본 논문에서는 영상 벡터양자화에서의 계산량과 압축률 개선을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 코드북 부분검색, 코드벡터 요소의 부분사용, 검색 중단조건 등을 이용하여 코드북 구성, 인코딩 과정에서의 계산량을 줄일 수 있었다. 또한, 선택된 코드북 인덱스 무손실 압축에서의 압축률을 높이기 위해 코드북 재배열과 가변길이 코딩(Variable Length Coding)을 사용하였다.
최대 비 전송 기법에 비해 송신단의 고출력 증폭기에서 발생하는 비선형 왜곡 전달 특성에 강인한 QEGT 코드북 기반의 동 이득 전송 기법에 대해 개선된 인덱스 검색 기법을 제안, 이를 MIMO-OFDM 시스템에 적용한다. 제안하는 검색 기법은 QEGT 코드북을 Q개의 인덱스들로 구성된 M개의 그룹으로 분할한 후, 선택된 최적의 그룹 내 인덱스들 중에서 피드백 인덱스를 결정하는 것으로 기존 검색 기법에 비해 피드백 인덱스 결정을 위한 전체 계산량이 감소하는 장점이 있다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 송신 안테나 수가 3~7인 경우, 인덱스 검색 수가 감소하면서도 기존 검색 기법과 거의 동일한 성능을 보임을 확인한다.
본 논문에서는 다중 코드북 구조를 이용하여 CELP 부호화기의 계산량의 증가 없이 고음질의 음성을 합성할 수 있는 코드북 구조를 제안한다. 또 제안된 코드북 구조를 가지는 4.8kbps CELP형 음성부호화기를 설계한다. 제안된 다중 코드북 구조는 기본 코드북과 두 종류의 스펙트럼과 피치 보강을 위한 코드북으로 구성되어 각각의 코드북에서 검색하여, 두 개의 코드북의 합으로 여기신호를 표현하고 각각의 서로 다른 코드북 이득을 사용하기 때문에 정확한 이득을 표현할 수 있어 기존의 개선 알고리즘보다 더 나은 음질을 제공할 수 있다. 본 코드북 구조를 갖는 4.8kbps CELP형 부호화기를 설계하여 컴퓨터 모의 실험한 결과, 같은 전송률을 갖는 DoD CELP 부호화기보다 segSNR가 0.81dB 더 높게 나타났다.
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.
본 논문에서는 적응형 다중 비트율 (AMR: Adaptive Multi-Rate) 음성 부호화기의 구현 시 계산량을 가장 많이 차지하는 대수 코드북 검색과정의 계산량을 줄임으로써 효율적인 AMR 음성 부호화기를 구현하였다. 대수 코드북 검색의 계산량을 줄이기 위하여 기존의 AMR 음성 부호화기에서 사용하고 있는 깊이우선 가지 검색법 (depth first tree) 검색 방법을 개선한 고속 코드북 검색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 검색과정에서 최적의 여기신호로 선택될 가능성이 적은 트리를 제거하여 검색의 복잡도를 줄이는 방법으로 트리 선택을 위한 추가의 계산량이 필요없으며 검색에 필요한 계산량은 기존의 깊이우선 가지 검색법에 비해 현저한 감소를 이루었으나 약간의 음질 저하가 있었다. 제안한 방법을 적용하여 AMR 음성 부호화기의 12.2 kbps 모드를 TeakLite DSP를 사용하여 구현한 결과 기존의 방법에 비해 약 40%의 계산량을 감소할 수 있었다.
3GPP에서 광대역 음성부호화 알고리즘으로 채택한 AMR-WB 부호화기는 8개의 모드로 동작되고 전송률을 23.85 kbps 까지 높임에 따라 음성부호화기 프로그램 및 데이터 메모리 크기가 매우 크게 증가되었으며, 합성필터의 입력신호인 고정 코드북의 펄스 수가 기존의 협대역 AMR 부호화기 보다 5배 이상 증가함으로써 코드북 검색에 많은 계산량을 요구하고 있다. AMR-WB는 적당한 계산량에서 비교적 좋은 음질을 유지하기 위한 방법으로 depth-first 트리 검색 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 여기코드북 검색시 레퍼런스 벡터를 중심으로 적당한 계산량을 갖는 검색 방법으로 검색시 기준이 되는 레퍼런스 벡터를 좀더 정확하게 예측하여 성능 향상을 하였으며, 펄스위치 재검색 알고리즘을 적용하여 depth-first 트리 검색방법의 문제점을 개선시켜 1/2 이상의 계산량을 줄이면서 같은 성능을 유지하는 AMR-WB 여기코드북 검색기를 설계하였다.
