KR101414375B1 - 대역 확장 기법을 이용한 부호화/복호화 장치 및 방법 - Google Patents

대역 확장 기법을 이용한 부호화/복호화 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 장치에 있어서, 하위 대역 신호로부터 추청된 추정 상위 대역 신호를 생성하는 상위 대역 추정기와, 원래의 상위 대역 신호에서 상기 추정 상위 대역 신호를 차감하여 생성된 제1 잔차(residual) 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하고, 상기 제1 잔차 상위 대역 신호로부터 상기 예측된 프레임간 상관성을 제거한 제 2 잔차 상위 대역 신호를 출력하는 상관성 제거기를 포함하는 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 장치이다.
Figure R1020080056022
대역 확장 기법, HMM, GMM, 부호화, 복호화

Description

대역 확장 기법을 이용한 부호화/복호화 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ENCODING/DECODING USING BANDWIDTH EXTENSION}
본 발명은 대역 확장 기법을 이용하여 부호화/복호화 하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 디지털 신호처리 기술의 발달에 의해 오디오 신호는 디지털 데이터로 저장되고 재생되어 경우가 대부분이다. 디지털 오디오 저장/재생 장치는 아날로그 오디오 신호를 샘플링하고 양자화하여 디지털 신호인 PCM(Pulse Code Modulation) 오디오 데이터로 변환하여 CD, DVD와 같은 정보저장매체에 저장해둔 다음 사용자가 필요로 할 때 이를 재생해서 들을 수 있도록 해준다.
상기 디지털 방식은 인공적인 대역 확장 기법(BWE ; Artificial Bandwidth Extension)을 이용하여 수신측에서 하위대역 신호 혹은 그 신호로부터 추출된 특징벡터로부터 상위대역 신호를 추정 및 복원하여 하위대역 신호만 재생하는 경우에 비해 음질을 크게 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 상기 대역 확장 기법은 입력 신호의 샘플링 주파수(Fs)를 16kHz라 할 때 0 ~ 4kHz의 하위대역 신호로부터 4k ~ 8kHz의 상위 대역 신호를 복원하고, 4kHz 이하의 신호만 통과시키는 협대역 전화망의 수신측에서 최종적으로 원래의 입력 신호와 같은 16kHz의 신호를 출력하도록 하는 방법이다. 이와 같은 상기 대역 확장 기법은 음성 혹은 오디오 신호의 주파수 대역(상위대역 및 하위대역) 사이의 상관성(correlation)과 밀접한 관련이 있다.
즉, 한 프레임의 오디오 신호 및 음성 신호를 주파수 대역별로 하위대역 및 상위대역으로 나누었을 때, 두 대역의 신호 모두 동일한 인간의 발성구조로부터 생성된 신호이므로 서로 밀접한 상관성(correlation)이 있다. 따라서, 두 대역 간의 상관성이 크다면 혹은, 상호 정보량(mutual information)이 크다면 상기 대역 확장 기법에 의해 복원된 상위대역 신호는 원음에 가까운 좋은 음질이 될 것이다.
하지만, 상기와 같은 두 대역 간의 상호 정보량이 많지 않아 상위대역 신호에 대한 정보가 없을 경우, 상기 대역 확장 기법으로 상위대역 신호를 완벽하게 복원할 수 없다는 문제점이 있다.
따라서 본 발명은 대역 확장 기법을 이용한 부호화/복호화 장치의 성능을 향상시키기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 대역 확장 기법을 이용한 부호화/복호화 시 프레임간의 상관성을 고려한 장치 및 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 대역 확장 기법을 이용한 부호화/복호화 시 HMM(Hidden Markov Model)과 GMM(Gaussian Mixture Model) 중 적합한 모델을 결정하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 장치에 있어서, 하위 대역 신호로부터 추정된 추정 상위 대역 신호를 생성하는 상위 대역 추정기와 원래의 상위 대역 신호에서 상기 추정 상위 대역 신호를 차감하여 생성된 제1잔차 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하고, 상기 제1잔차 상위 대역 신호로부터 상기 예측된 프레임간 상관성을 제거한 제 2 잔차 상위 대역 신호를 출력하는 상관성 제거기를 포함한다.
또한 본 발명에 따른 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 방법에 있어서, 하위 대역 신호로부터 추정된 추정 상위 대역 신호를 생성하는 과정과, 원래의 상위 대역 신호에서 상기 추정 상위 대역 신호를 차감하여 생성된 제1 잔차 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하고, 상기 제1 잔차 상위 대역 신호로부터 상기 예측된 프레임간 상관성을 제거한 제 2 잔차 상위 대역 신호를 출력하는 과정을 포함한다.
