Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1315-1317
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2022
최근, 심층신경망 기반 오디오 부호화기가 활발히 연구되고 있다. 심층신경망 기반 오디오 부호화기는 기존의 전통적인 오디오 부호화기보다 구조적으로 간단하지만, 네트워크의 복잡도를 증가시키지 않고 인지적 성능향상을 기대하는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 인간의 청각적 특성을 활용한 심리음향모델 기반 손실함수를 사용한 기법들이 소개되었다. 심리음향 모델 기반 손실함수를 사용한 오디오 부호화기는 양자화 잡음을 잘 제어하였지만, 여전히 지각적인 향상이 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망 기반 오디오 부호화기를 위한 Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 윈도우 크기의 최적화 제안한다. Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 계산을 위한 윈도우 크기를 조절하며, 이를 통하여 오디오 부호화에 적합한 윈도우 사이즈를 결정한다. 실험을 통해 얻은 최적의 Multi-time Scale 손실함수를 사용하여 네트워크를 훈련하였고, 주관적 평가를 통해 기존의 심리음향모델 기반 손실함수보다 좋은 음성 품질을 보여주는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.06c
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pp.205-208
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1998
본 논문에서는 VLSI 기술에 바탕을 둔 top-down 접근 방식에 의하여 MPEG-2 오디오 부호화 알고리듬을 구현하였다. MPEG-2 오디오 부호화기의 알고리듬은 많은 연산량을 갖고 이질적인 특성을 갖고 이질적인 특성을 갖는 알고리듬들이 복합적으로 존재한다. 그러므로, 부호화기를 효과적으로 구현하기 위해서는 알고리듬 수준에서 구조적 수준에 이르기까지 많은 고찰이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 우선 전체 부호화 알고리듬을 분석하여 이들을 다시 작업이라고 정의된 작은 부-알고리듬으로 나누었다. 다음으로, 분할된 작업들은 시간과 공간을 초대한 활용할 수 있도록 적절한 작업 순서를 부여하고, 좀 더 큰 모듈들로 모으는 클러스터링을 수행하였다. 마지막으로 이러한 분석 결과를 바탕으로, 실시간으로 동작하는 5.1 채널 MPEG-2 오디오 부호화기를 설계하였다. 설계된 시스템은 두 개의 하드웨어 블록과 한 개의 ASIP형 DSP 프로세서를 갖는 이질적인 다중 프로세서의 형태를 갖는다. 설계된 오디오 부호화기는 0.6$\mu\textrm{m}$ 표준 셀 기술을 이용하여 단일 칩으로 제작되었으며, PC에 탑재 가능한 시험 기판을 제작하여 동작을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.254-256
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2012
본 논문에서는 MPEG-D 오디오 서브그룹에서 진행 중인 Unified Speech and Audio Coding (USAC) 표준의 Linear Prediction Domain (LPD) 복호화기 모듈을 고정소수점 알고리즘으로 제안한다. USAC 부호화기는 두 개의 최신 음성-오디오 부호화기가 융합된 형태로, 음성 및 오디오 신호에 대하여 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. USAC의 표준 완료와 본격적인 서비스화에 앞서서 USAC LPD 복호화기의 구조적인 특성을 분석하고, Digital Signal Processor (DSP)구현을 위한 LPD 복호화기의 고정소수점 알고리즘을 구축하는 동시에 모듈의 복잡도를 측정하고자 한다. 또한 고정소수점 알고리즘으로 구현된 LPD 복호화기와 기존의 부동소수점 복호화기의 성능을 비교하고, LPD 복호화기의 두 가지 부호화 모드에 따른 복잡도 이슈를 다루도록 한다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1995.06a
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pp.150-154
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1995
기존의 2-채널 오디오 복호화기와 호환성을 유지하기 위해서는 다채널 오디오 부호화기에 할당되는 비트율이 제한되어야 한다. 늘어난 채널 신호에 적은 양의 비트를 할당해줌으로 인해서 복원음의 음질이 저하되는 결과를 초래한다. 따라서 기존의 방법에 신호의 채널 간 중복성을 이용한 다채널 오디오 신호의 음질을 개선시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 채널간 중복성을 이용하기 위한 방법으로 적응 채널 간 예측법을 제안하였다. 적응 채널 간 예측법은 주로 저주파 대역에서 스테레오 신호 간에 존재하는 중복된 정보를 제거하고자 하는 방법이다. 저주파 대역에서는 큰 예측 이득을 얻을 수 있어서 스테레오 음상에 불필요한 정보를 없애는데 유리하다. 기존의 방법과 제안된 예측 부호화법을 비교해 보면 두 신호의 상관 관계가 클수록 개선폭이 증가함을 알 수 있으며 낮은 비트율에서 기존이 부호화기가 처리하기 어려운 광대역 신호에 대해서 음질이 개선되는 결과를 얻었다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.2
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pp.81-89
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2008
Wideband speech, characterized by a bandwidth of about 7 kHz (50-7000 Hz), provides a substantial quality improvement in terms of naturalness and intelligibility. Although higher data rates are required, it has extended its application to audio and video conferencing, high-quality multimedia communications in mobile links or packet-switched transmissions, and digital AM broadcasting. In this paper, we present a new bandwidth-scalable coder for wideband speech and audio signals. The proposed coder spits 8kHz signal bandwidth into two narrow bands, and different coding schemes are applied to each band. The lower-band signal is coded using the ITU-T G.729/G.729E coder, and the higher-band signal is compressed using a new algorithm based on the gammatone filter bank with an invertible auditory model. Due to the split-band architecture and completely independent coding schemes for each band, the output speech of the decoder can be selected to be a narrowband or wideband according to the channel condition. Subjective tests showed that, for wideband speech and audio signals, the proposed coder at 14.2/18 kbit/s produces superior quality to ITU-T 24 kbit/s G.722.1 with the shorter algorithmic delay.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.54-57
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2022
본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.
