있다. 이들 변동들은 디코딩된 신호에서 부적절한 와블리(warbly) 품질을 유발할 수 있다. 실시예들은 스펙트럼 엔벨로프 파라미터들의 시간적 잡음 성형 양자화(temporal noise shaping quantization)를 사용하여 고품질 광대역 음성을 수행하도록 구성된 시스템들, 방법들 및 장치들을 포함한다. 특징들(feature)은 고대역 LSF들과 같은 계수 표현들의 고정 또는 적응 평활화를 포함한다. 여기에 기술된 특정 애플리케이션은 협대역 신호와 고대역 신호를 결합하는 광대역 음성 코더를 포함한다.
본 명세서에서 명백하게 제한되지 않은 한, 용어 "계산하는 것"은 값들의 리스트로부터 컴퓨팅 하는 것, 생성하는 것 그리고 선택하는 것과 같은 일반적인 의미들중 일부를 표시하기 위하여 여기에서 사용된다. 용어 "포함한다"가 상세한 설명 및 청구범위에서 사용되는 경우에, 이 용어는 다른 엘리먼트들 또는 동작들을 배제하지 않는다. 용어 "A가 B에 기초한다"는 (i) "A가 B와 동일하다" 및 (ii) "A가 적어도 B에 기초한다"를 포함하는 일반적인 의미들중 일부를 표시하기 위하여 사용된다. 용어 "인터넷 프로토콜"은 IETF(Internet Engineering Task Force) RFC(Request for Comments) 791에 개시된 버전 4 및 버전 6과 같은 다음 버전들을 포함한다.
음성 인코더는 필터를 기술하는 파라미터들의 세트로서 입력 음성 신호를 인코딩하는 소스-필터 모델에 따라 구현될 수 있다. 예컨대, 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프는 성도(vocal tract)의 공명(resonance)들을 나타내고 포먼트(formant)로 지칭되는 다수의 피크들에 의하여 특징지워진다. 도 7a는 스펙트럼 엔벨로프의 일례를 도시한다. 대부분의 음성 코더들은 필터 계수들과 같은 파라미터들의 세트로서 적어도 개략(coarse) 스펙트럼 구조를 인코딩한다.
도 1a는 일 실시예에 따른 음성 인코더(E100)의 블록도를 도시한다. 이러한 예에서 기술된 바와같이, 분석 모듈은 선형 예측(LP) 계수들(예컨대, 모든-폴 필터(all-pole filter) 1/A(z)의 계수들)의 세트로서 음성 신호(S1)의 스펙트럼 엔벨로프를 인코딩하는 선형 예측 코딩(LPC) 분석 모듈(210)로서 구현될 수 있다. 분석 모듈은 전형적으로 일련의 비중첩 프레임들로서 입력 신호를 처리하며, 계수들의 새로운 세트는 각각의 프레임과 관련하여 계산된다. 프레임 기간은 일반적으로 신호가 국부적으로 정지된 것으로 예측될 수 있는 기간이며, 하나의 공통적인 예는 20 밀리초(8kHz의 샘플링율에서 160개의 샘플들과 동일한)이다. 저대역 LPC 분석 모듈(예컨대 LPC 분석 모듈(210)로서 도 8에 도시된)의 일례는 협대역 신호(S20)의 각각의 20-밀리초 프레임의 포먼트 구조(formant structure)를 특징지우기 위하여 10개의 LP 필터 계수들의 세트를 계산하도록 구성되며, 고대역 LPC 분석 모듈(예컨대 고대역 인코더(A200)로서 도 10a에 도시된)의 일례는 고대역 신호(S30)의 각각의 20-밀리초 프레임의 포먼트 구조를 특징지우기 위하여 6개(선택적으로, 8개)의 LP 필터 계수들을 계산하도록 구성된다. 일련의 중첩 프레임들로서 입력 신호를 처리하기 위하여 분석 모듈을 실행하는 것이 또한 가능하다.
분석 모듈은 각각의 프레임의 샘플들을 직접 분석하도록 구성될 수 있거나 또는 샘플들은 먼저 윈도윙 함수(windowing function)(예컨대, 해밍 윈도우)에 따라 우선 가중될 수 있다. 분석은 30-msec 윈도우와 같이 프레임보다 큰 윈도우 전반에 걸쳐 수행될 수 있다. 이러한 윈도우는 대칭적이거나(예컨대, 20-msec 프레임 직전 및 직후에서 5-msec를 포함하도록 5-20-5) 또는 비대칭적일 수 있다(예컨대 선행 프레임의 마지막 10msec를 포함하도록 10-20). LPC 분석 모듈은 전형적으로 Levinson-Durbin 궤환법(recursion) 또는 Leroux-Gueguen 알고리즘을 사용하여 LP 필터 계수들을 계산하도록 구성된다. 다른 구현예에 있어서, 분석 모듈은 LP 필터 계수들 대신에 각각의 프레임에 대한 켑스트럼(cepstral) 계수들의 세트를 계산하도록 구성될 수 있다.
음성 인코더의 출력 비트율은 필터 파라미터들을 양자화함으로써 재생 품질에 대하여 비교적 적은 영향을 미치면서 현저하게 감소될 수 있다. 선형 예측 필터 계수들은 효율적으로 양자화하기가 곤란하며, 보통 양자화 및/또는 엔트로피 인코딩을 위하여 라인 스펙트럼 쌍(LSP: Line Spectral Pair)들 또는 라인 스펙트럼 주파수들(SLF)과 같은 다른 표현으로 음성 인코더에 의하여 매핑된다. 도 1a에 도시된 음성 인코더(E100)는 LP 필터 계수들의 세트를 LSF들(S3)의 대응 벡터로 변환하도록 구성된 LP 필터 계수 대 LSF 변환부(220)를 포함한다. LP 필터 계수들의 다른 일대일 표현들은 파코(parcor) 계수들, 즉 로그-영역-비 값들, 이미턴스 스펙트럼 쌍들(ISP:immittance spectral pair), 및 이미턴스 스펙트럼 주파수들(ISF)을 포함하며, 이들은 GSM(Global System for Mobile Communications) AMR-WB(Adaptive Multirate-Wideband) 코덱에서 사용된다. 전형적으로, LP 필터 계수들의 세트 및 LSF들의 대응 세트간의 변환은 가역적(reversible)이나, 실시예들은 또한 변환이 에러없이 가역적이지 않은 음성 인코더의 구현들을 포함한다.
음성 인코더는 전형적으로 협대역 LSF들의 세트들(또는 다른 계수 표현)을 양자화하고 이러한 양자화의 결과를 필터 파라미터들로서 출력하도록 구성된 양자화기를 포함한다. 양자화는 전형적으로 테이블 또는 코드북에서 대응 벡터 엔트리에 대한 인덱스로서 입력 벡터를 인코딩하는 벡터 양자화기를 사용하여 수행된다. 이러한 양자화기는 또한 분류된 벡터 양자화를 수행하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 이러한 양자화기는 동일한 프레임내에서(예컨대, 저대역 채널 및/또는 고대역 채널에서) 미리 코딩된 정보에 기초하여 코드북들의 세트중 하나를 선택하도록 구성될 수 있다. 이러한 기술은 전형적으로 코드북을 추가로 저장해야 하나 코딩의 효율성을 향상시킨다.