본 발명에 따른 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 장치에 있어서, 수신된 부호화된 잔차(residual) 상위 대역 신호를 역 양자화하여 생성된 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하여 상기 예측된 상관성을 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호에 부가하는 상관성 부가기와, 수신된 하위 대역 신호로부터 추정 상위 대역 신호를 생성하는 기억 능력이 있는 상위 대역 추정기 및 상기 상관성이 부가된 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호와 상기 생성된 추정 상위 대역 신호를 합산하여 복호화된 상위 대역 신호를 출력하는 합산기를 포함한다.
또한 본 발명에 따른 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 방법에 있어서, 수신된 부호화된 잔차(residual) 상위 대역 신호를 역 양자화하여 생성된 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하여 상기 에측된 상관성을 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호에 부가하는 과정과, 수신된 하위 대역 신호로부터 추정 상위 대역 신호를 생성하는 과정과, 상기 상관성이 부가된 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호와 상기 생성된 추정 상위 대역 신호를 합산하여 복호화된 상위 대역 신호를 출력하는 과정을 포함한다.
대역 확장 기법을 이용하여 음성 및 오디오 신호를 부호화하도록 하는 이동 단말에서 상위 대역 신호에서 하위 대역 신호로부터 추정된 상위 대역 신호를 차감하여 생성된 잔차 상위 대역 신호의 프레임간의 상관관계를 제거하여 부호화함으로써, 보다 효율적으로 부호화할 수 있다.
또한 HMM 과 GMM 중 적합한 모델을 결정하여 부호화함으로써 부호화 효율 이익이 향상된다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 또한, 하기 설명에서는 구체적인 특정 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들 없이도 본 발명이 실시될 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 상세한 설명을 생략한다.
본 발명의 실시 예의 설명에 앞서 본 발명의 이해를 돕도록 대역 확장 기법(이하, BWE)를 이용하는 부호화/복호화 장치를 설명하기로 한다.
도 1은 BWE를 이용하여 오디오 신호를 부호화하기 위한 부호화 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 부호화기(100)는 하위 대역 부호화기(101), 상위 대역 신호 추정기(BWE)(103), 차감기(105) 및 양자화기(107)를 포함한다.
상기 부호화기(100)는 상위 대역 신호를 부호화함에 있어 BWE를 활용하고, 하위 대역 부호화기(101)는 입력되는 하위 대역 신호를 부호화하여 출력하고, 상위 대역 신호 추정기(BWE)(103)는 상기 하위 대역 부호화기(101)에 의해 부호화된 하위 대역 신호로부터 BWE를 이용하여 추정된 추정 상위 대역 신호(EU)를 생성한다.
상기 차감기(105)는 원래의 상위 대역 신호로부터 상기 상위 대역 신호 추정기(103)에 의해 생성된 추정 상위 대역 신호(EU)를 차감함으로써, 하위 대역과 중복되는 신호를 제거한 잔차(residual) 상위 대역 신호(RU)를 출력한다. 상기 잔차 상위 대역 신호(RU)는 양자화기(107)에 의해 부호화되어 통신 채널을 통하여 송신된다. 이때 상기 양자화기(107)는 응용 목적에 따라 스칼라 혹은 벡터 양자화기를 사용할 수 있다.
이하에서 도 2를 참조하여 상기 부호화된 잔차 상위 대역 신호가 해당 수신기로 입력되어 복호화되는 과정을 설명한다.
도 2는 BWE를 이용하여 오디오 신호를 복호화하기 위한 복호화 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 복호화기(200)는 하위 대역 복호화기(203), 상위 대역 신 호 추정기(BWE)(205), 역 양자화기(201) 및 합산기(207)를 포함한다.
상기 복호화기(200)에서 상기 하위 대역 복호화기(203)는 통신 채널을 통해 수신된 부호화된 하위 대역 신호를 복호화하여 출력하고, 상위 대역 신호 추정기(BWE)(205)는 상기 복호화된 하위 대역 신호로부터 추정 상위 대역 신호(EU')를 생성한다. 또한 상기 역 양자화기(201)는 입력되어 부호화된 잔차 상위 대역 신호를 역 양자화하여 복호화된 잔차 상위 대역 신호(RU')를 출력한다. 이때 상기 역 양자화기(201)는 응용 목적에 따라 스칼라 혹은 벡터 역 양자화기를 사용할 수 있다.
상기 합산기(207)는 복호화된 잔차 상위 대역 신호(RU')와 상기 상위 대역 신호 추정기(205)에 의해 추정된 추정 상위 대역 신호(EU')를 합산하여 상위 대역 신호를 출력한다.
