인터넷폰과 화상회의를 위해 개발되어진 G.723.1 음성부호화기는 5.3kbps ACELP와 6.3kbps MP-MLQ 이중 전송률로 구성된다. 본 논문에서는 CELP 계열 음성부호화기의 음질 개선을 위해 스펙트럼 누설을 최소화할 수 있는 가변 윈도우를 이용한 새로운 스펙트럼 분석 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 ACELP에 적용한 실험결과에서 스펙트럼 왜곡은 약 0.1dB 정도 감소하였고, 잔차 에너지는 7% 정도 감소하였으며 주관적 음질평가 결과는 0.3 정도 개선되었다.
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.
Because a wide variety of multimedia services are provided through personal wireless communication devices, the demand for efficient bandwidth utilization becomes stronger. This demand naturally results in the introduction of the variable bitrate speech coding concept. One exemplary work is the selectable mode vocoder (SMV) that supports speech/music classification. However, because it has severe limitations in its classification performance, a couple of works to improve speech/music classification by introducing support vector machines (SVMs) have been proposed. While these approaches significantly improved classification accuracy, they did not consider correlations commonly found in speech and music frames. In this paper, we propose a novel and orthogonal approach to improve the speech/music classification of SMV codec by adaptively tuning SVMs based on interframe correlations. According to the experimental results, the proposed algorithm yields improved results in classifying speech and music within the SMV framework.
음성신호는 성문특성으로 인해 고주파 특성이 약화되는 경향이 있다. 이를 보상하기 위해 Pre-emphasis filter를 사용한다. 수식으로 표현하면 y(n)=s(n)-As(n-1) 와 같이 차분방정식으로 나타낼 수 있다. 여기서 A값은 보통 0.9에서 1사이의 값을 주로 사용한다. 그러나 Pre-emphasis filter는 고주파 특성을 보상하는 과정에서 극점과 같이 영점도 왜곡된다. 본 논문에서는 음성특성에 따른 LSP(Line Spectrum Pairs) 분포특성을 이용하여 영점을 보존하고 vocoder 및 coding에 필연적인 고주파 특성 혹은 저주파 특성을 강조한다.
ACELP는 우수한 음질을 제공하지만 최적의 코드 벡터를 찾기 위한 계산량이 상당히 많은 단점이 있고, 이로 인하여 모든 시스템과 단말기에서는 고성능 DSP칩을 사용하여 동작시킨다. 본 논문에서는 고속 ACELP 코드북 검색 방법인 펄스 교환 검색 방법을 G.729 음성 압축기에 적용시켜 G.729 음성 압축기의 계산량을 감소시키는 방법을 연구하였다. 적용된 방법은 두 단계 과정을 가지며, 첫 단계에서는 완전 순차적 검색 방법을 통하여 매우 빠르게 대략적인 코드 벡터를 찾는다. 두 번째 단계에서는 앞에서 선택된 코드 벡터의 각 펄스의 중요도를 계산하여 역할이 적은 펄스를 제거하고 새로운 펄스로 교환하는 펄스 교환 과정을 통하여 코드 벡터의 성능을 향상시킨다. 적용된 방법은 표준에서 사용하는 코드북 검색 방법보다 적은 계산량을 가진다. 적용된 방법의 성능은 표준보다 0.3-0.5dB 정도의 SNRseg 감소를 보이지만 Fast Algorithm인 G.729A보다는 우수한 음질의 코드 벡터를 찾으며, 다양한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통하여 이 결과를 확인하였다.
