이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 구체적으로 설명한다.

본 발명에서는 종래 SBR과 같이 저주파 신호를 기반으로 고주파수 신호를 복사함으로써 고주파수 신호를 생성하는 대신에, 선형 예측 코딩(Linear Prediction Coding:LPC)을 이용해서 고주파수 신호의 부호화 및 복호화를 수행하는 방법 및 장치를 제안한다.

도 2는 본 발명에 따른 오디오 신호의 부호화 장치의 일 실시예를 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 오디오 신호의 부호화 장치(200)는 필터부(210), 코어 코더(220), 감산부(230), 선형 예측 코딩 분석부(240), 이득 정보 추출부(250), 양자화부(260) 및 다중화부(270)를 포함한다.

필터부(210)는 입력된 오디오 신호를 소정의 크로스 오버 주파수(임계 주파수)를 기준으로 하여 저주파수 신호와 고주파수 신호로 분할한다. 코어 코더(220)는 소정의 크로스 오버 주파수 이하의 저주파수 신호를 코어 코덱을 이용하여 부호화한다. 여기서, 코어 코덱으로는 MP3, AAC 등의 다양한 오디오 압축 코덱이 이용될 수 있다.

선형 예측 코딩 분석부(240)는 오디오 신호에 구비된 크로스 오버 주파수 이상의 고주파수 신호에 대하여 선형 예측 코딩(Linear Predictive Coding:LPC) 분석을 수행함으로써 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 계수 및 잔차 신호를 출력한다. 여기서, 고주파수 신호로서 필터부(210)를 통해 필터링된 고주파수 신호를 이용하거나, 감산부(230)을 통해서 입력 오디오 신호로부터 코어 코더(220)에서 부호화된 후 복원된 저주파수 신호를 뺌으로서 생성된 고주파수 성분의 신호를 이용할 수 있다.

선형 예측 분석은 음성의 기본적인 파라미터를 음성 발생의 선형적인 모델에 기초하여 추출해내는 방법으로, 현재의 음성 신호 샘플값은 과거 M개(M은 양의 정수)의 음성 출력 샘플 값과의 선형 결합으로 근사할 수 있다는 가정에 기반한 음성 신호 모델링 방식을 말한다. 본 발명에 따른 오디오 신호의 부호화 방법 및 장치에서는 이러한 선형 예측 코딩 분석 방식을 코어 코더(220)에 의해 부호화되지 못한 고주파수 신호에 적용하여 고주파수 신호를 부호화한다. 선형 예측 코딩 분석부(240)는 공분산 방식(covariance method), 자기 상관 방식(autocorrelation method), 래티스 필터(Lattice filter), 레빈슨-더빈 알고리즘(Levinson-Durbin algorithm) 등을 이용하여 고주파수 신호로부터 선형 예측 코딩 계수(LPC 계수) 및 잔차 신호를 추출하여 출력한다.

구체적으로, 본 발명에 따른 선형 예측 코딩 분석부(240)은 현재의 고주파수 신호 샘플값을 s(n)은 다음과 같이 그 이전의 p(p는 양의 정수)개의 고주파수 신호 샘플들(s(n-1), s(n-2),..., s(n-p))을 이용하여 다음의 수학식 1과 같이 모델링된다고 가정한다.

【수학식 1】

수학식 1에서 u(n)은 선형 예측 코딩 분석에 따라서 이전의 p개의 고주파수 신호 샘플들로부터 현재의 고주파수 신호 샘플값을 예측하였을 때의 예측 오차값에 해당하는 것으로 여기 신호(excitation signal) 또는 잔차 신호(residual signal)라고 한다. 이하, 본 발명을 설명함에 있어서 Gu(n)은 잔차 신호로 정의하기로 한다. G는 잔차 신호의 에너지에 따른 이득값(gain)을 의미한다. a _i 는 선형 예측 코딩 계수(LPC 계수)를 나타내며, p는 선형 예측 코딩 계수의 차수로서 일반적으로 10~16의 값을 갖는다.

수학식 1을 z-변환을 통해 변환하면 다음의 수학식 2와 같다.