상기와 같은 방법은 수신 측뿐만 아니라 송신 측에서도 상위 대역 신호 추정기의 활용으로 하위 대역과 중복되는 상위 대역 신호를 제거한 뒤 나머지 상위 대역 부분을 부호화함으로써 상위 대역 신호에 대한 부호화 효율을 높일 수 있다.
상기한 BWE 기반 부호화/복호화 장치에 적용되는 BWE 알고리즘은 선형 및 비선형 방법을 포함하여 다양한 알고리즘이 연구되고 있다. 선형 방법은 계산량이 적지만 비선형 방법에 비해 성능이 열세라는 단점을 가진다. 상기 비선형 방법의 대표적인 예로는 HMM(Hidden Markov Model) 기반 BWE와, GMM(Gaussian Mixture Model) 기반 BWE를 들 수 있다. 이하 설명될 본 발명의 실시 예는 비선형 방법의 BWE 알고리즘을 적용한 부호화 장치에서 생성되는 잔차 상위 대역 신호의 프레임간 상관성을 제거하여 부호화 효율을 보다 향상시키는 방안을 제안한 것이다.
도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 BWE 기반 부호화기(300) 및 복호화기(400)의 구성을 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 BWE 기반 부호화기의 구성을 도시한 블록도이다.
상기 부호화기(300)는 하위 대역 부호화기(301), 상위 대역 신호 추정기(HMM 기반 BWE)(303), 차감기(305), 상관성 제거기(307) 및 양자화기(309)를 포함한다.
상기 부호화기(300)가 오디오 신호를 수신하면, 상기 하위 대역 부호화기(301)는 하위 대역 신호를 부호화하여 출력한다. 상기 상위 대역 추정기(303)는 HMM 기반 BWE를 이용하여 상기 부호화된 하위 대역 신호로부터 추정된 추정 상위 대역 신호(EU)를 생성한다. 상기 차감기(305)는 원래의 상위 대역 신호에서 상기 생성된 추정 상위 대역 신호(EU)를 차감함으로써, 상위 대역 신호에서 하위 대역과 중복되는 신호를 제거한 제1 잔차(residual) 상위 대역 신호(RU1)를 출력한다. 이때 상기 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1)는 프레임간 상관성을 갖는 신호이다.
상기 프레임간 상관성과 관련하여 대표적인 BWE 알고리즘인 GMM 기반 BWE와 HMM 기반 BWE의 연구를 통해, HMM 기반 BWE는 GMM 기반 BWE에 비해 전후 프레임간(즉, 시간적) 상관성이 더 큰 잔차 신호를 생성한다는 사실이 밝혀졌다. (송근배, 김석호, "음성신호의 대역폭 확장을 위한 GMM 방법 및 HMM 방법의 성능평가", 한국음향학회지, 제 27권 3호, pp. 119-128, 2008년 4월, 참조.) 이를 달리 표현하면, 기억 능력을 가진 BWE 알고리즘(즉 HMM 기반 BWE)은 기억 능력이 없는 BWE 알고리즘(즉 GMM 기반 BWE)에 비해 프레임간 상관성이 더 큰 잔차 신호를 생성한다. 그러므로 본 발명에서는 임의의 BWE 알고리즘(HMM 기반 BWE or GMM 기반 BWE)을 적용한 뒤 생성된 잔차 상위 대역 신호를 바로 양자화하는 대신 먼저, 기억 능력을 가진 HMM 기반 BWE를 적용하여 잔차 상위 대역 신호를 생성한다. 이후 상기 생성된 잔차 상위 대역 신호의 프레임간 상관성을 뒤이은 예측기(307b)로 제거한 뒤 최종적으로 양자화함으로써 부호화 효율을 향상시키는 방안을 제안한다.
도 3에서 상관성 제거기(307)는 상위 대역 신호의 부호화 시 프레임간 상관성을 예측하고, 예측된 프레임간 상관성을 상위 대역 신호로부터 제거한다. 도 3을 참조하여 상관성 제거기(307)를 보다 상세하게 설명하면, 양자화기(309)를 통해 응용 목적에 따라 스칼라 또는 벡터 양자화 방식으로 양자화된 상위 대역 신호는 합산기(307a)를 통해 예측기(307b)로 피드백된다. 예측기(307b)는 양자화된 후, 피드백된 상위 대역 신호로부터 시간 축에서 전후 프레임간 상관성을 예측한다. 상기 예측기(307b)는 인접 프레임을 비교하여 두 프레임간 상관성이 있는 부분을 예측 신호로 출력한다. 상기 예측기(307b)로부터 출력된 프레임간 상관성의 예측 신호는 합산기(307a)로 피드백됨과 동시에 차감기(307c)로 입력된다. 그러면 차감기(307c)는 상기 제1 잔차(residual) 상위 대역 신호(RU1)로부터 상기 프레임간 상관성의 예측 신호를 차감하여 상관성이 제거된 제2 잔차(residual) 상위 대역 신호(RU2)를 출력한다.
