KR101395174B1

KR101395174B1 - 압축 코딩 및 디코딩 방법, 코더, 디코더, 및 코딩 장치

Info

Publication number: KR101395174B1
Application number: KR1020117030493A
Authority: KR
Inventors: 펭얀 키; 레이 미아오; 킹 장
Original assignee: 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2009-06-01
Filing date: 2010-05-31
Publication date: 2014-05-16
Also published as: CN101609680B; AU2010256191A1; WO2010139257A1; BRPI1014098A2; JP2012529068A; SG176535A1; KR20120031950A; US8489405B2; JP5277350B2; AU2010256191B2; CN101609680A; EP2439737B1; EP2439737A1; EP2439737A4; US20120078641A1

Abstract

본 발명의 실시예는 압축 코딩 및 압축 디코딩, 코더, 디코더, 및 코딩 장치에 관한 것이다. 상기 압축 코딩 방법은, 입력 신호의 부호 정보를 추출하여 상기 입력 신호의 절대값 신호를 취득하는 단계; 상기 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하고, 상기 예측 계수를 사용하여 상기 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하는 단계; 상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 코딩 파라미터를 각각 코딩한 후에, 상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 상기 코딩 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림을 출력하는 단계를 포함하여, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킨다.

Description

압축 코딩 및 디코딩 방법, 코더, 디코더, 및 코딩 장치 {COMPRESSION CODING AND DECODING METHOD, CODER, DECODER, AND CODING DEVICE}

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본 발명의 실시예는 신호 코딩 및 디코딩 분야에 관한 것이고, 특히 신호 압축 기술, 구체적으로 압축 코딩 방법 및 압축 디코딩 방법, 압축 코더 및 압축 디코더, 그리고 압축 코딩 장치에 관한 것이다.

음성 및 오디오 신호를 송신 및 저장하기 위한 대역폭을 절약하기 위해, 그에 상응하는 음성 및 오디오 코딩 기술이 널리 적용되었다. 현재는 주로 손실 코딩(lossy coding)과 무손실 코딩(lossless coding)으로 나뉘어 있다. 손실 코딩에서는 재구성된 신호와 원래의 신호가 서로 완전히 일치할 수 없지만, 사운드 소스(sound source)의 특징과 인간의 감지 특징에 따라 신호의 중복 정보(redundant information)를 최대로 줄일 수 있어, 소량의 코딩 정보가 송신되고, 더 높은 음성 및 오디오 품질이 재구성된다. 무손실 코딩은, 재구성된 신호와 원래의 신호와 완전히 일치할 것이 보장되어야하므로, 최종 코딩의 품질은 전혀 저하되지 않을 수 있다. 일반적으로 말해, 손실 코딩의 압축률은 더 높지만, 음성 재구성 품질이 보장되지 않는다. 무손실 코딩은 왜곡 없이 신호를 재구성할 수 있기 때문에, 음성 품질은 보장될 수 있지만, 압축률이 더 낮다. 보통의 무손실 압축 코더는 단기 선형 예측 코더(LPC, Linear Prediction Coding), 장기 예측기(LTP, Long Term Prediction), 및 엔트로피 코더(entropy coder)를 포함할 수 있다. LPC 예측은 음성 신호의 단기 의존성(short-term dependence)을 없애는 데 사용되고, LTP는 음성 신호의 장기 의존성(long-term dependence)을 없애는 데 사용되어, 압축 효율을 향상시킨다.

그러나, 기존의 예측 방법은 모든 타입의 입력 신호에 적용할 수 없고, 몇몇 신호에 대해서는, 이들 보통의 예측 수단을 사용함으로써, 압축 이득을 취득할 수 없다. 예를 들면, 시간 영역에서 동적 범위가 비교적 크고 급속하게 변화하며, 주파수 스펙트럼에서의 백색 잡음 유사 스펙트럼(white noise-like spectrum)을 가지는 입력 신호를 예측 및 압축하는 것은 어렵고, 이것은 음성 및 오디오 신호(voice and audio signal)의 압축 효율에 심각한 영향을 미친다.

본 발명의 실시예는 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시키기 위한 압축 코딩 방법, 압축 코딩 장치, 압축 디코딩 방법, 및 압축 디코딩 디바이스를 제공한다.

본 발명의 실시예는, 입력 신호의 부호 정보(sign information)를 추출하여 상기 입력 신호의 절대값 신호를 취득하는 단계; 예측 계수(prediction coefficient)를 사용하여 상기 절대값 신호(absolute value signal)의 잔차 신호(residual signal)를 취득하는 단계 - 상기 예측 계수는 상기 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 취득됨 -; 및 상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 코딩 파라미터(coding parameter)를 각각 코딩한 후에, 상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 상기 코딩 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림(coding code stream)을 출력하는 단계를 포함하는 코딩 방법을 제공한다.

본 발명의 실시예는, 입력 신호의 부호 정보를 추출하도록 구성된 부호 추출 유닛; 상기 입력 신호의 부호 정보가 추출된 후에 취득되는 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하도록 구성된 예측 유닛; 상기 예측 계수에 따라 엔트로피 코딩(entropy coding)을 위한 상기 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하도록 구성된 잔차 계산 유닛; 및 상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 코딩 파라미터를 각각 코딩하도록 구성된 코딩 유닛을 포함하는 압축 코더를 제공한다.

본 발명의 실시예는 또한, 상기한 압축 코더를 포함하고, 입력 신호를 수신하도록 구성된 신호 수신기; 및 상기 입력 신호의 부호 정보, 잔차 신호, 및 압축 코더의 코딩 파라미터를 각각 코딩한 후에, 상기 입력 신호의 부호 정보, 상기 잔차 신호, 및 상기 압축 코더의 코딩 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림을 형성하도록 구성된 코드 스트림 멀티플렉서를 더 포함하는 압축 코딩 장치를 제공한다.

그러므로, 본 발명의 실시예를 도입함으로써, 입력 신호의 부호 정보를 추출하여 입력 신호의 절대값 신호를 취득하고; 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하며; 엔트로피 코딩된 잔차 신호, 양자화된(quantized) 부호 정보, 및 코딩에 필요한 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림을 출력한다. 그러므로, 특성이 상이한 입력 신호들을 효과적으로 압축할 수 있고, 분명한 압축 이득을 취득할 수 있으며, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킬 수 있다.

아래에 본 발명의 실시예에 따른 기술적 해결방안을 더욱 분명하게 설명하기 위해, 본 발명의 실시예 또는 종래기술의 설명에 필요한 도면을 간략하게 설명한다. 명백히, 아래에 설명하는 도면은 본 발명의 일부 실시예일 뿐이며, 해당 기술분야의 당업자는 창의적인 노력 없이 이 도면들에 기초하여 다른 도면을 얻을 수 있다.
도 1은 제1 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다.
도 2는 제2 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다.
도 3은 제3 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다.
도 4는 압축 코딩 방법 실시예에 따른 입력 신호의 매핑에 대한 개략도이다.
도 5는 제4 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다.
도 6은 제5 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다.
도 8은 제1 실시예에 따른 압축 디코딩 방법의 개략도이다.
도 9는 제2 실시예에 따른 압축 디코딩 방법의 개략도이다.
도 10은 제1 실시예에 따른 압축 코더의 개략도이다.
도 11은 제2 실시예에 따른 압축 코더의 개략도이다.
도 12는 일 실시예에 따른 다른 압축 코더의 개략도이다.
도 13은 제1 실시예에 따른 압축 디코더의 개략도이다.
도 14는 제2 실시예에 따른 압축 디코더의 개략도이다.
도 15는 일 실시예에 따른 압축 코딩 장치의 개략도이다.

이하에서는 본 발명의 실시예의 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예의 기술적 해결방안을 분명하고 완전하게 설명한다. 명백히, 설명하는 실시예는 본 발명의 모든 실시예라기 보다는 일부에 불과하다. 해당 기술분야의 당업자가 본 발명의 실시예에 기초하여 창조적인 노력 없이 얻은 다른 모든 실시예는 본 발명의 보호 범위에 속한다.