【수학식 2】

수학식 2에서 전달함수 H(z)의 분모 부분을 A(z)로 표시하였다.

한편, 수학식 1로부터 잔차 신호 Gu(n)(또는 e(n))으로 표시함)은 다음의 수학식 3와 같다.

【수학식 3】

예측 오차에 해당하는 잔차 신호의 전달 함수는 다음의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

【수학식 4】

수학식 2와 수학식 4를 고려할 때, 잔차 신호의 전달 함수는 전달 함수 H(z)의 분모 부분에 해당됨을 알 수 있다. 따라서, 선형 예측 코딩 분석을 통해 선형 예측 코딩 계수 a _i 들을 계산하여 A(z)를 결정하고, A(z)에 고주파수 신호를 입력하여 필터링하면 잔차 신호 Gu(n)이 추출된다.

이와 같이, 선형 예측 코딩 분석부(240)는 고주파수 신호에 대하여 선형 예측 코딩 분석을 수행하여 고주파수 신호의 예측 신호를 생성하기 위한 선형 예측 코딩 계수 및 예측 에러에 해당하는 잔차 신호를 출력한다.

이득 정보 추출부(250)는 잔차 신호로부터 이득값(G)을 추출하여 부호화한다.

도 3은 본 발명에 따른 잔차 신호의 시간 포락선의 일 예를 나타낸 도면이며, 도 4는 도 2의 이득 정보 추출부(250)의 구성을 구체적으로 나타낸 블록도이다.

도 3 및 도 4를 참조하면, 잔차 신호의 진폭 변화는 잔차 신호의 개략적인 외형을 나타내는 시간 포락선(time envelope)을 모델링함으로써 표현될 수 있다. 따라서, 이득 정보 추출부(250)에 구비된 분할부(251)는 잔차 신호의 시간 포락선을 소정 시간 단위로 분할하고, 포락선 파라미터 검출부(252)는 분할된 각 구간의 에너지를 이용하여 잔차 신호의 시간 포락선의 진폭 변화를 나타내는 파라미터를 생성한다. 일 예로 포락선 파라미터 검출부(252)는 잔차 신호의 분할된 각 구간의 평균 에너지를 계산하고, 이를 각 구간의 진폭을 나타내는 대표값으로 이용할 수 있다.

양자화부(260)는 선형 예측 코딩 분석부(240)에서 출력된 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 계수 및 이득 정보 추출부(250)에서 출력된 이득 정보를 양자화하여 출력한다.

다중화부(270)는 저주파수 신호의 부호화된 데이터, 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 계수 및 이득 정보 등을 다중화하여 비트스트림을 생성하여 출력한다. 이 때, 다중화부(270)는 선형 예측 코딩 분석의 역과정인 선형 예측 코딩 합성 과정을 통해 고주파수 신호의 복원을 위해 필요한 다양한 파라미터 정보들, 예를 들어 선형 예측 코딩 계수의 차수 정보, 복사 대역 정보 등을 부호화된 비트스트림에 부가하는 것이 바람직하다.

이와 같이 본 발명에 따른 오디오 신호의 부호화 장치에 따르면, 코어 코더에 의하여 부호화되지 않는 고주파수 신호를 선형 예측 코딩 분석을 통해 부호화함으로써 비트량의 큰 증가없이 고주파수 신호의 코딩 효율을 향상시킨다.

도 5는 본 발명에 따른 오디오 신호의 부호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.

도 5를 참조하면, 단계 510에서 오디오 신호에 구비된 임계 주파수 이상의 고주파수 신호에 대하여 선형 예측 코딩 분석을 수행함으로써 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 계수 및 잔차 신호를 출력한다. 전술한 바와 같이, 고주파수 신호로서 필터링된 고주파수 신호를 이용하거나, 입력 오디오 신호로부터 코어 코덱을 이용하여 부호화된 후 복원된 저주파수 신호를 뺌으로서 생성된 고주파수 성분의 신호를 이용할 수 있다.

