| 1 |
1
KLT-CVQ 코더를 이용한 음성 신호의 벡터 양자화 장치에 있어서,입력된 상기 음성 신호의 고유값과 고유벡터를 추출하는 고유치 추출부;상기 고유값을 이용하여 기 학습된 복수의 코드북 중에서 상기 음성 신호의 에너지 분포에 해당되는 코드북을 선택하는 코드북 선택부;상기 고유벡터를 이용하여 상기 음성 신호를 KLT 도메인으로 변환하여 타겟 신호를 생성하는 KLT 변환부;상기 타겟 신호를 복수의 타겟 서브벡터로 분할하고, 상기 코드북의 서브코드벡터와 상기 타겟 서브벡터 사이의 유사도를 측정하여, 상기 타겟 서브벡터 각각에 대하여 유사도가 큰 복수의 후보 서브코드벡터를 선택하고, 상기 선택된 후보 서브코드벡터를 조합하여 최종 조합 서브코드벡터를 생성하는 제어부; 및상기 최종 조합 서브코드벡터를 이용하여 상기 타겟 신호에 대한 양자화된 타겟 신호를 출력하는 출력부를 포함하는 음성 신호 양자화 장치
|
| 2 |
2
제 1항에 있어서,상기 양자화된 타겟 신호에 대해 KLT 역변환하는 KLT 역변환부를 더 포함하는 음성 신호 양자화 장치
|
| 3 |
3
제 1항 또는 제 2항에 있어서,상기 제어부는,상기 선택된 코드북의 서브코드벡터와 동일하게 상기 타겟 신호를 분할하여 상기 타겟 서브벡터를 생성하는 벡터 분할부;상기 서브코드벡터와 상기 타겟 서브벡터 사이의 유사도를 측정하여, 상기 타겟 서브벡터 각각에 대하여 유사도가 큰 복수의 후보 서브코드벡터를 선택하는 후보 서브코드벡터 선택부;상기 복수의 i번째 후보 서브코드벡터와 상기 선택된 복수의 i+1번째 후보 서브코드벡터를 모든 경우의 수만큼 조합하고, 상기 조합된 후보 서브코드벡터 중에서 상기 타겟 신호의 i번째와 i+1번째 타겟 서브벡터와 유사도가 큰 조합된 후보 서브코드벡터를 복수 개 선택하는 조합 서브코드벡터 선택부; 및상기 조합 서브코드벡터 선택부에 의해 기 조합된 후보 서브코드벡터와 상기 후보 서브코드벡터 선택부에 의해 선택된 복수의 마지막 번째 후보 서브코드벡터를 모든 경우의 수만큼 조합하고, 상기 조합된 후보 서브코드벡터 중에서 상기 타겟 서브벡터와 유사도가 가장 큰 최종 조합 서브코드벡터를 생성하는 최종 조합 서브코드벡터 생성부를 포함하는 음성 신호 양자화 장치
|
| 4 |
4
제 3항에 있어서,상기 후보 서브코드벡터 선택부와 상기 조합 서브코드벡터 선택부는,아래 수학식을 통하여 유사도를 판단하는 음성 신호 양자화 장치:여기서, 는 타겟 신호의 i번째 타겟 서브벡터이며, 은 타겟 서브벡터와 서브코드벡터 사이의 게인이고, 은 i번째 서브벡터의 n번째 코드벡터이고, ni*는 타겟 서브벡터와 서브코드벡터 사이의 유사도이다
|
| 5 |
5
제 3항에 있어서,상기 최종 조합 서브코드벡터 생성부는,아래 수학식을 통하여 유사도를 판단하는 음성 신호 양자화 장치:여기서, 는 상기 타겟 서브벡터와 상기 조합된 후보 서브코드벡터의 게인이며, 는 조합된 코드북이고, 는 고유벡터 행렬을 음성 신호의 영상태응답에 곱해서 구한 KLT 변환된 타겟 신호이고, L*은 타겟 서브벡터()와 상기 조합된 후보 서브코드벡터 사이의 유사도이다
|
| 6 |
6
제 5항에 있어서,상기 출력부는,아래 수학식과 같이 상기 최종 조합 서브코드벡터의 게인 및 형태를 이용하여 상기 타겟 신호로부터 상기 양자화된 타겟 신호()를 생성하는 음성 신호 양자화 장치:여기서, 는 최종 조합 서브코드벡터의 게인이며, 는 최종 조합 서브코드벡터이다
|
| 7 |
7