상기 양자화기(309)는 상기 생성된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2)를 양자화하여 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 생성한다. 그리고 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호는 통신 채널을 통해 송신된다.
이하에서 도 4를 참조하여 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 복호화하는 과정을 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 BWE 기반 복호화기의 구성을 도시한 블록도이다.
상기 복호화기(400)는 역 양자화기(401), 상관성 부가기(403), 하위 대역 복호화기(405), 상위 대역 신호 추정기(HMM 기반 BWE)(407) 및 합산기(409)를 포함한다.
상기 역 양자화기(401)는 통신채널을 통해 수신한 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 역 양자화하여 복호화된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2')를 생성한다. 도 4에서 상관성 부가기(403)는 부호화 시 제거된 상위 대역 신호의 프레임간 상관성을 예측하고, 예측된 프레임간 상관성을 역 양자화된 상위 대역 신호에 부가한다. 도 4를 참조하여 상관성 부가기(403)는 보다 상세하게 설명하면, 역 양자화기(401)를 통해 응용 목적에 따라 스칼라 또는 벡터 역 양자화 방식으로 역 양자화된 상위 대역 신호를 예측기(403a)로 피드백한다. 예측기(403a)는 역 양자화된 후, 피드백된 상위 대역 신호로부터 시간 축에서 전후 프레임간 상관성을 예측한다. 프레임간 상관성을 예측하는 방식은 도 3의 예측기(307b)와 동일하다. 도 4에서 예측기(403a)로부터 출력된 프레임간 상관성의 예측 신호는 합산기(403b)로 입력된다. 그러면 합산기(403b)는 상기 역 양자화된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2')에 상기 프레임간 상관성의 예측 신호를 합산하여 상관성이 부가된 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1')를 출력한다.
상기 하위 대역 복호화기(405)는 수신된 부호화된 하위 대역 신호를 복호화하여 출력하고, 상위 대역 추정기(407)는 HMM 기반 BWE를 이용하여 상기 복호화된 하위 대역 신호로부터 추정된 추정 상위 대역 신호(EU')를 생성하여 출력한다. 그러면 합산기(409)는 상기 프레임간 상관성이 부가된 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1')와 추정 상위 대역 신호(EU')를 합산하여 원래 상위 대역 신호를 복원한다. 이러한 부호화 및 복호화 동작에 대하여는 후술되는 제어 흐름도를 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 BWE를 이용하는 부호화 방법을 나타낸 순서도이다.
부호화기(300)가 오디오 신호를 수신하면 하위 대역 부호화기(301)가 하위 대역 신호를 부호화한다. 상기 부호화 과정을 거친 후, 501단계에서 HMM 기반 BWE를 이용하여 상기 부호화된 하위 대역 신호로부터 추정된 추정 상위 대역 신호(EU)를 생성한다. 503단계로 진행하여 원래의 상위 대역 신호에서 상기 생성된 추정 상위 대역 신호(EU)를 차감하여 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1)를 생성한다. 상기 생성된 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1)는 프레임간 상관성을 갖는 신호이므로, 이를 제거하기 위해 505단계에서 상기 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1)로부터 프레임간 상 관성의 예측 신호를 차감하여 상관성이 제거된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2)를 생성한다. 상기 생성된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2)는 507단계에서 양자화하여 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 생성한다. 상기 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호는 통신채널을 통해 송신한다.
상기 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호는 해당 수신기에서 상기 부호화기(300)의 역 동작을 통하여 원래의 상위 대역 신호로 복원되는데, 이를 도 6을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 BWE를 이용하는 복호화 방법을 나타낸 순서도이다.
복호화기(400)가 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 수신하면, 601단계에서 상기 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 역 양자화하여 복호화된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2')를 생성한다. 상기 복호화 과정을 거친 후, 603단계로 진행하여 상기 생성된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2')에 예측된 프레임간 상관성을 부가하여 상관성이 부가된 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1')를 생성한다. 605단계에서 상기 생성된 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1')와, HMM 기반 BWE(409)를 이용하여 생성된 추정 상위 대역 신호(EU')를 합산하여 원래 상위 대역 신호를 복원한다.