Song Geun-Bae;Ahn Chul-Yong;Kim Jae-Bum;Park Ho-Chong;Kim Austin
Journal of Broadcast Engineering
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v.11
no.2
s.31
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pp.200-206
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2006
This paper presents a preprocessing method to modify the input audio signals of a speech coder to obtain the finally enhanced signals at the decoder. For the purpose, we introduce the noise suppression (NS) scheme and the adaptive gain control (AGC) where an audio input and its coding error are considered as a noisy signal and a noise, respectively. The coding error is suppressed from the input and then the suppressed input is level aligned to the original input by the following AGC operation. Consequently, this preprocessing method makes the spectral energy of the music input redistributed all over the spectral domain so that the preprocessed music can be coded more effectively by the following coder. As an artifact, this procedure needs an additional encoding pass to calculate the coding error. However, it provides a generalized formulation applicable to a lot of existing speech coders. By preference listening tests, it was indicated that the proposed approach produces significant enhancements in the perceived music qualities.
MPEG-2 Advanced Audio Coding (AAC) has already been standardized as a sophisticated next generation technology AAC provides an audio signal that has CD quality at 96-128kbps/stereo. This paper describes a high-quality and efficient software implementation of an MPEG-2 AAC LC Profile encoder. Common scalefactor and noisless coding are accelerated by $45\%$ and $27\%$, respectively, through the use of TMS320C30 instructions. The implemented encoder uses 7.5kWords of program memory, 18kWords of data ROM and 92kBytes of data RAM, respectively. The results of subjective Qualify test showed that the sound quality achieved at 96kbps/stereo was equivalent to that of MP3 at 128kbps/stereo.
본 논문은 두 부류의 오디오 원에 대해 각각 다른 구조를 가지는 필터뱅크를 설계 하고 스위칭 기준을 제안한다. 균일한 필터뱅크로는 MDCT 필터뱅크를 사용하고 필터 뱅크 로는 웨이브렛 패킷 필터뱅크를 사용하였으며 오디오 신호의 시변 특성에 기초하여 두 필터 뱅크를 스위칭한다. MDCT 필터뱅크는 정상신호 표현에 적절하지만 급격한 변화를 포함하 는 오디오 신호를 표현하는데는 적절하지 못한다. 따라서, 본 연구에서 사용한 웨이브렛 패 킷 필터뱅크는 인간의 청각 특성을 고려한 임계대역(critical band)과 유사하게 설계하였으며 스위칭 기준엣는 에너지-엔트로피(energy-entropy), 영교차(zero-crossing)법 그리고 차분 (difference)기준을 사용하였다. 입력되는 오디오 신호의 통계적 특성에 기안하여 두 필터뱅 크를 스위칭하는 방식의 오디오 부호화기에 대해서 새로운 스위칭 기준을 제안하였다. 여러 가지 오디오 신호에 대한 주관적 평가(MOS)를 수행한 결과, 기존의 부호화기보다 좋은 성 능을 보였다.
Design of a linear predictor and matching of an entropy coder is the art of lossless audio coding. In this paper, we use the covariance method and the Choleskey decomposition for calculating linear prediction coefficients instead of the autocorreation method and the Levinson-Durbin recursion. These results are compared to the polynomial predictor. Both of them, the predictor which has small prediction error is selected. For the entropy coding, we use the Golomb-Rice coder using the block-based parameter estimation method and the sequential adaptation method with LOCO-land RLGR. The proposed predictor and the block-based parameter estimation have $2.2879%{\sim}0.3413%$ improved compression ratios compared to FLAC lossless audio coder which use the autocorrelation method and the Levinson-Durbin recursion. The proposed predictor and the LOCO-I adaptation method could improved by $2.2879%{\sim}0.3413%$. But the proposed predictor and the RLGR adaptation method got better results with specific signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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