3.4 ㎑ 대역폭을 가지는 협대역 음성 통신의 품질 한계를 극복하여 새로운 고품질 음성 서비스를 제공하기 위하여 7㎑ 대역폭을 가지는 광대역 음성 통신 시스템이 개발중이며, 광대역 음성 신호의 효율적인 압축을 위하여 광대역 AMR 음성 압축기가 개발되었다. 광대역 AMR음성 압축기는 ACELP 구조를 가지며 뛰어난 음질을 제공하지만 최적의 코드벡터를 찾기 위하여 매우 많은 계산량이 필요한 단점을 가진다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 광대역 AMR 음성 압축기의 코드북을 효율적으로 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 대략적으로 초기 코드벡터를 구하고, 코드벡터의 각 펄스의 중요도를 계산하여 중요도가 낮은 펄스를 제거하고 새로운 펄스를 찾는 과정을 통하여 코드벡터의 성능을 점차적으로 향상시키는 기법을 사용한다 제안한 방법을 광대역 AMR 음성 압축기에 적용하여 성능을 측정하였으며, 매우 적은 계산량으로 기존의 방법보다 약간 우수한 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 잔차신호를 모델링하기 위해 사용되는 동적희박대수코드북에 대해 분석하고 성능이 향상된 새로운 대수코드북 구조 및 검색과정을 제안하였다. 제안된 알고리 즘은 대수 코드북의 단점을 계산량의 증가 없이 개선시켰다. 먼저 기존에 단순히 부호비트 만을 검색하는 것에 대해 다양한 펄스 진폭의 선택을 가능하게 하였다. 그리고 동일 트랙상 에서 두 펄스를 선택하게 하였으며 추가 계산량이 필요없는 무성음에서 유성음으로의 천이 구간 검출기를 이용하여 LSF 보간 시 발생하는 천이구간에서의 LP지연을 최소화하였다. 제 안된 알고리즘을 이용한 5.6kbps음성부호화기는 전화선상의 음질을 시료로 하여 주관적 음 질면에서 6.3kbps MP-MLQ와 동등하였으며 MNRU Q=15dB에서는 MP-MLQ에 비해 약간 의 음질열하가 발생하였다.
본 논문에서는 ISF 계수의 순서화 성질을 이용하여 분할구조 벡터양자화기의 단점을 보완하여 ISF 계수 양자화의 성능을 높이는 알고리듬을 제안하고, 이를 이용한 광대역 음성 부호화기용 ISF 계수 양자화기를 설계한다. 16차 이상의 광대역 코덱의 ISF 계수는 계산량과 메모리 사용을 줄이기 위해서 분할구조의 벡터 양자화기를 사용한다. 분할구조 양자화기는 ISF 계수간의 상관도를 충분히 활용하지 못하는 단점이 발생한다. 제안하는 알고리듬은 이러한 단점을 극복하기 위하여 ISF 계수의 순서화 성질을 이용한다. ISF 계수의 순서화 성질을 이용하여 각 서브벡터의 불필요한 코드북 (Codebook Redundancy)을 검색할 수 있다. 이러한 불필요한 코드북은 ISF 계수의 순서화 성질, ISF 계수 예측과정과 기존 코드북의 보간법 (Interpolation)을 통해 적응적인 확장된 코드북으로 교체되어 양자화기의 성능을 향상시킨다. 제안된 알고리듬은 기존의 분할구조 양자화기에서 사용되지 못했던 17 %가량의 불필요한 코드북 인덱스를 적응적인 확장된 코드북에 할당하여, 표준화된 코덱인 AMR-WB의 ISF 계수 양자화기에 비해서 주파수 왜곡 관점에서 약 2 bit 가량의 이득을 보는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 멀티미디어 정보검색을 위하여 영상정보의 특징추출에 적합한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 기존의 벡터 양자화의 경우 영상에 대한 특징을 추출할 경우 보통 영상을 복원한 다음 수행하므로 많은 시간과 메모리가 소요되며, DCT(discrete cosine transform)를 이용한 방법처럼 블록화 현상을 동반한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 주성분 해석을 이용한 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 높은 압축률에서도 블록화 없는 영상을 복원하기 위해서 도입되었으며, 주성분해석은 데이터를 여러 그룹으로 분할하기 위해 도입되었다. 신경회로만인 SOM(self-organizing map)을 이용한 벡터 양자화와 비교실험에서 비슷한 성능을 보이면서도 처리 시간을 대폭 단축시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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