도 1b는 양자화된 LSF들(S3)을 역양자화하도록 구성된 역양자화기(310) 및 역양자화된 LSF 벡터를 LP 필터 계수들의 세트로 변환하도록 구성된 LSF 대 LP 필터 계수 변환부(320)를 포함하는 대응하는 음성 디코더(E200)의 블록도를 도시한다. LP 필터 계수들에 따라 구성된 합성 필터(330)는 입력 음성 신호의 합성된 재생 신호, 즉 디코딩된 음성 신호(S5)를 생성하기 위하여 여기 신호(excitation signal)에 의하여 구동된다. 여기 신호는 랜덤 잡음 신호 및/또는 인코더에 의하여 전송된 나머지 신호의 양자화된 표현에 기초할 수 있다. 광대역 음성 인코더(A100) 및 디코더(B100)(예컨대, 도면 10a,b 및 11a, b와 관련하여 여기에서 기술된)와 같은 임의의 다중대역 코더들에서, 하나의 대역에 대한 여기 신호는 다른 대역에 대한 여기 신호로부터 유도된다.
LSF들의 양자화는 보통 한 프레임과 다음 프레임이 서로 관련되지 않은 랜덤 에러를 유발한다. 이러한 에러는 양자화된 LSF들이 양자화되지 않은 LSF들보다 덜 평활화되도록 할 수 있으며, 디코딩된 신호의 지각적 품질(perceptual quality)을 감소시킬 수 있다. LSF 벡터들의 독립적 양자화는 일반적으로 비양자화된 LSF 벡터들과 비교하여 프레임마다 스펙트럼 변동량을 증가시키며, 이들 스펙트럼 변동들은 디코딩된 신호가 부자연스러운 소리를 발생시키도록 할 수 있다.
하나의 복잡한 솔루션은 역양자화된 LSF 파라미터의 평활화가 디코더에서 수행되는, Knagenhjelm and Kleijn, "Spectral Dynamics is More Important than Spectral Distortion", 1995 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP-95), vol.1, pp. 732-735, 9-12, May 1995" 에 의하여 제안되었다. 이는 스펙트럼 변동을 감소시키나 추가적 지연을 유발한다. 본 애플리케이션은 스펙트럼 변동들이 추가 지연없이 감소될 수 있도록 인코더측에서 시간적 잡음 성형을 사용하는 방법들을 기술한다.
양자화기는 전형적으로 개별 출력값들의 세트중 하나의 개별 출력값에 입력값을 매핑시키도록 구성된다. 제한된 수의 출력값들은 입력값들의 범위가 단일 출력값에 매핑되도록 이용가능하다. 양자화는 대응하는 출력값을 표시하는 인덱스가 원래의 입력값보다 적은 비트로 전송될 수 있기 때문에 코딩 효율성을 증가시킨다. 도 2는 스케일러 양자화기에 의하여 전형적으로 수행되는 1차원 매핑의 예를 도시한다.
양자화기는 벡터 양자화기일 수 있으며, LSF들은 전형적으로 벡터 양자화기를 사용하여 양자화된다. 도 3은 벡터 양자화기에 의하여 수행되는 다차원 매핑의 하나의 단순한 예를 도시한다. 이러한 예에서, 입력 공간은 다수의 보로노이(Voronoi) 영역들로 분할된다(예컨대 근접-이웃-기준(nearest-neighbor criterion)에 따라). 양자화는 여기에서 한점으로서 도시된 대응하는 보로노이(Voronoi) 영역(전형적으로, 센트로이드(centroid))을 나타내는 값에 각각의 입력값을 매핑시킨다. 이러한 예에서, 입력 공간은 임의의 입력값이 단지 6개의 다른 상태들을 가진 인덱스에 의하여 표현될 수 있도록 6개의 영역들로 분할된다.
만일 입력 신호가 매우 평활하면, 양자화된 출력이 양자화의 출력 공간의 값들사이의 최소 스텝에 따라 훨씬 덜 평활화되는 것이 종종 발생한다. 도 4a는 하나의 양자화 레벨(단지 이러한 하나의 레벨만이 여기에서 도시됨)내에서만 변화하는 평활화 1차원 신호의 일례를 도시하며, 도 4b는 양자화후 상기 신호의 예를 도시한다. 비록 도 4a에서의 입력이 단지 작은 범위에 걸쳐 변화할지라도, 도 4b의 결과적인 출력은 더 급격한 전이들(transition)을 포함하며 훨씬 덜 평활하다. 이러한 현상은 가청 인공물(audible artifact)들을 유발할 수 있으며, LSF들(또는 양자화될 스펙트럼 엔벨로프의 다른 표현들)에 대한 이러한 현상을 감소시키는 것이 바람직할 수 있다. 예컨대, LSF 양자화 성능은 시간적 잡음 성형을 통합시킴으로서 개선될 수 있다.
일 실시예에 따른 방법에서, 스펙트럼 엔벨로프 파라미터들의 벡터는 인코더에서 음성의 모든 프레임(또는 다른 블록)에 대하여 한번 추정된다. 파라미터 벡터는 디코더에 효율적으로 전송하기 위하여 양자화된다. 양자화후에, 양자화 에러(양자화된 및 양자화되지 않은 파라미터 벡터간의 차(difference)로서 정의됨)가 저장된다. 프레임 N-1의 양자화 에러는 프레임 N의 파라미터 벡터를 양자화하기전에 스케일 인자만큼 감소되고 프레임 N의 파라미터 벡터에 가산된다. 현재 및 이전에 추정된 스펙트럼 엔벨로프들간의 차(difference)가 비교적 클때 스케일 인자의 값이 보다 작게되는 것이 바람직하다.
일 실시예에 따른 방법에서, LSF 양자화 에러 벡터는 각각의 프레임에 대하여 계산되며, 1.0보다 작은 값을 가진 스케일 인자 b에 의하여 곱해진다. 양자화전에, 이전 프레임에 대한 스케일링된 양자화 에러는 LSF 벡터(입력값(V10))에 가산된다. 이러한 방법의 양자화 동작은 다음과 같은 수식으로 기술될 수 있다.
Figure 112007078668994-pct00001
여기서, s(n)은 프레임 n에 속하는 평활화된 LSF 벡터이며, y(n)은 프레임 n에 속하는 양자화된 LSF 벡터이며,
Figure 112009082035135-pct00002
는 가장 인접한 이웃 양자화 연산이며, b는 스케일 인자이다.
일 실시예에 따른 양자화기(230)는 입력값(V10)(예컨대, LSF 벡터)의 평활화된 값(V20)의 양자화된 출력값(V30)을 생성하도록 구성되며, 여기서 평활화된 값(V20)은 스케일 인자 (V40) 및 이전 출력값(V30)의 양자화 에러에 기초한다. 이러한 양자화기는 추가 지연없이 스펙트럼 변형들을 감소시키기 위하여 적용될 수 있다. 도 5는 이러한 구현에 특정할 수 있는 값들이 인덱스 a에 의하여 표시되는 양자화기(230)의 일 구현예(230a)에 관한 블록도를 도시한다. 이러한 예에서, 양자화 에러는 역양자화기(Q20)에 의하여 역양자화되는 현재의 출력값(V30a)으로부터 현재의 입력값(V10)을 감산하기 위하여 가산기(A10)를 사용하여 계산된다. 에러는 지연 엘리먼트(DE10)에 저장된다. 평활화된 값(V20a)은 예컨대 스케일 인자(V40)에 의하여 스케일링된(예컨대, 곱셈기(M10)에서 곱해진) 이전 프레임의 양자화 에러 및 현재 입력값(V10)의 합이다. 양자화기(230a)는 또한 스케일 인자(V40)가 지연 엘리먼트(DE10)에 양자화 에러를 저장하기전에 제공되도록 구현될 수 있다.
도 4d는 도 4a의 입력 신호에 응답하여 양자화기(230a)에 의하여 생성된 출력값들(V30a)의 (역양자화된) 시퀀스의 예를 도시한다. 이러한 예에서, 스케일 인자(V40)의 값은 0.5로 고정된다. 도 4d의 신호가 도 4a의 변동하는 신호보다 더 평활하다는 것을 알 수 있다.
