KR20070051761A - 선형예측계수의 양자화 및 역양자화 방법 및 장치 - Google Patents

선형예측계수의 양자화 및 역양자화 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 음성 신호의 부호화에서 LPC(Linear Predictive Coding, 선형예측부호화) 계수를 LSF(Line Spectrum Frequency, 선스펙트럼주파수)와 같은 순서의 성질을 갖는 계수로 변환하여 벡터 양자화(vector quantization)하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 서브 벡터로 분할하여 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 가변적으로 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하여 양자화하고, 정규화된 코드북을 이용한다.

Description

선형예측계수의 양자화 및 역양자화 방법 및 장치{Method and apparatus for quantization and de-quantization of the Linear Predictive Coding coefficients}
도 1은 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 의한 코드북 생성 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
도 6은 본 발명에 의한 코드북 생성 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 7은 상위 서브 벡터가 분할된 일 실시예를 개념도로 도시한 것이다.
도 8은 코드북을 분류하는 방식의 일 실시예를 개념도로 도시한 것이다.
도 9는 코드북을 분류하는 방식의 다른 일 실시예를 개념도로 도시한 것이다.
도 10은 코드북이 저장된 방식의 일 실시예를 개념도로 도시한 것이다.
도 11은 코드북이 저장된 방식의 다른 일 실시예를 개념도로 도시한 것이다.
도 12는 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다.
도 13은 LPC 계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 p차 벡터를 N개의 서브 벡터들로 분할한 일 실시예를 개념도로 도시한 것이다.
〈도면의 주요 부호에 대한 간단한 설명〉
200: 벡터 분할부 210: 제1 양자화부
220: 선택부 230: 제2 양자화부
231: 제3 양자화부 240: 코드북 저장부
본 발명은 음성 신호의 부호화 및 복호화에 관한 것으로, 보다 상세하게는 LPC(Linear Predictive Coding, 선형예측부호화) 계수를 LSF(Line Spectrum Frequency, 선스펙트럼주파수) 계수와 같은 순서의 성질을 갖는 계수로 변환하여 순서의 성질을 갖는 계수를 벡터 양자화(vector quantization)하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
아날로그 신호를 양자화하는 방식에는 스칼라 양자화(scalar quantization) 방식과 벡터 양자화 방식이 있다. 스칼라 양자화 방식은 입력되는 신호를 개별적인 값으로 양자화하는 것을 말하며, 벡터 양자화 방식은 입력되는 신호를 몇 개의 관련성이 있는 신호의 열로 판단하여 벡터 자체를 양자화의 기본 단위로 하는 양자화 기법을 말한다.
음성 신호를 코딩함에 있어서, 적은 비트를 이용하여 LPC 계수를 직접 양자화할 경우 변화가 심하게 일어나므로 LSF 계수로 변환시킨 후 양자화하는 것이 일반적이다. 그러나 스칼라 양자화 방식은 각 LSF를 개별적으로 양자화하므로 양질의 음성을 나타내기 위해서 적어도 32비트/프레임(bits/frame)이 요구되지만 4.8K bps(bit per sec)이하에 해당하는 대부분의 음성 부호화기(speech coder)들은 LSF에 24비트/프레임 이상을 할당하지 않는다. 그러므로 이용하는 비트 수를 줄이기 위해서 벡터 양자화 방식을 이용한다.
여기서, 벡터 양자화 방식은 데이터를 하나의 블록으로 생성하여 벡터 단위로 양자화함으로써 강력한 데이터 압출 효과를 얻는 방식으로 영상 처리, 음성 처리, 팩시밀리 전송 그리고 기상 위성 등을 포함하여 다양한 범위에 걸쳐 유용하게 이용된다. 벡터 양자화 방식에 의하여 부호화 및 복호화함에 있어서 데이터 벡터를 나타나는 코드북이 상당히 중요한 비중을 차지한다.
이러한 벡터 양자화 방식에 이용되는 코드북은 다양한 범위를 갖는 LSF 계수에 대해서 최적화된 양자화를 제공하기 어려운 문제점을 갖는다. 또한, 같은 범위에 해당하는 LSF 계수가 다른 평균값을 갖는 경우 양자화의 효율이 저하되는 문제 점을 갖는다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 서브 벡터로 분할하여 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 가변적으로 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하여 양자화하는 선형예측계수의 양자화 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 부호화기에서 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화함으로써 생성된 코드북 인덱스를 이용하여 선형예측계수로 역양자화하는 선형예측계수의 역양자화 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 기술적 과제는 정규화된 코드북을 생성하는 코드북 생성 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 방법은, 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 서브 벡터들로 분할하는 단계, 상기 분할된 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하는 단계 및 상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 방법은, 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화 하는 단계, 상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 코드북을 선택하는 단계, 상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계 및 상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터에 의해 선형예측계수를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 코드북 생성 방법은, 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 기준이 되는 원소들로 구성된 상위 서브 벡터와 상기 기준이 되는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된 하위 서브 벡터들로 분할하는 단계, 상위 서브 벡터를 이용하여 가용한 비트를 상기 하위 서브 벡터에 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 단계 및 상기 상위 서브 벡터와 상기 분류된 하위 서브 벡터를 트레이닝하여 코드북을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술된 발명을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체인 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 장치는, 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 서브 벡터들로 분할하는 벡터 분할부, 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 구성하는 각 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장하는 코드북 저장부, 상기 분할된 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부 및 상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 양자화부를 포함하는 것을 특 징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 장치는, 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제1 역양자화부, 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 구성하는 각 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 저장하는 코드북 저장부, 상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부, 상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제2 역양자화부 및 상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터에 의해 선형예측계수를 생성하는 계수 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 코드북 생성 장치는, 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 기준이 되는 원소들로 구성된 상위 서브 벡터와 상기 기준이 되는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된 하위 서브 벡터들로 분할하는 벡터 분할부, 상위 서브 벡터를 이용하여 가용한 비트를 상기 하위 서브 벡터에 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 벡터 분류부 및 상기 상위 서브 벡터와 상기 분류된 하위 서브 벡터를 트레이닝하여 코드북을 생성하는 코드북 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 방법은, 상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하는 단계, 상기 상위 서브 벡터를 양자화하는 단계, 상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하는 단계, 상기 하위 서브 벡터들의 원소를 정규화하는 단계 및 상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 하위 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 코드북은 정규화되어 마련된 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 방법은, 상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계, 상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화되어 기 마련되어 있는 코드북을 선택하는 단계, 상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계, 상기 역양자화된 하위 서브 벡터들을 역정규화하는 단계 및 상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 상기 역정규화된 하위 서브 벡터에 의해 선형스펙트럼주파수 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 장치는, 상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하는 벡터 분할부, 상기 상위 서브 벡터를 양자화하는 제1 양자화부, 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들이 존재하는 분포에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장하는 코드북 저장부, 상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부, 상기 하위 서브 벡터들의 원소를 정규화하는 정규화부 및 상기 정규화된 하위 서브 벡터들을 상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 하위 서브 벡 터들의 코드북 인덱스를 생성하는 제2 양자화부를 포함하고, 상기 코드북은 정규화되어 마련되는 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 장치는, 상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제1 역양자화부, 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 구성하는 각 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장하는 코드북 저장부, 상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부, 상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제2 역양자화부, 상기 역양자화된 하위 서브 벡터를 역정규화하는 역정규화부 및 상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 상기 역정규화된 하위 서브 벡터들에 의해 선형예측계수를 생성하는 계수 생성부를 포함하고, 상기 코드북은 정규화되어 마련된 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 기록 매체는, 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수로 변환한 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하는 단계, 상기 상위 서브 벡터를 양자화하는 단계, 상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당되고 정규화되어 마련된 코드북을 선택하는 단계, 상기 하위 서브 벡터들의 원소를 정규화하는 단계 및 상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 하위 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 단계를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그 램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체인 것을 특징으로 한다.
