In this paper, we propose a scalable audio coder, which has a variable bandwidth from the narrowband speech bandwidth to the audio bandwidth and also has a bit-rate from 8 to 320 kbits/s, in order to cope with the quality of service(QoS) according to the network load. First of all, the proposed scalable coder splits bandwidth of the input audio into narrowband up to around 4 kHz and above. Next, the narrowband signals are compressed by a speech coding method compatible to an existing standard speech coder such as G.729, and the other signals whose bandwidth is above the narrowband are compressed on the basis of a psychoacoustic model. It is shown from the objective quality tests using the signal-to-noise ratio(SNR) and the perceptual evaluation of audio quality(PEAQ) that the proposed scalable audio coder provides a comparable quality to the MPEG-1 Layer III (MP3) audio coder.
In this survey paper the emerging MPEG-4 audio technology is discribed In the previous MPEG-1 and the MPEG-4 audio words, only the natural audio and the speech coding techniques were the standadization objects But in the MPEG-4 audio standadization, not only the natural audio and the speech coding, but also the structured audio and the synthetic speech techniques are inclued, The purpose of this expansion can be summarized as the preparation for the versatile high-quality multimedia services supposed emerge in the 21st century.
MPEG 오디오에서는 오디오 신호의 효율적인 압축을 위해서 마스킹 효과, spectral band replication을 이용한 고주파 성분 합성, parametric stereo를 이용한 채널 확장 등의 기술을 이용하고 있다. 본 논문에서는 이 중 최신 기술에 해당하는 채널 확장 기술에 대해서 소개한다. 또한, MPEG 오디오 코덱 중 이 기술을 이용하는 HE-AAC v.2, MPEG Surround, Spatial Audio Object Coding(SAOC), Unified Speech and Audio Coding (USAC)에 대해 기술 소개 및 방송의 적용 예를 기술한다.
Unified speech and audio coding (USAC) is one of the latest coding technologies. It is based on a switchable coding structure, and has demonstrated the highest levels of performance for both speech and music contents. In this paper, we propose an extended version of USAC with a single-mode of operation-which does not require a switching system-by extending the linear prediction-coding mode. The main concept of this extension is the adoption of the advantages of frequency-domain coding schemes, such as windowing and transition control. Subjective test results indicate that the proposed scheme covers speech, music, and mixed streams with adequate levels of performance. The obtained quality levels are comparable with those of USAC.
This paper briefly introduces the current status of MPEG Audio Subgroup activities for standardizing a new audio coding technologies. Currently MPEG Audio Subgroup focused on spatial audio coding tools for compressing multiple audio objects and unified coding tools for presenting the consistence performance on speech and audio signal at the same time. Also a new MAF (MPEG Application Format) for interactive music was introduced at the 84th MPEG meeting.
This paper proposes a novel spectral hole substitution technique for low bit-rate audio coding. The spectral holes frequently occurring in relatively weak energy bands due to zero bit quantization result in severe quality degradation, especially for harmonic signals such as speech vowels. The enhanced aacPlus (EAAC) audio codec artificially adjusts the minimum signal-to-mask ratio (SMR) to reduce the number of spectral holes, but it still produces noisy sound. The proposed method selectively predicts the spectral shapes of hole bands using either intra-band correlation, i.e. harmonically related coefficients nearby or inter-band correlation, i.e. previous frames. For the bands that have low prediction gain, only the energy term is quantized and spectral shapes are replaced by pseudo random values in the decoding stage. To minimize perceptual distortion caused by spectral mismatching, the criterion of the just noticeable level difference (JNLD) and spectral similarity between original and predicted shapes are adopted for quantizing the energy term. Simulation results show that the proposed method implemented into the EAAC baseline coder significantly improves speech quality at low bit-rates while keeping equivalent quality for mixed and music contents.
음성 및 오디오 코덱은 각 신호의 특성 및 응용 분야가 다르기 때문에 오랜 기간 동안 각기 다른 부호화 방법을 기반으로 개발되고 발전되어 왔다. 최근 방송 및 통신 시스템이 융합되는 흐름에 발맞추어 3GPP 및 ISO/IEC MPEG 등의 표준화 기관에서는 두 신호를 하나의 통합 코덱을 이용하여 압축 전송하기 위한 노력을 지속해 왔다. 그 일환으로 MPEG에서는 그 간의 표준화된 기술들을 통합하고, 다양한 주관적 음질 평가 결과를 기반으로 USAC (Unified speech and audio coding)이라고 불리는 코덱의 표준화를 진행 중이다. 그러나 USAC RM (Reference model) 소프트웨어의 구조적인 복잡성, 사용되지 않는 수많은 모듈로 인한 용량의 비대함, 그리고 부호화기의 열악한 성능 등으로 인하여 기존 RM을 개선하고자 하는 필요성이 지속적으로 제기되었다. 본 논문에서는 USAC에 포함된 주요 기술을 설명하고, 이러한 문제를 최소화하기 위해 오픈 소스 기반으로 새롭게 설계된 RM 소프트웨어를 제안한다. 이는 2010년 4월 MPEG 회의에서 발표되었으며, 6월 모든 참여 기관을 위해 소스코드가 공개되었다.
통합 음성/오디오 부호화기 (Unified Speech and Audio Coding, USAC)는 2011년 MPEG에서 FDIS (Final Draft International Standard)를 승인받은 최고 성능의 통합 음성/오디오 부호화기이다. 전통적으로 MPEG에서는 복호화기 기술만 표준화하므로 인코더 기술에 대한 고찰이 쉽지 않을 뿐 아니라, 예제로 공개하는 인코더 (Reference Model, RM)의 경우에도 기본 아이디어만을 포함하고 있기 때문에 이를 사용할 경우 성능 저하가 매우 심각하다. 성능 열화는 매우 심각하다. 이러한 문제를 최소화하기 위해 오픈 소스 기반으로 진행되고 있는 프로젝트 JAME에서는 USAC에 적용된 핵심 인코더 기술의 성능을 최대화 할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 입력 신호에 따라 두 코더가 선택적으로 동작되게 하는 신호 분류기와 심리 음향 모델을 기반으로 하는 주파수 부호화 기술, 그리고 전이 윈도우 기술 등의 주요 인코더 기술들에 대하여 소개한다. 또한 FDIS를 위한 verification test 결과와 Common Encoder의 성능 평가를 덧붙인다.
This paper proposes an efficiently representing method of spatial cues on multichannel spatial audio coding. The Binaural Cue Coding (BCC) method introduced recently represents multichannel audio signals by means of Inter Channel Level Difference (ICLD) or Source Index (SI). We tried to express more efficiently ICLD and SI information based on Inter Channel Correlation in this paper. We adopt different spatial cues according to ICC and propose a compensation method of empty spectrums created by using SI. We performed a MOS test and measuring spectral distortion. The results show that the proposed method can reduce the bitrate of side information without large degradation of the audio quality.
본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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