귀납적 함수(recursive function)를 사용하여 피드백량을 계산하는 것이 바람직할 수 있다. 예컨대, 양자화 에러는 현재의 평활화된 값보다 오히려 현재의 입력값에 대하여 계산될 수 있다. 이러한 방법은 다음과 같은 수식에 의하여 기술될 수 있다.
Figure 112007078668994-pct00003
여기서, x(n)는 프레임 n에 속하는 입력 LSF 벡터이다.
도 6은 이러한 구현에 특정할 수 있는 값들이 인덱스 b에 의하여 표시되는 양자화기(230)의 구현예(230b)에 관한 블록도이다. 이러한 예에서, 양자화 에러는 역양자화기(Q20)에 의하여 역양자화된 현재의 출력값(V30b)으로부터 평활화된 값(V20b)의 현재값을 감산하기 위하여 가산기(A10)를 사용하여 계산된다. 에러는 지연 엘리먼트(DE10)에 저장된다. 평활화된 값(V20b)은 스케일 인자(V40)에 의하여 스케일링된(예컨대, 곱셈기(M10)에서 곱해진) 이전 프레임의 양자화 에러 및 현재의 입력값(V10)의 합이다. 양자화기(230b)는 또한 스케일 인자(V40)가 지연 엘리먼트(DE10)에 양자화 에러를 저장하기전에 제공되도록 구현될 수 있다. 또한, 구현예(230b)와 대조적으로 구현예(230a)에서 스케일 인자(V40)의 다른 값들을 사용하는 것이 가능하다.
도 4c는 도 4a의 입력신호에 응답하여 양자화기(230b)에 의하여 생성된 출력값들(V30b)의 (역양자화된) 시퀀스의 예를 도시한다. 이러한 예에서, 스케일 인자(V40)의 값은 0.5로 고정된다. 도 4c의 신호가 도 4a의 변동하는 신호보다 더 평활한 것을 알 수 있다.
여기에 기술된 실시예들이 도 5 또는 도 6에 도시된 배열에 따라 기존 양자화기(Q10)를 대체 또는 보강함으로써 구현될 수 있다는 것에 유의해야 한다. 예컨대, 양자화기(Q10)는 예측 벡터 양자화기(predictive vector quantizer), 다단계 양자화기(multi-stage quantizer), 분할 벡터 양자화기(split vector quantizer)로서 또는 LSF 양자화를 위한 임의의 다른 방식에 따라 구현될 수 있다.
일례에서, 스케일 인자의 값은 0 내지 1사이의 원하는 값으로 고정된다. 대안적으로, 스케일 인자의 값을 동적으로 조절하는 것이 바람직할 수 있다. 예컨대, 양자화되지 않은 LSF 벡터들에 이미 존재하는 변동 정도에 따라 스케일 인자의 값을 조절하는 것이 바람직하다. 현재 및 이전 LSF 벡터들간의 차(difference)가 클때, 스케일 인자는 거의 0에 가까우며 거의 잡음 성형 결과치들을 야기하지 않는다. 현재의 LSF 벡터가 이전 LSF 벡터와 약간 다를때, 스케일 인자는 거의 1.0이다. 이러한 방식에서, 시간에 따른 스펙트럼 엔벨로프의 전이들은 음성 신호가 변화할때 스펙트럼 왜곡을 최소화하도록 유지될 수 있는 반면에, 스펙트럼 변동들은 음성 신호가 프레임 마다 비교적 일정할때 감소될 수 있다.
스케일 인자의 값은 연속 LSF들간의 거리에 비례하게 만들어질 수 있으며, 벡터들간의 다양한 거리들중 일부는 LSF들간의 변화를 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 유클리드 노름(Euclidean Norm)은 전형적으로 사용되나, 사용될 수 있는 다른 것들은 맨하튼 거리(Manhattan distance)(1-노름), 체비세프 거리(Chebyshev distance)(무한 노름), 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance), 해밍 거리(Hamming distance)를 포함한다.
연속 LSF 벡터들간의 변화를 결정하기 위하여 가중 거리 측정방법을 사용하는 것이 바람직할 수 있다. 예컨대, 거리 d는 다음과 같은 수식에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112007078668994-pct00004
여기서,
Figure 112009082035135-pct00005
은 현재의 LSF 벡터를 표시하며,
Figure 112009082035135-pct00006
는 이전 LSF 벡터를 표시하며, P는 각각의 LSF 벡터에서 엘리먼트들의 수를 표시하며, 인덱스 i는 LSF 벡터 엘리먼트를 표시하며, c는 가중 인자들의 벡터를 표시한다. c의 값은 더 지각적으로 중요한 저주파수 성분들을 강조하도록 선택될 수 있다. 일례로, ci 는 1 내지 8의 i에 대하여 값 1.0을 가지며, i=9에 대하여 0.8을 가지며, i=10에 대하여 0.4를 가진다.
다른 예에서, 연속 LSF 벡터들간의 거리 d는 이하의 수식에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112007078668994-pct00007
여기서,
Figure 112009082035135-pct00008
는 가변 가중 인자들의 벡터를 표시한다. 이러한 일례에서,
Figure 112009082035135-pct00009
는 값
Figure 112009082035135-pct00010
를 가지며, 여기서 P는 대응 주파수 f에서 계산된 LPC 전력 스펙트럼을 표시하며, r은 예컨대 0.15 또는 0.3의 전형적인 값을 가진 상수이다. 다른 예에서,
Figure 112009082035135-pct00011
의 값들은 ITU-T G.729 표준에서 사용된 대응 가중 함수에 따라 선택된다.
Figure 112007078668994-pct00012
0 및 0.5에 각각 근사한 경계값들은 각각
Figure 112009082035135-pct00013
의 가장 낮은 및 가장 높은 엘리먼트들에 대하여
Figure 112009082035135-pct00014
및
Figure 112009082035135-pct00015
대신에 선택된다. 이러한 경우에,
Figure 112009082035135-pct00016
는 앞서 표시된 값들을 가질 수 있다. 다른 예에서,
Figure 112009082035135-pct00017
는 값 1.2를 가진
Figure 112009082035135-pct00018
및
Figure 112009082035135-pct00019
를 제외하고 값 1.0을 가진다.
프레임 단위 기반(frame-by-frame basis)에 있어서 여기에 기술된 시간적 잡음 성형 방법이 양자화 에러를 증가시킬 수 있다는 것이 도 4a-d로부터 인식될 수 있다. 그러나, 비록 양자화 동작의 절대 제곱 에러가 증가할지라도, 양자화 에러가 스펙트럼의 다른 부분으로 이동될 수 있다는 잠재적인 장점이 존재한다. 예컨대, 양자화 에러는 저주파수로 이동되어 더 평활화될 수 있다. 입력 신호가 평활화될때, 입력신호 및 평활화된 양자화 에러의 합으로서 더 평활한 출력 신호가 획득될 수 있다.
도 7b는 협대역 신호(S20)의 스펙트럼 엔벨로프의 코딩에 적용되는 기본적인 소스-필터 구조의 예를 도시한다. 분석 모듈(710)은 일정 기간(전형적으로 20msec)에 걸쳐 음성 사운드에 대응하는 필터를 특징지우는 파라미터들의 세트를 계산한다. 필터 파라미터들에 따라 구성된 화이트닝 필터(whitening filter)(760)(또는 분석 또는 예측 에러 필터라 칭함)는 신호를 스펙트럼적으로 평탄화하기 위하여 스펙트럼 엔벨로프를 제거한다. 결과적인 화이트닝된 신호(잔여 신호로 지칭됨)는 적은 에너지를 가져서 적은 변형을 가지며, 원래의 음성 신호보다 더 용이하게 인코딩될 수 있다. 잔여 신호들의 코딩으로부터 발생하는 에러들은 스펙트럼 전반에 걸쳐 더 균일하게 확산될 수 있다. 필터 파라미터들 및 잔여 신호들은 채널을 통해 효율적으로 전송하기 위하여 전형적으로 양자화된다. 디코더에서, 필터 파라미터들에 따라 구성된 합성 필터는 원래의 음성 사운드의 합성 버전을 생성하기 위하여 잔여 신호에 기초하여 신호에 의하여 여기(excite)된다. 합성 필터는 전형적으로 화이트닝 필터의 전달 함수의 역(inverse)인 전달함수를 가지도록 구성된다. 도 8은 도 10a에 도시된 협대역 인코더(A120)의 기본 구현예(A122)에 관한 블록도를 도시한다.
