이동통신망과 같이 제한된 대역폭에서 실시간 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 보다 낮은 비트율로 비디오와 오디오 데이터를 압축하여야 한다. 또한 대부분의 대역이 비디오 데이터를 위해 할당되어 있으므로 제한된 대역폭만이 오디오에 할당되게 된다. 오디오 데이터를 낮은 비트율로 압축하기 위해서는 압축율이 높은 알고리즘을 사용하거나, 표본화 주파수 (sampling frequency)를 낮춤으로써 데이터 양을 줄여 낮은 비트율로 부호화하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 낮은 표본화 주파수로 오디오 신호를 압축하고, 낮은 표본화주파수를 사용함으로서 발생하는 대역폭의 손실은 소량의 부가정보를 이용하여 복원해 줌으로써 음질을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 높은 주파수의 스펙트럼을 복원하기 위하여 부호화단에서 낮은 주파수 대역과 다운 샘플링 과정 중에 손실되는 높은 주파수 대역간의 에너지비를 바크밴드에 구한 후 이를 부호화하여 복호화 단으로 전달하고 이를 이용하여 높은 주파수 성분을 복원하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 10%∼20% 정도의 추가적인 비트를 사용하면서 기존의 방식보다 세그멘탈 신호대 잡음비는 1㏈∼3㏈의 성능 개선을 보였으며, 주관적인 MOS 듣기 평가를 수행한 결과 기존의 방식보다 음질이 향상됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 주파수 영역에서 압축을 수행하는 모든 오디오 부호화 방식에도 적용이 가능하다.
이동통신망과 같이 제한된 대역폭에서 실시간 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 보다 낮은 비트율로 비디오와 오디오 데이터를 압축하여야 한다. 또한 대부분의 대역이 비디오 데이터를 위해 할당되어 있으므로 제한된 대역폭만이 오디오에 할당되게 된다. 오디오 데이터를 낮은 비트율로 압축하기 위해서는 압축율이 높은 알고리즘을 사용하거나, 표본화 주파수 (sampling frequency)를 낮춤으로써 데이터 양을 줄여 낮은 비트율로 부호화하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 낮은 표본화 주파수로 오디오 신호를 압축하고, 낮은 표본화주파수를 사용함으로서 발생하는 대역폭의 손실은 소량의 부가정보를 이용하여 복원해 줌으로써 음질을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 높은 주파수의 스펙트럼을 복원하기 위하여 부호화단에서 낮은 주파수 대역과 다운 샘플링 과정 중에 손실되는 높은 주파수 대역간의 에너지비를 바크밴드에 구한 후 이를 부호화하여 복호화 단으로 전달하고 이를 이용하여 높은 주파수 성분을 복원하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 10%∼20% 정도의 추가적인 비트를 사용하면서 기존의 방식보다 세그멘탈 신호대 잡음비는 1㏈∼3㏈의 성능 개선을 보였으며, 주관적인 MOS 듣기 평가를 수행한 결과 기존의 방식보다 음질이 향상됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 주파수 영역에서 압축을 수행하는 모든 오디오 부호화 방식에도 적용이 가능하다.
Low-titrate audio coding enables a number of Internet and mobile multimedia streaming service more efficiently. For the help of next-generation mobile telephone technologies and digital audio/video compression algorithm, we can enjoy the real-time multimedia contents on our mobile devices (cellular ...
Low-titrate audio coding enables a number of Internet and mobile multimedia streaming service more efficiently. For the help of next-generation mobile telephone technologies and digital audio/video compression algorithm, we can enjoy the real-time multimedia contents on our mobile devices (cellular phone, PDA notebook, etc). But the limited available bandwidth of mobile communication network prohibits transmitting high-qualify AV contents. In addition, most bandwidth is assigned to transmit video contents. In this paper, we design a novel and simple method for reproducing high frequency components. The spectrum of high frequency components, which are lost by down-sampling, are modeled by the energy rate with low frequency band in Bark scale, and these values are multiplexed with conventional coded bitstream. At the decoder side, the high frequency components are reconstructed by duplicating with low frequency band spectrum at a rate of decoded energy rates. As a result of segmental SNR and MOS test, we convinced that our proposed method enhances the subjective sound quality only 10%∼20% additional bits. In addition, this proposed method can apply all kinds of frequency domain audio compression algorithms, such as MPEG-1/2, AAC, AC-3, and etc.
