본 논문은 음성 부호화기에서 입력 오디오 신호가 보다 효과적으로 처리되도록 하기 위해 입력오디오신호를 전 처리하는 방법을 소개한다. 이를 위해 본 논문은 잡음억제 및 적응이득제어 방법을 도입한다. 여기서 입력 오디오 신호는 잡음 부가된 신호로 간주되며 그 오디오 신호의 부호화오차신호는 부가된 잡음신호로 간주된다. 입력 오디오 신호는 기존의 잡음억제방식에 따라 잡음신호 즉, 부호화 오차신호가 억제된 뒤 적응이득제어기를 거쳐 최종적으로 음성 부호화기에 인가된다. 결과적으로 이러한 동작을 통하여 입력 오디오 신호의 주파수 스펙트럼 분포가 음성 부호화기 특성에 맞게 재배치된다 이 방법의 하나의 단점은 부호화 오차를 계산하기 위해 사전에 추가적인 부호화 동작이 필요하다는 것이다. 반면, 이 방법은 일반적인 구조를 가지고 있으며 따라서 기존의 여러 음성부호화기에 쉽게 적용될 수 있다는 장점을 가진다. 주관적인 선호도 조사결과 제안된 방법이 복잡한 음악신호로 기인한 성가신 잡음을 사전에 억제해 주며 결과적으로 음질개선을 가져다준다는 것을 확인할 수 있었다.
국소적으로 선형적인 특성을 보이는 음성신호와 같은 신호의 데이터율을 감소시키기 위하여 변곡점 검출에 기반한 비균등 표본화 방법을 제안한다. 국소적인 최대값과 최소값 검출에 기반하여 비균등 표본화를 수행하는 기존의 방법에 비하여 변곡점에 기반한 비균등 표본화는 신호의 기하학적인 특징을 충실히 활용한다. 결과로서, 변곡점 검출에 기반하여 비균등 표본화된 데이터를 보간법으로 처리하면 기존의 방법보다 원시신호를 정밀하게 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 최대값/최소값 검출 방법에 비교해서 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 표본화가 약 9~23dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있음을 확인하였다. 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 부호화의 유용성을 보이기 위하여 음성신호의 부호화에 적용하였으며, Continuously variable slope delta modulation (CVSD)방법과 성능을 비교하였다. 변곡점 표본은 1로 설정된 플래그와 함께 이진수로 전송되며, 비 변곡점은 플래그만 0으로 설정된다. 음성신호에 따라 약 0.3 ~ 9dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있으며, 주관적인 성능지표인 Mean Opinion Score (MOS)는 약 0.5 ~ 1.3 개선되었다.
본 논문에서는 대역분활 광대역 음성부호화기와 이를 위한 고대역 부호화 방법과 구조를 제안한다. 제안하는 광대역 음성부호화기는 광대역 입력 음성신호를 저대역 신호 (OHz-4kHz)와 고대역 신호 (4kHz-8kHz)로 나눈다. 저대역 신호는 G.729 Annex E로 부호화하고, 고대역 신호는 4kbps의 전송률로 제안하는 방법으로 압축된다. 고대역 신호는 LPC 분석 후 신호특성에 따라 모드를 분류된다. stationary 모드에서는 매칭퍼슈잇 알고리즘과 CELP 방법으로 부호화하는 다단계 구조의 혼합 여기신호모델이 적용되며, nonstationary 모드에서는 CELP 방법으로 부호화된다. 제안한 광대역 음성부호화기의 성능을 주관적 방법으로 G.722 48kbps SB-ADPCM, G.722.2 12.85kbps ACELP와 비교를 하였다. 제안한 부호화기는 G.722보다 나은 성능을 보이고, G.722.2보다 나쁘지 않은 성능을 가지는 것을 확인하였다.
다중대역 여기부호화 (MBE: multi-band excitation) 음성 부호화기는 고조파 대역별로 유/무성음 판단을 수행함으로써 한 프레임 내에서 유성음과 무성음이 혼합되는 경우를 잘 모델링할 수 있다. 하지만 같은 주파수 대역에서는 유성음 성분과 무성음 성분이 공존할 수 없다. 또한 유/무성음 판단 과정에서 경험에 의한 임계치와의 비교 과정이 필요하므로 원음 스펙트럼과 합성음 스펙트럼간의 오류가 큰 경우가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 모든 주파수 영역에서 유성음 성분과 무성음 성분이 혼합되는 것을 허용하는 혼합다중대역 여기 부호화 (MMBE: mixed multi-band excitation) 음성 모델을 제안하고, 모델 파라미터인 주파수 영역 혼합함수를 임계치와의 비교없이 효과적으로 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제안한 음성 모델을 적용한 2.6 kbps 음성 부호화기를 구현해 본 결과, 2.9 kbps의 전송률을 갖는 MBE음성 부호화기에 비해서 낮은 전송률에서도 더 우수한 합성음 음질을 가지는 것으로 나타났다.
