• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.234-240
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• 2007

본 논문에서는 기존의 트렐리스 부호화 양자화 기법을 이용, 변형하여 저 복잡도 블록 제한 격자 부호화 양자화 기법 (Block-Constrained Trellis Coded Quantization, 이하 BC-TCQ)을 제안하곤 이를 이용한 협대역 음성 부호화기용 예측 BC-TCQ를 설계하였다. 트렐리스 부호화 양자화 기법은 일종의 벡터 양자화 방식으로 부호화에 요구되는 벡터 코드북을 트렐리스 구조에 기반한 스칼라 코드북으로 구성함으로써 VQ와 비교 할 만한 성능을 보일 뿐 아니라 복잡도가 훨씬 작은 특성을 보인다. 본 논문에서 제안한 예측 BC-TCQ는 프레임당 26비트에서 IS-641 음성 부호화기보다 평균 SD가 0.4107dB 향상되었으며, 더하기 연산이 64.54%, 곱하기 연산이 76.93%, 비교 연산이 2.35% 감소하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.217-223
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• 2005

본 논문에서는 분산 음성 인식 시스템에서 사용되는 멜켑스트럼 계수를 양자화 하기 위하여 예측 구조를 갖는 BC-TCQ 양자화기를 제안하였다. 분산 음성 인식 시스템을 위한 효율적인 멜켑스트럼 계수 양자화기를 설계하기 위하여, 인접 프레임간의 높은 상관도를 이용한 1차 AR 예측 필터를 적용하였다. 그리고 예측 필터에 의해서 구해지는 예측 에러 벡터는 BC-TCQ를 사용하여 양자화를 수행하였다. 본 연구에서 제안된 예측 BC-TCQ멜켑스트럼 계수 양자화기는 분산 음성 인식 시스템을 위해 ETSI 규격에서 사용되는 split VQ 멜켑스트럼 계수 양자화 방식보다 cepstral distortion (CD) 측면에서 훨씬 좋은 성능을 보이며, 인코딩 연산 복잡도 및 메모리 요구량에서도 더 유리하다.