상기의 과제를 이루기 위한 본 발명에 의한 기록 매체는, 부호화기에서 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터로 변환하고 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화된 비트스트림에서 상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계, 상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화되어 기 마련되어 있는 코드북을 선택하는 단계, 상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계, 상기 역양자화된 하위 서브 벡터들을 역정규화하는 단계 및 상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 상기 역정규화된 하위 서브 벡터에 의해 선형스펙트럼주파수 벡터를 생성하는 단계를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체인 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 선형예측계수의 양자화 및 역양자화 방법 및 장치의 일 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다. 도 7 내지 도 11을 참조하여 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 방법의 일 실시예를 설명하기로 한다.
먼저, LPC(Linear Predictive Coding, 선형예측부호화) 계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터로 분할한다(제100단계). 여기서, 순서의 성질을 갖는 계수는 LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것이 바람직하다. 제100단계에서 분할되는 상위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소(element)들에서 기준이 되는 원소로 구성되며, 하위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 상위 서브 벡터를 구성하는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된다.
도 7을 살펴보면, 상위 서브 벡터는 제1 서브 벡터(711)에 해당하며, 하위 서브 벡터는 제2 서브 벡터(712) 및 제3 서브 벡터(713)에 해당한다. 여기서, 제1 서브 벡터(711)는 w1, w5 및 w10으로 구성되며, w1과 w5 사이에 존재하는 제2 서브 벡터(712)는 w2, w3 및 w4으로 구성되고, w5와 w10 사이에 존재하는 제3 서브 벡터(713)는 w6, w7, w8 및 w9으로 구성된다.
제100단계에서 분할된 상위 서브 벡터를 벡터 양자화(vector quantization)에 의해 양자화함으로써 코드북 인덱스(codebook index)를 생성한다(제110단계). 여기서, 제110단계는 제1 서브 벡터(711)를 양자화하여 제1 코드북 인덱스를 생성한다.
또한, 제110단계에서는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 최적화된 조합을 구하기 위해 상위 서브 벡터에 대하여 1개의 코드북 인덱스를 생성하는 것이 아니라 N개의 코드북 인덱스를 생성하는 것이 바람직하다.
제110단계에서 양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 각 서브 벡터에 가용한 비트(bit)가 할당된 코드북을 선택한다(제120단계). 제120단계에서는 제1 서브 벡터(711)의 w1, w5 및 w10을 이 용하여 제2 서브 벡터(712) 및 제3 서브 벡터(713)의 원소가 존재하는 분포를 판단함으로써 제2 서브 벡터(712) 및 제3 서브 벡터(713)에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다.
제120단계에서 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 코드북을 선택하는 방식은 두 가지의 실시예를 들 수 있다.
첫째, 제110단계에서 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다. 도 8에서 s는 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율로서 도 7에서 (w5-w0)/(w10-w5)에 해당하는 값이다. 여기서, w5와 w10 사이의 간격에 비하여 w0와 w5의 간격이 점차 증차함에 따라 w0과 w5 사이에 존재하는 제2 서브 벡터(712)에 할당되는 비트가 점차 증가하므로 코드북에 할당되는 비트도 M비트에서 (M+3)비트로 증가하고, 반면에 w5와 w10 사이에 존재하는 제3 서브 벡터(713)에 할당되는 비트는 점차 감소하므로 L비트에서 (L-3)비트로 감소한다.
둘째, 제110단계에서 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 양자화된 원소가 존재하는 범위에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다. 여기서, 소정의 양자화된 원소는 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 대하여 중요한 영향을 미치는 기준이 되는 원소를 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 선택하여 기 설정된다. 도 9에 도시된 바와 같이 x는 w4라고 가정하면, w4가 존재하는 범위에 따라 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다.
제120단계에서 선택하는 코드북은 다음과 같은 방식에 의하여 저장된다.
첫째, 도 10에 도시된 바와 같이 각 서브 벡터에 가용된 비트에 따라 다양한 코드북을 저장하는 복수의 멀티-코드북들로 구성하여 저장하는 방식이 있다.
둘째, 도 11에 도시된 바와 같이 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 다르게 할당하는 멀티-코드북들로 구성된 조합들에 해당하는 복수의 클래스(class)들로 구성하여 저장하는 방식이 있다. 여기서, 제120단계는 복수의 클래스들에서 소정의 클래스를 선택하고, 각 하위 서브 벡터에 할당된 비트에 따라 선택된 클래스에서 소정의 코드북을 선택한다. 예를 들어, 사용가능한 비트가 24비트이고 제1 서브 벡터(711)에서 9비트를 사용한다고 가정하면, 제1 클래스(1100)와 제4 클래스(1103)가 선택되면 제1 클래스(1100)에서는 5비트가 할당된 제1 멀티-코드북이 선택되고 제4 클래스(1103)에서는 10비트가 할당된 제1 멀티-코드북이 선택된다. 또한, 제1 클래스(1100)와 제6 클래스(1105)가 선택되면 제1 클래스(1100)에서는 7비트가 할당된 제3 멀티-코드북이 선택되고 제6 클래스(1105)에서는 8비트가 할당된 제9 멀티 코드북이 선택된다.
제120단계에서 선택된 코드북을 이용하여 하위 서브 벡터를 양자화하여 코드북 인덱스를 생성한다(제130단계).
제130단계에서 이용하는 코드북은 정규화된 코드북을 이용하는 것이 바람직하다. 여기서, 정규화된 코드북은 상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드(codeword) 값를 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 제산하여 정규화한다. 예를 들어, 상위 서브 벡터를 구성하는 원소인 w1, w5 및 w10에서 w1과 w5 사이에 마련된 제2 서브 벡터의 각 코드워드를 w1과 w5 가운데 작은 값에 해당하는 w1로 감산한 후 w1과 w5 사이의 차이에 해당하는 (w5-w1)으로 제산하고, 제3 서브 벡터의 각 원소를 w5와 w10 가운데 작은 값에 해당하는 w5로 감산한 후 w5와 w10 사이의 차이에 해당하는 (w10-w5)으로 제산한다.
제130단계에서는 제120단계에서 선택된 코드북을 이용하여 양자화함에 있어서, 제120단계에서 선택된 코드북의 각 코드워드 값에 양자화된 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 승산한 후 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 가산하고, 가장 작은 왜곡을 갖는 코드북 인덱스를 검출한다.
제110단계에서 생성된 N개의 코드북 인덱스에 대하여 제120단계와 제130단계를 반복하여 수행한다. 즉, 제120단계에서는 제110단계에서 상위 서브 벡터에 의하여 생성된 N개의 각 코드북 인덱스에 대하여 하위 서브 벡터의 코드북을 선택하고, 제130단계에서는 제120단계에서 선택된 각 N개의 하위 서브 벡터의 코드북를 이용하여 각각 하위 서브 벡터를 양자화한다.
제110단계에서 생성된 N개의 코드북 인덱스 가운데 가장 왜곡(distortion)이 작은 코드북 인덱스를 검출한다(제140단계). 제140단계에서는 N개의 제1 서브 벡터(711)의 코드북 인덱스 가운데 가장 왜곡이 작은 코드북 인덱스를 검출하고, 검출된 코드북 인덱스에 상응하는 제2 서브 벡터(712)의 코드북 인덱스와 제3 서브 벡터(713)의 코드북 인덱스를 검출한다.