도 8에서 알 수 있는 바와같이, 협대역 인코더(A122)는 또한 필터 계수들의 세트에 따라 구성되는 화이트닝 필터(260)(또한 분석 또는 예측 에러 필터로 지칭됨)에 협대역 신호(S20)를 통과시킴으로써 잔여 신호를 생성한다. 이러한 특정 예에서, 화이트닝 필터(260)는 비록 IIR 구현들이 사용될 수 있을지라도 FIR 필터로서 구현된다. 이러한 잔여 신호는 전형적으로 협대역 필터 파라미터들(S40)로 표현되지 않는, 피치(pitch)에 관한 장기간(long-term) 구조와 같은 음성 프레임의 지각적으로 중요한 정보를 포함할 수 있다. 양자화기(270)는 인코딩된 협대역 여기 신호(S50)로서 출력하기 위한 잔여 신호의 양자화된 표현을 계산하도록 구성된다. 이러한 양자화기는 전형적으로 테이블 또는 코드북의 대응하는 벡터 엔트리에 대한 인덱스로서 입력 벡터를 인코딩하는 벡터 양자화기를 포함한다. 대안적으로, 이러한 양자화기는 희소(sparse) 코드북 방법의 경우에서 처럼 저장매체로부터 검색되는 것보다 오히려 벡터가 디코더에서 동적으로 생성될 수 있는 하나 이상의 파라미터들을 전송하도록 구성될 수 있다. 이러한 방법은 대수적 CELP(코드북 여기 선형 예측)와 같은 코딩 방식들 및 3GPP2(3세대 파트너십2) EVRC(강화된 가변율 코덱들)과 같은 코덱들에서 사용된다.
협대역 인코더(A120)가 대응하는 협대역 디코더에서 이용가능한 동일한 필터 파라미터 값들에 따라 인코딩된 협대역 여기 신호를 생성하는 것이 바람직하다. 이러한 방식에서, 결과적인 인코딩된 협대역 여기 신호는 양자화 에러와 같은 파라미터값들의 비이상성(nonideality)들을 어느 정도 미리 고려할 수 있다. 따라서, 디코더에서 이용가능한 동일한 계수값들을 사용하여 화이트닝 필터를 구성하는 것이 바람직하다. 도 8에 도시된 인코더(A122)의 기본적인 예에서, 역양자화기(240)는 협대역 필터 파라미터들(S40)을 역양자화하며, LSF 대 LP 필터 계수 변환부(250)는 LP 필터 계수들의 대응 세트에 결과적인 값들을 다시 매핑하며, 이러한 계수들의 세트는 양자화기(270)에 의하여 양자화된 잔여 신호를 생성하기 위하여 화이트닝 필터(260)를 구성하기 위하여 사용된다.
협대역 인코더(A120)의 일부 구현들은 잔여 신호와 최상으로 매칭되는 코드북 벡터들의 세트중 하나의 코드북 벡터를 식별함으로써 인코딩된 협대역 여기 신호(S50)를 계산하도록 구성된다. 그러나, 협대역 인코더(A120)가 잔여 신호를 실제로 생성하지 않고 잔여 신호의 양자화된 표현을 계산하도록 구현될 수 있다는 것에 유의해야 한다. 예컨대, 협대역 인코더(A120)는 다수의 코드북 벡터들을 사용하여 대응하는 합성 신호들을 생성하고(예컨대, 필터 파라미터들의 현재 세트에 따라), 지각적으로 가중된 영역의 원래의 협대역 신호(S20)와 최상으로 매칭되는 생성된 신호와 연관된 코드북 벡터를 선택하도록 구성될 수 있다.
도 9는 협대역 디코더(B110)의 구현예(B112)에 관한 블록도를 도시한다. 역양자화기(310)는 (이 경우에 LSF들의 세트로) 협대역 필터 파라미터들(S40)을 역양자화하며, LSF 대 LP 필터 계수 변환부(320)는 (예컨대, 협대역 인코더(A122)의 역양자화기(240) 및 변환부(250)와 관련하여 앞서 기술된 바와같이) LSF들을 필터 계수들의 세트로 변환한다. 역양자화기(340)는 협대역 여기 신호(S80)를 생성하기 위하여 인코딩된 협대역 여기 신호(S50)를 역양자화한다. 필터 계수들 및 협대역 여기 신호(S80)에 기초하여, 협대역 합성 필터(330)는 협대역 신호(S90)를 합성한다. 다시 말해서, 협대역 합성 필터(330)는 협대역 신호(S90)를 생성하기 위하여 역양자화된 필터 계수들에 따라 협대역 여기 신호(S80)를 스펙트럼적으로 성형(shape)하도록 구성된다. 도 11a에 도시된 바와같이, 협대역 디코더(B112)(협대역 디코더(B110)의 형태)는 또한 협대역 여기 신호(S80)를 고대역 디코더(B200)에 제공하며, 고대역 디코더(B200)는 협대역 여기 신호(S80)를 사용하여 고대역 여기 신호를 유도한다. 일부 구현들에 있어서, 협대역 디코더(B110)는 스펙트럼 틸트(tilt), 피치 이득 및 래그(lag) 및 음성 모드와 같이 협대역 신호와 관련된 부가 정보를 고대역 디코더(B200)에 제공하도록 구성될 수 있다. 협대역 인코더(A122) 및 협대역 디코더(B112)의 시스템은 합성에 의한 분석 음성 코덱(analysis-by-synthesis speech codec)의 기본적인 예다.
공중 교환 전화망(PSTN)을 통한 음성 통신들은 통상적으로 300-3400kHz의 주파수 범위로 그 대역폭이 제한되었다. 셀룰라 전화 및 VoIP(Voice over IP)와 같은 음성 통신들을 위한 새로운 네트워크들은 동일한 대역폭 제한들을 가질 수 없으며, 이러한 네트워크들을 통해 광대역 주파수 범위를 포함하는 음성 통신들을 전송하고 수신하는 것이 바람직할 수 있다. 예컨대, 50Hz까지 아래로 및/또는 7 또는 8 kHz까지 연장하는 오디오 주파수 범위를 지원하는 것이 바람직할 수 있다. 또한, 통상적인 PSTN 제한들 밖의 범위들내의 오디오 음성 콘텐츠를 가질 수 있는 고품질 오디오 또는 오디오/비디오 회의와 같은 다른 애플리케이션들을 지원하는 것이 바람직할 수 있다.
광대역 음성 코딩과 관련한 한 방법은 광대역 스펙트럼을 커버하기 위하여 협대역 음성 코딩 기술(예컨대, 0-4kHz의 범위를 인코딩하도록 구성된 기술)을 스케일링(scaling)하는 하는 것을 포함한다. 예컨대, 음성 신호는 고주파수의 성분들을 포함하도록 높은 레이트로 샘플링될 수 있으며, 협대역 코딩 기술은 이러한 광대역 신호를 나타내기 위하여 더 많은 필터 계수들을 사용하도록 재구성될 수 있다. 그러나, CELP(코드북 여기 선형 예측)과 같은 협대역 코딩 기술들은 계산적으로 강력하며, 광대역 CELP 코더는 많은 이동 및 다른 내장형 애플리케이션들에 대하여 실시하기에 너무 많은 처리 사이클들을 소비할 수 있다. 이러한 기술을 사용하여 원하는 품질로 광대역 신호의 전체 스펙트럼을 인코딩하는 것은 허용할 수 없는 큰 대역폭 증가를 유발할 수 있다. 더욱이, 이러한 인코딩된 신호의 트랜스코딩은 인코딩된 신호의 협대역 부분이 단지 협대역 코딩을 지원할 수 있는 시스템에 전송되고 및/또는 이 시스템에 의하여 디코딩될 수 있기 전에 요구될 것이다.
