KR970019119A - 선형예측부호화계수의 부호화 및 복호화방법 - Google Patents

선형예측부호화계수의 부호화 및 복호화방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 음성신호의 부호화 및 복호화에 관한 것으로, 선형예측부호화(LPC)계수를 n차 선스펙트럼주파수(LSFs)로 변환하고 상기 LSFs 계수를 양자화하는 방법에 있어서, 상기 n차 LSFs벡터를 하위, 중위, 상이 3개의 부벡터로 나누는 단계; 중위부 벡터를 중위코드북을 사용하여 양자화하는 단계; 중위부벡터의 최하위 LSF값과 하위부벡터의 LSF값에 따라 복수의 하위코드북 중에 하나의 하위코드북을 결정하고, 결정된 하위코드북을 사용하여 하위부벡터를 양자화하는 단계; 중위부벡터의 최상위 LSF값과 상위부벡터의 LSF값에 따라 복수의 상위코드북 중에 하나의 상위코드북을 결정하고, 결정된 상위코드북을 사용하여 상위북코드를 양자화하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면 LSVQ를 사용하여 LSFs를 양자화함으로써, 효율적인 코드북 탐색을 통하여 종래의 24비트/프레임 분리벡터 양자화(SVQ)에 비하여 23비트/프레임에서도 평균 스펙트럼 왜곡(SD)도 적도 아웃라이어(outlier)에서도 우수한 성능을 나타낸다.

Description

선형예측부호화계수의 부호화 및 복호화 방법
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 본 발명에 의한 제1분류기(first classifier)를 도시한 도면.
제2도는 본 발명에 의한 제2분류기(second classifier)를 도시한 도면.
제4도는 본 발명에 의한 부호화방법을 설명하기 위한 도면
제5도는 본 발명에 의한 복호화방법을 설명하기 위한 도면.

Claims (10)