한편 HMM과 GMM이 알고리즘적으로 포함관계 즉, HMM ⊇ GMM의 관계에 있다는 사실로부터 본 발명에 따라 HMM을 GMM로 변환해주는 장치를 더 구비할 수 있다. 하기 실시 예에서는 HMM을 GMM으로 변환해주는 장치를 이용하여 BWE 기반 부호화 및 복호화의 성능을 보다 향상시키는 방안을 설명하기로 한다.
먼저 HMM 과 GMM 의 포함관계 및 이 관계를 활용하여 HMM을 GMM으로 변환하는 구체적인 방식에 대해 설명한다.
총 L개의 가우스 혼합 성분(Gauss Mixture Component)으로 구성된 GMM은 하기 <수학식 1>로 나타낼 수 있다.
GMM = {w(L), G(L)}
상기 <수학식 1>에서 w(L)은 상기 L개의 가우스 혼합 성분에 대한 L개의 가중치 값(weighting value)에 대한 집합을 의미하고, G(L)은 L개의 가우스 혼합 성분의 평균벡터(mean vector) 및 공분산 행렬(co-variance matrix)에 대한 집합을 의미한다.
한편, 총 L개의 상태(state)와 각 상태에 대한 관찰 확률(observation probability)로서 한 개의 가우스 혼합 성분이 사용된 HMM은 하기 <수학식 2>로 나타낼 수 있다.
HMM = {π(L), A(L), B(1)}
상기 <수학식 2>에서 π(L)는 상기 L개의 상태에 대한 L개의 초기 상태 확률(initial probability)의 집합을 의미하고, A(L)는 상기 L개의 상태들 간의 상태 천이 확률(state transition probability)로서 총 L×L개의 확률값의 집합을 의미한다. B(1)은 상기 L개의 상태에 속한 관찰확률들에 대한 파라미터들의 집합으로서 L개의 상태에 각각 한 개의 가우스 혼합 성분이 할당되므로 결과적으로 총 L개의 가우스 혼합 성분의 평균벡터 및 공분산 행렬의 집합을 의미한다. 이때 각각의 상태에 다수의 가우스 혼합 성분을 할당한 HMM 예컨대, B(2) 또는 B(10) 형태의 HMM 구성도 가능하다. 그러나 본 발명에서는 설명의 편의를 위하여 B(1)의 경우를 예를 들어 설명한다.
상기 <수학식 1>의 GMM과 <수학식 2>의 HMM을 살펴보면, 집합 w(L)과 집합 π(L) 및 집합 G(L)과 집합 B(1)는 서로 유사한 통계적 파라미터들을 가지고 있다. 따라서 HMM을 GMM으로 변환하는 HMM to GMM 변환기의 동작은 하기 <수학식 3>, <수학식 4>로 정의할 수 있다. 즉, 상기 <수학식 2>의 HMM이 주어진 경우 이에 대응하는 상기 <수학식 1>의 GMM은 하기 <수학식 3>, <수학식 4>를 이용하여 생성할 수 있다.
π(L) → w(L)
B(1) → G(L)
상기 <수학식 3>에서 π(L)의 L개의 초기 상태 확률을 GMM의 L개의 가우스 혼합 성분에 대한 L개의 가중치 값으로 사용한다는 것을 의미한다. 한편 <수학식 4>의 B(1)은 각 상태에 대한 총 L개의 가우스 혼합 성분의 파라미터를 GMM의 L개의 가우스 혼합 성분의 파라미터로 사용한다는 의미이다. 상태 천이 확률 파라미터 A(L)는 GMM에서는 사용하지 않는다. A(L)는 HMM의 기억능력(또는 동적 모델링 능력)과 관련된 파라미터이다. 따라서 이 파라미터를 사용하지 않는 GMM은 기억능력을 가지지 않으며, 정적 모델링 능력만 갖는다.
본 발명에 따른 성능 실험 결과에 의하면, 상술한 바와 같이 HMM 로부터 변환된 GMM은 원래의 자체 학습법(가령, 일반적으로 사용되는 Expectation-Maximization 알고리즘)으로 설계된 GMM과 대등한 성능을 가짐을 확인할 수 있었다. 따라서 상술한 HMM to GMM 변환기를 이용함으로써 HMM만 가지고도 동시에 GMM을 구현할 수 있으며, GMM을 위한 별도의 학습 및 저장 공간이 필요 없게 된다. HMM to GMM 변환기와 더불어 입력신호의 특성에 따라 HMM 혹은 GMM을 적절히 선택하는 기능을 추가함으로써 BWE 기반 부호화 성능을 향상시킬 수 있다. 즉, 자음이나 이중모음과 같이 변화가 심한 음성구간에서는 동적 모델링 능력을 갖춘 HMM 기반 BWE 부호화기가 동작하게 하고, 그 밖에 단모음과 같이 변화가 적은 음성구간에서는 정적 모델링 능력만 갖춘 GMM 기반 BWE 부호화기가 동작하게 함으로써 전체적으로 부호화 성능이 향상된다. 물론 HMM은 동적 모델링 능력뿐만 아니라 정적 모델링 능력도 갖추고 있지만, 순순한 정적인 신호에 대해서는 GMM에 비해 적어도 우수하지 않음(즉, 열세거나 동등)을 실험적으로 확인하였다. 따라서 순순한 정적인 신호에 대해서는 GMM이 적용되도록 하는 것이 바람직하다.