제140단계에서 검출된 서브 벡터의 코드북 인덱스들을 비트스트림으로 생성하여 전송한다(제150단계). 제150단계에서는 제1 내지 제3 서브 벡터의 코드북 인 덱스들을 비트스트림(bit stream)으로 생성하여 전송한다.
도 2는 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 선형예측계수의 양자화 장치는 벡터 분할부(200), 제1 양자화부(210), 선택부(220), 제2 양자화부(230), 제3 양자화부(240) 및 코드북 저장부(240)를 포함하여 이루어진다. 도 7 내지 도 11을 참조하여 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 장치의 일 실시예를 설명하기로 한다.
벡터 분할부(200)는 LPC(Linear Predictive Coding, 선형예측부호화) 계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 입력 단자 IN를 통해 입력받아 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터로 분할한다. 여기서, 순서의 성질을 갖는 계수는 LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것이 바람직하다. 벡터 분할부(200)에서 분할되는 상위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소(element)들에서 기준이 되는 원소로 구성되며, 하위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 상위 서브 벡터를 구성하는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된다.
도 7을 살펴보면, 상위 서브 벡터는 제1 서브 벡터(711)에 해당하며, 하위 서브 벡터는 제2 서브 벡터(712) 및 제3 서브 벡터(713)에 해당한다. 여기서, 제1 서브 벡터(711)는 w1, w5 및 w10으로 구성되며, w1과 w5 사이에 존재하는 제2 서브 벡터(712)는 w2, w3 및 w4으로 구성되고, w5와 w10 사이에 존재하는 제3 서브 벡터(713)는 w6, w7, w8 및 w9으로 구성된다.
제1 양자화부(210)는 벡터 분할부(200)에서 분할된 상위 서브 벡터를 벡터 양자화(vector quantization)를 이용하여 양자화함으로써 코드북 인덱스(codebook index)를 생성한다. 여기서, 제1 양자화부(210)는 제1 서브 벡터(711)를 양자화하여 제1 코드북 인덱스를 생성한다. 또한, 제1 양자화부(210)는 출력 단자 OUT 1을 통해 제1 코드북 인덱스를 출력한다.
또한, 제1 양자화부(210)에서는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 최적화된 조합을 구하기 위해 상위 서브 벡터에 대하여 1개의 코드북 인덱스를 생성하는 것이 아니라 N개의 코드북 인덱스를 생성하는 것이 바람직하다.
선택부(220)는 제1 양자화부(210)에서 양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 각 서브 벡터에 가용한 비트(bit)가 할당된 코드북을 코드북 저장부(240)에서 선택한다. 여기서, 선택부(220)는 제2 서브 벡터(712)에 대하여 제2 멀티-코드북 저장부(241)에서 선택하고, 제3 서브 벡터(713)에 대하여 제3 멀티-코드북 저장부(242)에서 선택한다. 선택부(220)에서는 제1 서브 벡터(711)의 w1와 w5를 이용하여 제2 서브 벡터(712)의 원소가 존재하는 분포를 판단함으로써 제2 서브 벡터(712)에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하고, 제1 서브 벡터(711)의 w5와 w10을 이용하여 제3 서브 벡터(713)의 원소가 존재하는 분포를 판단함으로써 제3 서브 벡터(713)에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다.
선택부(220)에서 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 제2 멀티-코드북 저장부(241) 및 제3 멀티-코드북 저장부(242)에서 코드북을 선택하는 방식은 두 가지의 실시예를 들 수 있다.
첫째, 제1 양자화부(210)에서 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다. 도 8에서 s는 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율로서 도 7에서 (w5-w0)/(w10-w5)에 해당하는 값이다. 여기서, w5와 w10 사이의 간격에 비하여 w0과 w5의 간격이 점차 증차함에 따라 w0과 w5 사이에 존재하는 제2 서브 벡터(712)에 할당되는 비트가 점차 증가하므로 제2 멀티-코드북 저장부(241)에 저장된 멀티-코드북에 할당되는 비트도 M비트에서 (M+3)비트로 증가하고, 반면에 w5와 w10 사이에 존재하는 제3 서브 벡터(713)에 할당되는 비트는 점차 감소하므로 제3 멀티-코드북 저장부(242)에 저장된 멀티-코드북에 할당되는 비트도 L비트에서 (L-3)비트로 감소한다.
둘째, 제1 양자화부(210)에서 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 양자화된 원소가 존재하는 범위에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다. 여기서, 소정의 양자화된 원소는 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 대하여 중요한 영향을 미치는 기준이 되는 원소를 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 선택하여 기 설정된다. 도 9에 도시된 바와 같이 x는 w4라고 가정하면, w4가 존재하는 범위에 따라 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다.
제2 양자화부(230)는 선택부(220)가 제2 멀티-코드북 저장부(241)에서 선택한 코드북을 이용하여 제2 서브 벡터(712)를 양자화함으로써 제2 코드북 인덱스를 생성한다. 여기서, 제2 양자화부(230)는 출력 단자 OUT 1을 통해 제2 코드북 인덱 스를 출력한다.
제3 양자화부(231)는 선택부(220)가 제3 멀티-코드북 저장부(242)에서 선택한 코드북을 이용하여 제3 서브 벡터(713)를 양자화함으로써 제3 코드북 인덱스를 생성한다. 여기서, 제3 양자화부(231)는 출력 단자 OUT 2를 통해 제3 코드북 인덱스를 출력한다.
코드북 저장부(240)는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 구성하는 각 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장한다. 여기서, 코드북 저장부(240)는 제2 멀티-코드북 저장부(241) 및 제3 멀티-코드북 저장부(242)를 포함하여 이루어진다.
제2 멀티-코드북 저장부(241)는 제2 서브 벡터(712)에 대한 멀티-코드북들을 저장한다. 제3 멀티-코드북 저장부(242)는 제3 서브 벡터(713)에 대한 멀티-코드북들을 저장한다.
제2 멀티-코드북 저장부(241) 및 제3 멀티-코드북 저장부(242)에 저장된 코드북은 다음과 같은 방식에 의하여 저장된다.
첫째, 도 10에 도시된 바와 같이 각 서브 벡터에 가용된 비트에 따라 다양한 코드북을 저장하는 복수의 멀티-코드북들로 구성하여 저장하는 방식이 있다.
둘째, 도 11에 도시된 바와 같이 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 다르게 할당하는 멀티-코드북들로 구성된 조합들에 해당하는 복수의 클래스(class)들로 구성하여 저장하는 방식이 있다. 여기서, 선택부(220)는 복수의 클래스들에서 소정의 클래스를 선택하고, 각 하위 서브 벡터에 할당된 비트에 따라 선택된 클래스에 서 소정의 코드북을 선택한다. 예를 들어, 사용가능한 비트가 24비트이고 제1 서브 벡터(711)에서 9비트를 사용한다고 가정하면, 제1 클래스(1100)와 제4 클래스(1103)가 선택되면 제1 클래스(1100)에서는 5비트가 할당된 제1 멀티-코드북이 선택되고 제4 클래스(1103)에서는 10비트가 할당된 제1 멀티-코드북이 선택된다. 또한, 제1 클래스(1100)와 제6 클래스(1105)가 선택되면 제1 클래스(1100)에서는 7비트가 할당된 제3 멀티-코드북이 선택되고 제6 클래스(1105)에서는 8비트가 할당된 제9 멀티 코드북이 선택된다.