일반적으로, 종래의 예측 방법은 모든 타입의 입력 신호에 적용할 수 없고, 몇몇 신호에 대해서는, 직접 예측을 채택하여서는 더 나은 압축 이득을 취득할 수 없다. 본 발명의 실시예에서는, 입력 신호에 대해 부호 제거 처리가 수행되는데, 이것은 예측 이득이 분명하지 않은 신호에 대해 특히 효과적이며, 예측 및 필터링은 부호 제거 후의 신호의 특성 신호에 따라 부호 제거 후의 신호에 대해 수행되어, 최종 압축 효율을 향상시킨다.

압축 코딩 방법의 제1 실시예

도 1은 제1 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다. 본 방법은 다음의 단계들을 포함한다:

단계 101: 입력 신호의 부호 정보를 추출하여 입력 신호의 절대값 신호를 취득한다.

코딩되는 음성 및 오디오 입력 신호는 두 부분의 정보를 포함하는데, 하나는 신호의 부호 정보이고, 다른 하나는 입력 신호에서 부호 정보를 제거한 후의 절대값 신호이다. 입력 신호의 추출된 부호 정보를 양자화하여 양자화된 부호 정보를 취득한다.

단계 102: 예측 계수를 사용하여 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하며, 예측 계수는 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 취득된다.

양자화된 예측 계수는 잔차 신호를 취득하기 위한 예측 수행에 사용되고, 엔트로피 코딩이 잔차 신호에 대해 수행된다. 이 단계에서 채택된 예측 계수는 미리 설정될 수 있다, 즉 예측 모드는 부호 정보를 제거한 후에 취득되는 절대값 신호의 신호 특성에 따라 결정되고, 예측 모드에 따라 예측 및 분석을 수행하여 예측 계수를 취득하거나, 단계 101 이후, 단계 102 이전에 취득될 수 있다.

단계 103: 잔차 신호, 부호 정보 및 코딩 파라미터를 각각 코딩한 후에, 잔차 신호, 부호 정보 및 코딩 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림을 출력한다.

이 단계에서, 다중화에 의해 생성된 코딩 코드 스트림은 엔트로피 코딩에 의해 취득된 잔차 신호 및 양자화에 의해 취득된 부호 정보를 포함하고, 또한 코딩 후에 코딩 단이 필요로 하는 코딩 파라미터를 포함한다. 코딩 파라미터는 매핑 계수(mapping coefficient), 양자화 계수(quantization parameter), 예측 계수, 또는 보조 정보(side information)를 포함한다.

본 발명의 실시예를 도입함으로써, 특성이 상이한 입력 신호들을 효과적으로 압축할 수 있고, 분명한 압축 이득을 취득하며, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킨다.

압축 코딩 방법의 제2 실시예

도 2는 제2 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다. 이 방법은 다음의 단계들을 포함한다:

201: 입력 신호의 각 샘플링 점(sampling point)의 부호를 추출하여 입력 신호의 부호 정보 및 절대값 신호를 취득한다.

음성 및 오디오 입력 신호는 음 및 양의 속성을 나타내는 부호 정보와 신호 크기를 나타내는 절대값 신호를 포함한다. 일반적으로, 부호 정보는 이진법, 즉 0과 1을 사용하여 표현되고, 가능한 범위 내에서 코딩 단의 장치에 따라 유연하게 설정될 수도 있다. 입력 신호의 샘플링 점이 음의 값이면, 샘플링 점의 부호 정보는 0이고, 반대이면 샘플링 점의 부호 정보는 1이다. 입력 신호의 부호 정보는 이진 시퀀스(binary sequence)로서 표현되고, 샘플링 점의 경우, 샘플링 점의 부호 정보는 sign(n)으로서 표현될 수 있으며, 여기서 n은 N보다 작은 자연수이고, N은 입력 신호의 샘플링 점의 수이다. 입력 신호의 절대값 신호(z)는 부호 정보와 동시에 취득되며, 부호 정보가 제거된 입력 신호가 절대값 신호이다. y로 표현되는 입력 신호를 예로 들면, 샘플링 점 y(n)은 음의 값이면, 샘플링 점의 절대값 신호는 z(n) = -y(n)이며; 샘플링 점 y(n)은 양의 값이면, 샘플링 점의 절대값 신호는 z(n) = y(n)이므로, 절대값 신호는 일률적으로 z(n) = |y(n)|로 표현될 수 있다.

단계 202: 입력 신호의 추출된 부호 정보에 대해 양자화 및 코딩을 수행하여 양자화된 부호 정보를 취득한다.

입력 신호의 부호 정보가 이진법을 사용하여 표현될 때, 부호 정보의 양자화에 이진 코딩을 채택하여 양자화된 부호를 취득할 수 있으며, 이진 코딩으로는 0/1 이진 코딩, 실행 길이(run-length) 이진 코딩, 또는 기타 타입의 이진 코딩을 포함한다. 0/1 이진 코딩을 예로 들면, 0/1 이진 코딩은 코딩 비트 스트림 내에 음 및 양 속성을 나타내는 0/1 부호 정보를 직접 기록한다. y(n)의 부호값의 변경 주파수(change frequency)가 더 낮다, 즉 양의 값 또는 음의 값이 연속적으로 나타나는 상황에서는, 실행 길이 이진 코딩 방법을 사용할 수 있다. 이 실행 길이 이진 코딩 방법을 이하에 설명한다.

먼저, 실행 길이 코딩 정보를 분석한다. 예를 들면, 프레임 길이는 N = 40이고, 샘플링 점 값의 출현 시퀀스는 연속 10개의 양의 값, 연속 8개의 음의 값, 연속 18개의 음의 값, 및 연속 4개의 음의 값이며, 실행 길이 정보는 ((0, 10), (1, 8), (0, 18), (1, 4))로 표현될 수 있다. 그런 다음, 실행 길이 정보를 코딩한다. 두 개의 값만 존재하기 때문에, 정보를 코딩할 때 최적화는 어느 정도까지 수행될 수 있다. 예를 들면, 제1 그룹의 부호 정보만을 코딩하고, 다른 그룹에서 동일 부호의 샘플링 점이 연속하여 나타나는 횟수를 코딩하므로, 이 예에서 코딩될 실행 길이 정보는 ((0, 10), (8), (18), (4))이다.

단계 203: 취득한 절대값 신호의 신호 특성에 따라, 입력 신호의 절대값 신호의 예측 및 분석 수행에 사용된 예측 모드를 결정한다.

절대값 신호의 신호 특성은 주파수 스펙트럼 에너지 특성, 주파수 스펙트럼 분포 특성, 및 음성 및 오디오 신호의 특징을 구현하는 주파수 스펙트럼 타입을 포함한다. 예측 모드는 또한 신호 특성 외에 환경 파라미터(environmental parameter)에 따라 선택될 수 있다, 예를 들면 예측 복잡도 및 예측 계수 송신에 필요한 비트수의 추적 예측에 의해 결정될 수 있다. 본 실시예에서, 주파수 스펙트럼 분석에 의해, 단기 LPC 예측 모드와 고정 계수 예측 모드 중에서 예측 모드를 선택하는 것을 예로 들면, 절대값 신호의 주파수 스펙트럼이 크게 변화하고 특정 주파수 대역에 집중하지 않는 경우, 예측 복잡도가 더 높고, 이 환경에서는 단기 LPC 예측을 우선적으로 선택할 수 있다. 절대값 신호의 에너지가 절대값의 특성에 따라 주로 특정 주파수 대역 또는 몇몇 주파수 대역에 집중하는 경우, 다른 주파수 대역들은 노이즈 유사 스펙트럼을 형성하고; 해결방안이 요구하는 예측 복잡도는 상대적으로 더 낮고 ; 예측 계수의 송신에 필요한 비트 수는 더 작으며; 고정 계수 예측이 우선적으로 사용될 수 있다. 또, 절대값 신호의 에너지 대부분이 저 주파수에 집중하는 경우, 고역 통과 필터링 효과를 가지는 예측기를 선택하여야 한다. 결코, 예측 모드의 선택 표준은 상기한 모드로 한정되지 않으며, 해당 기술분야의 당업자에게 널리 알려진 다른 표준들도 포함할 수 있다. 또, 각 표준은 조합하여 채택되거나 선택적으로 채택될 수 있다.

