음성 부호화기용 선스펙트럼주파수(LSF) 벡터 양자화 장치에 있어서,

현재 프레임의 음성/비음성 정보에 따라, 선스펙트럼주파수(LSF) 벡터의 양자화 방식을 결정하기 위한 선택수단;

상기 선택수단에 의해 선택되어, 음성 프레임의 LSF 벡터에 LSF 계수의 차수에 따른 가중치를 적용하여 양자화하기 위한 음성 프레임용 양자화수단;

상기 선택수단에 의해 선택되어, 비음성 프레임의 LSF 벡터에 LSF 계수의 차수에 따른 가중치를 적용하여 양자화하기 위한 비음성 프레임용 양자화수단; 및

상기 음성/비음성 프레임용 양자화수단에 의해 양자화된 LSF 벡터를 선택 출력하기 위한 출력수단

을 포함하는 음성 부호화기용 선스펙트럼주파수 벡터 양자화 장치

제 1 항에 있어서,

상기 음성 및 비음성 프레임용 양자화 수단은 각각,

디씨(DC) 성분이 제거된 LSF 입력 벡터를 정규화한 후 양자화하기 위한 비메모리 기반의 적산 코드 피라미드 벡터 양자화기(memoryless PVQ);

입력 예측 에러 벡터에 LSF 벡터의 차수에 따른 가중치를 곱하고, 출력 벡터를 가중치로 나누는 메모리 기반의 적산 코드 예측 피라미드 벡터 양자화기(PPVQ); 및

상기 비메모리 기반의 적산 코드 피라미드 벡터 양자화기(memoryless PVQ) 및 상기 메모리 기반의 적산 코드 예측 피라미드 벡터 양자화기(PPVQ)에서 양자화된 두 후보 벡터 중 원래 입력 벡터와의 유클리디안 거리를 최소화하는 후보 벡터를 최종적인 양자화 벡터로 선택하기 위한 선택기

를 포함하는 음성 부호화기용 선스펙트럼주파수 벡터 양자화 장치

제 2 항에 있어서,

상기 메모리 기반 적산 코드 예측 피라미드 벡터 양자화기(PPVQ)는,

상기 음성 및 비음성 프레임용 양자화 수단 각각의 입력 예측 에러 벡터에 LSF 벡터의 차수에 따른 가중치를 곱하는 곱셈기; 및

상기 음성 및 비음성 프레임용 양자화 수단 각각의 출력 벡터를 가중치로 나누는 나눗셈기

를 포함하는 음성 부호화기용 선스펙트럼주파수 벡터 양자화 장치

제 2 항에 있어서,

상기 메모리 기반 적산 코드 예측 피라미드 벡터 양자화기(PPVQ)는,

DC 성분이 제거된 LSF 입력 벡터를 입력받아, 예측한 벡터와의 예측 에러 벡터를 구하여 정규화한 후, LSF 계수의 차수에 따른 가중치를 곱하여 피라미드 벡터 양자화하고, 피라미드 벡터 양자화된 출력 벡터를 가중치로 나눠 역 정규화하며, 스칼라 양자화를 통해 상기 정규화된 벡터의 정규화 요소값을 구하여, 상기 역 정규화된 벡터에 상기 정규화 요소값을 곱한후 LSF 예측 벡터와 DC 성분을 더하여 양자화된 LSF 벡터를 얻는 것을 특징으로 하는 음성 부호화기용 선스펙트럼주파수 벡터 양자화 장치

제 2 항에 있어서,

상기 메모리 기반 적산 코드 예측 피라미드 벡터 양자화기(PPVQ)는,

LSF 계수 벡터를 입력받아, 디씨(DC) 성분을 제거하기 위한 제1 감산기;

DC 성분이 제거된 LSF 계수 벡터를 입력받아, 예측 계수에 따라 예측하기 위한 예측기;

상기 제1 감산기에 의해 DC 성분이 제거된 LSF 입력 벡터와 상기 예측기에 의해 DC 성분이 제거된 예측 벡터와의 예측 에러 벡터를 구하기 위한 제2 감산기;

상기 예측 에러 벡터를 분산값을 사용하여 정규화하기 위한 정규화기;

상기 정규화된 예측 에러 벡터에 가중치를 곱하기 위한 제1 곱셈기;

상기 제1 곱셈기의 출력 벡터를 양자화하기 위한 피라미드 벡터 양자화기(PVQ);

상기 피라미드 벡터 양자화기(PVQ)의 출력 벡터를 가중치로 나누기 위한 나눗셈기;

상기 나눗셈기의 출력 벡터를 역 정규화하기 위한 역 정규화기;

상기 정규화기의 출력 벡터를 입력으로 하여 정규화 요소값을 구하기 위한 스칼라 양자화기;

상기 역 정규화기에 의해 역 정규화된 벡터에 상기 스칼라 양자화기에 의해 구해진 정규화 요소값을 곱하기 위한 제2 곱셈기;

상기 제2 곱셈기의 출력 벡터에 상기 예측기의 예측 벡터를 더하기 위한 제1 가산기; 및

상기 제1 가산기의 출력 벡터에 DC 성분을 더하기 위한 제2 가산기

를 포함하는 음성 부호화기용 선스펙트럼주파수 벡터 양자화 장치