코드북 저장부(240)에서 저장되는 코드북은 정규화된 것이 바람직하다. 여기서, 정규화된 코드북은 상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드(codeword)를 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 제산하여 정규화한다. 예를 들어, 상위 서브 벡터를 구성하는 원소인 w1, w5 및 w10에서 w1과 w5 사이에 마련된 제2 서브 벡터의 각 코드워드를 w1과 w5 가운데 작은 값에 해당하는 w1로 감산한 후 w1과 w5 사이의 차이에 해당하는 (w5-w1)로 제산하고, 제3 서브 벡터의 각 원소를 w5와 w10 가운데 작은 값에 해당하는 w5로 감산한 후 w5와 w10 사이의 차이에 해당하는 (w10-w5)로 제산한다.
제2 양자화부(230) 및 제3 양자화부(240)에서는 정규화된 코드북을 이용하여 양자화함에 있어서, 선택부(220)에서 선택된 코드북의 각 코드워드 값에 양자화된 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 승산한 후 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 가산하고, 가장 작은 왜곡을 갖는 코드북 인덱스를 검 출한다.
제1 양자화부(210)에서 생성된 N개의 코드북 인덱스에 대하여 반복하여 수행함으로써 N개의 코드북 인덱스 가운데 가장 왜곡(distortion)이 작은 코드북 인덱스를 검출한다. 여기서, N개의 제1 서브 벡터(711)의 코드북 인덱스 가운데 가장 왜곡이 작은 코드북 인덱스를 검출하고, 검출된 코드북 인덱스에 상응하는 제2 서브 벡터(712)의 코드북 인덱스와 제3 서브 벡터(713)의 코드북 인덱스를 검출한다. 검출된 제1 내지 제3 코드북 인덱스들을 비트스트림으로 생성하여 전송한다.
도 3은 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
먼저, 부호화기에서 LPC(Linear Predictive Coding, 선형예측부호화) 계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화함으로써 생성된 코드북 인덱스를 포함하여 생성된 비트스트림을 전송받는다(제300단계). 여기서, 순서의 성질을 갖는 계수는 LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것이 바람직하다. 여기서, 상위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 기준이 되는 원소로 구성되며, 하위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 상위 서브 벡터를 구성하는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된다.
제300단계에서 전송받은 비트스트림에 포함된 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터를 역양자화한다(제310단계). 제310단계에서는 제1 서브 벡터를 역양자화하여 w1, w5 및 w10을 구한다.
제310단계에서 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 하위 서브 벡터의 코드북을 선택한다(제320단계).
제320단계에서 선택된 하위 서브 벡터의 코드북에서 하위 서브 벡터의 인덱스에 대응하는 코드 벡터를 선택하여 역양자화한다(제330단계).
제310단계 및 제320단계에서 역양자화된 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터에 의해 LPC 계수를 생성한다(제340단계).
도 4는 본 발명에 의한 선형예측계수의 역양자화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 선형스펙트럼주파수의 역양자화 장치는 비트스트림 수신부(400), 제1 역양자화부(410), 선택부(420), 제2 역양자화부(430), 제3 역양자화부(431), 코드북 저장부(440) 및 벡터 생성부(450)를 포함하여 이루어진다.
비트스트림 수신부(400)는 부호화기에서 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 입력 단자 IN을 통해 입력받아 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화함으로써 생성된 코드북 인덱스를 포함하여 생성된 비트스트림을 전송받는다. 여기서, 상위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 기준이 되는 원소로 구성되며, 하위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 상위 서브 벡터를 구성하는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된다. 여기서, 순서의 성질을 갖는 계수는 LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것이 바람직하다.
제1 역양자화부(410)는 비트스트림 수신부(400)에서 전송받은 비트스트림에 포함된 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터를 역양자화한다. 제1 역양자화부(410)에서는 제1 서브 벡터를 역양자화하여 w1, w5 및 w10을 구한다. 제1 역양자화부(410)에서 역양자화된 결과는 출력 단자 OUT 0을 통해 출력된다.
선택부(420)는 제1 역양자화부(410)에서 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 하위 서브 벡터의 코드북을 선택한다.
제2 역양자화부(430)는 선택부(420)에서 선택된 코드북을 제2 멀티-코드북 저장부(441)에 저장된 멀티 코드북에서 도출함으로써 제2 서브 벡터의 인덱스에 대응하는 코드 벡터를 선택하여 역양자화한다. 제2 역양자화부(430)에서 역양자화된 결과는 출력 단자 OUT 1을 통해 출력된다.
제3 역양자화부(431)는 선택부(420)에서 선택된 코드북을 제3 멀티-코드북 저장부(442)에 저장된 멀티 코드북에서 도출함으로써 제3 서브 벡터의 인덱스에 대응하는 코드 벡터를 선택하여 역양자화한다. 제3 역양자화부(431)에서 역양자화된 결과는 출력 단자 OUT 2를 통해 출력된다.
계수 생성부(450)는 제1 역양자화부(410), 제2 역양자화부(430) 및 제3 역양자화부(431)에서 역양자화된 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터에 의해 LPC 계수를 생성한다.
도 5는 본 발명에 의한 코드북 생성 방법에 대한 일 실시예를 흐름도로 도시한 것이다.
먼저, 트레이닝(training) 데이터베이스로부터 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 입력받는다(제500단계). 여기서, 순서의 성질을 갖는 계수는 LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것이 바람직하다.
제500단계에서 입력받은 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터로 분할한다(제510단계). 제510단계에서 분할되는 상위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 기준이 되는 원소로 구성되며, 하위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 상위 서브 벡터를 구성하는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된다.
제510단계에서 분할하는 상위 서브 벡터는 다음과 같은 사항을 고려하여 설정한다. 여기서, 일반적으로 협대역 스피치 코덱(Narrowband Speech Codec)은 10차를 이용하고, 광대역 스피치 코덱(Wideband Speech Codec)은 16차 또는 그 이상을 사용한다.
첫째, 최대 벡터 양자화 차원(Dimension)을 10차의 경우 4이하로 하고, 16차의 경우 6이하로 한다. 왜냐하면 벡터 양자화 차원이 4 또는 6을 초과하면, 코드북의 크기가 너무 커지고 정규화된 코드북의 성능이 저하된다. 둘째, 정규화를 시켜주는 상위 서브 벡터의 원소의 개수를 10차의 경우 3이하로 하고, 16차의 경우 5이하로 한다. 그러나 정구화를 시켜주는 상위 서브 벡터의 원소의 최대 개수는 10차의 경우 4이하로 할 수 있고, 16차의 경우 6이하로 할 수 있다. 이는 상위 서브 벡터의 원소가 수행되는 개수가 많을 경우 벡터 양자화의 성능이 저하되고 인접한 원소 사이의 인트라-프레임 상관도(Intra-frame Correlation)를 이용하기 어렵기 때문이다. 셋째, 상위 서브 벡터는 상위 서브 벡터의 원소들 간의 인트라-프레임 상관도가 최대가 될 수 있도록 구성된다. 왜냐하면 원소들 사이의 간격이 커지면 정규화된 코드북의 성능이 저하된다. 넷째, 상위 서브 벡터는 하위 서브 벡터의 양단에 상위 서브 벡터의 원소가 마련되도록 구성된다. 이는 상위 서브 벡터의 원소들 사이에 하위 서브 벡터가 마련된 경우가 하위 서브 벡터의 한쪽에만 상위 서브 벡터의 원소가 마련된 경우 보다 정규화된 코드북의 성능이 우수하기 때문이다. 다섯째, 상위 서브 벡터는 상위 서브 벡터의 원소가 연속하지 않도록 구성된다. 왜냐하면 상위 서브 벡터의 원소를 중심으로 양단에 존재하는 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 효율적으로 분배하기 위해서이다.