단계 204: 결정된 예측 모드로 예측 및 분석을 수행하여 절대값 신호의 예측 계수를 취득한다.

단계 203에서의 설명에 따르면, 단기 LPD 예측을 사용하기로 결정된 경우, 레빈슨-더빈 알고리즘(Levinson-Durbin algorithm)을 절대값 신호에 적용하여 대응하는 p차 단기 LPC 예측 계수 a(i)를 취득할 수 있으며, 여기서 i = 1, ..., p이고, p의 값은 일반적으로 1 내지 16 범위이고, 대응하는 예측기는

이다. 고정 계수 예측을 사용하기로 결정된 경우, 부호 제거 후에 취득된 절대값을 고려하면, 샘플링 점의 의존성은 증대되고, 신호의 에너지는 주로 저 주파수에 집중되며, 고역 통과 필터링 효과를 가지는 예측기를 설계할 수 있다. 또한, 압축 효율 및 복잡도, 고정 점(fixed point)의 무손실 구현을 고려하면, 예를 들어, 다음과 같은 계열의 예측기를 설계할 수 있다:

, 여기서 m = 0, 1, …, L, L < (N-1)이다.

상기한 예측기는 다음과 같은 예측값 형태를 사용하여 표현될 수도 있다:

, 여기서 z'(n)은 신호의 예측값이고, 고정 점의 무손실 구현을 용이하게 하기 위해, 예측 계수는 1/2^m으로 설계되고, 여기서 m은 2와 같은 수 있다. 다음의 식이 취득된다:

z'(n) = 0.25*(z(n-1) + z(n-2) + z(n-3) + z(n-4)),

여기서 z'(n)은 신호의 예측값이고, 예측 계수는 0.25이며, 이 예측 계수는 고정 점의 무손실 구현을 용이하게 한다. 필터의 설계는 또한 무손실 또는 손실 음성 및 오디오 코딩 및 디코딩 애플리케이션에 따라 달라질 수 있으므로, 결정된 예측 모드에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수가 취득되는 것을 보장한다.

고정 계수가 채택될 때, 두 가지 다른 종류의 구현이 존재할 수 있다, 즉, 스위칭을 위해 단 한 세트의 고정 계수가 사용되는 경우와, 적어도 두 세트의 고정 계수가 사용되는 경우이다. 단 한 세트의 고정 계수가 사용되는 경우, 정보를 양자화 및 전송할 필요가 없고, 코딩과 디코딩에는 동일한 세트의 예측 계수가 사용된다. 한 세트 이상의 고정 계수가 스위칭에 사용되는 경우, 수 개의 상이한 후보 고정 계수 세트를 선택하여야 하고, 선택 표준은 어떤 세트의 고정 계수가 최종 코딩의 비트 수를 최소로 하는지를 아는 것이다. 예를 들면, 후보 고정 계수 세트는 상기한 예측기의 고정 예측 계수의 처음 두 세트이다. 먼저, z(n)의 예측에 두 세트의 고정 예측 계수를 각각 사용하여 잔차 신호를 취득하고 잔차 신호의 양자화에 필요한 비트 수를 취득하고, 필요한 비트 수가 더 적은 계수 세트를 선택한다. 잔차 신호의 에너지의 합 또는 잔차 신호의 절대값의 합을 더 작게 만드는 원리는 어느 예측 계수 세트를 채택할 것인지를 결정하는 데 사용될 수 있다.

단계 205: 예측 계수에 따라 양자화할 것인지를 결정하고, 양자화하는 것으로 결정된 경우, 예측 계수를 양자화하여 양자화된 예측 계수를 취득한다.

단기 LPC 예측 및 분석을 수행할 때, 취득한 예측 계수 a(i)를 양자화하여 양자화된 예측 계수

를 취득한다. 고정 계수 예측 및 분석을 수행하여 고정 예측 계수를 취득할 때, 두 종류의 예측 구현 방식 간에는 고정 예측 계수를 사용하여, 즉 단 한 세트의 고정 예측 계수를 사용하여, 그리고 적어도 두 세트의 고정 예측 계수를 사용하여, 스위칭이 수행된다. 단 한 세트의 고정 예측 계수를 사용하는 경우, 정보를 양자화하여 출력할 필요는 없으며, 동일한 세트의 고정 예측 계수가 코딩 단 및 디코딩 단에 의해 채택된다. 스위칭에 한 세트 이상의 고정 예측 계수를 사용하는 경우, 수 개의 상이한 후보 고정 계수 세트를 선택한 다음 선택된 고정 예측 계수의 일련 번호를 코딩 및 양자화하여야 한다.

단계 206: 예측 계수에 따라 절대값 신호의 잔차 신호를 계산한다.

단기 LPC 예측에 있어, 각 샘플링 점의 잔차 신호

는 양자화된 예측 계수

, 샘플링 점의 절대값 신호, 및 처음의 p개의 샘플링 점의 절대값 신호를 통해 취득된다. 특정한 구현에 있어, 다음의 방식을 채택할 수 있다:

고정 예측에 있어, 잔차 신호 e(n)은 단계 204에서 설명한 바와 같이 예측 계수의 스위칭을 통해, 결정된 예측 계수에 따라 결정될 수 있고, 단계 204에서 결정된 예측 계수와 예측기를 사용하여, 각 샘플링 점의 잔차 신호 e(n)이 고정 예측 계수, 샘플링 점의 절대값 신호, 및 처음 2^m개의 샘플링 점의 절대값를 통해 취득될 수 있다, 즉, e(n) = z'(n) - z(n)이다. 예를 들면, 구체적인 구현 시에, 다음의 방식을 채용할 수 있다:

, 여기서 m = 0, 1, .., L, 및 L < (N-1)이다.

m = 2인 경우, 구체적인 구현 시에, 다음과 같은 방식을 채용할 수 있다:

.

이 단계에서 사용된 예측 계수는 단계 203 및 단계 204를 통해 취득될 수 있고, 미리 설정될 수도 있다. 미리 설정하는 방법은 단계 203 및 단계 204에서와 동일하고, 다른 점은 미리 설정되는 예측 계수는 단계 206에서의 잔차 신호 계산에 직접 사용된다, 즉 예측 계수는 단계 202 이후 또는 단계 201 이전에 취득될 수 있다는 것이다.

단계 207: 잔차 신호에 대해 엔트로피 코딩을 수행한다.

엔트로피 코딩은, 라이스 코딩(rice coding), 허프만 코딩(huffman coding), 및 산술 코딩(arithmetic coding) 등의 엔트로피 코딩을 채택하여 수행될 수 있다.

단계 208: 엔트로피 코딩된 잔차 신호, 양자화된 부호 정보, 및 코딩된 코딩 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림을 출력한다.

다중화된 데이터는 엔트로피 코딩된 잔차 신호와 양자화된 부호 정보를 포함하고 또한 정확한 디코딩을 수행하도록 디코딩 단에 지시하기 위해 사용되는 코딩된 코딩 파라미터를 포함한다. 코딩 파라미터는 코딩 단에 의해 채용된 상이한 기술 수단에 따라 다르고, 일반적으로 코딩 파라미터는 매핑 계수, 예측 계수, 양자화 계수, 또는 보조 정보를 포함한다. 보조 정보는 코딩 모드 식별자의 접두어 코드(prefix code)를 포함할 수 있다. 이 정보는 식별자, 부호 또는 데이터를 통해 비트 스트림으로 송신된다. 고정 예측 계수를 예로 들면, 단계 205에서 코딩 및 양자화되는 고정 예측 계수의 코드는 코딩 파라미터로서 사용되고 1 비트를 사용하여 코딩 및 다중화된 다음 디코딩 단에 출력된다.

본 실시예는 음성 및 오디오 신호의 무손실 코딩에 적용될 수 있고, 또한 손실 코딩 또는 다른 데이터 압축 기술에도 적용될 수 있다.

본 실시예를 도입함으로써, 특성이 상이한 입력 신호들을 효과적으로 압축할 수 있고, 분명한 압축 이득을 취득하고, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킨다.

