요약 | 학습 모델을 이용한 오디오 신호의 부호화 및 복호화 방법 및 장치와 학습 모델의 트레이닝 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 오디오 신호의 부호화 방법은 상기 오디오 신호에 대응하는 입력 신호를 복수의 주파수 대역 별로 분할하는 단계; 상기 복수의 주파수 대역 별로 특징 벡터를 추출하는 단계; 상기 복수의 주파수 대역 별로 생성된 특징 벡터를 양자화하는 단계; 및 상기 양자화된 특징 벡터를 비트스트림으로 부호화하여 복호화 장치로 전송하는 단계를 포함할 수 있다. |
---|---|
Int. CL | G10L 19/02 (2006.01.01) G10L 19/038 (2013.01.01) G10L 19/16 (2013.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) |
CPC | G10L 19/0204(2013.01) G10L 19/038(2013.01) G10L 19/167(2013.01) G06N 20/00(2013.01) |
출원번호/일자 | 1020200131189 (2020.10.12) |
출원인 | 한국전자통신연구원, 연세대학교 산학협력단 |
등록번호/일자 | |
공개번호/일자 | 10-2022-0048252 (2022.04.19) 문서열기 |
공고번호/일자 | |
국제출원번호/일자 | |
국제공개번호/일자 | |
우선권정보 | |
법적상태 | 공개 |
심사진행상태 | 수리 |
심판사항 | |
구분 | 국내출원/신규 |
원출원번호/일자 | |
관련 출원번호 | |
심사청구여부/일자 | N |
심사청구항수 | 16 |
번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
---|---|---|---|
1 | 한국전자통신연구원 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
2 | 연세대학교 산학협력단 | 대한민국 | 서울특별시 서대문구 |
번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
---|---|---|---|
1 | 장인선 | 대전광역시 유성구 | |
2 | 백승권 | 대전광역시 유성구 | |
3 | 성종모 | 대전광역시 유성구 | |
4 | 이미숙 | 대전광역시 유성구 | |
5 | 이태진 | 대전광역시 유성구 | |
6 | 임우택 | 대전광역시 유성구 | |
7 | 강홍구 | 서울특별시 서대문구 | |
8 | 이지현 | 서울특별시 서초구 | |
9 | 이찬우 | 서울특별시 마포구 | |
10 | 한혜원 | 서울특별시 서대문구 |
번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
---|---|---|---|
1 | 특허법인 무한 | 대한민국 | 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩) |
번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
---|---|---|---|
최종권리자 정보가 없습니다 |
번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
---|---|---|---|---|
1 | [특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application |
2020.10.12 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-1073625-11 |
2 | [출원서 등 보정]보정서 [Amendment to Patent Application, etc.] Amendment |
2021.04.30 | 수리 (Accepted) | 1-1-2021-0505762-35 |
번호 | 청구항 |
---|---|
1 |
1 오디오 신호의 부호화 방법에 있어서,상기 오디오 신호에 대응하는 입력 신호를 복수의 주파수 대역 별로 분할하는 단계; 상기 복수의 주파수 대역 별로 특징 벡터를 추출하는 단계; 상기 복수의 주파수 대역 별로 생성된 특징 벡터를 양자화하는 단계; 및상기 양자화된 특징 벡터를 비트스트림으로 부호화하여 복호화 장치로 전송하는 단계를 포함하는 부호화 방법 |
2 |
2 제1항에 있어서,상기 입력 신호를 복수의 주파수 대역으로 분할하는 단계는,상기 주파수 대역들 간의 간섭을 제거하는 대역 통과 필터(Band Pass Filter)를 이용하여 상기 입력 신호를 복수의 주파수 대역으로 구분하는, 부호화 방법 |
3 |
3 제1항에 있어서,상기 특징 벡터를 추출하는 단계는,상기 복수의 주파수 대역으로 분할된 입력 신호를 도메인 변환함으로써 상기 특징 벡터를 생성하는, 부호화 방법 |
4 |
4 제1항에 있어서,상기 특징 벡터를 양자화하는 단계는,사람의 청각 특성과 양자화에 사용 가능한 총 비트의 수를 고려하여 상기 복수의 주파수 대역 별로 요구되는 정보량을 추정하고, 상기 추정된 정보량에 따라 상기 복수의 주파수 대역 별로 상기 비트를 할당함으로써 상기 특징 벡터를 양자화하는, 부호화 방법 |
5 |
5 오디오 신호의 복호화 방법에 있어서,부호화 장치로부터 비트스트림을 수신하는 단계;상기 비트스트림을 복호화하여 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 결정하는 단계;상기 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 학습 모델에 입력하여 상기 복수의 주파수 대역 별로 출력 신호를 생성하는 단계; 및상기 복수의 주파수 대역 별로 생성된 출력 신호들을 결합하는 단계를 포함하는 복호화 방법 |
6 |
6 제5항에 있어서,상기 학습 모델은,입력 레이어(layer), 복수의 가중치를 갖는 히든 레이어 및 출력 레이어로 구성되는 네트워크 구조를 갖는 학습 모델로서, 시계열의 입력 데이터들에 대하여, 이전 시점의 입력 데이터들로 현재 시점의 출력 데이터를 생성하는, 복호화 방법 |
7 |