도 10a는 개별 협대역 및 고대역 음성 인코더들(A120, A200)을 각각 포함하는 광대역 음성 인코더(A100)의 블록도를 도시한다. 협대역 및 고대역 음성 인코더들(A120, A200)중 어느 하나 또는 둘다는 여기에 기술된 양자화기(230)의 구현예를 사용하여 LSF들(또는 다른 계수 표현)의 양자화를 수행하도록 구성될 수 있다. 도 11a는 대응하는 광대역 음성 디코더(B100)의 블록도를 도시한다. 도 10a에서, 필터 뱅크(A110)는 "음성 신호 필터링을 위한 시스템, 방법 및 장치"라는 명칭을 가진 특허출원(현재는 미국특허 공개공보 제2007/0088558)에 기술된 원리들 및 구현들에 따라 광대역 음성 신호(S10)로부터 협대역 신호(S20) 및 고대역 신호(S30)를 생성하도록 구현될 수 있으며, 상기 특허출원은 여기에 참조문헌으로서 통합된다. 도 11a에 도시된 바와같이, 필터 뱅크(B120)는 디코딩된 협대역 신호(S90) 및 디코딩된 고대역 신호(S100)로부터 디코딩된 광대역 음성 신호(S110)를 생성하기 위하여 유사하게 구현될 수 있다. 도 11a는 또한 협대역 신호(S90) 및 협대역 여기 신호(S80)를 생성하기 위하여 협대역 필터 파라미터들(S40) 및 인코딩된 협대역 여기 신호(S50)를 디코딩하도록 구성된 협대역 디코더(B110), 및 고대역 코딩 파라미터들(S60) 및 협대역 여기 신호(S80)에 기초하여 고대역 신호(S100)를 생성하도록 구성된 고대역 디코더(B200)를 도시한다.
인코딩된 신호의 적어도 협대역 부분이 트랜스코딩 또는 다른 중요한 수정없이 협대역 채널(예컨대, PSTN 채널)을 통해 전송될 수 있도록 광대역 음성 코딩을 실행하는 것이 바람직할 수 있다. 광대역 코딩 확장의 효율성은 예컨대 유선 및 무선 채널들을 통한 방송 및 무선 셀룰라 전화와 같은 애플리케이션들로 서비스될 수 있는 사용자들의 수를 현저하게 감소시키는 것을 방지하기 위하여 바람직할 수 있다.
광대역 음성 코딩과 관련한 한 방법은 인코딩된 협대역 스펙트럼 엔벨로프로부터 고대역 스펙트럼 엔벨로프를 외삽(extrapolate)하는 것을 포함한다. 이러한 방법이 대역폭을 증가시키지 않고 그리고 트랜스코딩에 대한 필요성없이 구현될 수 있는 반면에, 음성 신호의 고대역 부분의 개략적 스펙트럼 엔벨로프 또는 포먼트 구조는 협대역 부분의 스펙트럼 엔벨로프로부터 정확하게 예측될 수 없다.
광대역 음성 인코더(A100)의 하나의 특정 예는 약 8.55 kbps(초당 킬로비트)의 레이트로 광대역 음성 신호(S10)를 인코딩하도록 구성되며, 약 7.55 kbps는 협대역 필터 파라미터들(S40) 및 인코딩된 협대역 여기 신호(S50)를 위하여 사용되며 약 1kbps는 고대역 코딩 파라미터들(예컨대, 필터 파라미터들 및/또는 이득 파라미터들)(S60)을 위하여 사용된다.
인코딩된 저대역 및 고대역 신호들을 단일 비트스트림에 결합하는 것은 바람직할 수 있다. 예컨대, 인코딩된 광대역 음성 신호로서 (예컨대, 유선, 광선 또는 무선 전송 채널을 통해) 전송을 위하여 또는 저장하기 위하여 인코딩된 신호들을 다중화하는 것이 바람직할 수 있다. 도 10b는 협대역 필터 파라미터들(S40), 인코딩된 협대역 여기 신호(S50), 고대역 코딩 파라미터들(S60)을 다중화된 신호(S70)에 결합하도록 구성된 다중화기(A130)를 포함하는 광대역 음성 인코더(A102) 의 블록도를 도시한다. 도 110b는 광대역 음성 디코더(B100)의 대응하는 구현예(B102)의 블록도를 도시한다. 디코더(B102)는 협대역 필터 파라미터들(S40), 인코딩된 협대역 여기 신호(S50) 및 고대역 코딩 파라미터들(S60)을 획득하기 위하여 다중화된 신호(S70)를 역다중화하도록 구성된 역다중화기(B130)를 포함한다.
인코딩된 저대역 신호가 고대역 및/또는 초저대역 신호와 같은 다중화된 신호(S70)의 다른 부분과 관계없이 복원 및 디코딩될 수 있도록, 인코딩된 저대역 신호(협대역 필터 파라미터들(S40) 및 인코딩된 협대역 여기 신호(S50)를 포함하는)를 다중화된 신호(S70)의 분리가능 서브스트림으로서 삽입(embed)하게 멀티플렉서(A130)를 구성하는 것이 바람직할 수 있다. 예컨대, 다중화된 신호(S70)는 인코딩된 저대역 신호가 고대역 코딩 파라미터들(S60)을 스트리핑(stripping)함으로써 복원될 수 있도록 구성될 수 있다. 이러한 특징의 하나의 잠재적 장점은 저대역 신호의 디코딩을 지원하나 고대역 부분의 디코딩을 지원하지 않는 시스템에 인코딩된 광대역 신호를 통과시키기전에 인코딩된 광대역 신호를 트랜스코딩할 필요성을 제거하는 것이다.
여기에 기술된 잡음-성형 양자화기 및/또는 저대역, 고대역, 및/또는 광대역 음성 인코더를 포함하는 장치는 또한 유선, 광선 또는 무선 채널과 같은 전송 채널로 인코딩된 신호를 전송하도록 구성된 회로를 포함할 수 있다. 이러한 장치는 하나 이상의 계층들의 네트워크 프로토콜 인코딩(예컨대, 이더넷, TCP/IP, cdma2000) 및/또는 에러 검출 인코딩(예컨대, 순환 중복 인코딩) 및/또는 에러 정정 인코딩(예컨대, 레이트-호환가능 컨벌루션 인코딩)과 같은 하나 이상의 채널 인코딩 동작들을 신호에 대하여 수행하도록 구성될 수 있다.