단계 520에서 잔차 신호의 진폭 변화를 나타내는 이득 정보를 추출한다. 이득 정보로서 잔차 신호의 시간 포락선을 모델링한 파라미터 정보를 이용할 수 있다. 이 경우 잔차 신호의 시간 포락선을 소정 구간으로 분할하고, 분할된 각 구간의 평균 에너지를 계산하여 계산된 평균 에너지를 잔차 신호의 시간 포락선의 진폭 변화를 나타내는 파라미터로 이용할 수 있다.

단계 540에서 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 분석을 통해 생성된 선형 예측 코딩 계수 및 잔차 신호의 이득 정보를 양자화한다.

단계 550에서, 부호화된 저주파수 신호의 데이터, 양자화된 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 계수 및 잔차 신호의 이득 정보를 다중화한다. 이 때, 선형 예측 코딩 분석의 역과정인 선형 예측 코딩 합성 과정을 통해 고주파수 신호의 복원을 위해 필요한 다양한 파라미터 정보들, 예를 들어 선형 예측 코딩 계수의 차수 정보, 복사 대역 정보 등을 부호화된 비트스트림에 부가한다.

도 6은 본 발명에 따른 오디오 신호의 복호화 장치의 일 실시예를 나타낸 블록도이다.

도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 오디오 신호의 복호화 장치는 역다중화부(610), 코어 디코더(620), 스펙트럼 화이트닝 수행부(630), 고주파수 대역 복사부(640), 포락선 조정부(650), 선형 예측 코딩 합성부(660) 및 결합부(670)를 포함한다. 여기서, 스펙트럼 화이트닝 수행부(630), 고주파수 대역 복사부(640), 포락선 조정부(650)는 복호화된 저주파수 신호를 이용하여 고주파수 신호의 잔차 신호를 생성하는데에 이용된다.

역다중화부(610)는 비트스트림에 대한 역다중화를 수행하여, 부호화된 저주파수 신호의 데이터, 고주파수 신호의 복원을 위해 필요한 선형 예측 코딩 계수의 차수(LPC 차수) 정보, 복사 대역 정보, 이득 정보 및 부호화시에 고주파수 신호에 대한 선형 예측 코딩 분석을 통해 생성된 선형 예측 코딩 계수(LPC 계수) 정보 등을 추출하여 출력한다.

코어 디코더(620)는 코어 코덱을 이용하여 부호화된 오디오 신호의 저주파수 신호를 복호화한다.

스펙트럴 화이트닝 수행부(630)는 복호화된 저주파수 신호로부터 포락선을 제거하고 남은 잔차 신호를 추출한다. 일 예로, 스펙트럴 화이트닝 수행부(630)는 선형 예측 코딩 분석을 수행하여 복호화된 저주파수 신호의 잔차 신호를 생성할 수 있다. 이 때, 스펙트럴 화이트닝 수행부(630)는 비트스트림으로부터 출력된 선형 예측 코딩 계수의 차수 정보를 이용하여 부호화된 고주파수 신호와 동일한 선형 예측 코딩 계수 차수를 적용하여 선형 예측 코딩 분석을 수행하는 것이 바람직하다.

고주파수 대역 복사부(640)는 스펙트럴 화이트닝 수행부(630)에서 출력된 저주파수 신호의 잔차 신호를 소정의 고주파수 대역으로 복사한다. 이때, 고주파수 대역 복사부(640)는 소정의 크로스 오버 주파수 이상의 고주파수 대역들 중 부호화화된 고주파수 대역을 나타내는 복사 대역 정보를 이용하여 해당 복사 대역에 저주파수 신호의 잔차 신호를 복사한다. 고주파수 대역 복사부(640)를 통해 저주파수 잔차 신호로부터 복사된 고주파수 신호는 고주파수 신호의 잔차 신호의 예측 신호에 해당하게 된다.

