• 한국음향학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-8
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• 2011

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.

• 방송공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.693-704
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• 2011

다양한 기능을 가지는 모바일 기기들이 하나로 융합되어 가는 방향으로 기술이 발전함에 따라, 음성 및 오디오 모두에 대해 우수한 음질을 제공하는 부호화 기술에 대한 요구사항이 증대되고 있다. 이와 같은 새로운 부호화 기술에 대한 요구사항에 따라, MPEG에서는 2007년 10월 82차 회의에서 CfP를 시작으로 USAC 표준화를 시작하였고, 2011년 7월 97차 회의에서 FDIS까지 승인하였다. MPEG-D USAC 기술은 최신 음성 부호화기인 AMR-WB+와 최신 오디오 부호화기인 HE-AAC V2를 융합한 기술로 입력 신호의 특성에 따라 코어 대역 부호화로 AAC, ACELP, TCX 등 다양한 방법 중 하나를 선택하여 부호화를 수행하고, 고대역 부호화 기술로는 SBR, 스테레오 부호화 기술로는 MPEG-Surround를 이용하며, 다양한 코어 코더 사이의 천이를 위한 윈도우 기술을 이용한다. USAC 기술은 음성과 음악 신호 모두에 대해 우수한 음질을 제공할 수 있으며, 모바일 기기로의 멀티미디어 콘텐츠 다운로드, 디지털 라디오, 모바일 TV 및 오디오 북 등에서 응용이 가능하다.

• 한국음향학회지
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• 제28권7호
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• pp.589-598
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• 2009

다양한 기능을 가지는 모바일 기기들이 하나로 융합되어 가는 방향으로 기술이 발전함에 따라, 음성 및 오디오 모두에 대해 우수한 음질을 제공하는 부호화 기술에 대한 요구사항이 증대되고 있다. 이와 같은 새로운 부호화 기술에 대한 요구사항에 따라, MPEG에서는 2007년 10월 82차 회의에서 CfP를 시작으로 USAC 표준화를 시작하였고, 2009년 4월 88차 회의에서 WD3까지 완성되었다. MPEG-D USAC 기술은 최신 음성 부호화기인 AMR-WB+와 최신 오디오 부호화기인 HE-AAC V2를 융합한 기술로 입력 신호의 특성에 따라 코어 대역 부호화로 AAC, ACELP, TCX 등 다양한 방법 중 하나를 선택하여 부호화를 수행하고, 고대역 부호화 기술로는 SBR, 스테레오 부호화 기술로는 MPEG-Surround를 이용한다. USAC 기술은 음성과 음악 신호 모두에 대해 모두 우수한 음질을 제공할 수 있으며, 모바일 기기로의 멀티미디어 콘텐츠 다운로드, 디지털 라디오, 모바일 TV 및 오디오 북등에서 응용이 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.86-92
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• 2018

본 논문에서는 디지털 음성 신호의 부호화 이력을 검출하는 방법을 제안한다. 음성 신호를 디지털 방식으로 전송 또는 저장할 때 데이터양을 줄이기 위해 부호화한다. 따라서 음성 신호 파형이 주어질 때, 해당 신호가 원본인지 부호화된 신호인지 판단하고, 만일 부호화 되었다면 부호화 횟수를 검출하는 부호화 이력 검출 과정이 필요하다. 본 논문에서는 12.2kbps 비트율의 AMR 부호화기에 대하여 원본, 단일 부호화, 이중 부호화 여부를 판단하는 부호화 이력 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 음성 신호에서 음성 고유의 특성 벡터를 추출하고, 해당 특성 벡터를 심층 신경망으로 모델링 하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 특성 벡터가 일반적인 스펙트로그램으로부터 추출한 특성 벡터보다 우수한 부호화 이력 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.