본 논문에서는 실시간 H.264/AVC를 위한 적응적인 유닛 단위의 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. 부호화 하고자 하는 프레임은 인접한 프레임들과의 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 프레임당 발생되는 비트량은 QP값과 영상의 특성에 따라서 발생한다. 제안 방식은 인접한 프레임들의 각 유닛별 통계적 특성을 이용하여, 예측된 영상의 복잡도에 따라 QP값에 의한 발생 비트량의 변화를 구하여 부호화하고자 하는 프레임내 각 유닛의 예측 비트량에 적용하고 이전 프레임들의 통계 정보인 QP와 발생 비트량과의 가중치를 이용하여 현재 프레임내의 각 유닛별 복잡도를 예측한다. 실험 결과를 통해 동일 비트율에서 PSNR 성능 저하없이 기존 방식 대비 99%이상 계산량 감소가 있음을 확인할 수 있었다.
최근 경량화 비디오 부호화를 위함 분산 비디오 부호화 기술 (DVC: Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로써 각광받고 있다. Wyner-Ziv (WZ) 부호화기는, 영상을, 기존의 인트라 부호화기를 이용하는 키 (Key) 프레임과 WZ 부호화를 하는 WZ 프레임으로 나누어 독립적으로 부호화 한다. WZ 복호화기로 전송된 키 프레임은 복원된 뒤 키 프레임 사이의 WZ 프레임을 추정하는데 사용되며 추정된 WZ 프레임을 보조정보 (Side Information)라고 한다. 보조정보는 WZ 프레임에 대한 정보가 없는 상태에서 추정되므로 필연적으로 WZ 프레임과 다르며 WZ 복호화기에서는 보조정보와 WZ 프레임과의 차이를 가상의 채널 잡음으로 간주한다. WZ 복호화 과정은 가상의 채널잡음을 WZ 복호화기 내에 존재하는 채널코드를 이용하여 제거함으로써 이루어지므로 채널 정보를 정확히 아는 것은 채널코드의 에러정정능력에 큰 영향을 미친다. WZ 복호화기에서는 추정된 WZ 영상만이 존재하므로 정확한 잡음의 양을 알 수 없으며, 일반적으로 선형 움직임에 근거한 키 프레임 간의 차를 하나의 예측 수단으로 사용한다. 또한 이와 같이 예측이 갖는 불확실성으로 채널코드의 효율이 저하되는 것을 막기 위하여 주변의 잡음과 비교를 통한 잘못된 잡음을 정정하는 방법도 제안되었다. 하지만 이런 방법들이 모든 프레임이나 비트 플레인에 존재하는 잡음을 제대로 측정한다고 할 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 개의 후보 잡음 모델을 생성한 후, 복호화 과정에서 가장 효율적인 모델을 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대한 실험결과는 최대 0.8 dB의 PSNR이득을 보여준다.
본 논문에서는 기존의 선형예측기법의 문제점을 선형예측계수, ar필터의 POLE위치, 포만트-밴드폭의 관점에서 분석하고, 정문반사계수의 영향을 정도추정이론에 따라 분석했으며, 이러한 분석을 근거로 하여 포만트 밴드폭 정규화 방법을 보완하였다. 정분반사계수를 1로 변경하여 정문의 영향을 정규화되어 포만트가 최적으로 강조된 스펙트럽이 된다. 이 전형예측계수는 앞뒤로 대칭되면서, 표준편차가 정문반사계수를 변경시키지 않은 성형예측계수보다 증가하므로써, 음성부호화시에 bit rate을 50%로 줄일 수있으면서 정보의 양을 그대로 보존하고 있음을 알수 있었다. 이러한 포만트 밴드폭을 0으로 정규화하는 방법을 이용하여 한국어 5개 모음을 포만트에 의해서 소음환경에서 인식하기 위한 실험을 실시하여 96.7%의 인식율을 얻을 수 있었다.
본 논문은 ITU-T SG16 Q.10에서 표준화 진행 중인 G.711.1 및 G.722 슈퍼와이드밴드 확장 코덱의 후보 코덱 알고리즘에 대한 것으로, 제안된 후보 코덱은 기존 ITU-T 광대역 코덱 G.711.1 및 G.722와 비트스트림 호환성을 지원함과 동시에 슈퍼와이드밴드 확장 계층을 통해 50-14,000 Hz에 해당하는 슈퍼와이드밴드 신호를 부호화한다. 본 후보 코덱 알고리즘은 기존 광대역 코덱과 비트스트림 호환성을 위한 핵심 계층 부호화 알고리즘과 선형 예측 기반 정현파 코딩을 이용한 슈퍼와이드밴드 확장 알고리즘으로 이루어져 있다. 제안된 슈퍼와이드밴드 확장 코덱은 5 ms의 프레임에서 동작하며 핵심 코덱에 따라 64, 80, 96 및 112 kbit/s로 이루어진 네 개의 슈퍼와이드밴드 비트율을 제공한다. 각 비트율에 해당하는 비트스트림들은 내장형 구조를 가지고 있어 별도의 상호부호화 과정 없이 간단한 비트스트림 절단을 통해 핵심 코덱 비트스트림으로 변환할 수 있다. 제안된 코덱 알고리즘은 짧은 알고리즘 지연과 낮은 복잡도를 가지며, ITU-T에서 실시된 G.711.1/G.722 슈퍼와이드밴드 확장 코덱 자격 시험을 통과하였다.
