CELP음성 부호화/복호화기(G.시리즈)

목차

1.서론
2. 본론
1) 음성 및 음성 코더의 특징
2) 음성 부호화기의 동향
3) CELP의 기본 원리
ㄱ) CELP
ㄴ) G.728
ㄷ) G.729
ㄹ) QCELP
ㅁ) G.723
3.결론

본문내용

igh bit rate에서는 Multi- Pulse Maximum Likelihood Quantization(MP-MLQ) excitation이 사용되고, low bit rate에서는 Algebraic codebook excitation(ACELP)이 사용된다.[9]
그림 G.723의 디코더
복호화기도 역시 프레임 단위로 동작한다. 처음에 양자화된 LPC indices가 복호화가 되면 복호화기는 LPC Synthesis filter를 만든다. 매 부 프레임별로 보면 Adaptive Codebook Excitation과 Fixed Codebook Excitation이 복호화 되고, 이것이 Synthesis filter에 입력으로 들어간다. Adaptive Postfilter는 formant와 Forward-Backward Pitch Postfilter로 구성되어 있다. Excitation Signal은 Pitch Postfilter에 입력으로 들어가고, Pitch Postfilter는 Synthesis filter의 입력이고, 이것의 출력은 Formant Postfilter로 들어간다. Gain Scaling Unit은 Formant Postfilter의 입력 레벨에서 에너지를 유지해 준다.[9]
앞에서와 같이 음성 보코더를 이용한 음성은 어려움이 있다고 한다. 양자화 하여 보내는 파라메터(LSP)에 대한 연구도 많이 되어 있지 않고 보코더가 인식률에 미치는 영향을 정확히 알 수 없기 때문이다. 일반적으로는 음성 보코더의 비트 레이트가 16kbits/s이상이면 음성인식에 큰 영향이 없다고 한다.[9]
3-6-1 G.723.1
H.324 계열 표준의 일부로 음성 신호나 오디오 신호 요소를 아주 낮은 비트 전송 속도로 압축하는데 사용할 수 있는 압축 기법을 규정한 것이다. 이 CODEC에는 두가지 비트 전송 속도, 즉 5.3Kbps와 6.3Kbps가 관련되어 있다. 높은 비트 전송 속도는 MLMLQ 테크놀로지를 기초로하며 다소 높은 품질의 사운드를 제공한다. 낮은 비트 전송 속도는 CELP를 기초로 하고 있으며 시스템 설계자들이 좀 더 융통성을 발휘할 수 있다.[10]
3-7 G.726
40Kbps, 32Kbps, 24Kbps, 16Kbps 등의 속도에서 이루어지는 ADPCM 코딩을 규정한다. PBX 네트워크가 ADPCM을 지원하도록 구성돼 있다면 ADPCM 엔코딩 음성을 패킷 음성 네트워크, PSTN 네트워크, PBX 네트워크 등의 사이에서 교환할 수 있다. G-시리즈 권고의 ITU-T 표준에서 규정됐다. [10]
Ⅲ. 결론
정보통신 기술의 발달로 인터넷을 기반으로 한 각종 멀티미디어, 그리고 휴대용 전화기를 기본으로 한 매체 등에서도 여전히 유효한 매체는 역시 음성이었다. 그를 위해 PCM이 고안되었으나 휴대전화나 이동통신의 편리성과 그 기술적 한계 때문에 음질보다는 전송률에 초점을 두는 여러 가지 방식이 개발, 검토되었고 코드북 탐색을 이용한 CELP 방식이 가장 많은 연구가 이루어지고 있다.
크게 나누어보면 첫째로 기본적인 알고리즘에 코드북 검색에 알고리즘을 다르게 해서 실시간 구현을 하는 방식, 그리고 디지털 신호를 필터링하는 과정에서 윈도우를 효율적으로 씌우는 방법 등에서 신호 처리량을 감소시키고 코드가 저장된 메모리를 효율적으로 하려는 움직임이 많이 보이고 있다. 그러나 많은 대학원 등지의 논문들이 공통적으로 처하고 잇는 문제점은 바로 최근의 추세인 무선통신화 환경에서의 잡음이다. 블루투스나 WAP(Wireless Application Protocol) 등에서도 알려진 바와 같이 이미 무선의 편리함은 잘 알려진 사실이지만 과연 그러한 환경에서의 잡음을 고려하지 않은 이론적인 데이터와 현재 사용되는 알고리즘 사이에 어느것이 더 효율적인지 저울질하는 과정에서 쉽게 결론을 내리지못하는 것으로 보인다. 이미 PSI-HCELP와 같은 표준코덱의 변이형이 많이 등장 했음에도 섣불리 도입하지 않는 것에서도 알 수 있다.
둘째는 멀티미디어 환경에서 CELP와 같은 음질과 처리속도의 양면에서 어느정도 균형잡힌 표준을 이용해 음성인식이나 음성 채팅과 같은 지금 사용되는 환경과는 다른 환경 하에서 응용하는 방법이 연구되고 있다. 본문에서도 언급한 VOIP나 H.323과 같은 표준에서 음성에 관한 표준으로 CELP를 기본으로 하는 G.시리즈를 채택하고 있다는 점은 현존하는 음성 압축 코덱에는 CELP가 가장 효율적인 알고리즘이라는 것을 대표하는 것으로 판단할 수 있다.
지금 활발히 연구중인 MMIC나 MEMS 같은 극소전자기술, 고주파기술 등은 우리 인간의 생활을 편리하게 함이 주목적일 것이다. 그러나 이러한 하드웨어의 개발과 맞물려 정보를 적은 데이터량으로 빠른 시간에 효율적으로 전달할 수 있는 알고리즘은 더욱 중요한 위치를 점하고 있다고 하겠다. 사람들은 더욱 나은 고품질의 서비스를 원하기 때문이다. 이러한 의미에서 CELP보다도 더욱 효율적인 알고리즘에 대한 연구가 필요하며 또한 현존하는 알고리즘으로 사람들이 원하는 편리한 서비스를 위한 시스템 구축이 더욱더 필요해질 것이다.
[1] A.M.Komoz,"diigital speech coding for low bit rate communication system" , 1994
[2] G.723.1 VoCoder에서 잡음환경에 강인한 음성활동구간 검출기에 관한 연구, 한국음향학회지 21권, 2002
[3] W.B. Kleijn and K.K.Paiwal,"Speech coding and synthesis", 1995
[4] QCELP 보코더의 최적화 및 실시간 구현, 1999
[5] http://kmh.ync.ac.kr/Mm2/codec/audio
[6] http://comlab.kjist.ac.kr/~chlee/lecture/lec17_celp.html
[7] http://idec.kwangwoon.ac.kr/
[8] http://www.teledream.co.kr/product/product_voip.html
[9] G.723기반의 음성인식을 위한 변별적인 음성 특징 벡터 선정 ,1999
[10] 정보통신 용어사전

키워드

CELP,   음성부호,   복호화기