합성에 의한 분석 음성 인코더(analysis-by-synthesis speech encoder)로서 저대역 음성 인코더(A120)를 구현하는 것이 바람직할 수 있다. 코드북 여기 선형 예측(CELP) 코딩은 합성에 의한 분석 코딩의 하나의 일반적인 패밀리(family)이며, 이러한 코더들의 구현들은 고정 및 적응 코드북들로부터 엔트리들을 선택하는 것과 같은 동작들, 에러 최소화 동작들, 및/또는 지각적 가중 동작들을 포함하는 잔여 신호의 파형 인코딩을 수행할 수 있다. 합성에 의한 분석 코딩의 다른 예들은 혼합 여기 선형 예측(MELP), 대수 CELP(ACELP), 이완(relaxation) CELP(RCELP), 정규 펄스 여기(RPE), 다중-펄스 CELP(MPE), 벡터-합 여기 선형 예측(VSELP) 코딩을 포함한다. 관련된 코딩 방법들은 다중-대역 여기(MBE) 및 포토타입 파형 보간(PWI) 코딩을 포함한다. 표준화된 합성에 의한 분석 음성 코덱들의 예들은 잔여 여기 선형 예측(RELP)을 사용하는 ETSI(유럽전기통신표준협회)-GSM 풀 레이트 코덱(GSM 06.10); GSM 강화 풀 레이트 코덱(ETSI-GSM 06.60); ITU(국제전기통신연합) 표준 11.8kb/s G.729 부록 E 코더; IS(Interim Standard)-136(시분할 다중접속 방식)용 IS-641 코덱들; GSM 적응 멀티레이트(GSM-AMR) 코덱들; 및 4GVTM(4세대 보코더TM) 코덱(캘리포니아 샌프란시스코에 위치한 QUALCOMM Incorporated)를 포함한다. RCELP 코더들의 기존 구현들은 미국통신산업협회(TIA) IS-127에 기술된 강화된 가변율 코덱(EVRC), 및 3세대 파트너십 프로젝트 2(3GPP2) 선택가능 모드 보코더(SMV)를 포함한다. 여기에 기술된 다양한 저대역, 고대역, 및 광대역 인코더들은 상기 기술들중 일부에 따라, 또는 (A) 필터를 기술하는 파라미터들의 세트로서 그리고 (B) 음성 신호를 재생하기 위하여 기술된 필터를 구동시키는데 사용되는 여기(excitation)의 적어도 일부분을 제공하는 잔여 신호의 양자화 표현으로서 음성 신호를 표현하는 임의의 다른 음성 코딩 기술(공지된 기술인지 또는 개발될 기술인지간에)에 따라 구현될 수 있다.
앞서 언급된 바와같이, 여기에서 제시된 실시예들은 협대역 시스템들과의 호환성을 지원하고 트랜스코딩을 위한 필요성을 제거한, 임베디드 코딩(embeded coding)을 수행하기 위하여 사용될 수 있는 구현예들을 포함한다. 고대역 코딩에 대한 지원은 또한 칩들, 칩세트들, 장치들, 및/또는 역방향 호환성과 광대역 지원을 가진 네트워크들, 및 협대역 지원만을 가진 네트워크들을 기본 비용으로(on a cost basis) 구별하기 위하여 사용될 수 있다. 여기에 기술된 고대역 코딩에 대한 지원은 저대역 코딩을 지원하는 기술과 관련하여 사용될 수 있으며, 이러한 실시예에 따른 시스템, 방법 또는 장치는 예컨대 약 50 또는 100Hz로부터 약 7 또는 8 kHz까지의 주파수 성분들의 코딩을 지원할 수 있다.
앞서 언급된 바와같이, 음성 코더에 고대역 지원을 추가하면 특히 마찰음(fricative)들의 구별에 관한 명료성(intelligibility)이 개선될 수 있다. 비록 이러한 구별이 보통 특정 배경으로부터 인간 청취자에 의하여 추론될 수 있을지라도, 고대역 지원은 자동 음성 메뉴 네비게이션 및/또는 자동 통화 처리를 위한 시스템들과 같은 음성 인식 및 다른 머신 해석 애플리케이션들에서 인에이블 특징으(enabling feature)로서 사용될 수 있다. 일 실시예에 따른 장치는 셀룰라 전화 또는 개인휴대단말(PDA)과 같은 휴대용 무선 통신장치에 내장될 수 있다. 선택적으로, 이러한 장치는 VoIP 핸드셋, VoIP 통신들을 지원하도록 구성된 퍼스널 컴퓨터, 또는 전화 또는 VoIP 통신들을 라우팅하도록 구성된 네트워크 장치와 같은 다른 통신장치에 포함될 수 있다. 예컨대, 일 실시예에 따른 장치는 통신 장치용 칩 또는 칩세트들로서 구현될 수 있다. 특정 애플리케이션에 따르면, 이러한 장치는 또한 음성 신호의 아날로그 대 디지털 및/또는 디지털 대 아날로그 변환부, 음성 신호에 대하여 증폭 및/또는 다른 신호 처리 동작들을 수행하는 회로, 및/또는 코딩된 음성 신호를 전송 및/또는 수신하는 무선 주파수 회로를 포함할 수 있다.
실시예들이 미국 가출원번호 제60/667,901호(현재는 미국특허 공개공보 제2007/0088542호)에 개시된 여러 특징들중 하나 이상을 포함하고 및/또는 이들 특징들과 함께 사용될 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 이러한 특징들은 협대역 여기 신호(S80) 또는 협대역 잔여 신호(S50)의 조정(regularization) 또는 다른 시프트에 따른, 고대역 신호(S30) 및/또는 고대역 여기 신호(S120)의 시프팅을 포함한다. 이러한 특징들은 여기에 기술된 양자화전에 수행될 수 있는 LSF들의 적응 평활화를 포함한다. 또한, 이러한 특징들은 또한 이득 엔벨로프의 고정 또는 적응 평활화, 및 이득 엔벨로프의 적응 감쇠를 포함한다.
기술된 실시예들의 전술한 설명은 당업자로 하여금 본 발명을 실시 또는 이용하도록 제공된다. 이들 실시예들에 대한 다양한 수정들이 가능하며, 여기에 기술된 일반적인 원리들은 또한 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 예컨대, 실시예는 하드-와이어 회로로서, 주문형 집적회로로 제조된 회로 구성으로서, 또는 비휘발성 저장장치에 로드된 펌웨어 프로그램 또는 머신-판독가능 코드로서 데이터 저장매체로부터 또는 이 데이터 저장매체로 로드된 소프트웨어 프로그램으로서 부분적으로 또는 전체적으로 구현될 수 있으며, 머신-판독가능 코드는 마이크로프로세서 또는 다른 디지털 신호 처리 유닛과 같은 로직 엘리먼트들의 어레이에 의하여 실행가능한 명령들이다. 데이터 저장매체는 반도체 메모리(동적 또는 정적 RAM(랜덤 액세스 메모리), ROM(판독 전용 메모리), 및/또는 플래시 RAM를 포함할 수 있는(그러나, 이에 제한되지 않음)), 또는 강유전체, 자기저항식, 오보닉, 중합체 또는 상 변화 메모리; 또는 자기 또는 광 디스크와 같은 디스크 매체와 같은 저장 엘리먼트들의 어레이일 수 있다. 용어 "소프트웨어"는 소스 코드, 어셈블리 언어 코드, 기계 코드, 2진 코드, 펌웨어, 매크로코드, 마이크로코드, 로직 엘리먼트들의 어레이에 의하여 실행가능한 명령들의 하나 이상의 세트 또는 시퀀스, 및 이러한 예들의 임의의 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
잡음-성형 양자화기; 고대역 음성 인코더(A200); 광대역 음성 인코더(A100, A102); 및 이러한 하나 이상의 이러한 장치들을 포함하는 구조들의 다양한 구현 엘리먼트들은 비록 다른 구조들이 제한없이 고려될 수 있을지라도 예컨대 동일한 칩상에 또는 칩세트의 두개 이상의 칩들사이에 위치하는 전자 및/또는 광학 장치들로서 구현될 수 있다. 이러한 장치의 하나 이상의 엘리먼트들은 마이크로프로세서들, 내장형 프로세서들, IP 코어들, 디지털 신호 프로세서들, FPGA들(필드-프로그램가능 게이트 어레이들), ASSP들(애플리케이션-특정 표준 제품들) 및 ASIC들(주문형 집적회로)과 같은 로직 엘리먼트들(예컨대, 트랜지스터들, 게이트들)의 하나 이상의 고정 또는 프로그램가능 어레이들상에서 실행되도록 구성된 명령들의 하나 이상의 세트들로서 전체적으로 또는 부분적으로 구현될 수 있다. 또한, 이러한 하나 이상의 엘리먼트들이 공통 구조(예컨대, 다른 시간에 다른 엘리먼트들에 대응하는 코드의 부분들을 실행하기 위하여 사용되는 프로세서, 다른 시간에 다른 엘리먼트들에 대응하는 작업들을 수행하기 위하여 실행되는 명령들의 세트, 및/또는 다른 시간에 다른 엘리먼트들에 대한 동작들을 수행하는 전자 및/또는 광학 장치들의 구조)를 가지는 것이 바람직하다. 더욱이, 이러한 하나 이상의 엘리먼트들이 장치의 동작과 직접 관련되지 않은 작업들 또는 다른 명령 세트들, 예컨대 장치 또는 장치가 내장된 시스템의 다른 동작에 관한 작업을 수행 또는 실행하기 위하여 사용되는 것이 바람직하다.
