EVRC (Enhanced Variable Rate Codec)는 북미 및 우리 나라 CDMA 디지털 셀룰러 시스템에 채택되었으며 8kbps의 전송률에서 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. 본 논문에서는 복잡한 알고리듬으로 인해 많은 계산량을 갖는 EVRC 부호화기를 성능 저하 없이 고속으로 구현할 수 있는 알고리듬을 제시한다. 제안된 고속 알고리듬에서는 효율적인 피치 검색과 고정 코드북 탐색 과정이 구현되는데, 고정 코드북 탐색 과정에서는 펄스 위치 조합의 수를 제한하는 방법과 줄여진 임펄스 응답을 사용하여 연산량을 기존의 방법의 70% 정도로 감소시킨다. 주관적인 음질 평가를 통해 제안된 고속 EVRC 알고리듬이 기존의 방법에 비해 적은 계산량에 구현되지만 음질의 저하는 초래하지 않는다는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 음성 압축 표준의 하나인 EVRC(enhanced variable rate codec) 코덱으로 재생되는 음악의 품질을 개선하기 위한 전처리 알고리듬을 제안한다. EVRC는 음성을 압축하는 목적으로 최적화되었기 때문에, 음악을 압축하여 전송하면 품질을 심하게 저하시키기도 한다. EVRC로 음악을 압축할 때 발생하는 품질 저하 현상들 중에서 가장 심한 것의 하나가 끊김 현상인데, 끊김 현상은 프레임들이 연속적으로 Rate 1/8로 전송될 때 발생한다. EVRC는 장기 예측 이득의 크기를 바탕으로 입력 프레임들의 전송률을 결정하므로, 장기 예측 이득을 증가시켜 대부분의 프레임이 Rate 1 혹은 Rate 1/2로 압축될 수 있도록 하였다. 실험 결과를 보면 이러한 전처리 방법은 음악 신호에 대해 잘 적용되며 끊김 현상이 발생하는 프레임의 개수가 상당히 줄어들었음을 확인할 수 있다.
음성부호화 알고리즘인 EVRC (Enhanced Variable Rate Codec)는 현재 북미 및 한국 CDMA 디지털 셀룰러 시스템에 사용되고 있다. EVRC음성부호화기에서 음성의 주파수영역에서의 에너지 분포와 관련되어 있는 LSP (Line Spectral Pairs)값은 가중분할 벡터 양자화 (Weighted Split Vector Quantization)에 의해 코딩된다. 이러한 코딩 과정에 사용되는 LSP 코드북이 개발국 언어 혹은 영어로 설계되었음을 감안하면 한국어통화에 대해서는 한국어로 설계된 LS 코드북에 의해 향상된 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 한국어로 BVRC의 LSP 코드북을 LBG알고리즘을 기반으로 한 벡터 양자화기법으로 설계하였으며 이 코드북에 의한 벡터양자화 성능향상 및 그에 따른 음질향상을 각각 SD (Spectral Distortion) 및 신호대 잡음비 (SNR), SegSNR측정으로 입증하였다.
본 논문에서는 AMR과 EVRC 음성 부호화기간의 비탠덤 (Tandemless) 방식을 이용한 상호 부호화 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기존의 탠덤 (Tandem) 방식의 상호 부호화 방법과 달리 음성 신호를 다시 복호화했다가 부호화하지 않고, CELP 계열의 음성 부호화기들이 공통적으로 사용하는 파라미터들을 직접 변환한다. 상호 부호화는 LSP 변환, 적응 코드북을 위한 피치 지연 값 및 적응 코드북 이득 변환, 고정 코드북 벡터 및 고정 코드북 이득 변환으로 구성되어 있다. 제안된 방법을 객관적, 주관적 방법으로 평가한 결과 기존의 탠덤 방식에 비하여 적은 계산량과 지연 시간으로 탠덤 방식과 최소 동등, 혹은 우월한 음질을 얻을 수 있다는 것을 확인했다.