압축 코딩 방법의 제3 실시예

단계 201 내지 단계 208은, 입력 신호가 영 평균 신호(zero-mena signal)이기 때문에, 제2 실시예의 입력 신호에 대해 적용될 수 있다. 제2 실시예와는 달리, 본 실시예에서는 제2 실시예에서의 각 단계 이전에 입력 신호가 영 평균 신호인지를 판단하기 위해 입력 신호는 인식되어야 한다.

도 3은 제3 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다. 이 방법은 다음의 단계들을 포함한다:

단계 300: 입력 신호가 영 평균 신호인지를 판단하고, 입력 신호가 영 평균 신호이면, 단계 301을 이어서 수행하고; 아니면 영 평균 신호를 취득하기 위해 입력 신호를 매핑한다.

영 평균 신호를 취득하기 위해 입력 신호를 매핑하는 단계는, 입력 신호의 샘플링 점 분포에 따라 입력 신호의 평균값을 매핑 계수로 선택하는 단계, 및 입력 신호와 매핑 계수에 대한 매핑 작업을 수행하여 영 평균 신호를 취득하는 단계를 포함한다. 구체적으로 설명하면, 입력 신호 x(n)의 분포에 따라, 매핑 계수 K를 선택하므로, 입력 신호는 K값의 양측에 대칭적으로 분포된다. 매핑 계수 K는 입력 신호 x(n)의 평균값으로 선택될 수 있으며, 다음과 같이 표현된다:

, 여기서

이다. K 값을 가산하거나 감산하여 매핑 신호 y(n)을 취득한다. y(n)은 영 평균 신호이고, K가 음의 값이면, y(n) = x(n)+K이고; K가 양의 값이면, y(n) = x(n)-K이다.

영 평균 신호를 취득하기 위해 다른 특수한 매핑 방법이 채택될 수도 있다. 예를 들면, 입력 신호는 g711 코드 스트림의 A-law 또는 u-law 신호이다. 코드 스트림 신호의 값은 코드 스트림 신호로 표현된 실제 음성 신호의 값과 일치하지 않기 때문에, 매핑 변환(mapping conversion)이 수행되어야 한다. [0. 255]의 입력 신호의 u-law 매핑을 예로 들면, 본 실시예에서의 조작을 통해, 도 4에 도시한 바와 같이, 입력 신호는 [-128, 127]에 매핑되어 영 평균 신호를 형성한다. 이 매핑 프로세스에서, 매핑 계수는 송신되지 않을 수 있으며, 디코딩 단은 코딩 단의 매핑 규칙에 따라 역 매핑을 수행하여야 할 뿐이다.

단계 201 내지 308은 제2 실시예에서의 단계 201 내지 208과 동일하다. 본 실시예를 도입함으로써, 상기한 단계들은 영 평균 신호를 사용하여 수행될 수 있다. 영향이 덜 한 조작 복잡도에 기초하여, 매핑 및 판단 후의 입력 신호와, 매핑 및 부호 제거 후의 입력 신호를 효과적으로 압축할 수 있고, 분명한 압축 이득을 취득하고, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킨다.

압축 코딩 방법의 제4 실시예

압축 코딩 방법의 제2 실시예와 결합하여, 본 실시예에서는 압축 코딩 방법의 제2 실시예의 단계 201 이전에 단계 400을 더 포함하거나; 압축 코딩 방법의 제3 실시예와 결합하여, 본 실시예에서는 압축 코딩 방법의 제3 실시예의 단계 300 이전에 단계 400을 더 포함하여, 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족시키는지를 판단한다.

도 5는 제4 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다. 이 방법은 다음의 단계들을 포함한다:

단계 400: 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족시키는지를 인식한다.

입력 신호는 상이한 프레임 신호 특성을 가지고, 상이한 신호 특성은 상이한 압축 코딩 방안을 적용 가능하다. 미리 설정된 조건은, 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족하는지를 판단하도록 설정되어, 다음의 조작을 결정한다. 미리 설정된 조건은 입력 신호의 동적 범위의 크기 및/또는 입력 신호의 변화 속도일 수 있다. 예를 들면, 신호의 동적 범위가 더 크면, 신호는 더 빨리 변화되고, 대부분의 샘플링 점이 극도의 양/음 값의 양단에 분포되고, 이것은 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족시키는 것으로 인식되며, 단계 401이 이어서 수행된다. 예를 들면, 입력 신호의 극도의 양/음 값의 양단에서 임계값이 각각 설정될 수 있다, 예를 들면 K1 = 37이고, K2 = 165이다. 샘플링 점 x(n) ∈ [0, K1]의 값이 입력되면, 이것은 샘플링 점이 극도의 음의 단에 있다는 것을 나타내고; 샘플링 점 x(n) ∈ [128, K2]의 값의 값이 입력되면, 이것은 샘플링 점이 극도의 양의 단에 있다는 것을 나타내며; 양단에서의 샘플링 점의 수가 총 샘플링 점의 수의 70%를 초과하면, 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족시키는 것으로 인식되고, 다음 단계가 수행된다.

본 실시예의 단계 401 내지 408은 압축 코딩 방법의 제2 실시예에서의 단계 201 내지 208과 동일하고, 또한 압축 코딩 방법의 제3 실시예에서의 단계 300이, 영 평균 신호가 아닌 입력 신호를 매핑하여 영 평균 신호를 취득하기 위해, 단계 400과 단계 401 사이에 수행될 수 있다.

본 실시예를 도입함으로써, 매핑 단계 이전에 또는 매핑 및 부호 제거 단계 이전에 인식이 수행되므로, 본 발명에 적용 가능한 더 많은 입력 신호를 효과적으로 압축할 수 있고, 분명한 압축 이득을 취득하고, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킨다.

입축 코딩 방법의 제5 실시예

압축 코딩 방법 실시예와 결합하여, 본 실시예에서는 압축 코딩 방법의 제2 실시예에서의 단계 201 이전에, 단계 500을 더 포함하거나; 또는 압축 코딩 방법의 제3 실시예와 결합하여, 본 실시예에서는 압축 코딩 방법 실시예 3의 단계 300 이전에 단계 500을 더 포함하여, 기타 일반 코딩 모드 중 적어도 하나를 사용하여 입력 신호를 코딩하여 취득된 압축 이득이 미리 설정된 임계값 이하인지를 인식한다.

도 6은 제5 실시예에 따른 압축 코딩 방법의 개략도이다.

단계 500: 기타 일반 코딩 모드 중 적어도 하나를 사용하여 입력 신호를 코딩함으로써 취득된 압축 이득이 미리 설정된 임계값 이하인지를 인식한다.

입력 신호에 대해 기타 일반 코딩 모드가 사용될 때, 압축 이득이 취득되었는지를 판단하고, 압축 이득이 생기지 않았으면, 단계 501이 수행된다. 압축 이득이 취득되었는지는, 코딩에 필요한 바이트 수가 원래 데이터의 크기보다 더 적은지에 기초하여 결정된다. 프레임 길이 N = 40을 예로 들면, 기타 일반 코딩 모드가 필요로 하는 바이트 수가 40보다 적은 경우, 압축 이득이 취득됨을 나타내고, 기타 일반 코딩 모드는 다수의 코딩 모드 중에서 최적의 모드 또는 코딩 모드 중 어느 하나일 수 있다. 최적의 코딩 모드는 상이한 애플리케이션 상황에 따라 설정되며, 예를 들면, 최적의 코딩 모드는 코딩에 필요한 비트/바이트 수가 최소일 때 채용되는 코딩 모드이다. 압축 코딩의 핵심 인자는 압축 이득이고, 상이한 코딩 모드의 이득이 코딩 모드를 선택하기 위해 인식되므로, 코딩 효율이 효과적으로 향상될 수 있다.

본 실시예의 단계 501 내지 508은 압축 코딩 방법의 제2 실시예에서의 단계 201 내지 208과 동일하다. 또한 본 실시예에서는 단계 509를 더 포함한다: 단계 501 내지 508에서 생성된 잔차 신호 및 부호와 같은, 정보 코딩에 필요한 비트 수가 원래의 입력 데이터의 크기보다 더 적은지를 결정하고; 그렇다면, 잔차 신호 및 부호와 같은, 코딩 비트 스트림과 코딩 정보의 방식 정보를 출력하고; 그렇지 않다면, 직접 코딩을 사용하여 원래의 입력 데이터를 직접 출력한다.