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.
비디오 프레임의 크기를 축소하거나 확대할 때, 응용에 따라서는 입력 및 출력이 8${\times}$8 블록 DCT 계수들로 구성되도록 할 필요가 있다. 선형 변환이고 유니터리(unitary) 변환의 일종인 DCT에는 행렬 곱셈에 대한 분배 법칙이 성립한다. 이러한 사실을 이용하여 두가드, 묵허지, 박 등은DCT 영역에서 비디오 프레임들의 크기를 축소하는 방법들을 제안하였다. 이러한 방식으로 영상을 축소 후 확대하면 원 영상의 저 주파수 DCT 계수들이 잘 보존된다. 즉, 원 상(축소되기 전의 영상)과 예측된 영상(축소 후 확대된 영상)의 차이를 부호화 해야 되는 경우 부호화 효율이 매우 높아진다. 이러한 것은 스케일러빌러터를 이용한 비디오 부호화에 바람직한 사실이다. 본 논문에서는 이전의 방식들의 연장선 상에서 가로 세로 각각 2:1로 축소하고 다시 2:1로 확대할 때 DCT 블록의 크기를 다양이 하였다. 실험에 의하면 DCT 블록 크기를 크게 할수록 PSNR 값이 커짐을 알 수 있었다. 그러나, 계산상의 복잡도 역시 커질 것으로 예상된다. 본 논문의 실험 결과는 압축 영역 영상 축소 및 확대를 위한 고속 알고리즘 개발에 중요한 데이터가 될 것으로 생각한다.
복잡하고 비선형적인 특징을 갖는 시계열 데이터를 예측하기 위해 딥러닝 기법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 최근에 개발된 WaveNet을 개선하고 워크포워드 검증 기법을 적용하여 전력 소비량 데이터를 24시간 이전에 예측하고자 한다. 원래 WaveNet은 오디오 데이터 예측에 사용하고자 고안되었으며, 장기간의 데이터를 효과적으로 예측하기 위해 1차원 팽창인과 합성곱(1D dilated causal convolution)을 사용한다. 먼저, WaveNet이 부호화된 정수 값이 아니라 실수 값을 출력하여 전력 데이터를 예측하기 적합하도록 개선하였다. 다음으로 학습 과정에 적용된 하이퍼파라미터(입력 기간, 배치 크기, WaveNet 블록 개수, 팽창 비율, 학습률 변경)를 조정하여 적절한 성능을 나타내도록 하였다. 마지막으로 성능 평가를 통해 전통적인 홀드아웃 검증 기법보다 본 연구에서 사용한 워크포워드 검증 기법이 전력 소비량 데이터 예측에 우수함 성능을 나타냄을 확인하였다.
An automatized latency calculation method of evoked otoacoustic emission is proposed. Averaged e-OAE signal is measured from normal adult and it is processed by IBM-AT computer for latency calculation. After partition of stimulated and emitted signal on the time axis by converted linear prediction coding spectrum, latency is calculated by cross correlation method. The output is also compared with those of conventional autocorrelation and pure cross correlation methods. The result show that proposed method has better performance than those of conventional ones.
시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.
음성 신호처리분야의 기반을 이루고 잇는 선형예측기법으로 성대폐쇄구간 분석이 가능해질 경우 특히 음성합성가 부호화 시스템의 상당한 성능개선을 기대할 수 있기 때문에 최근 관련 분야에서 높은 신뢰도를 갖는 GCI 검출 알고리즘 개발에 많은 관심을 보이고 있다. 성대폐쇄구간 검출에서 가장 중요한 것은 성대폐쇄시점에 관한 정보이며, 본 논문에서는 이에 대응될 수 있는 정보인 epoch를 음성신호에서 직접 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임 단위별 평균 피치를 참조하여 저역통과된 유성음 신호에서 3구간 영교차점별 평균진폭 변동율에 의해 pseudo-epoch를 검출한다. 대역 통과된 유성음 신호를 이용하여 pseudo-epoch 부근에 존재하는 보다 정밀한 실제 epoch을 최종적으로 결정하였다. 제안된 방법은 단계적으로 epoch가 존재할 수 있는 연역을 좁혀 나아가면서 처리하므로 검출오차를 줄일 수 있었고, 시간영역에서 처리되어 계산량이 적으므로 고속 처리가 가능하였다. 성능평가를 위해 처리결과를 EGG 신호와 비교한 결과 약 2샘플 정도의 오차만을 갖는 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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