  1. 음성부호화에서, 선형예측부호화(LPC)계수를 n차의 선스펙트럼주파수(LSFs)계수로 변환하고, 상기 LSFs계수를 벡터양자화하기 위해 요구되는 코드북을 학습하는 방법에 있어서, 상기 n차 LSFs벡터를 하위, 중위, 및 상위 3개의 부벡터로 분리하는 벡터분리단계; 중위부벡터를 중위코드북(COM)으로 학습하는 COM 학습단계; 중위부벡터의 최하위 LSF값과 하위부벡터의 LSF값의 연관성에 의존하여 하위부벡터를 복수의 하위코드북(COL)으로 학습하는 COL학습단계; 및 중위부벡터의 최상위 LSF값과 상위부벡터의 LSF값의 연관성에 의존하여 상위 부벡터를 복수의 상위코드북(COU)으로 학습하는 COU학습단계를 포함함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 벡터양자화를 위한 코드북 학습방방법.
  2. 제1항에 있어서, 프레임당 코드북에 대한 비트할당은 하위코드북, 중위코드북, 및 상위코드북 중에 중위코드북에 제일 많은 비트를 할당함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 벡터양자화를 위한 코드북 학습방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 COM 학습단계는 LBG 알고리즘을 이용함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 벡터양자화를 위한 코드북 학습방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 COL학습단계는 중위부벡터의 최하위 LSF값의 범위를 복수개의 클래스로 분류하는 제1단계; 및 상기 분류된 각 클래스에 해당하는 중위부벡터의 최하위 LSF값과 하위부벡터의 LSF값과의 결합분포에 따라, 하위부벡터를 클래스 개수만큼의 하위코드북(COL)으로 학습하는 제2단계를 포함함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 백터양자화를 위한 코드북 학습방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 제1단계는 분류된 각 클래스에서 중위부벡터의 최하위 LSF값의 범위에 대한 누적분포확률이 서로 같도록 클래스를 분류함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 백터양자화를 위한 코드북 학습방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 COU학습단계는 중위부벡터의 최상위 LSF값의 범위를 복수개의 클래스로 분류하는 제1단계; 및 상기 분류된 각 클래스에 해당하는중위부벡터의 최상위 LSF값과 상위부벡터의 LSF값과의 결합분포에 따라, 상위부벡터를 클래스 개수만큼의 상위코드북(COU)으로 학습하는 제2단계를 포함함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 백터양자화를 위한 코드북 학습방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 제1단계는 분류된 각 클래스에서 중위부벡터의 최상위 LSF값의 범위에 대한 누적분 포확률이 서로 같도록 클래스를 분류함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 백터양자화를 위한 코드북 학습방법.
  8. 음성부호화에서, 선형예측부호화(LPC)계수를 n차의 선스펙트럼주파수(LSFs)계수로 변환하고, 상기 LSFs계수를 양자화하는 방법에 있어서, 상기 n차 LSFs벡터를 하위, 중위, 및 상위 3개의 부벡터로 나누는 벡터분리 단계; 중위부벡터를 중위코드북(COM)을 사용하여 양자화하여 제1인덱스를 생성하는 중위부벡터양자화 단계; 중위부벡터의 최하위 LSF값과 하위부벡터의 LSF값에 따라 복수의 하위코드북 중에 하나의 하위코드북을 결정하고, 결정된 하위코드북을 사용하여 하위부벡터를 양자화하여 제2인덱스를 생성하는 하위부벡터양자화단계; 중위부벡터의 최상위 LSF값과 상위부벡터의 LSF값에 따라 복수의 상위코드북 중에 하나의 상위코드북을 결정하고, 결정된 상위코드북을 사용하여 상위부벡터를 양자화하여 제3인덱스를 생성하는 상위부벡터양자화단계; 및 상기 제1, 제2 및 제3인덱스를 전송하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 부호화방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제1, 제2 및 제3인덱스를 생성하는 양자화단계에서 가장 근접한 코드벡터를 구하기 위해서 다음의 식과 같은 가중 유클리드 거리치 d(ω,ω)를 사용함을 특징으로 하는 선형예측부호화계수의 부호화방법.
    여기서, v(ⅰ)는 ⅰ번째 LSF의 가변가중치함수, ω는 양자화되기 전의 LSFs, ω는 양자화 후에 코드북 내에 보관된 코드벡터의 값, 그리고 ωⅰ와 ωⅰ는 ω의 ⅰ번째 LSF이며,
    여기서, ω0=0, ωp-1=fs/2(fs는 샘플링 주파수이다.)
  10. 부호화기에서 n차 LSFs벡터를 하위,중위, 및 상위부벡터로 나누어 각각 양자화하여 생성된 제1, 제2 및 제3인덱스를 이용하여 선스펙트럼주파수(LSFs)계수로 복원시키기 위한 복호화방법에 있어서, 중위코드북을 사용하여 제1인덱스에 해당하는 코드벡터를 선택하여 양자화된 중위부벡터를 생성하는 중위부벡터생성단계; 상기 중위부벡터생성단계에서 생성된 중위부벡터의 최하위 LSF값에 따라 복수의 하위코드북 중에 하나의 하위코드북을 결정하고, 결정된 하위코드북을 사용하여 제2인덱스에 해당하는 코드벡터를 선택하여 양자화된 하위부벡터를 생성하는 하위부벡터 생성단계; 및 상기 중위부벡터생성단계에서 생성된 중위부벡터의 최상위 LSF값에 따라 복수의 상위코드북 중에 하나의 상위코드북을 결정하고, 결정된 상위코드북을 사용하여 제3인덱스에 해당하는 코드벡터를 선택하여 양자화된 상위부벡터를 생성하는 상위부벡터생성단계를 포함함을 특징으로 하는 선형예측양자화계수의 복호화방법.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
KR1019950031676A 1995-09-25 1995-09-25 선형예측부호화계수의부호화및복호화방법 KR100322706B1 (ko)

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