Low-titrate audio coding enables a number of Internet and mobile multimedia streaming service more efficiently. For the help of next-generation mobile telephone technologies and digital audio/video compression algorithm, we can enjoy the real-time multimedia contents on our mobile devices (cellular phone, PDA notebook, etc). But the limited available bandwidth of mobile communication network prohibits transmitting high-qualify AV contents. In addition, most bandwidth is assigned to transmit video contents. In this paper, we design a novel and simple method for reproducing high frequency components. The spectrum of high frequency components, which are lost by down-sampling, are modeled by the energy rate with low frequency band in Bark scale, and these values are multiplexed with conventional coded bitstream. At the decoder side, the high frequency components are reconstructed by duplicating with low frequency band spectrum at a rate of decoded energy rates. As a result of segmental SNR and MOS test, we convinced that our proposed method enhances the subjective sound quality only 10%∼20% additional bits. In addition, this proposed method can apply all kinds of frequency domain audio compression algorithms, such as MPEG-1/2, AAC, AC-3, and etc.
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문제 정의
5-1 dB 정도향상됨을확인하였고, 10명의 시험자를 이용한 MOS 테스트를 수행한 결과 주관적인 음질이 향상됨을 확인하였다. 또한 고주파수 대역의 복원에 필요한 부가적인 연산량을 최소화함으로써 이동통신 단말과 같이 저 전력을 요구하는 환경에서도 적용이 가능하도록 하였다.
그러나 앞 장에서 살펴본 바와 같이 낮은 비트율로 압축된 오디오는 만족할만한 음질을 가질 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC로 압축된 오디오의 저주파 대역성분을 미리 구해진 부가정보인 에너지비에따라 스케일링하여 고주파 대역에 반복하여 고주파 대역 성분의 손실을 줄이는 방법을 제안하였다.
그러나 앞 장에서 살펴본 바와 같이 낮은 비트율로 압축된 오디오는 만족할만한 음질을 가질 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC로 압축된 오디오의 저주파 대역성분을 미리 구해진 부가정보인 에너지비에따라 스케일링하여 고주파 대역에 반복하여 고주파 대역 성분의 손실을 줄이는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 낮은 샘플링 주파수로 샘플링하면서 발생하는 고주파수 성분의 손실을 복원할 수 있는 새로운 고주파 대 역 복원 방법을 제안하였다. 또한 주파수 복원에 필요한 연산을 최소화 함으로써 이동통신 단말과 같이 저전력이 필요한환경에서 효율적으로 적용될 수 있도록 하였다.
가설 설정
► 매우 유연한 비트스트림 구조를 가진다. 오디오 데이터의 교환을 위한 ADIF 헤더 구조와 실시간 방송이나 스트리밍을 위한 ADTS 헤더 구조를 제공한다.
제안 방법
(3) 8 kHz로 다운 샘플링된 신호를 MPEG-2 AAC 알고리즘을 이용하여 채널당 8 kbps로 압축한다.
따라서 주관적 듣기 평가를 위해서 MOS (Mean Opinion Score) 테스트를수행하였다. 10명의 시험자를 이용하여 1점에서 5점까지의 점수로 음질을 평가하였다.
MPEG-2 AAC 압축 과정에서 손실되는 고주파 성분을 바크밴드에서의 에너지비를 이용하여 복원하는 방법을 제안하였다. MPEG-2 AAC 비트열과 부가 비트열을 다중 화할 때 MPEG-2 AAC 비트열의 각 프레임의 마지막에 부가 비트열을 삽입하여 ADTS 헤더 포맷을 지원하는 MPEG-2 AAC 복호화기에도 복호화가 가능하도록 하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 세그멘탈 신호대 잡음비를 계산하여 약 0.
MPEG-2 AAC 비트열과 부가 비트열을 때다중화할 때 MPEG-2 AAC 비트열의 각 프레임의 마지막에부가 비트열을 삽입하여 ADTS 헤더 포맷을 지원하는 MPEG-2 AAC 복호화기에도 복호화가 가능하도록 하였다.
MPEG-2 AAC 압축 과정에서 손실되는 고주파 성분을 바크밴드에서의 에너지비를 이용하여 복원하는 방법을 제안하였다. MPEG-2 AAC 비트열과 부가 비트열을 다중 화할 때 MPEG-2 AAC 비트열의 각 프레임의 마지막에 부가 비트열을 삽입하여 ADTS 헤더 포맷을 지원하는 MPEG-2 AAC 복호화기에도 복호화가 가능하도록 하였다.
MPEG-2 AAC 압축 과정에서 손실되는 고주파 성분을 바크밴드에서의 에너지비를 이용하여 복원하는 방법을 제안하였다. MPEG-2 AAC 비트열과 부가 비트열을 다중 화할 때 MPEG-2 AAC 비트열의 각 프레임의 마지막에 부가 비트열을 삽입하여 ADTS 헤더 포맷을 지원하는 MPEG-2 AAC 복호화기에도 복호화가 가능하도록 하였다.
⑹ ⑸의 과정에서 계산된 주파수 신호를 역퓨리어 변환을 이용하여 시간축 신호로 변환하여 고주파수 신호가 복원된 오디오 신호를 얻는다.
