본 논문은 자기부호화기를 이용한 음향신호 분리방법을 제안한다. 사용된 복층구조 신경망 자기부호화기는 입력 신호의 효율적인 표현방법을 자동으로 학습하며, 유사한 특징을 가지고 있는 요소신호들을 군집함으로써 다른 특징의 신호들을 분리할 수 있다. 시간영역과 주파수영역의 변이특성을 추출하기 위하여 단구간푸리에변환(Short-Time Fourier Transform, STFT)을 수행하였으며, 정해진 크기의 사각형 창을 모든 가능한 위치에 적용하여 얻은 단구간 주파수 스펙트럼을 자기부호화기의 입력으로 사용하였다. 자기부호화기의 부호노드들의 값을 이용하여 유사한 스펙트럼 창들을 군집하고, 이를 이용하여 원래의 음원들로 분리해 낼 수 있었다. 분리된 원음들은 원래의 입력신호의 특징을 확실히 나타내었으며, 기존의 비음수 행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF) 결과와 주파수 스펙트럼 비교를 통해 그 유효성을 보일 수 있었다.
부호여기선형예측 형태의 음성 부호화기에 있어서주된 단점은 요구되는 계산량이많다는 것이다. 본 논문에서는 음질의 저하없이 자기상관에 근거한 피치예측기에서 피치 찾는 시간을 줄이는 간단한 방법을 제안한다. 기본적인 발상은, 피치찾는 과정에서 나타나는 자기상관 함수의 특성에 근거하여, 음의 봉우리의 폭을 이전 양의 봉우리의 폭을 이용하여 추정하여 건너 뜀으로써 피치 찾는 범위를 자기상관함수의 양의 값쪽으로 제한하는 것이다. 이렇게 피치찾는 구간에 제약을 가함으로써 요구되는 계산량은 감소하게 된다. 제안된 방법을 적용한 결과, 평균 약 40%의 계산량 감소를 음질의 저하없이 얻을 수 있다.
무손실 오디오 부호화기에 있어서 선형예측기 및 이에 적합한 엔트로피 부호화기의 설계가 가장 중요한 부분이다. 본 논문에서는 공분산 방법에 콜레스키 분해를 이용하여 선형예측기의 계수를 계산하였고, 그 결과를 다항 예측기와 비교하여 예측 에러가 최소화되는 선형예측기를 선택하도록 하였다. 엔트로피 부호화기는 골롬-라이스 부호를 사용하였고, 골롬-라이스 부호화기의 매개변수를 계산하기 위해 블록기반 매개변수 예측 방법과 LOCO-I, RLGR의 순차 적응 방법을 적용하였다. 실험 결과 블록기반 매개변수 예측 방법과 제안 방식의 예측기를 이용하면 자기상관 방법과 레빈슨-더빈을 사용하는 FLAC 무손실 부호화기보다 $2.2879%{\sim}0.3413%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었고, 제안 방식의 예측기와 LOCO-I 순차 적응 방법을 이용한 경우는 $2.2381%{\sim}0.0214%$ 압축률이 향상되는 결과를 나타내었다. 그러나 제안 방식의 예측기와 RLGR 순차 적응 방법을 이용한 경우는 특정 신호에서만 압축률이 향상되었다.
G.723.1은 저 전송률 환경에서 고 음질을 제공하여 주고 있으나 CELP형 부호화기가 갖는 합성에 의한 분석(Analysis by Synthesis)방식의 구조로 인해 많은 처리 시간과 계산량을 요구하게 된다. 본 논문에서는 G.723.1에 대해 NAMDF함수를 적용하여 델타 피치 검색과정의 계산량을 줄여 부호화기의 전체 계산량을 감소시키는 방법을 제안하였다. 기존의 피치 검출 알고리즘에서 피치 검출을 위해 사용하고 있는 자기상관함수는 곱셈 연산에서 발생하는 bit의 dynamic range가 커서 나눗셈 연산에서도 과도한 연산량을 필요로 한다. 따라서, 이러한 계산량의 감소를 위해 기존의 자기상관함수 대신 계산량을 감소하기 위하여 NAMDF 방법을 적용하였고 추가된 skipping 기법을 사용하였다. 계산량 감소율 측면에서는 약 $64\%$의 감소율을 보였고 기존의 방법과 제안한 방법간의 피치 pitch contour은 원음성의 피치 contour와 유사하였고, 음질 평가에서도 기존의 G.723.1 부호화기 합성음과 유사한 길과를 얻을 수 있었다.