이하에서 도 7 및 도 8을 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 BWE 기반 부호화기(700) 및 복호화기(800)의 구성을 설명한다. 도 7 및 도 8을 설명함에 있어서, 도 3 및 도 4에 도시된 장치와 동일한 기능을 갖는 장치들의 설명은 생략한다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 BWE 기반 부호화기의 구성을 도시한 블록도이다.
상기 부호화기(700)는 하위 대역 부호화기(701), 상위 대역 신호 추정기(BWE)(703), 차감기(705), 모델선택기(707), 상관성 제거기(709) 및 양자화기(711)를 포함한다.
본 발명에서 상기 모델선택기(707)는 HMM to GMM 변환기(707a)와 변환제어기(707b)를 구비하여, HMM 및 GMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호간의 신호 크기를 비교하고, 그 중 적합한 모델을 선택한다.
상기 HMM to GMM 변환기(707a)는 적합한 모델 선택을 위해 HMM 기반의 추정 상위 대역 신호를 생성하고 GMM 기반의 추정 상위 대역 신호를 각각 생성함에 있어서, 상기 <수학식 3>, <수학식 4>를 이용하여 BWE에 적용되는 HMM을 GMM로 변환한다.
상기 변환 제어기(707b)는 상위 대역 신호에 대해 기억능력을 가진 HMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호와 기억능력이 없는 GMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호를 비교하고, 둘 중 작은 값을 갖는 모델을 선택하고, 선택된 모델이 BWE에 적용되도록 제어한다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 BWE 기반 복호화기의 구성을 도시한 블록도이다.
상기 복호화기(800)는 역 양자화기(801), 상관성 부가기(803), 하위 대역 복호화기(805), 상위 대역 신호 추정기(BWE)(807), HMM to GMM 변환기(809) 및 합산기(811)를 포함한다.
상기 HMM to GMM 변환기(809)는 통신채널을 통해 수신된 모델의 종류에 나타나는 비트 값에 따라 상기 상위 대역 신호 추정기(BWE)(807)의 모델을 HMM 또는 GMM으로 변환한다.
상술한 부호화기(700) 및 복호화기(800)의 동작에 대하여는 도 9 및 도 11을 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 오디오 신호를 부호화하기 위한 제어 흐름도이다.
부호화기(700)가 오디오 신호를 수신하면 하위 대역 신호를 부호화하여 출력한다. 상기 부호화 과정을 거친 후, 901단계에서 HMM 기반 BWE를 이용하여 상기 부호화된 하위 대역 신호로부터 추정된 추정 상위 대역 신호(EU)를 생성한다. 903단계에서 원래의 상위 대역 신호에서 상기 생성된 추정 상위 대역 신호(EU)를 차감하여 HMM 기반 및 GMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1)를 각각 생성한다. 905단계에서 두 모델의 제1 잔차 상위 대역 신호 중 작은 값을 갖는 모델을 선택한다. 상기 선택된 모델의 제1 잔차 상위 대역 신호는 프레임간 상관성을 갖는 신호이므로, 이를 제거하기 위해 907단계에서 상기 선택된 모델의 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1)로부터 프레임간 상관성의 예측 신호를 차감하여 상관성이 제거된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2)를 생성한다. 상기 생성된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2)는 909단계에서 양자화하여 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 생성하고, 통신채널을 통해 송신한다. 또한 선택된 모델의 종류에 대한 정보도 부호화하여 통신채널을 통해 송신한다.
하기에서 도 10을 참조하여, 상기 903 내지 905단계에서 HMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호와 GMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호를 생성하고, 두 모델 중 적합한 모델을 선택하는 과정을 보다 상세히 설명한다.
