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프로세서에 의해서 수행되는, N개(N은 2이상의 자연수)의 플로우 블록(들)과 (N-1)개의 분할 블록(들)을 이용하여 입력 신호를 부호화하는 방법으로,상기 N개의 플로우 블록(들) 중 k번째(k는 1이상 N-1 이하의 자연수) 플로우 블록이 입력 받은 신호를 잠재 표현으로 변환한 k번째 변환 신호를 상기 (N-1)개의 분할 블록(들) 중 k번째 분할 블록으로 전달하는 단계;상기 k번째 분할 블록이 상기 k번째 변환 신호를 소정의 비율로 나누어, 제1 분할 신호와 제2 분할 신호로 나누는 단계;상기 k번째 분할 블록이 상기 제1 분할 신호를 (k+1) 번째 플로우 블록에 전달하는 단계; 및N번째 플로우 블록이 변환한 신호 및 상기 제2 분할 신호들을 양자화 블록을 이용하여 양자화 하는 단계를 포함하는,부호화 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 플로우 블록은,정규화 플로우 기반의 생성 모델을 적용하여 학습된 생성 모델인 것을 특징으로 하는,부호화 방법
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청구항 1에 있어서,상기 제2 분할 신호는,부호화기가 사용되는 환경에 따라 선택적으로 상기 분할 블록의 외부에 전달 되지 않는 것을 특징으로 하는,부호화 방법
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청구항 3에 있어서, 상기 양자화 블록은, 상기 N번째 플로우 블록이 변환한 신호 및 상기 제2 분할 신호들마다 다른 양자화 스텝의 크기 값을 적용하는 것을 특징으로 하는,부호화 방법
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청구항 4에 있어서,상기 양자화 블록은,상기 제2 분할 신호들을 전달하는 상기 분할 블록의 k값이 커질수록 더 작은 양자화 스텝의 크기 값을 적용하는 것을 특징으로 하는,부호화 방법
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6
프로세서에 의해서 수행되는, N개(N은 2이상의 자연수)의 역 플로우 블록(들)과 (N-1)개의 모음 블록(Gather Block)(들)을 이용하여 신호를 복호화 하는 방법으로,상기 N개의 역 플로우 블록(들) 중 k번째(k는 1이상 N 이하의 자연수) 역 플로우 블록이 복원한 k번째 복원 신호를 상기 (N-1)개의 모음 블록(들) 중 (k-1)번째 모음 블록으로 전달하는 단계;상기 (k-1)번째 모음 블록이 역 양자화 블록으로부터 전달 받은 분할 신호 및 상기 k번째 역 플로우 블록에서 전달 받은 복원 신호를 합하여, (k-1)번째 역 플로우 블록에 전달하는 단계; 및 k 값이 1인, 1번째 역 플로우 블록이 최종 복원 신호를 출력하는 단계를 포함하는,복호화 방법
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7
청구항 6에 있어서,상기 역 플로우 블록은,정규화 플로우 기반의 생성 모델을 적용하여 학습된 생성 모델인 것을 특징으로 하는,복호화 방법
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8
청구항 6에 있어서,상기 (k-1)번째 모음 블록이 (k-1)번째 역 플로우 블록에 신호를 전달하는 단계는, 상기 역 양자화 블록으로부터 분할 신호를 수신하였는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,복호화 방법
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9
청구항 8에 있어서, 상기 분할 신호를 수신하지 않았다고 판단된 경우,(k-1)번째 예측 블록을 통하여 생성된 예측 신호를 수신하는 단계를 더 포함하는,복호화 방법
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10
청구항 9에 있어서,상기 예측 블록은, 상기 예측 블록에 연결된 역 플로우 블록에서 전달받은 역 변환된 신호로부터 평균 및 분산을 추정하고, 추정된 평균 및 분산을 가지는 확률 분포로부터 예측 신호를 생성하여 상기 모음 블록에 전달하는 것을 특징으로 하는,복호화 방법
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11
청구항 6에 있어서, 상기 역 양자화 블록은, 상기 역 양자화 블록 마다 서로 다른 양자화 스텝의 크기 값을 적용하는 것을 특징으로 하는, 복호화 방법
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청구항 11에 있어서,상기 역 양자화 블록은,상기 역 양자화 블록이 신호를 전달하는 상기 모음 블록의 k값이 커질수록 더 작은 양자화 스텝의 크기 값을 적용하는 것을 특징으로 하는,복호화 방법
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13
