In this paper, we propose a new method to extract the line spectrum pair (LSP) frequencies. When speech signal is analyzed by the autocorrelation method, the spectral difference in the logarithmic spectra of the model at steps p and p-1 oscillates. There are p-1 frequency points where the values of the spectral dfference take on either maximum or minimum between 0 and half sampling frequency. We show that these frequencies are excatly the LSP frequencies of order p-1, which can be found by searching the frequencies where the spectral difference reaches either maxima or minima. also, the LSP frequencies of order p can be obtained from this spectral difference. In this case, we derive the expression governing the pth order LSP frequencies. The efficient search for finding the LSP frequencies of order p can be done by proving the property that the LSP frequencies of order p and p-1 are interlaced with each other.
현재까지 발표된 음성 부호화기 중에서 저전송률에서 양호한 음질을 제공하는 CELP 계열 보코더에 대한연구가 가장 많이 이루어지고 있다. 그 중에서 G.723.1부호화기는 인터넷 폰이나 화상회의 등 상용서비스로 개발되었다. G.723.1 부호화기에서는 음성신호의 선형예측 방법 중 LSP 파라미터를 이용하는 방법이 많이 사용된다. 이것은 LSP 파라미터의 전송형 특징 중 낮은 전송률에서도 왜곡이 적고 선형보간 특성이 뛰어나기 때문이다. 하지만 LPC 계수를 LSP 파라미터로 변환하기 위해서는 많은 계산시간이 소요된다[1]. 본 논문에서는 G.723.1 보코더에서 LSP 변환 시 다항식의 근을 찾는 순서를 음성신호의 LSP 분포 특성에 맞게 조정함으로써 전체 계산시간을 평균 2% 단축하였다.
Differential pulse code modulation 구조의 Line spectrum pairs 양자화기에 높은 차수 LSP 파라미터 값은 낮은 차수 LSP 파라미터 값보다 커야한다는 LSP 파라미터의 순서화 특징을 이용하여 양자화하는 방법을 제시한다. 31 비트/프레임에서 1 dB 이하의 스펙트럴 왜곡을 갖는 명료한 음질을 보였다. 또한 LSP 주파수의 순서화 특성은 벡터-스칼라 결합 양자화기에 적용하였다. 벡터-스칼라 결합 양자화기에서는 26비트/프레임에서 명료한 음질을 보였다. 새로운 LSP 양자화 방법들은 전송에러 발생시 성능을 시험하고, 전송 에러에 강인하도록 프레임간 예측을 위해 Moving Average 예측기를 사용한다.
본 논문에서는 EVRC 시스템에 사용되어지는 실근 방식의 계산량 감소 알고리즘을 치안한다. 실근 방법에서는 다항식에서의 근을 구하여 LSP로 변환하는 과정이 필요하다. 그러나, 근을 구하는 과정에서 주파수 대역을 순차적으로 검색하므로 계산시간이 많이 소요된다. LSP 파라미터의 중요한 특징은 대부분의 계수가 특정 주파수 대역에 주로 분포한다는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 실근 방식에서의 계산시간을 줄이기 위하여 1KHz 대역까지는 선형적이고 1KHz 대역 이상에서는 로그 스케일인 멜 스케일을 사용하였다. 실근 방식과 제안한 방법을 비교하기 위하여 두 가지를 측정하였다. 첫째, 제안한 방법에서의 LSP 파라미터의 값과 실근방식에서의 LSP 파라미터 값을 비교하였다. 둘째, 계산 시간 감소율을 측정하였다. 실험결과, LSP 파라미터의 값은 변화하지 않았으며 계산량은 약 48% 정도 감소하였다.
LSP 파라미터는 일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하여 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법의 계산 시간 단축방법을 제안한다. real root 방법은 다항식의 근을 구하여 LSP로 변환하는 방법이다. 그러나 이 방법은 관을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 제안하는 알고리즘은 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서를 주파수 별로 달리 한다. 그리고 제 1포만트와 제 2포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root방법과 제안한 방법을 비교한 결과 평균 $48\%$ 이상의 검색시간이 단축되었다.