본 논문은 이동통신상에서 송신측의 송신 채널 에러정보를 수신측에서 송신측으로 전달하는 음성패킷을 이용하여 송신측에 알려주어 압축과정에 이용하게 할 수 있는 방법을 제안한다. ACELP(Algebraic CELP)구조 방식을 가지고 있는 음성압축기들 중 G.729을 사용하며 음성 패킷정보 중 Pitch Delay와 Fixed Codebook를 이용하여 전송음성 패킷안에 상대방의 송신 채널정보를 싣는다. 수신측에서 받은 패킷이 Erasure로 판단되었을 때 패킷정보들 중 Fixed Codebook Index를 만들게 되는 4개의 Optimal 펄스 중 2개의 펄스만 사용하며 나머지 2개의 펄스는 약속된 임의의 위치에 위치시킨 후 송신측에 전송시킨다. 상대방에서 약속에 맞는 위치의 펄스를 보내왔을 때를 체크함으로써 자신의 송신채널 상태를 알 수 있게 된다 송신채널에$5\%$ Erasure 채널 에러가 발생했을 때 채널정보를 가진 패킷의 음질은 약 0.1dB 정도 떨어지게 된다. 하지만 음성압축 전송 시 송신채널의 정보를 이용하여 무선채널에러에 강하게 할 수 있다.
LSP(Line Spectrum Pairs) Parameter is used for speech analysis in vocoders or recognizers since it has advantages of constant spectrum sensitivity, low spectrum distortion and easy linear interpolation. However the method of transforming LPC(Linear Predictive Coding) into LSP is so complex that it takes much time to compute. Among conventional methods, the real root method is considerably simpler than others, but nevertheless, it still suffers from its indeterministic computation time because the root searching is processed sequentially in frequency region. We suggest a method of reducing the LSP transformation time using voice characteristics.
ITU-T에서 인터넷 폰과 화상회의에 사용하기 위하여 개발된 G.723.1 음성 부호화기는 잡음 구간에서의 전송률을 낮추기 위한 방법으로 VAD(Voice Activity Detector)와 CNG(Comfort Noise Generator)를 사용하고 있다. 여기서 VAD는 최종적으로 현재 프레임의 에너지 레벨을 비교하여 음성의 활동 유무를 판정하고 있다. 하지만 G.723.1 VAD에서는 보다 안정적인 판정을 위해 음성 활동 구간 사이에 삽입되어 있는 묵음 구간에 대해서는 거의 대부분 음성이 활동하는 영역으로 판정을 하고 있다. 본 논문에서는 묵음 구간에 대해 보다 정확한 판정을 통하여 기존의 방법에 비해 전송율을 더욱 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험에서는 묵음구간을 길게 조절한 문장을 사용하여 측정한 결과 약 50% 정도의 전송율을 감소시킬 수 있었으며, MOS 테스트 결과, 음질의 열하는 발생하지 않았다.
.ITU-T 국제 표준화 기구에서 인터넷 폰과 화상회의를 목적으로 개발된 G.723.1 음성 부호화기는 잡음구간에서의 전송률을 낮추기 위한 방법으로 VAD(Voice Activity Detector)와 CNG(Comfort Noise Generator)를 사용하고 있다. 이중 VAD는 최종적으로 현재 프레임의 에너지 레벨을 비교하여 음성의 활동 유무를 판정하고 있다. 하지만 G.723.1 VAD에서는 보다 안정적인 판정을 위해 음성 활동 구간 사이에 삽입되어 있는 묵음 구간에 대해서는 거의 대부분 음성이 활동하는 영역으로 판정을 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 묵음 구간에 대해 보다 정확한 판정을 통하여 기존의 방법에 비해 전송율을 더욱 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험에서는 묵음구간을 길게 조절한 문장을 사용하여 측정한 결과, 약 47% 정도의 전송율을 감소시킬 수 있었으며, MOS test 결과, 음질의 열하는 거의 발생하지 않았다.
In this paper, a real-time pitch detector LPC vocoder as implemented on a high speed digital signal processor, NEC 7720, is described. The pitch detector was based mainly on the SIFT algorithm. The SIFT pitch detector consists primarily of a digital low pass filter, inverse filter, computation of autocorrelation, a peak picker, interpolation, V/UV defcision and a final pitch smoother. In our approach, modification, mainly on the V/UV decision and a final pitch smoother, was made to estimate more accurate pitches. An 16-bit fixed-point aithmatic was employed for all necessary computation and the simulated results were compared with the eye detected pitches obtained from real speech data. The pitch detector occupies 98.8% of the instruction ROM, 37% of the data ROM, and 94% of internal RAM and takes 15.2ms to estimate a pitch when an analysis frame is consisted of 128 sampled speech data. It is observed that the tested results were well agreed with the computer simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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