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오디오 신호의 복호화 방법에 있어서, 부호화기로부터 수신한 비트스트림을 복호화하여 제1 잔차 신호 및 제1 선형 예측 계수를 추출하는 단계; 상기 제1 선형 예측 계수를 이용하여 상기 제1 잔차 신호로부터 제1 오디오 신호를 생성하는 단계; 상기 제1 오디오 신호로부터 제2 선형 예측 계수 및 제2 잔차 신호를 생성하는 단계; 상기 제2 선형 예측 계수를 트레이닝된 학습 모델에 입력하여 제3 선형 예측 계수를 획득하는 단계; 및상기 제3 선형 예측 계수를 이용하여 상기 제2 잔차 신호로부터 제2 오디오 신호를 생성하는 단계를 포함하는 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 학습 모델은,입력 선형 예측 계수로부터 출력 선형 예측 계수를 생성하고, 상기 부호화기에 수신된 원본 오디오 신호로부터 추출되는 원본 선형 예측 계수를 타겟 데이터로 하여 트레이닝되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 제2 오디오 신호로부터 제2 잔차 신호 및 제2 선형 예측 계수를 추출하는 단계를 더 포함하는, 복호화 방법
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오디오 신호의 복호화에 이용되는 학습 모델의 트레이닝 방법에 있어서, 부호화기로부터 수신한 비트스트림을 복호화하여 제1 잔차 신호 및 제1 선형 예측 계수를 추출하는 단계; 상기 제1 선형 예측 계수를 이용하여 상기 제1 잔차 신호로부터 오디오 신호를 생성하는 단계; 상기 오디오 신호로부터 제2 선형 예측 계수 및 제2 잔차 신호를 생성하는 단계; 상기 제2 선형 예측 계수를 상기 학습 모델에 입력하여 획득한 제3 선형 예측 계수와 상기 제1 선형 예측 계수를 비교하는 단계; 및상기 비교한 결과에 기초하여, 상기 학습 모델의 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하는 트레이닝 방법
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제4항에 있어서,상기 제1 선형 예측 계수는, 상기 부호화기에 수신된 원본 오디오 신호로부터, 선형 예측 코딩을 이용하여 생성된, 트레이닝 방법
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오디오 신호의 부호화 방법에 있어서, 상기 오디오 신호로부터 원본 잔차 신호 및 원본 선형 예측 계수를 추출하는 단계; 상기 원본 잔차 신호를 부호화하는 단계; 및상기 부호화된 원본 잔차 신호와 상기 원본 선형 예측 계수를 비트스트림으로 변환하는 단계를 포함하고, 상기 원본 선형 예측 계수는,복호화기에서 이용되는 학습 모델의 트레이닝에 타겟 데이터로 이용되고,상기 학습 모델은, 입력 선형 예측 계수로부터 출력 선형 예측 계수를 생성하고, 상기 원본 선형 예측 계수를 타겟 데이터로 하여 트레이닝되는,부호화 방법
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제6항에 있어서,상기 오디오 신호는, 상기 복호화기에서 상기 학습 모델을 이용하여 반복적으로 선형 예측 분석과 선형 예측 합성이 처리됨으로써 복원되는, 부호화 방법
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오디오 신호의 복호화 방법을 수행하는 복호화기에 있어서, 상기 복호화기는, 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,부호화기로부터 수신한 비트스트림을 복호화하여 제1 잔차 신호 및 제1 선형 예측 계수를 추출하고, 상기 제1 선형 예측 계수를 이용하여 상기 제1 잔차 신호로부터 제1 오디오 신호를 생성하고, 상기 제1 오디오 신호로부터 제2 선형 예측 계수 및 제2 잔차 신호를 생성하고, 상기 제2 선형 예측 계수를 트레이닝된 학습 모델에 입력하여 제3 선형 예측 계수를 획득하고, 상기 제3 선형 예측 계수를 이용하여 상기 제2 잔차 신호로부터 제2 오디오 신호를 생성하는,복호화기
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제8항에 있어서,상기 학습 모델은,입력 선형 예측 계수로부터 출력 선형 예측 계수를 생성하고, 상기 부호화기에 수신된 원본 오디오 신호로부터 추출되는 원본 선형 예측 계수를 타겟 데이터로 하여 트레이닝되는, 복호화기
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제8항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제2 오디오 신호로부터 제2 잔차 신호 및 제2 선형 예측 계수를 추출하는, 복호화기
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오디오 신호의 복호화에 이용되는 학습 모델의 트레이닝 방법을 수행하는 복호화기에 있어서, 상기 복호화기는, 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,부호화기로부터 수신한 비트스트림을 복호화하여 제1 잔차 신호 및 제1 선형 예측 계수를 추출하고, 상기 제1 선형 예측 계수를 이용하여 상기 제1 잔차 신호로부터 오디오 신호를 생성하고, 상기 오디오 신호로부터 제2 선형 예측 계수 및 제2 잔차 신호를 생성하고, 상기 제2 선형 예측 계수를 상기 학습 모델에 입력하여 획득한 제3 선형 예측 계수와 상기 제1 선형 예측 계수를 비교하고, 상기 비교한 결과에 기초하여, 상기 학습 모델의 파라미터를 업데이트하는,복호화기
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제11항에 있어서,상기 제1 선형 예측 계수는, 상기 부호화기에 수신된 원본 오디오 신호로부터, 선형 예측 코딩을 이용하여 생성된, 복호화기
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오디오 신호의 부호화 방법을 수행하는 부호화기에 있어서, 상기 부호화기는, 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,상기 오디오 신호로부터 원본 잔차 신호 및 원본 선형 예측 계수를 추출하고, 상기 원본 잔차 신호를 부호화하고, 상기 부호화된 원본 잔차 신호와 상기 원본 선형 예측 계수를 비트스트림으로 변환하고, 상기 원본 선형 예측 계수는, 복호화기에서 이용되는 학습 모델의 트레이닝에 타겟 데이터로 이용되고,상기 학습 모델은, 입력 선형 예측 계수로부터 출력 선형 예측 계수를 생성하고, 상기 원본 선형 예측 계수를 타겟 데이터로 하여 트레이닝되는,부호화기
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제13항에 있어서,상기 오디오 신호는, 상기 복호화기에서 상기 학습 모델을 이용하여 반복적으로 선형 예측 분석과 선형 예측 합성이 처리됨으로써 복원되는, 부호화기
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