제510단계에서 분할된 상위 서브 벡터에 대하여 LBG 알고리즘을 이용하여 제1 코드북을 생성한다(제520단계).
제510단계에서 분할된 상위 서브 벡터의 원소들을 이용하여 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 분류한다(제530단계).
제530단계에서 가용한 비트를 하위 서브 벡터에 할당하여 분류하는 방식으로 두 가지의 실시예를 들 수 있다.
첫째, 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 분류한다. 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율인 s값을 기준으로 도 7에서 (w5-w0)/(w10-w5)에 해당하는 값이다. 여기서, w5와 w10 사이의 간격에 비하여 w0와 w5의 간격이 점차 증차함에 따라 w0 과 w5 사이에 존재하는 제2 서브 벡터에 할당되는 비트가 점차 증가하도록 하고, 반면에 w5와 w10 사이에 존재하는 제3 서브 벡터에 할당되는 비트는 점차 감소하도록 한다.
둘째, 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 양자화된 원소가 존재하는 범위에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 분류한다. 여기서, 소정의 양자화된 원소는 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 대하여 중요한 영향을 미치는 기준이 되는 원소를 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 선택한다. 여기서, 선택된 원소를 x는 w4라고 가정하면, w4가 존재하는 범위에 따라 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다.
제530단계에서 분류된 하위 서브 벡터를 이용하여 LBG 알고리즘에 의해 제2 코드북을 생성한다(제540단계).
제530단계에서 LBG 알고리즘에 의해 생성되는 코드북은 정규화되어 생성되는 것이 바람직하다. 여기서, 정규화된 코드북은 상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드(codeword)를 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 제산하여 정규화한다. 예를 들어, 상위 서브 벡터를 구성하는 원소인 w1, w5 및 w10에서 w1과 w5 사이에 마련된 제2 서브 벡터의 각 원소를 w1과 w5 가운데 작은 값에 해당하는 w1로 감산한 후 w1과 w5 사이의 차이에 해당하는 (w5-w1)로 제산하고, 제3 서브 벡터의 각 원소를 w5와 w10 가운데 작은 값에 해당하는 w5로 감산한 후 w5와 w10 사이의 차이에 해당하는 (w10-w5)으로 제산한다.
도 6은 본 발명에 의한 코드북 생성 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것으로서, 벡터 분할부(600), 제1 LBG알고리즘 처리부(610), 제1 코드북 저장부(620), 분류부(630), 제2 서브벡터 분류부(640), 제3 서브벡터 분류부(641), 제2 데이터베이스 저장부(650), 제3 데이터베이스 저장부(651), 제2 LBG알고리즘 처리부(660), 제3 LBG알고리즘 처리부(661), 제2 코드북 저장부(670) 및 제3 코드북 저장부(671)를 포함하여 이루어진다.
벡터 분할부(600)는 트레이닝(training) 데이터베이스로부터 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 입력단자 IN을 통하여 입력받고, 입력받은 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터로 분할한다. 여기서, 순서의 성질을 갖는 계수는 LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것이 바람직하다. 벡터 분할부(600)에서 분할되는 상위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 기준이 되는 원소로 구성되며, 하위 서브 벡터는 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 상위 서브 벡터를 구성하는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된다.
벡터 분할부(600)에서 분할하는 상위 서브 벡터는 다음과 같은 사항을 고려하여 설정한다. 여기서, 일반적으로 협대역 스피치 코덱(Narrowband Speech Codec)은 10차를 이용하고, 광대역 스피치 코덱(Wideband Speech Codec)은 16차 또는 그 이상을 사용한다.
첫째, 최대 벡터 양자화 차원(Dimension)을 10차의 경우 4이하로 하고, 16차 의 경우 6이하로 한다. 왜냐하면 벡터 양자화 차원이 4 또는 6을 초과하면, 코드북의 크기가 너무 커지고 정규화된 코드북의 성능이 저하된다. 둘째, 정규화를 시켜주는 상위 서브 벡터의 원소의 개수를 10차의 경우 3이하로 하고, 16차의 경우 5이하로 한다. 그러나 정구화를 시켜주는 상위 서브 벡터의 원소의 최대 개수는 10차의 경우 4이하로 할 수 있고, 16차의 경우 6이하로 할 수 있다. 이는 상위 서브 벡터의 원소가 수행되는 개수가 많을 경우 벡터 양자화의 성능이 저하되고 인접한 원소 사이의 인트라-프레임 상관도(Intra-frame Correlation)를 이용하기 어렵기 때문이다. 셋째, 상위 서브 벡터는 상위 서브 벡터의 원소들 간의 인트라-프레임 상관도가 최대가 될 수 있도록 구성된다. 왜냐하면 원소들 사이의 간격이 커지면 정규화된 코드북의 성능이 저하된다. 넷째, 상위 서브 벡터는 하위 서브 벡터의 양단에 상위 서브 벡터의 원소가 마련되도록 구성된다. 이는 상위 서브 벡터의 원소들 사이에 하위 서브 벡터가 마련된 경우가 하위 서브 벡터의 한쪽에만 상위 서브 벡터의 원소가 마련된 경우 보다 정규화된 코드북의 성능이 우수하기 때문이다. 다섯째, 상위 서브 벡터는 상위 서브 벡터의 원소가 연속하지 않도록 구성된다. 왜냐하면 상위 서브 벡터의 원소를 중심으로 양단에 존재하는 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 효율적으로 분배하기 위해서이다.
제1 LBG알고리즘 처리부(610)는 벡터 분할부(600)에서 분할된 상위 서브 벡터인 제1 서브 벡터(711)에 대해 LBG 알고리즘을 이용하여 코드북을 생성한다.
제1 코드북 저장부(620)는 제1 LBG알고리즘 처리부(610)에서 생성된 제1 서브 벡터(711)에 대한 코드북을 저장한다.
분류부(630)는 벡터 분할부(600)에서 분할된 상위 서브 벡터의 원소들을 이용하여 하위 서브 벡터인 제2 서브 벡터(712) 및 제3 서브 벡터(713)에 가용한 비트를 할당하여 분류한다.
분류부(630)에서 가용한 비트를 하위 서브 벡터에 할당하여 분류하는 방식으로 두 가지의 실시예를 들 수 있다.
첫째, 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 분류한다. 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율인 s값을 기준으로 도 7에서 (w5-w0)/(w10-w5)에 해당하는 값이다. w5와 w10 사이의 간격에 비하여 w0와 w5의 간격이 점차 증차함에 따라 w0과 w5 사이에 존재하는 제2 서브 벡터에 할당되는 비트가 점차 증가하도록 하고, 반면에 w5와 w10 사이에 존재하는 제3 서브 벡터에 할당되는 비트는 점차 감소하도록 한다.
둘째, 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 양자화된 원소가 존재하는 범위에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 분류한다. 여기서, 소정의 양자화된 원소는 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 대하여 중요한 영향을 미치는 기준이 되는 원소를 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 선택한다. 여기서, 선택된 원소를 x는 w4라고 가정하면, w4가 존재하는 범위에 따라 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택한다.
제2 서브벡터 분류부(640)는 분류부(630)에서 분류된 결과를 이용하여 제2 서브 벡터(712)를 제2 데이터베이스 저장부(650)에 구분하여 저장한다.
제3 서브벡터 분류부(641)는 분류부(630)에서 분류된 결과를 이용하여 제3 서브 벡터(713)를 제3 데이터베이스 저장부(651)에 구분하여 저장한다.
제2 LBG알고리즘 처리부(660)는 제2 데이터베이스 저장부(650)에 구분되어 저장된 제2 서브 벡터(712)에 대해 LBG 알고리즘을 이용하여 코드북을 생성한다.