1001단계에서 HMM 기반 BWE를 이용하여 부호화된 하위 대역 신호로부터 추정된 HMM 기반의 추정 상위 대역 신호를 생성한다. 1003단계에서 진행하여 원래의 상위 대역 신호에서 상기 생성된 HMM 기반의 추정 상위 대역 신호를 차감하여 HMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호를 생성한다. 상기 생성 과정 후, 1005단계에서 BWE에 적용되는 HMM을 GMM으로 변환한다. 1007단계에서 GMM 기반 BWE를 이용하여 상기 부호화된 하위 대역 신호로부터 GMM 기반의 추정 상위 대역 신호를 생성한다. 상기 생성 과정 후, 1009단계에서 원래의 상위 대역 신호에서 상기 생성된 GMM 기반의 추정 상위 대역 신호를 차감하여 GMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호를 생성한다. 1010단계에서 상기 HMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호와 상기 GMM 기반의 제1 잔차 상위 대역 신호 중 작은 값을 갖는 모델을 선택한다.
도 11을 참조하여, 상기 과정을 거쳐 송신되는 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 복호화하는 과정을 보다 상세히 설명한다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따라 오디오 신호를 복호화하기 위한 제어 흐름도이다.
복호화기(800)가 통신채널을 통해 부호화된 제2 잔차 상위 대역 신호를 수신하면 1101단계에서 상기 수신된 제2 잔차 상위 대역 신호를 역 양자화하여 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2')를 생성한다. 상기 복호화 과정을 거친 후, 1103단계에서 상기 생성된 제2 잔차 상위 대역 신호(RU2')와 예측된 프레임간 상관성을 부가하여 상관성이 부가된 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1')를 생성한다. 1105단계에서 상기 생성된 제1 잔차 상위 대역 신호(RU1')와 HMM 기반 또는 GMM 기반의 추정 상위 대역 신호(EU')를 합산하여 원래 상위 대역 신호를 복원한다. 상기 HMM 기반 또는 GMM 기반의 추정 상위 대역 신호(EU')를 생성함에 있어서, 상위 대역 신호 추정기(803)가 사용하는 모델은 통신채널을 통해 수신된 모델 종류 비트 값에 따라 HMM to GMM 변환기(809)에 의해 HMM 기반 BWE와 GMM 기반 BWE 중 적합한 것으로 결정된다.
본 발명의 성능을 평가하기 위해 도 1에 도시된 부호화기의 성능과 도 7에 도시된 부호화기의 성능을 비교 실험하였다.(참고로, 도 5의 발명 기술 중에서 '개선된 BWE 추정기'의 성능평가에 중점을 두기 위해 '예측기'는 생략하였다.) 평가에 이용할 데이터를 만들기 위해 16㎑ 샘플링된 PCM 음성신호의 하위 대역 신호로부터 프레임 단위로 총 15차의 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient) 특징벡터 즉, X(n)={x0(n), x1(n), ... , x14(n)}'를 추출하였다. 또한 이에 대응하는 상위 대역 신호는 5차의 MFCC 계수로서 Y(n)={y0(n), y1(n), ... , y4(n)}'로 구성된다. 여기 서 n은 프레임 번호를 가리키며 프레임 크기는 20㎳이다. 이 경우 부호화 문제는 5차의 상위 대역 MFCC 계수 즉, 5차의 벡터를 효율적으로 부호화하는 것이다.
비트수/벡터 BWE + VQ [dB] eBWE + VQ[dB]
0 14.93699 13.90498
1 14.62322 13.60879
2 13.70379 12.78695
3 12.99601 12.07407
4 11.91142 11.6408
5 10.90742 10.36725
6 9.935987 9.621579
7 8.89579 8.716727
8 7.984745 7.825631
상기 <표 1>은 도 1에 도시된 부호화기의 성능과 도 7에 도시된 부호화기의 성능을 비교 실험한 결과이다. 또한 도 12는 표 1에 대하여 그래프로 나타낸 것이다. 상기 도 12의 그래프를 통해 본 발명에 따른 부호화 기술이 부호화 효율 이익을 발생시킴을 알 수 있다. 특히, 4비트 이하의 낮은 비트율에서는 BWE + VQ [dB]와 eBWE + VQ[dB]의 차이가 1비트 이상으로 부호화 효율 이익이 발생함을 알 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 이동 단말의 대역 확장 기법을 이용한 부호화 장치에서 프레임간의 상관성을 제거하여, 보다 효율적으로 부호화할 수 있다.
또한 HMM과 GMM 중 적합한 모델을 결정하여 부호화함으로써 부호화 효율 이익이 발생한다.
