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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최윤상 (한양대학교 전자통신공학과) 이아성 (한양대학교 전자통신공학과) 강상원 (한양대학교 전자통신공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제36권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
70 - 77 (8page)

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대역폭 확장 기술은 300 ~ 3,400 Hz 대역의 협대역 음성 신호를 50 ~ 7,000 Hz 대역의 광대역 음성신호로 확장하여 음질, 명료도, 그리고 자연성을 높이는 기술이다. 본 논문에서는 협대역 음성 정보를 이용하여 광대역 음성신호를 추정하는 인공 대역폭 확장 기술을 설계하여, 오푸스(Opus) 오디오 복호화기에 내장시킴으로써, 대역폭 확장 모듈에서의 LPC(Linear Prediction Coding) 분석 및 LSF(Line Spectral Frequencies) 해석과 관련된 계산량을 감소시켰고 알고리즘 지연도 줄였다. 이를 위해 현재 다양한 분야에 적용되고 있는 딥 러닝 기술 중 하나인 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN) 방식을 스펙트럼 포락선 확장에 도입하여 전통적인 코드북 매핑법보다 더 좋은 품질의 스펙트럼을 만들 수 있었다.
#대역폭 확장 #음성 코덱 #음질 개선 #오푸스 코덱 #심층 신뢰 신경망

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참고문헌 (13)

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1988 / Performance characteristics of PCM channels between 4-wire interfaces at voice frequencies / ITU-T Recommendation, G.712 google schola P. Noll / 1993 / Wideband speech and audio coding / IEEE Communications Magazine 31:34~44 google schola U. Kornagel / 2006 / Techniques for artificial bandwidth extension of telephone speech / Signal Processing 86:1276~1306 google schola P. Jax / 2003 / On artificial bandwidth extension of telephone speech / Signal Processing 83:1707~1719 google schola K. Park / 2000 / Narrowband to wideband conversion of speech using GMM based transformation / Proc. ICASSP :1843~1846 google schola

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