압축 코딩 방법의 제3 실시예에서의 단계 300이 또한 단계 500과 단계 501 사이에 수행되어 영 평균 신호가 아닌 입력 신호를 매핑하여 영 평균 신호를 취득할 수 있다. 본 실시예는 또한 압축 코딩 방법의 제4 실시예와 병행될 수 있고, 단계 400 및 단계 500이 모두 충족될 때 다음 단계가 수행되거나, 우선 판단 조건이 설정된다. 예를 들면, 단계 400의 판단을 먼저 수행한 후, 단계 400이 충족될 때, 다음 조작을 수행하고, 단계 500에서의 판단은 수행되지 않는다. 도 7에 나타낸 바와 같이, 본 실시예는 단계 509를 더 포함한다.

본 실시예를 도입함으로써, 매핑 단계 이전에 또는 매핑 및 부호 제거 단계 이전에 인식을 수행하므로, 본 발명에 적용 가능한 더 많은 입력 신호를 효과적으로 압축할 수 있고, 분명한 압축 이득을 취득하고, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킨다.

제1 실시예 내지 제5 실시예의 압축 코딩 방법을 통해, 코딩 단에서 코딩 코드 스트림이 출력되고, 이 코딩 코드 스트림은 디코딩 단으로 들어가며; 디코딩 단은 수신된 코딩 코드 스트림에 따라 신호를 디코딩하여 출력 신호를 취득하며, 이 출력 신호는 원래의 신호이다. 디코딩 단에 의해 수행되는 압축 디코딩 방법은 압축 코딩 방법의 역 프로세스이며, 디코딩 단은 코드 스트림의 데이터 압축해제(decompression)를 통해 원래의 신호를 실제로 복구하여야 한다.

압축 디코딩 방법의 제1 실시예

도 8은 제1 실시예에 따른 압축 디코딩 방법의 개략도이다. 이 방법은 다음의 단계를 포함한다:

단계 601: 코딩 코드 스트림을 역 다중화하여 부호 정보, 잔차 신호 및 코딩 파라미터를 취득한다.

코딩 파라미터는 매핑 계수, 예측 계수, 양자화 파라미터, 또는 보조 정보를 포함할 수 있다. 코딩 파라미터는 상이한 압축 코딩 구현 방안에 따라 다르다. 코딩 파라미터는 압축 디코딩 방법에서 파싱된 코딩 코드 스트림의 정확한 압축해제를 지원하기 위해 사용된다.

단계 602: 엔트로피 디코딩된 잔차 신호를 합성하여 절대값 신호를 취득한다.

단계 603: 디코딩된 코딩 파라미터에 따라 부호 정보를 역 양자화하여 부호 신호를 취득한다.

단계 604: 절대값 신호와 부호 신호를 합성하여 출력 신호를 취득한다.

압축 디코딩 방법의 제2 실시예

도 9는 제2 실시예에 따른 압축 디코딩 방법의 개략도이다. 본 실시예의 방법은 다음의 단계들을 포함한다:

단계 701: 코딩 코드 스트림을 역 다중화하여 부호 정보, 잔차 정보 및 코딩 파라미터를 취득한다.

전술한 상이한 압축 코딩 실시예에 따라, 역 다중화된 코딩 파라미터를 디코딩하여 디코딩된 코딩 파라미터를 취득한다. 이 코딩 파라미터는, 양자화 파라미터와 예측 계수, 또는 고정 예측 양자화 파라미터, 매핑 계수, 및 보조 정보 중 어느 하나 이상의 종류를 포함할 수 있다. 코딩 파라미터는 부호, 식별자 또는 데이터를 통해 코딩 코드 스트림 내에 배치된다. 상이한 해결방안은 상이한 코딩 파라미터를 포함하고, 예를 들면, 압축 코딩 방법에서 예측을 위해 한 세트의 고정 예측 계수가 사용되는 경우, 예측 파라미터는 코딩 및 송신될 필요가 없으며; 압축 코딩 방법에서 스위칭을 위해 한 세트 이상의 고정 예측 계수가 사용되는 경우, 코딩 파라미터에서 예측 정보를 구현하는 파라미터는 고정된 예측 양자화 파라미터, 즉 고정 예측 계수의 일련 번호를 구현할 수 있는 식별 정보를 포함하고; 압축 코딩 방법에서 단기 LPC 예측을 채용하는 경우, 코딩 파라미터에서 예측 정보를 구현하는 파라미터는 예측 계수를 포함한다.

단계 702: 디코딩된 코딩 파라미터에 따라 잔차 신호에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하여 합성을 통해 절대값 신호를 취득한다.

엔트로피 코딩은 역 다중화된 잔차 신호에 대해 수행되고, 각 샘플링 점의 잔차 신호를 합성하여 코딩 파라미터 내의 예측 계수에 따라 절대값 신호를 취득한다.

예를 들면, 단기 LPC 예측에서, 절대값 신호 z(n)은 압축 코딩 방법에서 잔차 신호

를 취득하는 프로세스의 역 프로세스에 의해 취득되고; 따라서, 절대값 신호를 취득하기 위한 잔차 신호의 합성은 다음과 같은 방식으로 구현될 수 있다:

, 고정 예측 계수 예측에 있어, 절대값 신호 z(n)은 압축 코딩 방법에서 잔차 신호

, 위 식에서 m = 2이면,

, 여기서, 0.25가 예측 계수이다.

단계 703: 디코딩된 코딩 파라미터에 따라 부호 정보를 역 양자화하여 부호 신호를 취득한다.

압축 코딩 방법에서의 양자화 프로세스와 반대의 역 양자화 프로세스가 코딩 파라미터 내의 양자화 파라미터에 따라 부호 정보에 대해 수행되어 역 양자화된 부호 신호를 취득한다.

단계 704: 절대값 신호와 부호 신호를 합성하여 출력 신호를 취득한다.

단계 705: 디코딩된 코딩 파라미터 내의 매핑 계수를 사용하여 출력 신호를 역 매핑한다.

코딩 파라미터가 매핑 계수를 포함할 때, 코딩 파라미터 내의 그 매핑 계수에 따라 압축 코딩 방법에서의 매핑과는 반대의 역 매핑을 채용하여 원래의 음성 및 오디오 신호를 복구하고, 압축 디코딩 방법을 종료한다.

코딩 시에 몇몇 다른 특수한 매핑 방법이 채용될 때, 매핑 계수는 송신될 필요가 없을 수도 있고, 압축 코딩 방법에서의 매핑과는 반대의 역 매핑이 직접 사용되어 음성 및 오디오 신호를 복구한다.

또한, 본 실시예의 코딩 파라미터는 각 압축 코딩 실시예에서 입력 신호에 적용된 상이한 구현 수단들에서의 정보를 식별하기 위해 사용되는, 보조 정보를 더 포함할 수 있다. 각 압축 코딩 방법 실시예에 맞춰 다른 압축 디코딩 방법 실시예가 구현될 수 있으며, 그 차이점은 각 압축 디코딩 실시예가 대응하는 압축 코딩 실시예의 역 프로세스라는 점이다. 해당 기술분야의 당업자에게 있어, 이러한 것들은 모두 압축 코딩 방법을 통해 취득될 수 있는 구현 가능한 실시예이고 해결방안이다.

압축 코더의 제1 실시예

도 10은 제1 실시예에 따른 압축 코더의 개략도이다.

본 실시예의 압축 코더는 부호 추출 유닛(11), 예측 유닛(12), 잔차 계산 유닛(13), 및 코딩 유닛(14)을 포함한다.

부호 추출 유닛(11)은 입력 신호의 부호 정보를 추출하도록 구성된다. 예측 유닛(12)은 입력 신호의 부호 정보가 추출된 후에 취득되는 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하도록 구성된다. 잔차 계산 유닛(13)은 예측 계수에 따라, 엔트로피 코딩을 위한 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하도록 구성된다. 코딩 유닛(14)은 잔차 신호, 부호 정보 및 코딩 파라미터를 각각 코딩하도록 구성된다.