도 1은 BWE를 이용하여 오디오 신호를 부호화하기 위한 부호화 장치의 구성을 도시한 블록도,
도 2는 BWE를 이용하여 오디오 신호를 복호화하기 위한 복호화 장치의 구성을 도시한 블록도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 BWE 기반 부호화기의 구성을 도시한 블록도,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 BWE 기반 복호화기의 구성을 도시한 블록도,
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 BWE를 이용하는 부호화 방법을 나타낸 순서도,
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 BWE를 이용하는 복호화 방법을 나타낸 순서도,
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 BWE 기반 부호화기의 구성을 도시한 블록도,
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 BWE 기반 복호화기의 구성을 도시한 블록도,
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 BWE를 이용하는 부호화 방법을 나타낸 순서도,
도 10는 도 9에 있어서 모델을 선택하는 과정을 구체적으로 나타낸 순서도,
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따라 BWE를 이용하는 복호화 방법을 나타낸 순서도,
도 12는 도 1에 도시된 부호화기의 성능과 도 7에 도시된 부호화기의 성능을 비교 실험한 결과를 나타낸 그래프.

Claims (10)

  1. 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 장치에 있어서,
    하위 대역 신호로부터 추청된 추정 상위 대역 신호를 생성하는 상위 대역 추정기와,
    원래의 상위 대역 신호에서 상기 추정 상위 대역 신호를 차감하여 생성된 제1 잔차(residual) 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하고, 상기 제1 잔차 상위 대역 신호로부터 상기 예측된 프레임간 상관성을 제거한 제 2 잔차 상위 대역 신호를 출력하는 상관성 제거기를 포함하는 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    기억 능력이 있는 HMM(Hidden Makov Model) 기반 BWE (Artificial Bandwidth Extension)를 통해 생성된 HMM 기반의 추정 상위 대역 신호와 기억 능력이 없는 GMM(Gaussian Mixture Model) 기반 BWE를 통해 생성된 GMM 기반의 추정 상위 대역 신호를 비교하여, 더 작은 값을 갖는 모델을 선택하는 모델선택기를 더 포함함을 특징으로 하는 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제 2 잔차 상위 대역 신호를 양자화하여 부호화된 제 2 잔차 상위 대역 신호를 생성하는 양자화기를 더 포함함을 특징으로 하는 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 장치.
  4. 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 방법에 있어서,
    하위 대역 신호로부터 추정된 추정 상위 대역 신호를 생성하는 과정과,
    원래의 상위 대역 신호에서 상기 추정 상위 대역 신호를 차감하여 생성된 제 1 잔차(residual) 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하고, 상기 제 1 잔차 상위 대역 신호로부터 상기 예측된 프레임간 상관성을 제거한 제2잔차 상위 대역 신호를 출력하는 과정을 포함하는 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    기억 능력이 있는 HMM(Hidden Makov Model) 기반의 추정 상위 대역 신호와 기억 능력이 없는 GMM(Gaussian Mixture Model) 기반의 추정 상위 대역 신호를 비교하여, 더 작은 값을 갖는 모델을 선택하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 제 2 잔차 상위 대역 신호를 양자화 하여 부호화된 제 2 잔차 상위 대역 신호를 생성하는 과정을 더 포함하는 대역 확장 기법을 이용하는 부호화 방법.
  7. 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 장치에 있어서,
    수신된 부호화된 잔차(residual) 상위 대역 신호를 역 양자화하여 생성된 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하여 상기 예측된 상관성을 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호에 부가하는 상관성 부가기와,
    수신된 하위 대역 신호로부터 추정 상위 대역 신호를 생성하는 기억 능력이 있는 상위 대역 추정기 및
    상기 상관성이 부가된 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호와 상기 생성된 추정 상위 대역 신호를 합산하여 복호화된 상위 대역 신호를 출력하는 합산기를 포함하는 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    수신된 비트 값에 따라 모델의 종류를 기억 능력이 있는 HMM(Hidden Makov Model) 및 기억 능력이 없는 GMM(Gaussian Mixture Model) 중 어느 하나로 변환하는 HMM to GMM 변환기를 더 포함함을 특징으로 하는 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 장치.
  9. 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 방법에 있어서,
    수신된 부호화된 잔차(residual) 상위 대역 신호를 역 양자화하여 생성된 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호로부터 전후 프레임간 상관성을 예측하여 상기 에측된 상관성을 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호에 부가하는 과정과,
    수신된 하위 대역 신호로부터 추정 상위 대역 신호를 생성하는 과정과,
    상기 상관성이 부가된 상기 역 양자화된 잔차 상위 대역 신호와 상기 생성된 추정 상위 대역 신호를 합산하여 복호화된 상위 대역 신호를 출력하는 과정을 포함하는 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    수신된 비트 값에 따라 모델의 종류를 기억 능력이 있는 HMM(Hidden Makov Model) 및 기억 능력이 없는 GMM(Gaussian Mixture Model) 중 어느 하나로 변환하는 과정을 더 포함함을 특징으로 하는 대역 확장 기법을 이용하는 복호화 방법.
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