| 1 |
1
음성 신호를 수신하는 수신부;상기 음성 신호와 상기 음성 신호의 선형 예측(Linear Prediction, LP) 잔차 신호로부터 특성 파라미터를 추출하고, 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 프로세서; 및상기 판단에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 2 |
2
제1항에서,상기 프로세서는상기 음성 신호의 텍스처 프레임 단위로 집합된 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하고,상기 텍스처 프레임은 상기 음성 신호로부터 상기 특성 파라미터를 추출하는 단위인 프레임이 복수로 집합된 것인음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 3 |
3
제2항에서,상기 프로세서는상기 텍스처 프레임이 포함하는 복수의 프레임 별 상기 특성 파라미터의 평균을 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 4 |
4
제2항에서,상기 프로세서는상기 텍스처 프레임이 포함하는 복수의 프레임 별 상기 특성 파라미터의 편차를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 5 |
5
제2항에서,상기 프로세서는복수의 텍스처 프레임에 해당하는 상기 특성 파라미터 간의 차이를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 6 |
6
제5항에서,상기 프로세서는제1 텍스처 프레임의 특성 파라미터의 평균과 제2 텍스처 프레임의 특성 파라미터의 평균의 차이와 제1 텍스처 프레임의 특성 파라미터의 편차와 제2 텍스처 프레임의 특성 파라미터의 편차의 차이 중 적어도 어느 하나를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 7 |
7
제1항에서,상기 특성 파라미터는 LP 계수, 제로 크로싱율(zero crossing rate, ZCR) 및 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients) 중 적어도 어느 하나를 포함하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 8 |
8
제1항에서,상기 프로세서는상기 특성 파라미터와 동일한 포맷의 훈련 데이터 셋을 기초로 기계 학습된 알고리즘에 따라 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 9 |
9
제1항에서,상기 프로세서는상기 음성 신호가 부호화된 이력이 있는지 판단하고,상기 음성 신호가 부호화된 이력이 있는 경우, 상기 음성 신호의 부호화 시 사용된 비트 레이트에 따라 상기 음성 신호의 부호화 이력을 분류하는음성 신호 부호화 이력 검출 장치
|
| 10 |
10
음성 신호 부호화 이력 검출 장치의 동작 방법에서,음성 신호를 수신하는 단계;상기 음성 신호와 상기 음성 신호의 선형 예측(Linear Prediction, LP) 잔차 신호로부터 특성 파라미터를 추출하는 단계;추출한 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계; 및상기 판단에 관한 정보를 출력하는 단계를 포함하는동작 방법
|
| 11 |
11
제10항에서,상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계는상기 음성 신호의 텍스처 프레임 단위로 집합된 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계를 포함하고,상기 텍스처 프레임은 상기 음성 신호로부터 상기 특성 파라미터를 추출하는 단위인 프레임이 복수로 집합된 것인동작 방법
|
| 12 |
12
제11항에서,상기 음성 신호의 텍스처 프레임 단위로 집합된 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계는상기 텍스처 프레임이 포함하는 복수의 프레임 별 상기 특성 파라미터의 평균을 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계를 포함하는동작 방법
|
| 13 |
13
제11항에서,상기 음성 신호의 텍스처 프레임 단위로 집합된 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계는상기 텍스처 프레임이 포함하는 복수의 프레임 별 상기 특성 파라미터의 편차를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는동작 방법
|
| 14 |
14
제11항에서,상기 음성 신호의 텍스처 프레임 단위로 집합된 상기 특성 파라미터를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계는복수의 텍스처 프레임에 해당하는 상기 특성 파라미터 간의 차이를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계를 포함하는동작 방법
|
| 15 |
15
제14항에서,상기 음성 신호의 텍스처 프레임 단위로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계는제1 텍스처 프레임의 상기 특성 파라미터의 평균과 제2 텍스처 프레임의 상기 특성 파라미터의 평균의 차이와 제1 텍스처 프레임의 상기 특성 파라미터의 편차와 제2 텍스처 프레임의 상기 특성 파라미터의 편차의 차이 중 적어도 어느 하나를 기초로 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계를 포함하는동작 방법
|
| 16 |
16
제10항에서,상기 특성 파라미터는 LP 계수, 제로 크로싱율(zero crossing rate, ZCR) 및 MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients) 중 적어도 어느 하나를 포함하는동작 방법
|
| 17 |
17
제10항에서,상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계는상기 특성 파라미터와 동일한 포맷의 훈련 데이터 셋을 기초로 기계 학습된 알고리즘에 따라 상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계를 포함하는동작 방법
|
| 18 |
18
제10항에서,상기 음성 신호의 부호화 이력을 판단하는 단계는상기 음성 신호가 부호화된 이력이 있는지 판단하는 단계와상기 음성 신호가 부호화된 이력이 있는 경우, 상기 음성 신호의 부호화 시 사용된 비트 레이트에 따라 상기 음성 신호의 부호화 이력을 분류하는 단계를 포함하는동작 방법
|