실시예들은 또한 예컨대 음성 처리 및 음성 인코딩을 위한 추가 방법들을 수행하도록 구성된 구조적 실시예들의 설명에 의하여 여기에서 명백하게 기술된 이러한 방법들 뿐만아니라 고대역 버스트 억제 방법들을 포함한다. 이들 방법들의 각각은 또한 로직 엘리먼트들(예컨대, 프로세서, 마이크로프로세서, 마이크로제어기, 또는 다른 유한상태 머신)의 어레이를 포함하는 머신에 의하여 판독 및/또는 실행가능한 하나 이상의 명령 세트들로서 (예컨대, 앞서 언급된 하나 이상의 데이터 저장 매체에) 고밀도로 저장될 수 있다. 따라서, 본 발명은 앞서 기술된 실시예들에 제한되는 것으로 의도되지 않으며 여기에서 임의의 형식으로 기술된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 가장 넓은 범위를 따른다.

Claims (50)

  1. 스펙트럼 엔벨로프 표현(spectral envelope representation)의 벡터 양자화를 위한 방법으로서,
    대응하는 제 1 및 제 2 벡터들을 생성하기 위하여 음성 신호의 제 1 프레임 및 제 2 프레임을 인코딩하는 단계 ― 상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프(spectral envelope)를 나타내며, 상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타냄 ―;
    제 1 양자화된 벡터를 생성하는 단계 ― 상기 생성단계는 상기 제 1 벡터의 적어도 일부분에 기초하는 제 3 벡터를 양자화하는 단계를 포함함 ―;
    상기 제 1양자화된 벡터의 양자화 에러를 계산하는 단계;
    제 4벡터를 계산하는 단계 ― 상기 계산단계는 상기 제 2벡터의 적어도 일부분에 상기 양자화 에러의 스케일링된 버전(scaled version)을 가산하는 단계를 포함함 ―; 및
    상기 제 4벡터를 양자화하는 단계를 포함하는,
    스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 양자화 에러 계산단계는 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 3 벡터간의 차(difference)를 계산하는 단계를 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 양자화 에러 계산단계는 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 1벡터의 적어도 일부분사이의 차(difference)를 계산하는 단계를 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 스케일링된 양자화 에러를 계산하는 단계를 더 포함하며, 상기 계산단계는 상기 양자화 에러에 스케일 인자(scale factor)를 곱하는 단계를 포함하며;
    상기 스케일 인자는 상기 제 1벡터의 적어도 일부분 및 상기 제 2벡터의 대응 부분사이의 거리에 기초하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 라인 스펙트럼 주파수들을 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 선형 예측 필터 계수들의 표현(representation)을 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 라인 스펙트럼 주파수들을 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  8. 제 1항에 따른 방법을 기술하는(describing) 머신-실행가능 명령들을 포함하는 데이터 저장매체.
  9. 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치로서,
    음성 신호의 제 1 프레임을 적어도 제 1 벡터로 인코딩하고 음성 신호의 제 2프레임을 적어도 제 2벡터로 인코딩하도록 구성된 음성 인코더 ― 상기 제 1 벡터는 상기 제 1프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내고 상기 제 2 벡터는 상기 제 2프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타냄 ―;
    제 1 양자화된 벡터를 생성하기 위하여 상기 제 1벡터의 적어도 일부분에 기초하는 제 3벡터를 양자화하도록 구성된 양자화기;
    상기 제 1 양자화된 벡터의 양자화 에러를 계산하도록 구성된 제 1가산기; 및
    제 4벡터를 계산하기 위하여 상기 제 2벡터의 적어도 일부분에 상기 양자화 에러의 스케일링된 버전을 가산하도록 구성된 제 2 가산기를 포함하며;
    상기 양자화기는 상기 제 4벡터를 양자화하도록 구성되는,
    스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 제 1가산기는 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 3 벡터간의 차(difference)에 기초하여 상기 양자화 에러를 계산하도록 구성된, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  11. 제 9항에 있어서, 상기 제 1가산기는 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 1벡터의 적어도 일부분사이의 차(difference)에 기초하여 상기 양자화 에러를 계산하도록 구성되는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  12. 제 9항에 있어서, 상기 양자화 에러 및 스케일 인자의 곱(product)에 기초하여 스케일링된 양자화 에러를 계산하도록 구성된 곱셈기; 및
    상기 제 1벡터의 적어도 일부분 및 상기 제 2벡터의 대응 부분사이의 거리에 기초하여 상기 스케일 인자를 계산하도록 구성된 로직(logic)을 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 라인 스펙트럼 주파수들을 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  14. 제 9항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 선형 예측 필터 계수들의 표현을 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  15. 제 9항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 라인 스펙트럼 주파수들을 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  16. 제 9항에 있어서, 무선 통신들을 위한 장치를 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  17. 제 9항에 있어서, 인터넷 프로토콜의 버전에 따라 다수의 패킷들을 전송하도록 구성된 장치를 더 포함하며;
    상기 다수의 패킷들은 상기 제 1 양자화 벡터를 기술하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  18. 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치로서,
    대응하는 제 1 및 제 2 벡터들을 생성하기 위하여 음성 신호의 제 1 프레임 및 제 2 프레임을 인코딩하기 위한 수단 ― 상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며, 상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타냄 ―;
    제 1 양자화된 벡터를 생성하기 위한 수단 ― 상기 생성수단은 상기 제 1 벡터의 적어도 일부분에 기초하는 제 3 벡터를 양자화하기 위한 수단을 포함함 ―;
    상기 제 1양자화된 벡터의 양자화 에러를 계산하기 위한 수단; 및
    제 4벡터를 계산하기 위한 수단 ― 상기 계산수단은 상기 제 2벡터의 적어도 일부분에 상기 양자화 에러의 스케일링된 버전을 가산하기 위한 수단을 포함함 ―을 포함하며;
    제 1양자화된 벡터를 생성하기 위한 상기 수단은 제 4벡터를 양자화하도록 구성되는,
    스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 양자화 에러 계산수단은 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 3 벡터간의 차(difference)에 기초하여 상기 양자화 에러를 계산하도록 구성되는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  20. 제 18항에 있어서, 상기 양자화 에러 계산수단은 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 1벡터의 적어도 일부분사이의 차(difference)에 기초하여 상기 양자화 에러를 계산하도록 구성되는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  21. 제 18항에 있어서, 스케일링된 양자화 에러를 계산하기 위한 수단 ― 상기 계산수단은 상기 양자화 에러에 스케일 인자를 곱하기 위한 수단을 포함함 ―; 및
    상기 제 1벡터의 적어도 일부분 및 상기 제 2벡터의 대응 부분사이의 거리에 기초하여 상기 스케일 인자를 계산하도록 구성된 로직을 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  22. 제 21항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 라인 스펙트럼 주파수들을 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  23. 제 18항에 있어서, 무선 통신들을 위한 장치를 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  24. 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 명령들은 프로세서에서 실행할때 상기 프로세서가,
    대응하는 제 1 및 제 2 벡터들을 생성하기 위하여 음성 신호의 제 1 프레임 및 제 2 프레임을 인코딩하며 ― 상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프(spectral envelope)를 나타내며, 상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타냄 ―;
    제 1 양자화된 벡터를 생성하며 ― 상기 제 1 양자화된 벡터를 생성하는 것은 상기 제 1 벡터의 적어도 일부분에 기초하는 제 3 벡터를 양자화하는 것을 포함함 ―;
    상기 제 1양자화된 벡터의 양자화 에러를 계산하며;
    제 4벡터를 계산하며 ― 상기 제 4벡터를 계산하는 것은 상기 제 2벡터의 적어도 일부분에 상기 양자화 에러의 스케일링된 버전을 가산하는 것을 포함함 ―; 및
    상기 제 4벡터를 양자화하도록 하는,
    컴퓨터 판독가능 매체.