7 제5항에 있어서,상기 출력 신호를 생성하는 단계는,상기 학습 모델을 통해 상기 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 부가 정보로 이용하여 상기 출력 신호의 오디오 샘플을 결정하는, 복호화 방법 |
8 |
8 오디오 신호의 복호화에 이용되는 학습 모델의 트레이닝 방법에 있어서,부호화 장치로부터 비트스트림을 수신하는 단계;상기 비트스트림을 복호화하여 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 결정하는 단계;상기 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 학습 모델에 입력하여 상기 복수의 주파수 대역 별로 출력 신호를 생성하는 단계; 및상기 복수의 주파수 대역 별로 상기 출력 신호와 상기 부호화 장치에 입력된 입력 신호를 비교하여 상기 학습 모델을 트레이닝하는 단계를 포함하는 트레이닝 방법 |
9 |
9 제8항에 있어서,상기 학습 모델은,입력 레이어(layer), 복수의 가중치를 갖는 히든 레이어 및 출력 레이어로 구성되는 네트워크 구조를 갖는 학습 모델로서, 시계열의 입력 데이터들에 대하여, 이전 시점의 입력 데이터들로 현재 시점의 출력 데이터를 생성하는, 트레이닝 방법 |
10 |
10 제9항에 있어서,상기 학습 모델을 트레이닝하는 단계는,상기 출력 신호와 상기 입력 신호의 차이를 계산하는 손실 함수의 출력 값이 최소가 되도록 상기 가중치를 업데이트하는, 트레이닝 방법 |
11 |
11 오디오 신호의 복호화 방법에 있어서,부호화 장치로부터 비트스트림을 수신하는 단계;상기 비트스트림을 복호화하여 복수의 주파수 대역 별 오디오 샘플의 특징을 나타내는 특징 벡터를 결정하는 단계;상기 복수의 주파수 대역 별로, 상기 특징 벡터와 t 시점 이전의 오디오 샘플들을 이용하여 t 시점의 오디오 샘플을 생성하는 단계; 및 상기 복수의 주파수 대역 별로 생성된 오디오 샘플들을 결합하여 출력 신호를 생성하는 단계를 포함하는 복호화 방법 |
12 |
12 제11항에 있어서,상기 t 시점의 오디오 샘플을 생성하는 단계는,미리 트레이닝된 딥러닝 기반의 학습 모델에 상기 특징 벡터를 입력함으로써, 상기 복수의 주파수 대역 별로 상기 오디오 샘플을 생성하는, 복호화 방법 |
13 |
13 제12항에 있어서,상기 학습 모델은,입력 레이어(layer), 복수의 가중치를 갖는 히든 레이어 및 출력 레이어로 구성되는 네트워크 구조를 갖는 학습 모델로서, 시계열의 입력 데이터들에 대하여, 이전 시점의 입력 데이터들로 현재 시점의 출력 데이터를 생성하는, 복호화 방법 |
14 |
14 오디오 신호의 복호화 장치에 있어서,상기 복호화 장치는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 부호화 장치로부터 비트스트림을 수신하고, 상기 비트스트림을 복호화하여 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 결정하고, 상기 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 학습 모델에 입력하여 상기 복수의 주파수 대역 별로 출력 신호를 생성하는, 복호화 장치 |
15 |
15 제14항에 있어서,상기 학습 모델은,입력 레이어(layer), 복수의 가중치를 갖는 히든 레이어 및 출력 레이어로 구성되는 네트워크 구조를 갖는 학습 모델로서, 시계열의 입력 데이터들에 대하여, 이전 시점의 입력 데이터들로 현재 시점의 출력 데이터를 생성하는, 복호화 장치 |
16 |
16 제14항에 있어서,상기 프로세서는,상기 학습 모델을 통해 상기 복수의 주파수 대역 별 양자화된 특징 벡터를 부가 정보로 이용하여 상기 출력 신호의 오디오 샘플을 결정하는, 복호화 장치 |
지정국 정보가 없습니다 |
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패밀리정보가 없습니다 |
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순번 | 연구부처 | 주관기관 | 연구사업 | 연구과제 |
---|---|---|---|---|
1 | 과학기술정보통신부 | 한국전자통신연구원 | 정부출연금사업(기관고유사업) | 초실감 입체공간 미디어·콘텐츠 원천기술연구 |
등록사항 정보가 없습니다 |
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번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
---|---|---|---|---|
1 | [특허출원]특허출원서 | 2020.10.12 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-1073625-11 |
2 | [출원서 등 보정]보정서 | 2021.04.30 | 수리 (Accepted) | 1-1-2021-0505762-35 |
기술정보가 없습니다 |
---|
과제고유번호 | 1345330147 |
---|---|
세부과제번호 | 4199990114627 |
연구과제명 | Y-BASE 지능정보 교육연구사업단 |
성과구분 | 출원 |
부처명 | 교육부 |
연구관리전문기관명 | 연세대학교 |
연구주관기관명 | 한국연구재단 |
성과제출연도 | 2020 |
연구기간 | 202009~202708 |
기여율 | 0 |
연구개발단계명 | 응용연구 |
6T분류명 | IT(정보기술) |
과제고유번호 | 1711122847 |
---|---|
세부과제번호 | 20ZH1200 |
연구과제명 | 초실감 입체공간 미디어·콘텐츠 원천기술연구 |
성과구분 | 출원 |
부처명 | 과학기술정보통신부 |
연구관리전문기관명 | 한국전자통신연구원 |
연구주관기관명 | 한국전자통신연구원 |
성과제출연도 | 2020 |
연구기간 | 202001~202912 |
기여율 | 1 |
연구개발단계명 | 응용연구 |
6T분류명 | IT(정보기술) |
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