프로세서에 의해서 수행되는, 오디오 신호의 부호화 및 복호화를 위한 학습 방법에 있어서,하나 이상의 플로우 블록 및 하나 이상의 분할 블록을 이용하여 입력 오디오 신호를 부호화하여 부호화된 신호를 생성하는 단계(a);하나 이상의 양자화 블록 및 대응되는 하나 이상의 역 양자화 블록을 이용하여 상기 부호화된 신호를 변환하여 생성된 변환 신호를 복호화기로 전달하는 단계(b); 하나 이상의 역 플로우 블록 및 하나 이상의 모음(Gather) 블록을 이용하여 상기 전달 받은 역 양자화 된 신호를 복호화 하여 복원 신호를 출력하는 단계(c);하나 이상의 역 플로우 블록, 하나 이상의 모음 블록, 및 하나 이상의 예측 블록을 이용하여 복호화 하여 예측 복원 신호를 출력하는 단계(d); 및상기 단계(a) 내지 상기 단계(d)를 반복적으로 수행하며 획득되는 상기 입력 오디오 신호, 상기 복원 신호, 및 상기 예측 복원 신호를 기반으로 산출되는 손실 함수의 값을 최소화 하도록 상기 플로우 블록, 상기 역 플로우 블록 및 상기 예측 블록을 학습시키는 단계를 포함하는,학습 방법
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청구항 13에 있어서,상기 손실 함수는 중간 단계에서 추출 분할된 변환 신호를 조건부로 하는 음의 로그 우도(Negative Log Likelihood), 및 상기 원본 오디오 신호, 상기 복원 신호, 및 상기 예측 복원 신호 간 오차의 가중치의 합을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는,학습 방법
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15
청구항 13에 있어서,상기 복원 신호를 생성하는 과정에서의 부호화 단계는,N개(N은 2이상의 자연수)의 플로우 블록(들)과 (N-1)개의 분할 블록(들)을 포함하여 수행되며,상기 N개의 플로우 블록(들) 중 k번째(k는 1이상 N-1 이하의 자연수) 플로우 블록이 입력 받은 신호를 잠재 표현으로 변환한 k번째 변환 신호를 상기 (N-1)개의 분할 블록(들) 중 k번째 분할 블록으로 전달하는 단계;상기 k번째 분할 블록이 상기 k번째 변환 신호를 소정의 비율로 나누어, 제1 분할 신호와 제2 분할 신호로 나누는 단계; 및상기 k번째 분할 블록이 상기 제1 분할 신호를 (k+1) 번째 플로우 블록에 전달하고, 상기 제2 분할 신호들을 대응되는 양자화 블록으로 전달하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,학습 방법
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청구항 15에 있어서, 상기 복원 신호를 생성하는 과정에서의 복호화 단계는,선행하는 역 플로우 블록이 전달 받은 신호를 복호화 하는 단계(a);상기 모음 블록이 선행하는 역 플로우 블록의 복호화 신호 및 역 양자화 블록으로부터 전달 받은 분할 신호를 수신하여 후행하는 역 플로우 블록에 전달하는 단계(b); 및상기 단계(a) 내지 상기 단계(b)를 반복적으로 수행하며 상기 복원 신호를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,학습 방법
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청구항 13에 있어서,상기 예측 복원 신호를 생성하는 과정에서의 복호화 단계는,역 플로우 블록이 입력 받은 신호를 복호화 하여 모음(Gather) 블록 및 예측 블록에 전달하는 단계(a);상기 예측블록이 상기 전달 받은 복호화된 신호를 토대로 예측 신호를 생성하여 상기 모음 블록에 전달하는 단계(b);상기 모음 블록은 상기 역 플로우 블록에서 전달 받은 신호 및 상기 예측 신호를 후행 역 플로우 블록에 전달하는 단계(c); 상기 모음 블록이 선행 역 플로우 블록의 복호화 신호 및 선행 예측 블록의 예측 신호를 후행 역 플로우 블록에 전달하는 단계(d); 및상기 단계(a) 내지 단계(d)를 반복적으로 수행하며 예측 복원 신호를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 학습 방법
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청구항 13에 있어서,상기 손실 함수 값을 최소화 하는 단계는,오차역전파(Backpropagation)를 통하여 상기 플로우 블록, 상기 역 플로우 블록 및 상기 예측 블록의 생성 모델의 가중치를 갱신하는 단계를 더 포함하는, 학습 방법
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청구항 13에 있어서,상기 플로우 블록 및 상기 역 플로우 블록은 가역 변환 함수가 적용되며, 상기 플로우 블록 및 대응되는 역 플로우 블록은 상호 역 변환 구조를 갖는 것을 특징으로 하는,학습 방법
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