• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.259-262
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• 2002

벡터양자화에서 주어진 학습벡터를 가장 잘 대표할 수 있는 코드벡터의 집합인 코드북을 구하는 것은 가장 중요한 문제이다. 이러한 코드북을 구하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘으로 그 성능이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있어 여러 가지 초기 코드북을 설계하는 알고리즘이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 splitting 방법을 이용한 수정된 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존외 splitting 방법을 적용하여 초기 코드북을 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터를 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계 한다. 제안된 방법의 적용온 기존 방법에서 MSE(mean square error)의 감소율이 가장 작은 미소분리 과정에서 시작하여 원하는 코드북 크기를 얻을 때까지 반복한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.93-96
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• 2001

ACELP 구조의 음성 압축기는 우수한 음질을 제공하지만 최적의 코드 벡터를 구하기 위한 계산량이 상당히 많은 단점이 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 AMR 음성 압축기의 코드북을 매우 효율적으로 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 코드북 검색 방법은 완전 순차적인 검색 방법을 사용하여 대략적인 코드 벡터를 구하고, 코드 벡터의 각 펄스들의 중요도를 계산하여 중요도가 낮은 펄스를 새로운 펄스로 교환하는 펄스 교환 과정을 수행하여 코드 벡터의 성능을 향상시키는 방법을 사용한다. 또한, AMR 음성 압축기의 구조에 맞도록 트랙별로 이동하면서 순차적으로 코드북을 검색하여 다수의 대략적인 코드벡터를 찾은 후, 각 코드 벡터에 대하여 펄스 교환 과정을 수행하여 최적의 코드 벡터를 구한다. 제안한 코드북 검색 방법을 AMR 음성 압축기의 모든 모드에 적용하여 코드북 검색을 위한 계산량과 성능을 측정하였으며, 모든 모드에 대하여 매우 적은 계산량으로 동등한 성능을 가지는 것을 확인하였다

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.235-237
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• 1998

벡터양자화기의 부호화 단계에서 계산량을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화기의 부호화는 주어진 입력벡터에 가장 가까운 코드워드를 찾는 것인데 모든 코드워드와 거리계산을 필요로 하기 때문에 많은 계산량이 소요되믈 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 입력벡터와 코드워드와의 유클리디안 거리계산 대신에 벡터 차의 절대값 합을 이용하여 주어진 입력벡터에 최단거리의 코드워드가 될 수 없는 코드워드를 제외함으로써 유클리디안 거리계산을 최소화하여 계산량을 줄이는 알고리즘을 제안된 방법을 고정 소수점 연산을 이용한 DSP 칩에 효과적이며 이는 실험 결과를 통하여 확증할 수 있다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.139-142
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• 2001

코드북을 설계하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘이다. 이 알고리즘은 그 성능 이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 Splitting 방법을 이용한 새로운 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존의 초기 코드북 생성 알고리즘인 Splittng 방법을 적용하여 코드벡터를 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터론 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 Splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.19 no.7
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• pp.23-27
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• 2000

We provide an useful method to design codebooks with better performance than conventional methods. In the proposed method, new codevectors obtained from learning iterations are not the centroid vectors which are the representatives of partitions, but the vectors manipulated by the distance between new codevectors and old codevectors in the early stages of learning iteration. Experimental results show that the codevectors obtained by the proposed method converge to a locally better optimal codebook.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.4
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• pp.685-690
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• 1994

A problem associated with vector quantization(VQ) is the computational complexity incurred in searching for a codevector with the closet to a given input vector, where the complexity increases exponentionally with proportion to codebook size and then limits practical application. In this paper, a simple and fast, but efficient, VQ encoding algorithm is presented using a reference codevector as start codevector of premature exit condition, which eliminates distance claculation of unlikely codevectors. The algorithm is to find reference codevector having the possibility to be the nearest vector to input vector first and then to incorporate premature exit condition. The proposed algorithm needs only 10~15% of mathematical operations compared with the conventional full search VQ. Algorithm the number of additions and comparsions of the proposed algorithm is not reduced greatly, the number of multiplication is reduced up to 70~80% compared with other fast VQ encoding methods.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.54-57
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• 1991

본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.4
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• pp.369-379
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• 2001

본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.43-49
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• 1998

본 논문에서는 고성능 CELP 음성 압축기를 위한 "Boaseline 코드벡터"와 "Implied 코드벡터"로 구성되는 새로운 구조의 코드북을 제안한다. Implied 코드벡터는 피치 주기 이 전의 합성음으로부터 구하여지며 여기(勵起)신호의 피치 구조를 강화하여 합성음의 음질을 향상시킨다. Implied 코드벡터는 전달되지 않고 인코더 및 디코더에서 각각 합성음을 이용 하여 독립적으로 구하여진다. 또한 펄스와 랜덤 성분을 모두 가지는 복합 여기방식을 이용 하여 음질을 더욱 향상시킨다. 제안된 코드북 구조를 이용하여 10msec프레임을 가지는 8kbps CELP 음성 압축기를 설계하여 하나의 DSP칩에 실시간 구현 하였고, 이것의 성능을 SNRseg와 MOS로 측정하였다. 평균 SNRseg는 12.14dB로 CS-ACELP의 SNRseg보다 6dB 높고, 조용한 환경에서의 MOS는 3.80으로 G.729 CS-ACELP의 MOS보다 0.02 높다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.15-18
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• 2000

ACELP는 우수한 음질을 제공하지만 최적의 코드 벡터를 찾기 위한 계산량이 상당히 많은 단점이 있고, 이로 인하여 모든 시스템과 단말기에서는 고성능 DSP칩을 사용하여 동작시킨다. 본 논문에서는 고속 ACELP 코드북 검색 방법인 펄스 교환 검색 방법을 G.729 음성 압축기에 적용시켜 G.729 음성 압축기의 계산량을 감소시키는 방법을 연구하였다. 적용된 방법은 두 단계 과정을 가지며, 첫 단계에서는 완전 순차적 검색 방법을 통하여 매우 빠르게 대략적인 코드 벡터를 찾는다. 두 번째 단계에서는 앞에서 선택된 코드 벡터의 각 펄스의 중요도를 계산하여 역할이 적은 펄스를 제거하고 새로운 펄스로 교환하는 펄스 교환 과정을 통하여 코드 벡터의 성능을 향상시킨다. 적용된 방법은 표준에서 사용하는 코드북 검색 방법보다 적은 계산량을 가진다. 적용된 방법의 성능은 표준보다 0.3-0.5dB 정도의 SNRseg 감소를 보이지만 Fast Algorithm인 G.729A보다는 우수한 음질의 코드 벡터를 찾으며, 다양한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통하여 이 결과를 확인하였다.