제3 LBG알고리즘 처리부(661)는 제3 데이터베이스 저장부(651)에 구분되어 저장된 제3 서브 벡터(713)에 대해 LBG 알고리즘을 이용하여 코드북을 생성한다.
제2 코드북 저장부(670)는 제2 LBG알고리즘 처리부(660)에서 생성된 제2 서브 벡터(712)에 대한 코드북을 저장한다.
제3 코드북 저장부(671)는 제3 LBG알고리즘 처리부(661)에서 생성된 제3 서브 벡터(713)에 대한 코드북을 저장한다.
제2 데이터베이스 저장부(650) 및 제3 데이터베이스 저장부(651)는 양자화된 제1 서브 벡터(711)의 원소들의 값을 이용하여 정규화되는 것이 바람직하다. 여기서, 정규화는 상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 제산하여 이루어진다. 예를 들어, 상위 서브 벡터를 구성하는 원소인 w1, w5 및 w10에서 w1과 w5 사이에 마련된 제2 서브 벡터의 각 코드워드를 w1과 w5 가운데 작은 값에 해당하는 w1로 감산한 후 w1과 w5 사이의 차이에 해당하는 (w5-w1)로 제산하고, 제3 서브 벡터의 각 원소를 w5와 w10 가운데 작은 값에 해당하는 w5로 감산한 후 w5와 w10 사이의 차이에 해당하는 (w10-w5)으로 제산한다.
도 12는 본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 장치에 대한 일 실시예를 블록도로 도시한 것이다. 도 12에서는 순서의 성질을 갖는 계수의 p차 벡터
Figure 112006083688317-PAT00001
가 다음 기재된 수학식 1과 같이 구성되어 있다고 가정한다.
[수학식 1]
Figure 112006083688317-PAT00002
단,
Figure 112006083688317-PAT00003
이다.
벡터 분할부(1200)는 LPC 계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 p차 벡터를 N개의 서브 벡터들로 분할한다. 순서의 성질을 갖는 계수의 p차 벡터를 N개의 서브 벡터로 분할함에 있어서, 벡터 분할부(1200)는 도 13 및 다음 기재된 수학식 2와 같이 상위 서브 벡터인
Figure 112006083688317-PAT00004
와 하위 서브 벡터들인
Figure 112006083688317-PAT00005
으로 분할한다.
[수학식 2]
Figure 112006083688317-PAT00006
단,
Figure 112006083688317-PAT00007
는
Figure 112006083688317-PAT00008
이다.
제0 벡터 양자화부(1210)는 벡터 분할부(1200)에서 분할된 상위 서브 벡터인
Figure 112006083688317-PAT00009
를 벡터 양자화하여
Figure 112006083688317-PAT00010
가 양자화된 결과인
Figure 112006083688317-PAT00011
를 출력하고, 코드북 인덱스를 생성한다.
제1 내지 제(M-1) 코드북 선택부(1220 내지 1229)는 제0 벡터 양자화부(1210)에서 양자화된 상위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00012
의 원소
Figure 112006083688317-PAT00013
가 존재하는 분포에 따라 각 서브 벡터에 가용한 비트를 계산하고, 계산된 비트에 대응하는 정규화된 코드북을 기 저장된 멀티 코드북에서 선택한다. 예를 들어, 제1 코드북 선택부(1220)는
Figure 112006083688317-PAT00014
가 존재하는 분포에 따라 하위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00015
의 정규화된 코드북을 멀티 코드북에서 선택하고, 제2 코드북 선택부(1221)는
Figure 112006083688317-PAT00016
와 가 존재하는 분포에 따라 하위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00018
의 정규화된 코드북을 멀티 코드북에서 선택하며, 제(M-2) 코드북 선택부(1228)는
Figure 112006083688317-PAT00019
와
Figure 112006083688317-PAT00020
가 존재하는 분포에 따라 하위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00021
의 정규화된 코드북을 멀티 코드북에서 선택하며, 제(M-1) 코드북 선택부(1229)는
Figure 112006083688317-PAT00022
가 존재하는 분포에 따라 하위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00023
의 정규화된 코드북을 멀티 코드북에서 선택한다. 그리고 상위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00024
에 포함되는 원소의 개수는 N-2개로 고정되어 있으므로 상위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00025
에 할당되는 비트는 변하지 않는 상수이다. 제1 내지 제(M-1) 코드북 선택부(1220 내지 1229)에서 각 서브 벡터에 가용한 비트를 다음에 기재된 방법에 의하여 계산한다.
각 하위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00026
에 할당되는 비트의 상대적인 비율 값
Figure 112006083688317-PAT00027
은 다음 기재된 수학식 3에 의해 계산한다.
[수학식 3]
Figure 112006083688317-PAT00028
여기서,
Figure 112006083688317-PAT00029
내지
Figure 112006083688317-PAT00030
의 합은
Figure 112006083688317-PAT00031
이다. 그러므로 소정의 하위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00032
에 대한
Figure 112006083688317-PAT00033
이 커지게 되면, 나머지 하위 서브 벡터들에 대한
Figure 112006083688317-PAT00034
이 줄어들게 되어 나머지 하위 벡터들에 가용한 비트가 적게 할당된다.
이와 같이 계산된
Figure 112006083688317-PAT00035
을 이용하여 각 하위 서브 벡터의
Figure 112006083688317-PAT00036
이 존재하는 범위에 따라 다음 도시된 테이블 1과 같은 기준에 따라 각 서브 벡터에 가용한 비트를 결정한다. 여기서, 테이블 1은 하위 서브 벡터가 3개인 경우를 가정한 일 실시예이다.
[테이블 1]
Figure 112006083688317-PAT00037
여기서,
Figure 112006083688317-PAT00038
및
Figure 112006083688317-PAT00039
는 가변적으로 비트를 할당하기 위한 제어 비트이다.
이러한 테이블 1은 순서의 성질을 갖는 10차 LSF 벡터가 4개의 서브벡터인
Figure 112006083688317-PAT00040
로 분할되고, 경계점 f1과 f2에 의해 2개의 영역으로 분할되는 상위 서브 벡터
Figure 112006083688317-PAT00041
의 원소
Figure 112006083688317-PAT00042
와
Figure 112006083688317-PAT00043
으로 마련되어 있는 것으로 가정한 예이다. 테이블 1에서는 각
Figure 112006083688317-PAT00044
에
Figure 112006083688317-PAT00045
가 기 할당되어 있으며,
Figure 112006083688317-PAT00046
과
Figure 112006083688317-PAT00047
에 따라 각
Figure 112006083688317-PAT00048
에 실제 할당되는 비트가 변동된다.
최적화된 코드 워드를 검색하기 위해서 실제 서브 벡터 V와 근사 벡터 V'는 다음 기재된 수학식 4에 의해 정의된다.
[수학식 4]
Figure 112006083688317-PAT00049
여기서, 가변적인 가중치를 적용하는 벡터 W는 다음 기재된 수학식 5에 의하여 정의된다.
[수학식 5]
Figure 112006083688317-PAT00050
여기서, i는 1이상 p-1이하이며,
Figure 112006083688317-PAT00051
는 다음 기재된 수학식 5에 의하여 계산한다.
[수학식 6]
Figure 112006083688317-PAT00052
제1 내지 제(M-1) 정규화부(1230 내지 1239)는 제0 벡터 양자화부(1210)에서 양자화된 결과인
Figure 112006083688317-PAT00053
를 이용하여 하위 서브 벡터의 원소를 다음 기재된 수학식 7에 의하여 정규화한다.