본 실시예에서, 압축 코더의 부호 추출 유닛(11)은 입력 신호의 부호 정보를 추출하고, 그 입력 신호를 처리하여, 입력 신호의 부호 정보와 절대값 신호를 각각 취득한다. 부호 추출 유닛(11)은 부호 정보를 추출한 후에 취득되는 절대값 신호를 예측 유닛(12)에 전송한다. 예측 유닛(12)은 절대값 신호의 신호 특성을 분석하고, 예측 코딩 모드를 결정하고, 결정된 예측 코딩 모드에 따라 예측 및 분석을 수행하여 예측 계수를 취득하고, 그 예측 계수를 잔차 계산 유닛(13)에 전송한다. 잔차 계산 유닛(13)은 예측 계수에 대응하는 예측기를 사용하여 샘플링 점에 따라 절대값 신호에 대해 예측을 수행하여 절대값 신호의 각 샘플링 점의 잔차 신호를 취득한다. 코딩 유닛(14)은 잔차 신호, 부호 정보 및 코딩 파라미터를 코딩하도록 구성된다. 압축 코더는 코딩된 부호 정보 및 잔차 정보를 출력한다.

또, 예측 유닛(12)은 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 예측 모드를 결정하도록 구성된 모드 유닛(121) - 신호 특성은 주파수 스펙트럼 에너지 특성 및 절대값 신호의 노이즈 특성, 예측 수행의 복잡도, 또는 예측 계수 송신에 필요한 비트 수를 포함함 -; 및 결정한 예측 모드로 예측 및 분석을 수행하여 예측 계수를 취득하도록 구성된 예측 계수 취득 유닛(122)을 포함한다. 코딩 유닛(14)은 잔차 신호에 대한 엔트로피 코딩, 부호 정보 양자화, 및 코딩 파라미터 코딩의 수행을 포함한다.

본 실시예는 압축 코딩 방법의 제2 실시예에 대응하여 구현될 수 있다.

압축 코더의 제2 실시예

도 11은 제2 실시예에 따른 압축 코더의 개략도이다.

압축 코더 실시예 1에 기초하여, 본 실시예는 입력 신호를 매핑하여 영 평균 신호를 취득하도록 구성된 매핑 유닛(15)을 더 포함한다. 압축 코더 실시예에서, 입력 신호는 영 평균 신호이다. 입력 신호에 대해, 그 입력 신호가 영 평균 신호인지를 아는 것이 불가능할 때, 압축 코더는 매핑 유닛(15)을 더 포함한다. 이 매핑 유닛(15)은, 입력 신호의 샘플링 점의 분포에 따라 입력 신호의 평균값을 매핑 계수로 선택하도록 구성된 계수 유닛(151); 및 입력 신호와 매핑 계수에 대해 매핑 연산(mapping operation)을 수행하여 영 평균 신호를 취득하고, 이 영 평균 신호를 부호 추출 유닛(11)에 전송하도록 구성된 연산 유닛(152)을 포함한다. 또, 매핑 유닛(15)은 입력 신호가 영 평균 신호인지를 판단하고, 입력 신호가 영 평균 신호이면, 신호 판단 결과를 계수 유닛(151)에 전송하도록 구성된 신호 판단 유닛(153)을 더 포함할 수 있다. 본 실시예는 압축 코딩 방법 실시예 3에 대응하게 맞춰 구현될 수도 있다.

다른 압축 코더의 제3 실시예에서, 압축 코더는 또한 제1 전치리 유닛(16)을 더 포함한다. 제1 전처리 유닛(16)은 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족시키는지를 인식하고, 인식 결과를 부호 추출 유닛(11) 또는 매핑 유닛(15)에 전송하도록 구성된다. 본 실시예는 또한 압축 코딩 방법 실시예 4에 대응하여 구현될 수도 있다.

다른 압축 코더의 제4 실시예에서, 압축 코더는 제2 전처리 유닛(17)을 더 포함한다. 제2 전처리 유닛(17)은 기타 일반 코딩 모드중 적어도 하나를 사용하여 입력 신호를 코딩함으로써 취득된 압축 이득이 미리 설정된 임계값 이하인지를 인식하고, 인식 결과를 부호 추출 유닛(11)에 전송하도록 구성된다. 본 실시예는 또한 압축 코딩 방법 실시예 5에 대응하게 맞춰 구현될 수도 있으며, 도 12에 나타낸 바와 같이, 압축 코더 실시예 3과 4를 결합하여 구현할 수도 있다.

코딩 단에서, 수집된 음성 및 오디오 신호는 압축 코더로 들어가고, 압축 코더에 이해 압축 및 코딩된 후의 데이터는 재처리되어 코딩 코드 스트림을 형성하며, 이 코딩 코드 스트림이 디코딩 단에 전송된다. 디코딩 단은 수신된 코딩 코드 스크림을 파싱하여 디코딩될 데이터를 취득하고, 압축해제를 수행하여 원래의 신호를 복구한다.

압축 디코더의 제1 실시예

도 13은 제1 실시예의 압축 디코더의 개략도이다.

본 실시예의 압축 디코더는 디코딩 유닛(23), 합성 유닛(22), 및 신호 출력 유닛(21)을 포함한다. 압축 디코더는 압축 코더의 프로세스와는 반대의 역 프로세스를 사용하여 파싱된 코딩 코드 스트림을 압축해제한다. 디코딩 유닛(23)은 역 다중화된 부호 정보, 역 다중화된 잔차 정보 및 역 다중화된 코딩 파라미터를 각각 디코딩하여, 디코딩된 부호 신호, 잔차 신호 및 코딩 파라미터를 취득하도록 구성된다. 합성 유닛(22)은 디코딩된 코딩 파라미터에 따라 잔차 신호를 합성하여 절대값 신호를 취득하도록 구성된다. 신호 출력 유닛(21)은 디코딩된 부호 신호와 디코딩된 절대값 신호를 합성하여 출력 신호를 취득하도록 구성된다.

압축 디코더의 제2 실시예

도 14는 제2 실시예에 따른 압축 디코더의 개략도이다.

본 실시예의 압축 디코더는 디코딩 유닛(23), 합성 유닛(22), 및 신호 출력 유닛(21)을 포함한다. 압축 디코더는 압축 코드의 프로세스와는 반대의 역 프로세스를 사용하여 파싱된 코딩 코드 스트림을 압축해제한다. 디코딩 유닛(23)은 역 다중화된 부호 정보, 역 다중화된 잔차 정보 및 역 다중화된 코딩 파라미터를 각각 디코딩하여, 디코딩된 부호 신호, 잔차 신호 및 코딩 파라미터를 취득하도록 구성된다. 합성 유닛(22)은 디코딩된 코딩 파라미터에 따라 잔차 신호를 합성하여 절대값 신호를 취득하도록 구성된다. 신호 출력 유닛(21)은 디코딩된 부호 신호와 디코딩된 절대값 신호를 합성하여 출력 신호를 취득하도록 구성된다. 압축 디코더는 역 매핑 유닛(25)을 더 포함할 수 있다.

디코딩 유닛(23)은 코딩 코드 스트림을 역 다중화한 후에 취득되는 코딩 파라미터, 신호 정보 및 잔차 신호를 수신하고; 디코딩 파라미터를 디코딩하고, 디코딩된 코딩 파라미터에서 양자화 파라미터를 추출하여 역 다중화된 부호 정보를 역 양자화하여 역 양자화된 부호 신호를 취득하고; 역 다중화된 부호 신호에 대해 엔트로피 디코딩을 수행하여 엔트로피 디코딩된 잔차 신호를 취득한다. 합성 유닛(22)은 엔트로피 디코딩된 잔차 신호를 수신하고, 디코딩된 코딩 파라미터 내의 예측 계수 또는 고정 예측 양자화 파라미터에 따라 각 샘플링 점의 잔차 신호를 합성하여 절대값 신호를 취득한다. 예를 들면, 단기 LPC 예측에서, 절대값 신호 z(n)은 압축 코딩 방법에서 잔차 신호

.