SK Telecom에서 현재 서비스중인 EVRC 보코더는 유선전화 수준의 음질을 제공하는 우수한 음성 부호화기이나, 약전계에서 급격한 음질 저하를 보인다. 본 논문에서는 실제 서비스 상황에서 발생하는 EVRC 보코더의 음질 저하 현상 및 그 원인을 분석하였고, 해결책으로 피치 예측과 점진적 복원 기법을 제안하였다. 다양한 전파환경에 대한 음질 평가방법으로 선호도 실험을 수행하였고, 제안한 방법이 효과적임을 확인하였다.
EVRC에서는 채널 스펙트럼의 효율을 높이고 시스템의 소비 전력을 줄이기 위하여, 통화시간 중에서 사용자가 말을 할 때만 음성신호를 압축하여 전달하고, 말을 하지 않을 때는 음성신호를 전달하지 않는다. 또한, EVRC에서는 음성 프레임을 1, 1/2, 1/8의 세 가지 전송률로 구분하여 다르게 처리 하고 있으며, 예를 들어, 1/8 전송률은 입력 신호가 묵음구간인 것을 의미한다. 본 연구에서는 LSP 파라미터의 분포특성을 이용한 유성음 구간, 무성음 구간, 묵음 구간을 구분하는 방법을 사용하여, 유성음인 경우에 대해 1 rate으로 부호화하고, 무성음 구간의 경우는 1/2 rate, 묵음의 경우에는 1/8 rate으로 전송하는 방법에 대하여 제안하였다. 즉, EVRC에서 full rate으로 보내는 부분에 대해서는 기존의 방식을 그대로 적용하며, half rate은 유성음, 무성음을 구분하여 유성음일 경우 full rate으로 바꾸어 전송하였고, 묵음에 대해서는 EVRC 기본 rate을 적용하였다. 실험과정에서는, SNR, ASDM, 전송률을 측정하였으며, 제안한 알고리즘을 사용하는 경우 EVRC에 비해 음성품질이 향상됨을 증명하였다.
본 논문에서는 EVRC 음성 부호화 시스템을 $OakDSPCore^{\circledR}$를 기반으로 설계된 C&S Technology사의 CSD17C00 칩을 이용하여 전 과정을 어셈블리어로 실시간 구현하였다. 구현된 EVRC 음성 부호화기는 최대의 계산량을 요구하는 8kbps일때 잡음제거 알고리즘을 제외한 인코더부분이 평균 22.5MIPS 이며, 디코더부분은 약 3.35MIPS의 복잡도를 나타낸다. 사용된 메모리양은 프로그램 ROM 10.8K words 데이터 ROM(table) 6.72K words 및 RAM 2.94K words이다. 구현된 EVRC 음성 부호화기는 북미 표준화 기구인 TIA(Telecommunications Industry Association)에서 제공하는 19 개의 test 백터들을 모두 통과하였다.
본 논문에서는 EVRC 음성 부호화 시스템을 OakDSPCore(R) 를 기반으로 설계된 C&S Technology사의 CSD17C00칩을 이용하여 전 과정을 어셈블리어로 실시간 구현하였다. 구현된 EVRC음성 부호화기는 최대의 계산량이 요구되는8kbps 전송 모드일 때, 인코더부분이 최대24.45MIPS 이며 디코더부분은 3.35MIPS의 복잡도를 나타낸다. 사용된 메모리양은 프로그램 ROM 12.2Kworsd, 데이터 ROM(table) 6.72Kwords 및 RAM2.94Kwords 이다. 구현된 EVRC음성 부호화기는 북미 표준화 기구인Telecommunications Industry Association(TIA)에서 제공하는 19개의 test 벡터들을 모두 통과하였다.
본 논문에서는 EVRC 음성 부호화 시스템을 7MS320C54x를 이용하여 전 과정을 어셈블리어로 실시간 구현하였다. 구현된 EVRC 음성 부호화기는 최대의 계산량을 요구하는 8kbps 일때 잡음제거 알고리즘을 제치한 인코더부분이 평균 26.3MIPS 이며 디코더부분은 3.6MIPS의 복잡도를 나타낸다. 사용된 메모리양은 프로그램 ROM 16.9K words, 데이터 ROM(table) 7.9K words 및 RAM 5.8K words 이다. 구현된 EVRC 음성 부호화기는 북미 표준화 기구인 TIA(Telecommunications Industry Association)에서 제공하는 19 개의 테스트 백터들을 모두 통과하였다.
본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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