Reduction in Computational Complexity of KLT-CVQ using UTV Decomposition

UTV 분해를 이용한 KLT-CVQ 코더의 계산량 개선

사람의 음성을 압축하는 방법으로 Code Excited Linear Prediction (CELP) 코더가 주로 사용되어 왔다. CELP 코더의 수신단에서는 양자화 된 여기신호를 LPC 필터로 합성하여 신호를 복원한다. LPC 합성필터의 영향으로 양자화 된 여기신호의 보로노이 셀 모양이 변형되는 문제점이 있기 때문에 이런 문제점을 해결하기 위해서 Karhunen-Loeve-Transform based Classify vector Quantization (KLT-CVQ) 코더가 제안되었다. 기존 KLT-CVQ 코더는 KLT 변환과 class 선택을 위해서 Eigen Value Decomposition (EVD)을 이용해서 eigen vector와 eigen value를 계산한다. 본 논문에서는 EVD 대신에 UTV Decomposition (UTVD)을 이용하여 KLT-CVQ의 계산량 문제점을 개선하는 방법을 제안한다.