고정 예측 계수 예측에 있어, 절대값 신호 z(n)은 압축 코딩 방법에서 잔차 신호

를 취득하는 프로세스와는 반대의 역 프로세스에 의해 취득되고; 따라서, 절대값 신호를 취득하기 위한 잔차 신호의 합성은 다음과 같은 방식으로 구현될 수 있다:

, 위 식에서 m = 2이면,

, 여기서, 0.25가 예측 계수이다.

신호 출력 유닛(21)은 디코딩 유닛(23)에 의해 출력된 역 양자화된 부호 신호와 합성 유닛(22)에 의해 출력된 절대값 신호를 합성하여 출력 신호를 취득한다. 역 매핑 유닛(25)이 역 다중화된 코딩 코드 스트림의 코딩 파라미터에서 매핑 계수를 추출하면, 역 매핑 유닛(25)은 신호 출력 유닛(21)의 출력 신호를 역 매핑하여 코딩 단에 입력된 원래의 신호를 취득한다. 다른 압축 코딩 실시예에서, 코딩 파라미터는, 양자화 파라미터와 예측 계수, 또는 고정 예측 양자화 파라미터, 매핑 계수, 및 보조 정보 중 어느 하나 이상의 종류를 포함할 수 있다. 코딩 파라미터는 부호, 식별자 또는 데이터를 통해 코딩 코드 스트림 내에 배치되어, 디코딩 단에 송신된다.

본 실시예에 외에, 다른 압축 코더에 의한 각 압축 코딩 방법 실시예와는 반대의 방법으로 다른 압축 디코더 실시예가 구현될 수 있다.

코딩 단의 압축 코딩 장치는 수집된 음성 및 오디오 신호를 압축 및 코딩한다. 수집된 음성 및 오디오 신호는 수신되어 압축 코더로 전송되고, 압축 및 코딩을 통해, 코딩된 데이터가 출력된다. 코딩된 데이터 및 코딩 파라미터가 다중화되어 코딩 코드 스트림이 취득된다. 압축 코딩 장치에 의해 생성된 코딩 코드 스트림은 원래 신호로 복구되도록 압축해제를 위한 디코딩 단에 전송된다.

압축 코딩 장치의 제1 실시예

도 15는 일 실시예에 따른 압축 코딩 장치의 개략도이다.

본 실시예에서, 압축 코딩 장치는 신호 수신기(1), 압축 코더(2) 및 코드 스트림 멀티플렉서(3)를 포함한다. 압축 코더(2)는 입력 신호의 부호 정보를 추출하여 입력 신호의 절대값 신호를 취득하고; 예측 계수를 사용하여 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하고, 예측 계수는 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 취득되며; 부호 정보, 잔차 신호, 및 코딩 파라미터를 코딩하도록 구성된다.

코드 스트림 멀티플렉서(3)는 코딩 및 양자화된 부호 정보, 엔트로피 코딩된 잔차 신호, 및 코딩된 압축 코더의 코딩 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림을 형성하고, 그 코딩 코드 스트림을 디코딩 단에 출력하도록 구성된다.

본 실시예의 압축 코더(2)는 부호 추출 유닛(11), 예측 유닛(12), 잔차 계산 유닛(13) 및 코딩 유닛(14)을 포함한다. 부호 추출 유닛(11)은 입력 신호의 부호 정보를 추출하도록 구성된다. 예측 유닛(12)은 입력 신호의 부호 정보가 추출된 후에 취득되는 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하도록 구성된다. 잔차 계산 유닛(13)은 예측 계수에 따라, 엔트로피 코딩을 위한 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하도록 구성된다. 코딩 유닛(14)은 잔차 신호, 부호 정보 및 코딩 파라미터를 각각 코딩하도록 구성된다.

본 실시예에서, 압축 코더(2)의 부호 추출 유닛(11)은 입력 신호의 부호 정보를 추출하고, 그 입력 신호를 처리하여, 입력 신호의 부호 정보와 절대값 신호를 각각 취득한다. 부호 추출 유닛(11)은 부호 정보를 추출한 후에 취득되는 절대값 신호를 예측 유닛(12)에 전송한다. 예측 유닛(12)은 절대값 신호의 신호 특성을 분석하고, 예측 코딩 모드를 결정하고, 결정된 예측 코딩 모드에 따라 예측 및 분석을 수행하여 예측 계수를 취득하고, 그 예측 계수를 잔차 계산 유닛(13)에 전송한다. 잔차 계산 유닛(13)은 예측 계수에 대응하는 예측기를 사용하여 샘플링 점에 따라 절대값 신호에 대해 예측을 수행하여 절대값 신호의 각 샘플링 점의 잔차 신호를 취득한다. 코딩 유닛(14)은 잔차 신호, 부호 정보 및 코딩 파라미터를 코딩하도록 구성된다. 압축 코더(2)는 코딩된 부호 정보 및 잔차 정보를 출력한다.

본 실시예에서, 압축 코더는 압축 코딩 방법의 제1 실시예 내지 제5 실시예를 사용하여 압축 코더의 제1 실시예 내지 제4 실시예를 통해 구현될 수 있다.

본 발명의 실시예를 도입함으로써, 특성이 상이한 입력 신호, 특히 종래의 예측 방법으로는 효과적으로 압축할 수 없는 신호를 효과적으로 압축할 수 있고, 분명한 압축 이득을 취득할 수 있어, 음성 및 오디오 신호의 압축 효율을 향상시킨다.

전술한 실시예들은 음성 및 오디오 신호의 무손실 코딩에 적용될 수 있고, 손실 코딩 또는 기타 데이터 압축 애플리케이션에도 적용될 수 있다.

해당 기술분야의 당업자라면, 전술한 실시예에 따른 방법의 단계 중 일부 또는 전부를 관련 하드웨어에 지시를 하는 프로그램으로 구현할 수 있음을 알 수 있을 것이다. 이 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있다. 이 프로그램이 실행될 때, 전술한 실시예에 따른 방법의 단계들이 수행된다. 저장 매체는 자기 디스크, 광 디스크, 판독 전용 메모리(ROM), 또는 임의 접근 메모리(RAM)일 수 있다.

전술한 실시예는 본 발명의 기술적 해결방안을 설명하기 위해 사용되었을 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아님에 유의하여야 한다. 해당 기술분야의 당업자라면 본 발명의 실시예를 예시적인 실시예를 참조하여 상세하게 설명하였지만, 본 발명의 실시예에서의 기술적 해결방안에 대한 수정 또는 등가물의 치환이 여전히 행해질 수 있다는 것을 알아야 한다. 그러나 이러한 수정 또는 등가물의 변환은, 수정된 기술적 해결방안이 본 발명의 실시예에서의 기술적 해결방안의 범위를 벗어나게 할 수는 없다.