STC(Sinusoidal Transform Coding) 방식은 주파수 영역에서 음성신호의 스펙트럼 피크치들을 정현파로 모델링하여 합성하는 음성부호화 방식을 말한다. 저전송률 STC 방식에서는 스펙트럼의 모든 피크를 이용하는 대신, 기본 주파수와 고조파에 해당하는 스펙트럼 포락선에서의 크기와 그때의 위상을 이용하여 음성을 합성한다. 본 논문에서는 정현파 모델에 기반한 2.4kbps 음성부호화 알고리즘을 제안한다. 피치정보는 모든 스펙트럼 피크를 사용한 합성음과 선택된 주파수와 고조파를 이용한 합성음과의 평균자승에러를 이용하여 추정하고, 위상정보는 여기신호 펄스의 시작시기를 나타내는 onset time과 성도 모델 전달함수의 위상을 이용하여 얻는다. 크기정보는 SEEVOC 알고리즘과 선형예측계수를 이용하여 추정한다. 실험결과, 합성음의 스펙트럼 특성은 원음성의 포만트 정보를 대부분 가지고 있으며, 위상정보도 원음성의 위상을 잘 따라감을 확인하였다. 합성음의 음질평가를 위해서 informal한 MOS(Mean Opinion Score) 테스트를 시행하였으며, 2.0kbps의 HVXC와 비교하여 대체적으로 MOS 3.1 이상의 음질을 얻을 수 있었다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 LMS를 적용한 새로운 TSIUVC 근사합성법을 제시하였다. 실험결과, LMS를 적용하여 양호한 TSRIVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었으며, 오차신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 대역폭 계층 구조의 광대역 음성 부호화기 구조와 이를 위한 상위 대역 부호화기를 제안한다. 상위 대역 부호화기는 상위 대역 신호를 다수의 주파수 밴드로 분할하고, 각 밴드 신호를 DCT 변환하여 양자화한다. DCT 계수는 크기와 부호로 분리하여 독립적으로 처리하며, 각각의 특성에 적합한 양자화 방법을 개발하여 성능을 향상시킨다. 또한, 하위 대역의 부호화된 이득 파라미터를 상위 대역의 양자화에 이용함으로써 부호화 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. G.729E로 하위 대역을 부호화하고 제안한 부호화기로 상위 대역을 처리하는 대역폭 계층 구조의 광대역 음성 부호화기를 개발하였고, 주관적 음질을 측정하여 24kbps G.722.1보다 우수한 음질을 가지는 것을 확인하였다.
다양한 기능을 가지는 모바일 기기들이 하나로 융합되어 가는 방향으로 기술이 발전함에 따라, 음성 및 오디오 모두에 대해 우수한 음질을 제공하는 부호화 기술에 대한 요구사항이 증대되고 있다. 이와 같은 새로운 부호화 기술에 대한 요구사항에 따라, MPEG에서는 2007년 10월 82차 회의에서 CfP를 시작으로 USAC 표준화를 시작하였고, 2011년 7월 97차 회의에서 FDIS까지 승인하였다. MPEG-D USAC 기술은 최신 음성 부호화기인 AMR-WB+와 최신 오디오 부호화기인 HE-AAC V2를 융합한 기술로 입력 신호의 특성에 따라 코어 대역 부호화로 AAC, ACELP, TCX 등 다양한 방법 중 하나를 선택하여 부호화를 수행하고, 고대역 부호화 기술로는 SBR, 스테레오 부호화 기술로는 MPEG-Surround를 이용하며, 다양한 코어 코더 사이의 천이를 위한 윈도우 기술을 이용한다. USAC 기술은 음성과 음악 신호 모두에 대해 우수한 음질을 제공할 수 있으며, 모바일 기기로의 멀티미디어 콘텐츠 다운로드, 디지털 라디오, 모바일 TV 및 오디오 북 등에서 응용이 가능하다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음질저하 현상이 나타난다. 본 연구에서는 같은 프레임안에 유성음과 무성자음이 존재하지 않도록 FIR-STREAK 필터 와 zerocrossing rate을 이용한 개별피치 펄스를 사용하여 연속음성에서 무성자음을 포함한 천이구간(TSIUVC)을 탐색, 추출하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 최송 자승법과 주파수 대역 분할을 이용한 TSIUVC 근사합성법을 제안하였다. 실험 결과, 0.547KHz 이하 2.813KHz 이상의 주파수 정보를 사용하여 TSIUVC 음성파형을 양호하게 근사합성할 수 있었으며, 최대 오차신호가 일그러짐이 적은 TSIUVC 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 최소 자승법을 적용한 새로운 TSIVUC 근사합성법을 제시하였다. 이 방법에서 TSlUVC의 추출에는 zero crossing rate과 FIR-STREAK 필터의 잔차신호를 이용한 개별피치 추출 알고리즘을 사용하였다. 실험결과, 최소 자승법을 적용하여 양호한 TSIUVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 또한 최대 오타신호에 있어서의 주파수 신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것이다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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