포락선 조정부(650)는 비트스트림으로부터 추출된 이득 정보를 이용하여, 복사된 고주파수 신호를 소정 구간으로 분할하고, 각 구간이 비트스트림으로부터 추출된 해당 구간의 이득 정보와 동일하게 되도록 복사된 고주파수 신호의 진폭을 조정한다. 전술한 바와 같이, 이득 정보로서 각 구간의 평균 에너지를 이용하는 경우, 복사된 고주파수 신호를 분할한 각 구간의 평균 에너지가 이득 정보에 구비된 해당 구간의 평균 에너지와 일치되도록 복사된 고주파수 신호의 진폭을 조정한다. 이와 같이 복사된 고주파수 신호의 진폭을 이득 정보를 통해 조정하여 시간 포락선을 조정함으로써 고주파수 신호의 잔차 신호가 생성된다.

선형 예측 코딩 합성부(660)는 선형 예측 코딩 분석의 역과정인 선형 예측 코딩 합성을 통해 비트스트림으로부터 추출된 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 계수 및 잔차 신호로부터 고주파수 신호를 복원한다. 전술한 수학식 1을 참조하면, 현재 고주파수 신호의 샘플값은 선형 예측 코딩 계수(a _i ) 및 잔차 신호(Gu(n))가 결정되면 이전의 고주파수 신호의 샘플값을 통해 복원될 수 있다. 한편, 선형 예측 코딩 합성부(660)는 선형 예측 코딩 계수를 라인 스펙트럼 주파수(Line Spectral Frequencies:LSF)로 변환하고, 변환된 라인 스펙트럼 주파수를 보간하여 선형 예측 코딩 합성을 수행하는 것이 바람직하다.

결합부(670)는 코어 디코더(620)를 통해 복원된 저주파수 신호와 선형 예측 코딩 합성부(660)를 통해 복원된 고주파수 신호를 결합하여 복호화된 오디오 신호를 출력한다.

도 7은 본 발명에 따른 오디오 신호의 복호화 방법을 나타낸 플로우 차트이다.

도 7을 참조하면, 단계 710에서 코어 코덱을 이용하여 부호화된 비트스트림에 구비된 오디오 신호의 저주파수 신호에 대한 복호화를 수행한다.

단계 720에서, 복호화된 저주파 신호를 이용하여 오디오 신호의 고주파수 신호의 잔차 신호를 생성한다. 구체적으로, 도 7의 단계 720을 구체화한 도 8을 참조하면 단계 721에서, 복호화된 저주파수 신호에 대한 스펙트럴 화이트닝을 수행하여 복호화된 저주파수 신호의 잔차 신호를 생성한다. 전술한 바와 같이, 선형 예측 코딩 분석을 이용하여 복호화된 저주파수 신호에서 포락선을 제거한 잔차 신호를 생성할 수 있다. 단계722에서, 저주파수 신호의 잔차 신호를 복사 대역 정보를 이용하여 소정의 고주파수 대역으로 복사한다. 단계 723에서, 비트스트림에 구비된 고주파수 신호의 잔차 신호의 이득 정보를 이용하여 고주파수 대역으로 복사된 신호의 포락선을 조정한다.

다시 도 7을 참조하면, 단계 730에서 비트스트림에 구비된 고주파수 신호의 선형 예측 코딩 계수와 포락선이 조정 과정을 통해 생성된 고주파수 신호의 잔차 신호를 이용한 선형 예측 코딩 합성을 수행하여 고주파수 신호를 복호화한다. 선형 예측 코딩 합성시에 선형 예측 코딩 계수를 라인 스펙트럼 주파수(LSF)로 변환하고, 변환된 라인 스펙트럼 주파수를 보간하여 선형 예측 코딩 합성을 수행하는 것이 바람직하다.

단계 740에서 복호화된 저주파 신호와 고주파 신호를 결합하여 오디오 신호를 복원한다.

본 발명에 따르면 고주파수 신호에 대한 선형 예측 코딩 분석을 통해서 고주파수 대역의 톤 성분 등을 효율적으로 부호화할 수 있으며, 이를 통해 종래 SBR 방식 등에서는 부호화되지 않았던 고주파수 신호의 성분을 부호화할 수 있으므로 전체 오디오 신호의 음질이 향상된다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다. 또한, 본 발명에 따른 시스템은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.