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입력 신호를 선형예측 분석하여 선형예측계수 비트스트림 및 잔차 신호를 출력하는 단계;학습된 제1 신경망 모듈을 이용하여, 상기 잔차 신호의 주기적인 성분을 부호화한 제1 잠재 신호를 출력하는 단계;양자화 모듈을 이용하여, 상기 제1 잠재 신호를 양자화한 제1 비트스트림을 출력하는 단계;상기 제1 신경망 모듈을 이용하여, 상기 잔차 신호의 비주기적인 성분을 부호화한 제2 잠재 신호를 출력하는 단계; 및 상기 양자화 모듈을 이용하여, 상기 제2 잠재 신호를 양자화한 제2 비트스트림을 출력하는 단계를 포함하고,상기 잔차 신호의 비주기적인 성분은,상기 제1 비트스트림을 역양자화하여 출력된 양자화된 제1 잠재 신호로부터 복호화된 상기 잔차 신호의 주기적인 성분에 기초하여 계산되는, 부호화 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 잠재 신호를 출력하는 단계는,역양자화 모듈을 이용하여, 상기 제1 비트스트림을 역양자화하여 상기 양자화된 제1 잠재 신호를 출력하는 단계;상기 제1 신경망 모듈을 이용하여, 상기 양자화된 제1 잠재 신호로부터 상기 잔차 신호의 주기적인 성분을 복호화하는 단계; 복호화된 상기 잔차 신호의 주기적인 성분 및 상기 잔차 신호를 이용하여, 상기 잔차 신호의 비주기적인 성분을 계산하는 단계; 및상기 신경망 모듈을 이용하여, 상기 잔차 신호의 비주기적인 성분을 부호화하는 단계;를 포함하는, 부호화 방법
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제1항에 있어서,상기 잔차 신호를 출력하는 단계는,상기 입력 신호를 이용하여 선형예측계수를 계산하는 단계;상기 선형예측계수를 양자화하여, 상기 선형예측계수 비트스트림을 출력하는 단계;상기 선형예측계수 비트스트림을 역양자화하여, 양자화된 선형예측계수를 결정하는 단계; 및상기 입력 신호 및 상기 양자화된 선형예측계수를 이용하여, 잔차 신호를 계산하는 단계를 포함하는, 부호화 방법
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4
제1항에 있어서,상기 제1 신경망 모듈은,상기 잔차 신호의 주기적인 성분을 부호화 하도록 학습된 제1 신경망;상기 양자화된 제1 잠재 신호를 복호화 하도록 학습된 제2 신경망; 및상기 잔차 신호의 비주기적인 성분을 부호화 하도록 학습된 제3 신경망을 포함하는, 부호화 방법
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제4항에 있어서,상기 제1 신경망 및 상기 제2 신경망은, 순환 신경망을 포함하고, 상기 제3 신경망은, 순방향 신경망을 포함하고,상기 제2 신경망은,상기 제1 신경망의 구조와 대칭인 구조를 포함하는, 부호화 방법
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6
선형예측계수 비트스트림, 제1 비트스트림 및 제2 비트스트림을 각각 역양자화하여, 양자화된 선형예측계수, 양자화된 제1 잠재 신호 및 양자화된 제2 잠재 신호를 출력하는 단계;학습된 제2 신경망 모듈을 이용하여, 상기 양자화된 제1 잠재 신호를 복호화하여 제1 잔차 신호를 출력하는 단계;상기 제2 신경망 모듈을 이용하여 상기 양자화된 제2 잠재 신호를 복호화하여 제2 잔차 신호를 출력하는 단계;복호화된 상기 제1 잔차 신호 및 복호화된 상기 제2 잔차 신호를 이용하여, 잔차 신호를 복원하는 단계; 및복원된 상기 잔차 신호 및 상기 양자화된 선형예측계수를 이용하여, 출력신호를 합성하는 단계를 포함하는,복호화 방법
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제6항에 있어서,상기 제2 신경망 모듈은,상기 양자화된 제1 잠재 신호를 복호화하도록 학습된 제4 신경망; 및상기 양자화된 제2 잠재 신호를 복호화하도록 학습된 제5 신경망을 포함하는,복호화 방법