Claims

입력 신호에 대해 압축 코딩을 수행하는 방법으로서,
입력 신호의 부호 정보를 추출하여 상기 입력 신호의 절대값 신호를 취득하는 단계;
상기 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하고, 상기 예측 계수를 사용하여 상기 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하는 단계;
상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 코딩 파라미터를 각각 코딩한 후에, 상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 상기 코딩 파라미터를 다중화하여 코딩 코드 스트림을 출력하는 단계
를 포함하는 방법
제1항에 있어서,
상기 입력 신호의 부호 정보를 추출하여 상기 입력 신호의 절대값 신호를 취득하는 단계 이전에,
상기 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족시키는지를 인식하는 단계 및/또는 기타 일반 코딩 모드 중 적어도 하나를 사용하여 상기 입력 신호를 코딩함으로써 취득된 압축 이득이 미리 설정된 임계값 이하인지를 인식하는 단계를 포함하는 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 입력 신호는 영 평균 신호이고, 상기 입력 신호의 부호 정보를 추출하여 상기 입력 신호의 절대값 신호를 취득하는 단계 이전에, 상기 입력 신호를 매핑하여 영 평균 신호를 취득하는 단계를 더 포함하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 입력 신호를 매핑하여 영 평균 신호를 취득하는 단계는,
상기 입력 신호의 샘플링 점의 분포에 따라 상기 입력 신호의 평균값을 매핑 계수로 선택하는 단계; 및
상기 입력 신호와 상기 매핑 계수에 대해 매핑 연산을 수행하여 상기 영 평균 신호를 취득하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하는 단계는,
상기 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성 및 환경 파라미터에 따라 예측 모드를 결정하는 단계; 및
상기 결정한 예측 모드로 예측 및 분석을 수행하여 상기 예측 계수를 취득하는 단계를 포함하고,
상기 신호 특성 및 환경 파라미터는 상기 절대값 신호의 주파수 스펙트럼 에너지 특성 및 노이즈 특성, 예측 수행의 복잡도, 또는 상기 예측 계수의 송신에 필요한 비트 수를 포함하는, 방법.
제4항에 있어서,
각각 코딩된 상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 코딩 파라미터를 다중화하는 단계 이전에,
상기 잔차 신호에 대해 엔트로피 코딩을 수행하는 단계;
상기 부호 정보를 양자화하는 단계; 및
상기 코딩 파라미터를 코딩하는 단계를 포함하고,
상기 코딩 파라미터는 상기 매핑 계수, 상기 예측 계수, 양자화 계수, 또는 보조 정보를 포함하는, 방법.
제5항에 있어서,
상기 예측 모드는 단기 선형 예측 코딩(short-term linear prediction coding, LPC) 예측 또는 고정 계수 예측을 포함하고,
상기 고정 계수 예측을 채택하는 예측기는 다음과 같이 설계되거나:

, 여기서 m = 0, 1, …, L, L < (N-1)이고, N은 상기 입력 신호의 길이임; 또는
다음과 같이 예측값으로 표현되거나:

, 여기서 z'(n)은 상기 입력 신호의 예측값이고, 상기 예측 계수는 1/2^m임; 또는
z'(n) = 0.25*(z(n-1) + z(n-2) + z(n-3) + z(n-4)), 여기서 z'(n)은 상기 입력 신호의 예측값이고, 상기 예측 계수는 0.25인, 방법.
제1항에 있어서,
상기 예측 계수를 사용하여 상기 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하는 단계는 다음을 포함하는, 방법:

, 여기서 z(n)은 상기 절대값 신호이고, e(n)은 상기 잔차 신호임.
제1항에 따른 입력 신호에 대해 압축 코딩을 수행하는 방법에 기초하는 압축 디코딩 방법으로서,
코딩 코드 스트림을 역 다중화하여 부호 정보, 잔차 정보 및 코딩 파라미터를 취득하는 단계;
엔트로피 디코딩된 상기 잔차 신호를 합성하여 절대값 신호를 취득하는 단계;
디코딩된 상기 코딩 파라미터에 따라 상기 부호 정보를 역 양자화하여 부호 신호를 취득하는 단계; 및
상기 절대값 신호와 상기 부호 신호를 합성하여 출력 신호를 취득하는 단계
를 포함하는 압축 디코딩 방법.
제9항에 있어서,
상기 코딩 파라미터는 매핑 계수, 예측 계수, 양자화 파라미터, 또는 보조 정보를 포함하는, 압축 디코딩 방법.
제10항에 있어서,
상기 절대값 신호와 상기 부호 신호를 합성하여 출력 신호를 취득한 후에, 상기 매핑 계수를 사용하여 상기 출력 신호의 절대값 신호를 역 매핑하는, 압축 디코딩 방법.
입력 신호의 부호 정보를 추출하도록 구성된 부호 추출 유닛;
상기 입력 신호의 부호 정보가 추출된 후에 취득되는 절대값 신호의 신호 특성에 따라 수행되는 예측 및 분석에 의해 예측 계수를 취득하도록 구성된 예측 유닛;
상기 예측 계수에 따라, 엔트로피 코딩을 위한 상기 절대값 신호의 잔차 신호를 취득하도록 구성된 잔차 계산 유닛; 및
상기 잔차 신호, 상기 부호 정보 및 코딩 파라미터를 각각 코딩하도록 구성된 코딩 유닛
을 포함하는 압축 코더.
상기 제12항에 있어서,
상기 압축 코더는 제1 전치리 유닛 및/또는 제2 전처리 유닛을 더 포함하고;
상기 제1 전처리 유닛은 상기 입력 신호의 프레임 특성이 미리 설정된 조건을 충족시키는지를 인식하고, 인식 결과를 상기 부호 추출 유닛에 전송하도록 구성되고;
상기 제2 전처리 유닛은 기타 일반 코딩 모드 중 적어도 하나를 사용하여 상기 입력 신호를 코딩함으로써 취득된 압축 이득이 미리 설정된 임계값 이하인지를 인식하고, 인식 결과를 상기 부호 추출 유닛에 전송하도록 구성되는, 압축 코더.
제12항에 있어서,
상기 압축 코더는 상기 입력 신호를 매핑하여 영 평균 신호를 취득하도록 구성된 매핑 유닛을 더 포함하는 압축 코더.
제14항에 있어서,
상기 매핑 유닛은,
상기 입력 신호의 샘플링 점의 분포에 따라 상기 입력 신호의 평균값을 매핑 계수로 선택하도록 구성된 계수 유닛; 및
상기 입력 신호와 상기 매핑 계수에 대해 매핑 연산을 수행하여 상기 영 평균 신호를 취득하고, 상기 영 평균 신호를 상기 부호 추출 유닛 및/또는 상기 예측 유닛에 전송하도록 구성된 연산 유닛을 포함하는, 압축 코더.
제12항에 있어서,
상기 예측 유닛은
상기 입력 신호의 절대값 신호의 신호 특성에 따라 예측 모드를 결정하도록 구성된 모드 유닛; 및
상기 결정한 예측 모드로 예측 및 분석을 수행하여 상기 예측 계수를 취득하도록 구성된 예측 계수 취득 유닛을 포함하는, 압축 코더.
제16항에 있어서,
고정 계수 예측이 채택되는 경우, 예측기는 다음과 같이 설계되거나:

, 여기서 m = 0, 1, …, L, L < (N-1)이고, N은 상기 입력 신호의 길이임; 또는
다음과 같이 예측값으로 표현되거나:

, 여기서 z'(n)은 상기 입력 신호의 예측값이고, 상기 예측 계수는 1/2^m임; 또는
z'(n) = 0.25*(z(n-1) + z(n-2) + z(n-3) + z(n-4)), 여기서 z'(n)은 상기 입력 신호의 예측값이고, 상기 예측 계수는 0.25인, 압축 코더.
제12항에 있어서,
상기 잔차 계산 유닛은, 상기 예측 계수에 따라, 엔트로피 코딩을 위한 상기 절대값 신호의 잔차 신호를 다음의 식에 의해 취득하는, 압축 코더:

, 여기서 z(n)은 상기 절대값 신호이고, e(n)은 상기 잔차 신호임.
제15항에 있어서,
상기 코딩 유닛은,
상기 잔차 신호에 대해 엔트로피 코딩을 수행하도록 구성된 엔트로피 코딩 유닛;
상기 부호 정보를 양자화 및 코딩을 수행하도록 구성된 양자화 유닛; 및
상기 코딩 파라미터를 코딩하도록 구성된 파라미터 코딩 유닛을 포함하는, 압축 코더.
제12항에 따른 상기 압축 코더에 기초한 압축 디코더로서,
역 다중화된 부호 정보, 역 다중화된 잔차 정보 및 역 다중화된 코딩 파라미터를 디코딩하도록 구성된 디코딩 유닛;
상기 디코딩된 코딩 파라미터에 따라 상기 잔차 신호를 합성하여 절대값 신호를 취득하도록 구성된 합성 유닛; 및
상기 디코딩된 부호 신호와 상기 디코딩된 절대값 신호를 합성하여 출력 신호를 취득하도록 구성된 신호 출력 유닛
을 포함하는 압축 디코더.
제20항에 있어서,
상기 압축 디코더는 상기 입력 신호를 역 매핑하여 상기 출력 신호를 취득하도록 구성된 역 매칭 유닛을 더 포함하는 압축 디코더.
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