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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2007.3
- 수록면
- 234 - 240 (7page)
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본 논문에서는 기존의 트렐리스 부호화 양자화 기법을 이용, 변형하여 저 복잡도 블록 제한 격자 부호화 양자화 기법 (Block-Constrained Trellis Coded Quantization, 이하 BC-TCQ)을 제안하고, 이를 이용한 협대역 음성 부호화기용 예측 BC-TCQ를 설계하였다. 트렐리스 부호화 양자화 기법은 일종의 벡터 양자화 방식으로 부호화에 요구되는 벡터 코드북을 트렐리스 구조에 기반한 스칼라 코드북으로 구성함으로써 VQ와 비교 할 만한 성능을 보일 뿐 아니라 복잡도가 훨씬 작은 특성을 보인다. 본 논문에서 제안한 예측 BC-TCQ는 프레임당 26비트에서 IS-641 음성 부호화기보다 평균 SD가 0.4107dB 향상되었으며, 더하기 연산이 64.54%, 곱하기 연산이 76.93%, 비교 연산이 2.35% 감소하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. BC-TCQ
Ⅲ. 예측 BC-TCQ를 이용한 LSF계수 양자화기
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
감사의 글
참고문헌
참고문헌 (10)
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F. Itakura, “Line spectral representation of linear predictive coefficients of speech signals,” J. Acoust. Soc. Amer., vol. 57, Supplement no. 1, S35, 1975.
N. Sugamura and N. Farvardin, “Quantizer design in LSP speech analysis-synthesis,” IEEE J. Sel. Areas Commun., SAC-6, pp. 432-440, 1988.
K. K. Paliwal and B. S. Atal, “Efficient vector quantization of LPC parameter at 24 bits/frame,” IEEE Trans. Speech Audio Processing, vol. 1, no. 1, pp. 3-14, Jan. 1993.
A. Gersho and R. M. Gray, Vector Quantization and Signal Compression. Norwell, MA: Kluwer, 1992.
M. W. Marcellin and T. R. Fischer, “Trellis coded quantization of memoryless and GaussMarkov sources,” IEEE Trans. Communications, vol. 38, issue 1, pp. 82-93, Jan. 1990.
N. Sugamura and N. Farvardin, “Quantizer design in LSP speech analysis-synthesis,” IEEE J. Sel. Areas Commun., SAC-6, pp. 432-440, 1988.
K. K. Paliwal and B. S. Atal, “Efficient vector quantization of LPC parameter at 24 bits/frame,” IEEE Trans. Speech Audio Processing, vol. 1, no. 1, pp. 3-14, Jan. 1993.
A. Gersho and R. M. Gray, Vector Quantization and Signal Compression. Norwell, MA: Kluwer, 1992.
M. W. Marcellin and T. R. Fischer, “Trellis coded quantization of memoryless and GaussMarkov sources,” IEEE Trans. Communications, vol. 38, issue 1, pp. 82-93, Jan. 1990.
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