  25. 제 24항에 있어서, 프로세서가 양자화 에러를 계산하도록 하는 상기 명령들은 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 3벡터사이의 차(difference)를 계산하기 위한 명령들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  26. 제 24항에 있어서, 프로세서가 양자화 에러를 계산하도록 하는 상기 명령들은 상기 제 1 양자화된 벡터 및 상기 제 1벡터중 적어도 일부분사이의 차(difference)를 계산하기 위한 명령들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  27. 제 24항에 있어서, 프로세서가 스케일링된 양자화 에러를 계산하도록 하는 상기 명령들은 상기 양자화 에러에 스케일 인자를 곱하기 위한 명령들을 포함하며;
    상기 스케일 인자는 상기 제 1벡터의 적어도 일부분 및 상기 제 2벡터의 대응 부분사이의 거리에 기초하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  28. 제 27항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 라인 스펙트럼 주파수들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  29. 제 24항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 다수의 선형 예측 필터 계수들의 표현(representation)을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  30. 제 24항에 있어서, 상기 제 2프레임은 상기 음성 신호에서 상기 제 1 프레임을 바로 뒤따르는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  31. 제 24항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 적응적으로 평활화된(adaptively smoothed) 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  32. 제 1항에 있어서, 상기 제 4벡터를 역양자화하는 단계; 및
    역양자화된 상기 제 4 벡터에 기초하여 여기 신호(excitation signal)를 계산하는 단계를 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  33. 제 1항에 있어서, 협대역(narrowband) 음성 신호 및 고대역(highband) 음성 신호를 획득하기 위하여 광대역(wideband) 음성 신호를 필터링하는 단계를 더 포함하며;
    상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 협대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며;
    상기 제 2벡터는 상기 제 2프레임동안 상기 협대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  34. 제 1항에 있어서, 협대역 음성 신호 및 고대역 음성 신호를 획득하기 위하여 광대역 음성 신호를 필터링하는 단계를 더 포함하며;
    상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 고대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며;
    상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 고대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  35. 제 1항에 있어서, 협대역 음성신호 및 고대역 음성신호를 획득하기 위하여 광대역 음성 신호를 필터링하는 단계 ― (A) 상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 협대역 음성신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며, (B) 상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 협대역 음성신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타냄―;
    상기 제 4 벡터를 역양자화하는 단계;
    역양자화된 상기 제 4 벡터에 기초하여, 상기 협대역 음성신호에 대한 여기 신호를 계산하는 단계; 및
    상기 협대역 음성신호에 대한 여기 신호에 기초하여, 상기 고대역 음성 신호에 대한 여기 신호를 유도하는 단계를 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  36. 제 1항에 있어서, 제 4 벡터를 양자화하는 상기 단계는 상기 제 4벡터의 분할 벡터 양자화(split vector quantization)를 수행하는 단계를 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 방법.
  37. 제 9항에 있어서, 상기 제 2프레임은 상기 음성 신호에서 상기 제 1 프레임을 바로 뒤따르는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  38. 제 9항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 적응적으로 평활화된 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  39. 제 9항에 있어서, 상기 제 4벡터를 역양자화하도록 구성된 역 양자화기; 및
    역양자화된 상기 제 4벡터에 기초하여 여기 신호를 계산하도록 구성된 화이트닝 필터(whitening filter)를 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  40. 제 9항에 있어서, 협대역 음성 신호 및 고대역 음성 신호를 획득하기 위하여 광대역 음성 신호를 필터링하도록 구성된 필터 뱅크(filter bank)를 더 포함하며;
    상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 협대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며;
    상기 제 2벡터는 상기 제 2프레임동안 상기 협대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  41. 제 9항에 있어서, 협대역 음성 신호 및 고대역 음성신호를 획득하기 위하여 광대역 음성신호를 필터링하도록 구성된 필터 뱅크를 더 포함하며;
    상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 고대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며;
    상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 고대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  42. 제 9항에 있어서, 협대역 음성신호 및 고대역 음성신호를 획득하기 위하여 광대역 음성 신호를 필터링하도록 구성된 필터 뱅크 ― (A) 상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 협대역 음성신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며, (B) 상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 협대역 음성신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타냄―;
    상기 제 4 벡터를 역양자화하도록 구성된 역양자화기;
    역양자화된 상기 제 4 벡터에 기초하여, 상기 협대역 음성신호에 대한 여기 신호를 계산하도록 구성된 화이트닝 필터(whitening filter); 및
    상기 협대역 음성신호에 대한 여기 신호에 기초하여, 상기 고대역 음성 신호에 대한 여기 신호를 유도하도록 구성된 고대역 인코더를 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  43. 제 9항에 있어서, 상기 양자화기는 상기 제 4 벡터의 분할 벡터 양자화를 수행함으로써 상기 제 4 벡터를 양자화하도록 구성되는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  44. 제 18항에 있어서, 상기 제 2 프레임은 상기 음성 신호에서 상기 제 1 프레임을 바로 뒤따르는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  45. 제 18항에 있어서, 상기 각각의 제 1 및 제 2 벡터는 적응적으로 평활화된 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  46. 제 18항에 있어서, 상기 제 4 벡터를 역양자화하기 위한 수단; 및
    역양자화된 상기 제 4 벡터에 기초하여 여기 신호를 계산하기 위한 수단을 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  47. 제 18항에 있어서, 협대역 음성 신호 및 고대역 음성 신호를 획득하기 위하여 광대역 음성신호를 필터링하기 위한 수단을 더 포함하며;
    상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 협대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며;
    상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 협대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  48. 제 18항에 있어서, 협대역 음성 신호 및 고대역 음성신호를 획득하기 위하여 광대역 음성 신호를 필터링하기 위한 수단을 더 포함하며;
    상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 고대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며;
    상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 고대역 음성 신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  49. 제 18항에 있어서, 협대역 음성신호 및 고대역 음성신호를 획득하기 위하여 광대역 음성 신호를 필터링하기 위한 수단 ― (A) 상기 제 1 벡터는 상기 제 1 프레임동안 상기 협대역 음성신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타내며, (B) 상기 제 2 벡터는 상기 제 2 프레임동안 상기 협대역 음성신호의 스펙트럼 엔벨로프를 나타냄―;
    상기 제 4 벡터를 역양자화하기 위한 수단;
    역양자화된 상기 제 4 벡터에 기초하여, 상기 협대역 음성신호에 대한 여기 신호를 계산하기 위한 수단; 및
    상기 협대역 음성신호에 대한 여기 신호에 기초하여, 상기 고대역 음성 신호에 대한 여기 신호를 유도하기 위한 수단을 더 포함하는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
  50. 제 18항에 있어서, 제 1 양자화된 벡터를 생성하기 위한 상기 수단은 상기 제 4 벡터의 분할 벡터 양자화를 수행함으로써 상기 제 4 벡터를 양자화하도록 구성되는, 스펙트럼 엔벨로프 표현의 벡터 양자화를 위한 장치.
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