This paper presents the VHSIC Hardware Description Language(VHDL) implementation of the Fixed Point Covariance Lattice(FLAT) algorithm for an Linear Predictive Coding(LPC) analysis and its related algorithms, such as the forth order high pass Infinite Impulse Response(IIR) filter, covariance matrix calculation, and Spectral Smoothing Technique(SST) in the Vector Sum Exited Linear Predictive(VSELP) speech coder that has been Selected as the standard speech coder for the North America and Japanese digital cellular. Existing Digital Signal Processor(DSP) chips used in digital cellular phones are derived from general purpose DSP chips, and thus, these DSP chips may not be optimal and effective architectures are to be designed for the above mentioned algorithms. Then we implemented the VHDL code based on the C code, Finally, we verified that VHDL results are the same as C code results for real speech data. The implemented VHDL code can be used for performing logic synthesis and for designing an LPC Application Specific Integrated Circuit(ASOC) chip and DsP chips. We first developed the C language code to investigate the correctness of algorithms and to compare C code results with VHDL code results block by block.
본 논문에서는 현재 디지털 이동통신 시스템에서 운용되고 있는 QCELP(Qualcomm Code Excited Linear Predictor) 음성부호화 방식과 향후 IMT-2000 (International Mobile Telecommunications 2000) 등의 시스템에서 사용 예정인 CS-ACELP(Conjugate Structure Algebraic Code Excited Linear Prediction) 음성부호화 방식과의 성능을 비교한다. 특히 무선 채널을 사용하는 이동통신환경의 특징인 채널에러로 인한 음성부호화기의 성능을 비교함으로써 채널에러에 강인한 음성부호화 알고리즘 설계에 대한 고찰을 유도한다.
Recently, Turbo code has been considered for channel coding in IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000) system, because it offers better error correcting capability than the traditional convolution/viterbi coding . In this paper, a turbo code decoder for speech transmission in IMT-2000 system with frame size 192 bits, constrait length K=3, generator polynomials G(5,7) and code rate R=1/3 is designed using SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm) and block interleaver
In this paper, we propose a new excitation enhancement technique to improve the speech quality of low bit-rate code-excited linear prediction (CELP) coders. The proposed technique is based on a harmonic model and it is employed only in the decoding process of speech coders without any additional bits. We develop the procedure of harmonic model parameter estimation and harmonic generation, and apply this technique to a current state-of-the-art low bit rate speech coder, ITU-T G.729 Annex D. Also, its performance is measured by using the ITU-T P.862 PESQ score and compared to those of the phase dispersion filter and the long-term postfilter applied to the decoded excitation. It is shown that the proposed excitation enhancement technique can improve the quality of decoded speech and provide better quality for male speech than other techniques.
An AMR(Adaptive Multi-Rate) speech coding algorithm has been adopted as a standard speech codec for IMT-2000. It is based on the algebraic CELP, and consists of eight speech coding modes having the bit rate from 4.75 kbit/s to 12.2 kbit/s. It also contains the VAD(Voice Activity Detector), SCR (Source Controlled Rate) operation, and error concealment scheme for robustness in a radio channel. The bit rate of AMR is changed on a frame basis depending on the channel condition. In this paper, we introduced AMR speech coding algorithm and performed the real-time implementation using TMS320C6201, i.e., a Texas Instrument's fixed-point DSP. With the ANSI C source code released from ETSI and 3GPP, we convert and optimize the program to make it run in real time using the C compiler and assembly language. It is verified that the decoded result of the implemented speech codec on the DSP is identical with the PC simulation result using ANSI C code for test sequences. Also, actual sound input/output test using microphone and speaker demonstrates its proper real-time operation without distortions or delays.
This paper describes the issues associated with the real-time implementation of G.723.1A dual-rate speech coder on a TMS320VC5402 DSP. Firstly, the main features of the G.723.1A speech coder and the procedure involved in the implementation using assembly and C languages are discussed. Various real-time implementation issues such as memory/MIPS tradeoffs are also presented. For fixed-point implementation, we converted the ITU-T fixed-point ANSI C code into TMS320VC5402 code in the bit-exact way through verification using the test vectors. Finally, as the result of implementation, we present the MIPS and memory requirement for the real-time operation.
The Qualcomm code excited linear prediction (QCELP) speech coder was adopted to increase the capacity of the CDMA Mobile System (CMS). In this paper, we implemented the QCELP speech coding algorithm by using TMS320C50 fixed point DSP chip. Also the fixed point simulation was done with C language. The computation complexity of QCELP on TMS320C50 was 10k words and data memory was 4k words. In the normal call test on the CMS, where mobile to mobile call test was done in the bypass mode without double vocoding, mean opinion score for the speech quality was he Qualcomm code excited linear prediction (QCELP) speech quality was 3.11.
본 논문은 음성 데이터를 QR 코드에 입력 및 전송하는 기법을 연구하기 위해 실생활에 가장 많이 사용되는 AMR 음성 데이터를 분석한 결과를 제공한다. AMR은 HEADER와 Speech Data로 구성되어 있고, 비트 형식으로 전송되고 있으며 총 8개의 비트 전송률 모드를 갖고 있다. HEADER에는 Speech Data의 모드 정보가 포함되어 있으며 모드에 따라 Speech Data의 길이는 달라진다. 그 중 QR 코드에 삽입하기 가장 적절한 전송률 모드를 선택하고 해당 모드에 대한 분석을 제공한다. 각 모드에 대한 분석 및 실험을 통해 추후 음성 데이터에 대해 더 높은 압축률을 보이는 것이 최종 목표이다. 그럼으로써 음성 데이터를 보다 효율적으로 전송할 수 있다는 점에서 성능 개선을 보인다.
2차원 바코드는 많은 정보와 데이터를 빠르게 검색할 수 있기 때문에 여러 산업분야에서 유용한 도구로써 인식되고 널리 사용되어지고 있다. 하지만 의 저장 용량은 아직도 제한적이다. 현재 사용되고 있는 바코드 중에서 최대의 용량을 저장 할 수 있는 인 Analog-Digital (AD)코드가 최근 개발되었다. 바코드의 데이터 저장 용량의 한계점을 극복하게 됨에 따라 바코드의 응용 범위를 더욱 확대할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 AD코드와 Text To Speech (TTS)엔진을 이용하여 바코드에 저장된 정보를 음성으로 들려주는 임베디드 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 시각장애인 뿐만 아니라 고령자들이 책 또는 신문의 정보를 손쉽게 획득하는 것을 가능하게 해준다.
본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬계산모델을 제안한다. 음소모델은 연속 Hidden Markov Model(HMM)에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 지식베이스를 기반으로 한다. 또한 지식베이스를 구성하기 위해 계층구조의 semantic network과 병렬 marker-passing을 추론 메카니즘으로 쓰는 memory-based parsing 기술을 사용한다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD(Multiple Instruction Multiple Data) 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험결과, 본 연구의 지식베이스 기반 음성인식 시스템의 인식률이 word network 기반 음성인식 시스템보다 높게 나타났으며 code-phoneme 통계정보를 활용하여 인식성능의 향상도 얻을 수 있었다. 또한, 성능향상도(speedup) 관련 실험들을 통하여 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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