KLT-CVQ 코더를 이용한 음성 신호의 벡터 양자화 방법에 있어서,입력된 상기 음성 신호의 고유값과 고유벡터를 추출하는 단계;상기 고유값을 이용하여 기 학습된 복수의 코드북 중에서 상기 음성 신호의 에너지 분포에 해당되는 코드북을 선택하는 단계;상기 고유벡터를 이용하여 상기 음성 신호를 KLT 도메인으로 변환하여 타겟 신호를 생성하는 단계;상기 타겟 신호를 복수의 타겟 서브벡터로 분할하고, 상기 코드북의 서브코드벡터와 상기 타겟 서브벡터 사이의 유사도를 측정하여, 상기 타겟 서브벡터 각각에 대하여 유사도가 큰 복수의 후보 서브코드벡터를 선택하고, 상기 선택된 후보 서브코드벡터를 조합하여 최종 조합 서브코드벡터를 생성하는 단계; 및상기 최종 조합 서브코드벡터를 이용하여 상기 타겟 신호에 대한 양자화된 타겟 신호를 출력하는 단계를 포함하는 음성 신호 양자화 방법
|
| 8 |
8
제 7항에 있어서,상기 양자화된 타겟 신호에 대해 KLT 역변환하는 단계를 더 포함하는 음성 신호 양자화 방법
|
| 9 |
9
제 7항 또는 제 8항에 있어서,상기 조합 서브코드벡터를 생성하는 단계는,상기 선택된 코드북의 서브코드벡터와 동일하게 상기 타겟 신호를 분할하여 상기 타겟 서브벡터를 생성하는 단계;상기 서브코드벡터와 상기 타겟 서브벡터 사이의 유사도를 측정하여, 상기 타겟 서브벡터 각각에 대하여 유사도가 큰 복수의 후보 서브코드벡터를 선택하는 단계;상기 복수의 i번째 후보 서브코드벡터와 상기 선택된 복수의 i+1번째 후보 서브코드벡터를 모든 경우의 수만큼 조합하고, 상기 조합된 후보 서브코드벡터 중에서 상기 타겟 신호의 i번째와 i+1번째 타겟 서브코드벡터와 유사도가 큰 조합된 후보 서브코드벡터를 복수 개 선택하는 단계; 및상기 조합 서브코드벡터 선택부에 의해 기 조합된 후보 서브코드벡터와 상기 후보 서브코드벡터 선택부에 의해 선택된 복수의 마지막번째 후보 서브코드벡터를 모든 경우의 수만큼 조합하고, 상기 조합된 후보 서브코드벡터 중에서 상기 타겟 신호와 유사도가 가장 큰 최종 조합 서브코드벡터를 생성하는 단계를 포함하는 음성 신호 양자화 방법
|
| 10 |
10
제 9항에 있어서,상기 유사도가 큰 복수의 후보 서브코드벡터를 선택하는 단계와 상기 유사도가 큰 조합된 후보 서브코드벡터를 복수 개 선택하는 단계는,아래 수학식을 통하여 유사도를 판단하는 음성 신호 양자화 방법:여기서, 는 타겟 신호의 i번째 타겟 서브벡터이며, 은 타겟 서브벡터와 서브코드벡터 사이의 게인이고, 은 i번째 서브벡터의 n번째 코드벡터이고, ni*는 타겟 서브벡터와 서브코드벡터 사이의 유사도이다
|
| 11 |
11
제 9항에 있어서,상기 최종 조합 서브코드벡터를 생성하는 단계는,아래 수학식을 통하여 유사도를 판단하는 음성 신호 양자화 방법:여기서, 는 상기 타겟 서브벡터와 상기 조합된 후보 서브코드벡터의 게인이며, 는 조합된 코드북이고, 는 고유벡터 행렬을 음성 신호의 영상태응답에 곱해서 구한 KLT 변환된 타겟 신호이고, L*은 타겟 서브벡터()와 상기 조합된 후보 서브코드벡터 사이의 유사도이다
|
| 12 |
12
제 11항에 있어서,상기 타겟 신호에 대한 양자화된 타겟 신호를 출력하는 단계는,아래 수학식과 같이 상기 최종 조합 서브코드벡터의 게인 및 형태를 이용하여 상기 타겟 신호로부터 상기 양자화된 타겟 신호()를 생성하는 음성 신호 양자화 방법:여기서, 는 최종 조합 서브코드벡터의 게인이며, 는 최종 조합 서브코드벡터이다
|