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8
제7항에 있어서,상기 제4 신경망은, 순환 신경망을 포함하고,상기 제5 신경망은, 순방향 신경망을 포함하는,복호화 방법
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9
부호화기에 있어서,프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,입력 신호를 선형예측 분석하여 선형예측계수 비트스트림 및 잔차 신호를 출력하고;학습된 제1 신경망 모듈을 이용하여, 상기 잔차 신호의 주기적인 성분을 부호화한 제1 잠재 신호를 출력하고;상기 신경망 모듈을 이용하여, 상기 잔차 신호의 비주기적인 성분을 부호화한 제2 잠재 신호를 출력하고;양자화 모듈을 이용하여, 상기 제1 잠재 신호 및 상기 제2 잠재 신호를 양자화한 제1 비트스트림 및 제2 비트스트림을 출력하고,상기 잔차 신호의 비주기적인 성분은,상기 제1 비트스트림을 역양자화하여 출력된 양자화된 제1 잠재 신호로부터 복호화된 상기 잔차 신호의 주기적인 성분에 기초하여 계산되는, 부호화기
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10
제9항에 있어서,상기 프로세서는,역양자화 모듈을 이용하여, 상기 제1 비트스트림을 역양자화하여 상기 양자화된 제1 잠재 신호를 출력하고;상기 제1 신경망 모듈을 이용하여, 상기 양자화된 제1 잠재 신호로부터 상기 잔차 신호의 주기적인 성분을 복호화하고;복호화된 상기 잔차 신호의 주기적인 신호 및 상기 잔차 신호를 이용하여, 상기 잔차 신호의 비주기적인 성분을 계산하는, 부호화기
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11
제9항에 있어서,상기 프로세서는,상기 입력 신호를 이용하여 선형예측계수를 계산하고,상기 선형예측계수를 양자화하여, 상기 선형예측계수 비트스트림을 출력하고;상기 선형예측계수 비트스트림을 역양자화하여, 양자화된 선형예측계수를 결정하고;상기 입력 신호 및 상기 양자화된 선형예측계수를 이용하여, 잔차 신호를 계산하는, 부호화기
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12
제9항에 있어서,상기 제1 신경망 모듈은,상기 잔차 신호의 주기적인 성분을 부호화 하도록 학습된 제1 신경망;상기 양자화된 제1 잠재 신호를 복호화 하도록 학습된 제2 신경망; 및상기 잔차 신호의 비주기적인 성분을 부호화 하도록 학습된 제3 신경망을 포함하는, 부호화기
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13
제12항에 있어서,상기 제1 신경망 및 상기 제2 신경망은, 순환 신경망을 포함하고, 상기 제3 신경망은, 순방향 신경망을 포함하고,상기 제2 신경망은,상기 제1 신경망의 구조와 대칭인 구조를 포함하는, 부호화기
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복호화기에 있어서,프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,선형예측계수 비트스트림, 제1 비트스트림 및 제2 비트스트림을 각각 역양자화하여, 양자화된 선형예측계수, 양자화된 제1 잠재 신호 및 양자화된 제2 잠재 신호를 출력하고;학습된 제2 신경망 모듈을 이용하여, 상기 양자화된 제1 잠재 신호를 복호화하여 제1 잔차 신호를 출력하고;상기 제2 신경망 모듈을 이용하여 상기 양자화된 제2 잠재 신호를 복호화하여 제2 잔차 신호를 출력하고;복호화된 상기 제1 잔차 신호 및 복호화된 상기 제2 잔차 신호를 이용하여, 잔차 신호를 복원하고;복원된 상기 잔차 신호 및 상기 양자화된 선형예측계수를 이용하여, 출력신호를 합성하는,복호화기
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