LSP 방식은 음성의 주파수 특성을 포함하는 공진 주파수를 낮은 부분과 SHB은 부분의 주파수 로 표시되는 선스펙트럼쌍 계수를 구하는 방법이다. 본 논문은 LSP 방식을 사용하여 한국어의 기본 모 음 7개를 대상으로 하여 분석하고 LSP 계수를 구하는 Algorithm을 개발하였으며 PARCOR 방식과 비 교하였다. 실험 결과 LSP 방식의 연산량이 PARCO 방식의 연산량보다 약 1/2정도로 적음을 알 수 있었 고 Hardware 구성 시에 있어서도 경제적임을 알 수 있었다. 그리고 LSP는 계수 모음의 종류에 따라 각 기 다른 공진 주파수, 대역폭을 나타내기 때문에 음성 합성이나 음성 인식 분야에 있어 기초 자료로 이 용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 광대역 음성 부호화기를 위한 VQ-SQ 구조의 LSP(Line Spectral Pairs) 파라미터 양자화기를 설계하였다. 16차 LPC(Linear Prediction Coefficients) 계수를 사용하며, 양자화 특성이 좋고 합성필터의 안정성의 조건을 검사하기 쉬운 LSP 파라미터로 변환/sup [2]/하여 양자화 한다. 설계된 VQ-SQ 양자화기는 첫 번째 단에서 2단 SVQ(Split VQ)로 각각 8차씩 양자화한 뒤, 두 번째 단에서 순서화 특성(OP Ordering Property)을 적용한 SQ를 사용하여 잔여신호(Residual Signal)를 양자화하는 구조로 되어있다. VQ-SQ결합 양자화기의 전체적인 성능개선을 위해 백터 양자화기에서 하나의 최적 벡터를 찾지 않고 5개의 후보백터를 가지고 스칼라 양자화를 수행한 후, 전체적으로 본래의 LSP 파라미터에 가장 가까운 벡터 양자화기 인덱스와 스칼라 양자화기의 인덱스를 결정한다. 순서화 특성을 고려하여 설계된 적응 VQ-SQ 양자화기는 LSP 파라미터에 총 35비트를 할당하여 광대역 명료도(Wideband Transparency)인 평균 1.6㏈ 이하의 스펙트럼 왜곡(SD : Spectral Distortion)과 4%미만의 3㏈가 넘는 프레임의 비율/sup [1]/을 만족하였으며, 기존의 VQ-SQ 양자화기보다 2-3비트를 절약할 수 있었다.
본 논문에서는 광 IP 네트워크에서 멀티 계층 라우팅시 발생하는 문제점을 해결하는 기존의 동적 멀티 계층 라우팅 방식에 대하여 설명하구 Lambda 라우팅 테이블 조회형 패킷 LSP 설정 방식을 제안한다. 기존 및 제안하는 방식 모두 먼저 광 경로(Lambda LSP)의 설정 유무를 판단한 후, 패킷 LSP를 설정하는 절차를 수행한다. 이 경우, Lambda LSP가 설정 되어있다면, Lambda LSP를 통하여 패킷 LSP 경로를 설정한다. 그러나 Lambda LSP가 설정 되어있지 않다면, 3가지 방식은 서로 다른 절차를 통하여 패킷 LSP 경로를 설정하게 된다. 기존 방식은 소스와 목적지 노드 사이에 2개 또는 그 이상의 노드를 거쳐 이용 가능한 Lambda LSP 또는 직접 접속이 가능한 Lambda LSP를 찾은 다음에 패킷 LSP를 설정하는 방식이다. 제안하는 방식은 소스와 목적지 노드 사이에서 패킷 LSP 설정은 Lambda LSP 라우팅 테이블을 조회하여 설정하는 방식으로 상위계층에서 하위계층의 라우팅을 동시에 수행하는 특징을 갖는다. 따라서 제안하는 방식은 라우팅 시간을 짧게 하는 방식으로 높은 p에 대해서는 기존 방식에 비해 트래픽 수용 능력이 우수함을 보이고 있다. 여기서 p는 packet-switching-capable port의 수를 의미한다.
LSP 파라미터는 일정한 ,스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는다. 피러나 LPC 계수를 LSP 파라미터로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에 주로 사용되는 Real Root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 특성을 이용하는 것으로, 묵음의 경우는 묵음 구간에서 일정하게 나타나는 LSP 파라미터의 분포 특성을 이용하여 검색하고 유/무성음에 대해서는 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리한다. 또한, 모음에 대해서는 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 Real Root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 46.5% 단축되었다.
MPLS(Multi-Protocol Label Switching)망에서 LSP(Label Switched Path)의 수와 레이블 수를 줄이는 것은 망 자원 관리 측면에서 매우 중요하다. 다중점대점(Multipoint-to-Point) LSP[1]는 이러한 요구사항으로 제안되었다. 하나의 다중점대점 LSP는 다수의 망 입구 노드로부터 하나의 망 출구 노드까지의 경로를 나타낸다. 다중 점대점 LSP는 미리 정의된 경로이다. 망 형태 정보가 빈번히 변하는 실제 망을 고려할 대 다중점대점 LSP는 경로가 신속히 재결정될 필요가 있다. 본 논문에서는 망의 트래픽 부하 균형을 위해 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용한 빠른 LSP 결정 방법을 제시한다. 또한 경로 결정시 Greedy 알고리즘을 사용하므로 최적의 다중점대점 LSP 결정에 접근하는 경로를 결정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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