에세이의 창의성을 자동으로 분류하는 기존의 주요 연구는 말뭉치에서 빈번하게 등장하지 않는 단어에 초점을 맞추어 기계학습을 수행한다. 그러나 이러한 연구는 에세이의 주제와 상관없이 단순히 참신한 단어가 많아 창의적으로 분류되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 어텐션(Attention)과 역문서 빈도(Inverse Document Frequency; IDF)를 이용하여 에세이 내용 전달에 있어 중요하면서 참신한 단어에 높은 가중치를 두는 문맥 벡터를 구하고, 자기부호화기(AutoEncoder) 모델을 사용하여 문맥 벡터들로부터 창의적인 에세이와 창의적이지 않은 에세이의 특징 벡터를 추출한다. 그리고 시험 단계에서 새로운 에세이의 특징 벡터와 비교하여 그 에세이가 창의적인지 아닌지 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안 방안은 기존 방안에 비해 높은 정확도를 보인다. 구체적으로 제안 방안의 평균 정확도는 92%였고 기존의 주요 방안보다 9%의 정확도 향상을 보였다.
본 논문에서는 이차원 윤곽선 부호화기의 전처리를 위한 새로운 윤곽선 평활화 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 영역 기반 동영상 부호화기의 부호화 효율을 고려하여 각 윤곽선 화소의 상대적 중요도를 자기 영상의 영역간 대조에 근거하여 추정하고, 추정된 중요도에 따라 평활화 정도를 적응적으로 조절한다. 실제의 평활화 과정은 확장 연산자와 세선화 알고리즘을 통하여 효율적으로 구현하였다. 모의실험을 통하여 제안된 방식이 복구 영상의 큰 화질열화 없이 전체 윤곽선 데이터량을 약 20% 정도 감소시킴을 알 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블렛 변환계수를 이용하여 CELP 부호기의 코드북 탐색 시간을 개선하는 새로운 방법을 제안하고 있다. CELP 음성 부호화기에서 적응 코드북 탐색시 개루프(open loop) 및 폐루프(closed loop) 탐색을 이용하여 피치를 추출하는 과정은 많은 연산량을 필요로 한다. 특히 개루프 탐색에서 전구간에 걸쳐 자기상관함수를 이용한 피치 추출은 과도한 탐색시간에 비효율적인 것으로 지적되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 스케일리 계수에 대한 다이애딕 웨이블렛 변환계수의 최대값의 위치가 변하지 않는 주파수에 피치가 존재하는 특성을 이용하여 새로운 적응코드북 탐색 방법을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 적응 코드북 탐색 시간을 25% 감소시켰고, 합성된 음성신호의 음질의 차이는 거의 느낄 수 없었다.
피지 예측기는 강인한 트리 부호화기에서 가장 중요한 부분 중에 하나이다. 피치 예측기는 역방향으로 블록 적용 방법과 회귀적인 방법이 결합되어 구성되어진다. 부호화기의 전송에러에 대한 성능을 개선하고 입력 음성의 피치주기의 변화를 추적하기 위해 피치 예측기의 스무더를 부가하는 방법을 제시한다. 3개의 탭을 갖는 스무더는 고정된 계수를 가지거나 피치 합성기의 출력신호의 자기상관 함수에 따라 변화되는 가계변수를 가질 수 있다. 피치 예측기에 스무더의 부가는 한 블록 내에서의 피치주기의 변화를 추적할 수 있고 채널에러에 대한 영향도 줄일 수 있다.
부호여기된 선형예측(CELP) 음성부호화기는 4.8 kbps 이하의 낮은 전송 비율에서도 좋은 성능을 갖는다. CELP형 부호기의 단점은 많은 계산량을 필요로 한다는 것이다. 본 논문에서, 우리는 복잡성을 줄이면서 CELP 보코더의 음질을 유지하는 새로운 피치 검색법을 제안하였다. 이것은 음성 파형의 자기상관계를 간단한 전처리관계식에 의해 사전에 파악하여 필요한 구간에 대해서만 피치검색을 수행하는 방법이다. 제안한 방법은 피치검색에서 기존의 방법에 비해 약 $77\%$의 복잡성이 감소되었다.
보코더 과정 중 피치를 분석하는 과정은 코드북 분석과 더불어 부호화기 성능에 큰 영향을 미치는 부분이다. 피치를 검색하기 위해 먼저 신호의 주기성을 강조해야 하는데 일반적으로 자기상관법의 일종인 듀얼 펄스 알고리즘 기법을 이용하여 주기성을 강조한 후 피치를 검색하는 방법을 많이 사용한다. 이 방법은 한 프레임 내에서 두 개의 펄스 간격을 변경시키면서 음성신호와의 상관관계 값을 구하여 상관관계가 가장 높을 때의 펄스 간격을 찾는다. 또한 상관관계 값이 가장 높을 때의 주기가 가장 뚜렷한 반복 구간인데 이것을 피치 주기라 한다. 이때 반주기, 배주기 및 세배주기가 주된 주기로 찾아지는 경우에는 이 간격을 피치 주기라 할 수 없어 이를 해결하기 위한 여러 가지방법들이 제안되어 있다. 본 논문에서는 피치를 검색하기 전에 프레임내의 전체 에너지변화 비율을 추정하여 신호의 에너지 레벨을 미리 보상해 준 후 피치를 검색하는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용하면 피치검색 시간을 단축할 수 있고, 피치 검색의 정확도를 높일 수 있어 전반적인 피치 검색에 관한 성능이 개선된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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