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오디오 신호의 부호화 방법에 있어서, 현재 입력 신호와 이전 입력 신호의 복호화 결과에 기초하여 결정된 이전 가중치 정보를 식별하는 단계; 상기 현재 입력 신호를 부호화하여 입력 특징 신호를 생성하는 단계; 상기 입력 특징 신호 및 이전 입력 신호에 상기 이전 가중치 정보를 이용하여 인코딩 신호를 결정하는 단계; 상기 인코딩 신호를 이산화하여 잠재 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 잠재 벡터에 대응하여 복호화기에 전송되는 비트스트림을 생성하는 단계를 포함하는 부호화 방법
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제1항에 있어서,상기 복호화기에 의하여 상기 비트스트림으로부터 생성된 이산 특징 신호 및 출력 특징 신호를 이용하여 이전 가중치 정보를 수정하는 단계를 더 포함하고, 상기 이산 특징 신호는, 상기 비트스트림으로부터 복원된 잠재 벡터가 부호화됨으로써 생성되고, 상기 출력 특징 신호는, 상기 복호화기에 의하여 복원되는 출력 신호가 부호화됨으로써 생성되는, 부호화 방법
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제1항에 있어서,상기 잠재 벡터를 생성하는 단계는, 상기 인코딩 신호의 이산 분포에 대한 이산 확률을 계산하고, 상기 계산된 이산 확률에 기초하여 상기 잠재 벡터를 생성하는, 부호화 방법
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제2항에 있어서,상기 이전 가중치 정보를 수정하는 단계는, 트레이닝된 순환 신경망 모델에 상기 이전 가중치 정보, 상기 이산 특징 신호 및 상기 출력 특징 신호를 입력함으로써, 현재 가중치 정보를 생성하는, 부호화 방법
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오디오 신호의 복호화 방법에 있어서, i) 현재 입력 신호로부터 부호화기에 의해 생성된 비트스트림 및 ii) 이전 입력 신호의 복호화 결과에 기초하여 결정된 이전 가중치 정보를 식별하는 단계; 상기 비트스트림으로부터 추출된 잠재 벡터를 부호화하여 이산 특징 신호를 생성하는 단계;상기 이산 특징 신호와 상기 이전 가중치 정보에 기초하여 현재 출력 신호를 생성하는 단계를 포함하는 복호화 방법
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제5항에 있어서,상기 출력 신호를 부호화하여 출력 특징 신호를 생성하는 단계; 및 상기 이산 특징 신호와 상기 출력 특징 신호를 상기 부호화기에 전송하는 단계를 더 포함하는 복호화 방법
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제5항에 있어서,상기 잠재 벡터는, 상기 현재 입력 신호로부터 생성된 인코딩 신호의 이산 분포에 대한 이산 확률에 기초하여 생성되는, 복호화 방법
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오디오 신호의 부호화 및 복호화에 이용되는 신경망 모델의 트레이닝 방법에 있어서, 현재 입력 신호와 이전 입력 신호의 복호화 결과에 기초하여 결정된 이전 가중치 정보를 식별하는 단계; 상기 현재 입력 신호를 부호화하여 입력 특징 신호를 생성하는 단계; 상기 입력 특징 신호 및 이전 입력 신호에 상기 이전 가중치 정보를 이용하여 인코딩 신호를 결정하는 단계; 상기 인코딩 신호의 이산 분포에 대한 이산 확률을 계산하고, 상기 계산된 이산 확률에 기초하여 잠재 벡터를 생성하는 단계; 상기 잠재 벡터를 부호화하여 이산 특징 신호를 생성하는 단계;상기 이산 특징 신호와 상기 이전 가중치 정보에 기초하여 현재 출력 신호를 생성하는 단계; 및i) 상기 현재 입력 신호 및 현재 출력 신호 간의 차이 및 ii) 상기 현재 입력 신호로 계산된 이산 확률 및 상기 이전 입력 신호로 계산된 이산 확률 간의 차이에 기초하여, 상기 신경망 모델의 파라미터를 업데이트하는 단계를 포함하는 트레이닝 방법
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오디오 신호의 부호화 방법을 수행하는 부호화기에 있어서, 상기 부호화기는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 현재 입력 신호와 이전 입력 신호의 복호화 결과에 기초하여 결정된 이전 가중치 정보를 식별하고, 상기 현재 입력 신호를 부호화하여 입력 특징 신호를 생성하고, 상기 입력 특징 신호 및 이전 입력 신호에 상기 이전 가중치 정보를 이용하여 인코딩 신호를 결정하고, 상기 인코딩 신호를 이산화하여 잠재 벡터를 생성하고, 상기 잠재 벡터에 대응하여 복호화기에 전송되는 비트스트림을 생성하는,부호화기
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제9항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 복호화기에 의하여 상기 비트스트림으로부터 생성된 이산 특징 신호 및 출력 특징 신호를 이용하여 이전 가중치 정보를 수정하고, 상기 이산 특징 신호는, 상기 비트스트림으로부터 복원된 잠재 벡터가 부호화됨으로써 생성되고, 상기 출력 특징 신호는, 상기 복호화기에 의하여 복원되는 출력 신호가 부호화됨으로써 생성되는, 부호화기
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제9항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 인코딩 신호의 이산 분포에 대한 이산 확률을 계산하고, 상기 계산된 이산 확률에 기초하여 상기 잠재 벡터를 생성하는, 부호화기
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제10항에 있어서,상기 프로세서는, 트레이닝된 순환 신경망 모델에 상기 이전 가중치 정보, 상기 이산 특징 신호 및 상기 출력 특징 신호를 입력함으로써, 현재 가중치 정보를 생성하는, 부호화기
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오디오 신호의 복호화 방법을 수행하는 복호화기에 있어서, 상기 복호화기는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, i) 현재 입력 신호로부터 부호화기에 의해 생성된 비트스트림 및 ii) 이전 입력 신호의 복호화 결과에 기초하여 결정된 이전 가중치 정보를 식별하고, 상기 비트스트림으로부터 추출된 잠재 벡터를 부호화하여 이산 특징 신호를 생성하고, 상기 이산 특징 신호와 상기 이전 가중치 정보에 기초하여 현재 출력 신호를 생성하는, 복호화기
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제13항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 출력 신호를 부호화하여 출력 특징 신호를 생성하고, 상기 이산 특징 신호와 상기 출력 특징 신호를 상기 부호화기에 전송하는, 복호화기
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제13항에 있어서,상기 잠재 벡터는, 상기 현재 입력 신호로부터 생성된 인코딩 신호의 이산 분포에 대한 이산 확률에 기초하여 생성되는, 복호화기
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