[수학식 7]
Figure 112006083688317-PAT00054
제1 내지 제(M-1) 벡터 양자화부(1211 내지 1219)는 제1 내지 제(M-1) 코드북 선택부(1220 내지 1229)에서 선택된 코드북에서 제1 내지 제(M-1) 정규화부(1230 내지 1239)에서 정규화된 값에 대응하는 코드 워드를 검색하여 벡터 양자화한다.
본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터(정보 처리 기능을 갖는 장치를 모두 포함한다)가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장 장치 등이 있다.
이러한 본 발명에 대한 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명에 의한 선형예측계수의 양자화 및 역양자화 방법 및 장치에 의하면, 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 서브 벡터로 분할하여 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하여 양자화함으로써, 양자화를 최적화할 수 있는 효과를 거둘 수 있다.
또한, 정규화된 코드북을 이용함으로써 같은 범위에 해당하는 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수가 다른 평균값을 갖는 경우 양자화의 효율이 높일 수 있는 효과를 거둘 수 있다.
그리고, 상위 서브 벡터에 의해 복수의 코드북 인덱스를 생성하여 선택함으로써 보다 정확한 양자화를 수행할 수 있는 효과를 거둘 수 있다.

Claims (65)

  1. 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수로 변환하여 양자화하는 선형예측계수의 양자화 방법에 있어서,
    상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 서브 벡터들로 분할하는 단계;
    상기 분할된 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북(codebook)을 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 서브 벡터들의 코드북 인덱스(codebook index)를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 순서의 성질을 갖는 계수는
    LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 분할하는 단계는
    상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 기준이 되는 원소들로 구성된 상위 서브 벡터와 상기 기준이 되는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된 하위 서브 벡터들로 상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 분할하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 선택하는 단계는
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하여 코드북 인덱스를 생성하는 단계; 및
    상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 상기 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 선택하는 단계는
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하여 코드북 인덱스를 생성하는 단계; 및
    상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 양자화된 원소가 존재하는 범위에 따라 상기 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  6. 제3항에 있어서, 상기 선택하는 단계는
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하여 복수의 코드북 인덱스들을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 복수의 코드북 인덱스들을 이용하여 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 양자화된 결과를 이용하여 상기 복수의 코드북 인덱스들 가운데 가장 왜곡이 작은 코드북 인덱스를 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  7. 제3항 내지 제6항에 있어서, 상기 코드북은
    정규화된 것을 특징으로 하는 선형스펙트럼주파수의 양자화 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 정규화된 코드북은
    상기 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화된 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 정규화된 코드북은
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드(codeword)를 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 제산하여 정규화되는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 양자화는
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 승산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 가산하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  11. 제1항에 있어서 상기 선택하는 단계는
    각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 다르게 할당하는 코드북들로 구성된 복수의 조합들에서 소정의 조합을 선택하는 단계; 및
    상기 각 하위 서브 벡터에 할당된 비트에 따라 상기 선택된 조합에서 코드북을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  12. 부호화기에서 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터로 변환하고 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화함으로써 생성된 코드북 인덱스를 이용하여 선형스펙트럼주파수로 역양자화시키는 선형예측계수의 역양자화 방법에 있어서,
    상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계;
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 코드북을 선택하는 단계;
    상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계; 및
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터에 의해 선형스펙트럼주파수 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 순서의 성질을 갖는 계수는
    LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 방법.
  14. 제12항에 있어서, 상기 코드북은
    정규화된 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 정규화된 코드북은
    상기 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화된 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 정규화된 코드북은
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 제산하여 정규화되는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 양자화는
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 승산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 가산하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 방법.
  18. 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 기준이 되는 원소들로 구성된 상위 서브 벡터와 상기 기준이 되는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된 하위 서브 벡터들로 분할하는 단계;
    상위 서브 벡터를 이용하여 가용한 비트를 상기 하위 서브 벡터에 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 단계; 및
    상기 상위 서브 벡터와 상기 분류된 하위 서브 벡터를 트레이닝하여 코드북을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 순서의 성질을 갖는 계수는
    LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  20. 제18항에 있어서, 상기 분류하는 단계는
    상기 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 상기 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  21. 제18항에 있어서, 상기 분류하는 단계는
    상기 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 원소가 존재하는 범위에 따라 상기 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  22. 제18항 내지 제21항에 있어서, 상기 생성하는 단계에서 트레이닝은
    LBG 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  23. 제18항에 있어서, 상기 생성하는 단계에서 코드북은
    상기 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화되는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  24. 제23항에 있어서, 상기 생성하는 단계에서 코드북은
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 제산하여 정규화되는 것을 특징으로 하는 코 드북 생성 방법.
  25. 제18항에 있어서,
    계수가 10차인 경우 최대 벡터 양자화 차원을 4이하로 하고, 계수가 16차인 경우 최대 벡터 양자화 차원을 6이하로 하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  26. 제18항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터의 원소는
    계수가 10차인 경우 4개 이하로 제한하고, 계수가 16차인 경우 6개이하로 제한하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  27. 제18항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터는
    상기 상위 서브 벡터의 원소들 간의 인트라-프레임 상관도(intra-frame correlation)가 최대가 될 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  28. 제18항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터는
    상기 하위 서브 벡터의 양단에 상기 상위 서브 벡터의 원소가 마련되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  29. 제18항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터는
    상기 상위 서브 벡터의 원소가 연속하지 않도록 구성되는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 방법.
  30. 제1항 내지 제29항 중 어느 한 항에 기재된 발명을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  31. 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수로 변환하여 양자화하는 선형예측계수의 양자화 장치에 있어서,
    상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 서브 벡터들로 분할하는 벡터 분할부;
    순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 구성하는 각 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장하는 코드북 저장부;
    상기 분할된 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부; 및
    상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 양자화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  32. 제31항에 있어서, 상기 순서의 성질을 갖는 계수는
    LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  33. 제32항에 있어서, 상기 벡터 분할부는
    상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터의 원소들에서 기준이 되는 원소들로 구성된 상위 서브 벡터와 상기 기준이 되는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된 하위 서브 벡터들로 상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 분할하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  34. 제31항에 있어서, 상기 코드북 선택부는
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하여 코드북 인덱스를 생성하는 제1 양자화부; 및
    상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 상기 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하는 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  35. 제23항에 있어서, 상기 코드북 선택부는
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하여 코드북 인덱스를 생성하는 제1 양자화부; 및
    상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 양자화된 원소가 존재하는 범위에 따라 상기 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하는 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  36. 제33항에 있어서, 상기 코드북 선택부는
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하여 복수의 코드북 인덱스들을 생성하는 양자화부; 및
    상기 생성된 복수의 코드북 인덱스들을 이용하여 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 선택하는 선택부를 포함하고,
    상기 양자화된 결과를 이용하여 상기 복수의 코드북 인덱스들 가운데 가장 왜곡이 작은 코드북 인덱스를 검출하는 인덱스 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  37. 제33항 내지 제36항에 있어서, 상기 코드북 저장부는
    정규화된 코드북들을 저장하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  38. 제37항에 있어서, 상기 코드북 저장부는
    상기 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화된 코드북들을 저장하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  39. 제38항에 있어서, 상기 코드북 저장부는
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 제산하여 정규화된 코드북들을 저장하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  40. 제39항에 있어서, 상기 양자화는
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값을 승산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 가산하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  41. 제32항에 있어서 상기 코드북 저장부는
    각 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 다르게 할당하는 코드북들로 구성된 복수의 조합들을 저장하고,
    상기 코드북 선택부는
    상기 코드북 저장부에 저장된 조합들에서 소정의 조합을 선택하는 제1 선택부;
    상기 각 하위 서브 벡터에 할당된 비트에 따라 상기 선택된 조합에서 코드북을 선택하는 제2 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  42. 부호화기에서 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터로 변환하고 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화함으로써 생성된 코드북 인덱스를 이용하여 선형스펙트럼주파수로 역양자화시키는 선형예측계수의 역양자화 장치에 있어서,
    상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제1 역양자화부;
    순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 구성하는 각 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장하는 코드북 저장부;
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부;
    상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제2 역양자화부; 및
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터에 의해 선형예측계수를 생성하는 계수 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 장치.
  43. 제42항에 있어서, 상기 순서의 성질을 갖는 계수는
    LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 장치.
  44. 제42항에 있어서, 상기 코드북 저장부에 저장된 코드북은
    정규화된 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 장치.
  45. 제44항에 있어서, 상기 코드북 저장부에 저장된 코드북은
    상기 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화된 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 장치.
  46. 제45항에 있어서, 상기 코드북 저장부에 저장된 코드북은
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 제산하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 장치.
  47. 제46항에 있어서, 상기 역양자화는
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 원소를 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 승산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 가산하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 장치.
  48. 선형예측계수로부터 변환된 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 기준이 되는 원소들로 구성된 상위 서브 벡터와 상기 기준이 되는 원소들 사이에 각각 존재하는 원소로 구성된 하위 서브 벡터들로 분할하는 벡터 분할부;
    상위 서브 벡터를 이용하여 가용한 비트를 상기 하위 서브 벡터에 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 벡터 분류부; 및
    상기 상위 서브 벡터와 상기 분류된 하위 서브 벡터를 트레이닝하여 코드북을 생성하는 코드북 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  49. 제48항에 있어서, 상기 순서의 성질을 갖는 계수는
    LSF(Line Spectrum Frequency), LSP(Line Spectral Pair), ISF(Immittance Spectral Frequencies) 및 ISP(Immittance Spectral Pair) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  50. 제48항에 있어서, 상기 벡터 분류부는
    상기 상위 서브 벡터의 원소들 사이의 간격에 대한 비율에 따라 상기 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  51. 제48항에 있어서, 상기 벡터 분류부는
    상기 상위 서브 벡터의 원소들 가운데 소정의 원소가 존재하는 범위에 따라 상기 하위 서브 벡터에 가용한 비트를 할당하여 상기 하위 서브 벡터를 분류하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  52. 제48항 내지 제51항에 있어서, 상기 코드북 생성부에서 트레이닝은
    LBG 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  53. 제48항에 있어서, 상기 코드북 생성부에서 코드북은
    상기 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화되는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  54. 제53항에 있어서, 상기 코드북 생성부에서 코드북은
    상위 서브 벡터의 원소 사이에 존재하는 하위 서브 벡터의 각 코드워드를 상기 상위 서브 벡터의 원소 가운데 작은 값으로 감산한 후, 상기 상위 서브 벡터의 원소 사이의 차이에 해당하는 값으로 제산하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  55. 제48항에 있어서,
    계수가 10차인 경우 최대 벡터 양자화 차원을 4이하로 하고, 계수가 16차인 경우 최대 벡터 양자화 차원을 6이하로 하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  56. 제48항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터의 원소는
    계수가 10차인 경우 4개 이하로 제한하고, 계수가 16차인 경우 6개이하로 제한하는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  57. 제48항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터는
    상기 상위 서브 벡터의 원소들 간의 인트라-프레임 상관도가 최대가 될 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  58. 제48항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터는
    상기 하위 서브 벡터의 양단에 상기 상위 서브 벡터의 원소가 마련되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 코드북 생성 장치.
  59. 제48항에 있어서, 상기 상위 서브 벡터는
    상기 상위 서브 벡터의 원소가 연속하지 않도록 구성되는 것을 특징으로 하 는 코드북 생성 장치.
  60. 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수로 변환하여 양자화하는 선형예측계수의 양자화 방법에 있어서,
    상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하는 단계;
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하는 단계;
    상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북을 선택하는 단계;
    상기 하위 서브 벡터들의 원소를 정규화하는 단계; 및
    상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 하위 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 코드북은 정규화되어 마련된 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 방법.
  61. 부호화기에서 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터로 변환하고 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화함으로써 생성된 코드북 인덱스를 이용하여 선형스펙트럼주파수로 역양자화시키는 선형예측계수의 역양자화 방법에 있어서,
    상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역 양자화하는 단계;
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화되어 기 마련되어 있는 코드북을 선택하는 단계;
    상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계;
    상기 역양자화된 하위 서브 벡터들을 역정규화하는 단계; 및
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 상기 역정규화된 하위 서브 벡터에 의해 선형스펙트럼주파수 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 방법.
  62. 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수로 변환하여 양자화하는 선형예측계수의 양자화 장치에 있어서,
    상기 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하는 벡터 분할부;
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하는 제1 양자화부;
    양자화된 상위 서브 벡터의 원소들이 존재하는 분포에 따라 각 하위 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장하는 코드북 저장부;
    상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부;
    상기 하위 서브 벡터들의 원소를 정규화하는 정규화부; 및
    상기 정규화된 하위 서브 벡터들을 상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 하위 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 제2 양자화부를 포함하고,
    상기 코드북은 정규화되어 마련되는 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 양자화 장치.
  63. 부호화기에서 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터로 변환하고 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화함으로써 생성된 코드북 인덱스를 이용하여 선형스펙트럼주파수로 역양자화시키는 선형예측계수의 역양자화 장치에 있어서,
    상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제1 역양자화부;
    순서의 성질을 갖는 계수의 벡터를 구성하는 각 서브 벡터들의 원소들이 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당된 코드북들을 저장하는 코드북 저장부;
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 상기 코드북 저장부에서 코드북을 선택하는 코드북 선택부;
    상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 제2 역양자화부;
    상기 역양자화된 하위 서브 벡터를 역정규화하는 역정규화부; 및
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 상기 역정규화된 하위 서브 벡터들에 의 해 선형예측계수를 생성하는 계수 생성부를 포함하고,
    상기 코드북은 정규화되어 마련된 것을 특징으로 하는 선형예측계수의 역양자화 장치.
  64. 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수로 변환한 계수의 벡터를 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하는 단계;
    상기 상위 서브 벡터를 양자화하는 단계;
    상기 양자화된 상위 서브 벡터의 원소가 존재하는 분포에 따라 상기 각 서브 벡터에 가용한 비트가 할당되고 정규화되어 마련된 코드북을 선택하는 단계;
    상기 하위 서브 벡터들의 원소를 정규화하는 단계; 및
    상기 선택된 코드북에 의해 양자화하여 상기 각 하위 서브 벡터들의 코드북 인덱스를 생성하는 단계를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
  65. 부호화기에서 선형예측계수를 순서의 성질을 갖는 계수의 벡터로 변환하고 상위 서브 벡터와 하위 서브 벡터들로 분할하여 양자화된 비트스트림에서 상기 상위 서브 벡터의 코드북 인덱스를 이용하여 상위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계;
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터의 원소를 이용하여 정규화되어 기 마련되어 있는 코드북을 선택하는 단계;
    상기 선택된 코드북에서 상기 하위 서브 벡터의 인덱스를 이용하여 하위 서브 벡터에 대해 역양자화하는 단계;
    상기 역양자화된 하위 서브 벡터들을 역정규화하는 단계; 및
    상기 역양자화된 상위 서브 벡터와 상기 역정규화된 하위 서브 벡터에 의해 선형스펙트럼주파수 벡터를 생성하는 단계를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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