바크밴드에서의 MPEG-2 AAC로 부호화된 오디오 신호와 원본 오디오 신호 사이의 에너지 비를 이용하여 고주파수 대역의 신호를 복원하였다. 고주파수 대역을 복원하는데 필요한 부가 정보의 양을 줄이기 위해 바크밴드에서의 에너지비를 이용하였다. 그림 5와 6에 나타난 바와 같이 제안된 오디오 부호화의 세부 과정은 다음과 같다.
또한 고주파수 대역의 복원에 필요한 부가적인 연산량을 최소화함으로써 이동통신 단말과 같이 저 전력을 요구흐}는 환경에서도 적용이 가능하도록 하였다.
바크밴드에서의 MPEG-2 AAC로 부호화된 오디오 신호와 원본 오디오 신호 사이의 에너지 비를 이용하여 고주파수 대역의 신호를 복원하였다. 고주파수 대역을 복원하는데 필요한 부가 정보의 양을 줄이기 위해 바크밴드에서의 에너지비를 이용하였다.
바크밴드에서의 MPEG-2 AAC로 부호화된 오디오 신호와 원본 오디오 신호 사이의 에너지 비를 이용하여 고주파수 대역의 신호를 복원하였다. 고주파수 대역을 복원하는데 필요한 부가 정보의 양을 줄이기 위해 바크밴드에서의 에너지비를 이용하였다.
또한 주파수 복원에 필요한 연산을 최소화 함으로써 이동통신 단말과 같이 저전력이 필요한환경에서 효율적으로 적용될 수 있도록 하였다. 복원하고자 하는 고주파수 대역의 수를 줄이면서도 효과적으로 고주파수 성분을 복구하기 위하여 오디오 신호를 바크밴드로 변환한 후 스펙트럼 분석과 복원을 수행하였다⑸. 고주파수 성분의 복원에 필요한 비트스트림을 AAC 비트스트림의 프레임의 마직막 부분에 부가 데이터로 추가하여 다중화함으로써 기존의 방식으로 부호화된 AAC 비트스트림과도 호환성을 유지하였다.
세그멘탈 (segmental) 신호대 잡음비 [13, pp. 586]를 이용하여 제안된 방법이 얼마나 성능을 개선시키는지 정량적으로 알아보았다. 이 경우 대부분의 오디오에서 8 kbps의 비트율로 AAC로 압축한오디오에 비해 0.
세그멘탈 (segmental) 신호대 잡음비 [13, pp. 586]를 이용하여 제안된 방법이 얼마나 성능을 개선시키는지 정량적으로 알아보았다. 이 경우 대부분의 오디오에서 8 kbps의 비트율로 AAC로 압축한오디오에 비해 0.
ADTS 헤더 포맷을 지원하는 MPEG-2 AAC 복호화기는 먼저 ADTS 헤더 내의 동기신호를 참고하여 헤더의 시작점을 찾고, 헤더 내의 프레임 길이를 읽어서 헤더의 전체 길이를 찾게 된다. 제안된 복호화기는 MPEG-2 AAC 부호화 프레임의 마지막에 위치하는 다중화 비트스트림을 읽어서 고주파수복원시에 이용하게 되고, 일반적인 MP町G -2 AAC 복호화기는 ADTS 헤더 정보로부터 전체 프레임을 복호화한 후와 동기신호를 찾는 과정에서 부가비트열을 무시하게 된다. 그림 7과 8에 나타난 바와 같이 제안된 오디오 복호화기의 세부 과정은 다음과 같다.
ADTS 헤더 포맷을 지원하는 MPEG-2 AAC 복호화기는 먼저 ADTS 헤더 내의 동기신호를 참고하여 헤더의 시작점을 찾고, 헤더 내의 프레임 길이를 읽어서 헤더의 전체 길이를 찾게 된다. 제안된 복호화기는 MPEG-2 AAC 부호화 프레임의 마지막에 위치하는 다중화 비트스트림을 읽어서 고주파수복원시에 이용하게 되고, 일반적인 MP町G -2 AAC 복호화기는 ADTS 헤더 정보로부터 전체 프레임을 복호화한 후와 동기신호를 찾는 과정에서 부가비트열을 무시하게 된다. 그림 7과 8에 나타난 바와 같이 제안된 오디오 복호화기의 세부 과정은 다음과 같다.
제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 다양한 오디오 신호에 대해서 정량적/정성적인 실험을 수행하였다.
이론/모형
⑶ 8 kHz로 다운샘플링된 신호를 MPEG-2 AAC 알고리즘을 이용하여 채널당 8 kbps로 압축한다. 이때, 프레임 단위로 MPEG-2 AAC 비트열과 부가비트열을 다중화하기 위하여 ADTS (Audio Data Transport Stream) 형식으로 프레임 헤더를 사용한다.
그러나 세크멘탈 신호대 잡음비는 객관적 음질 향상 척도로서 사람이 직접 듣는 결과와는 다를 수 있다. 따라서 주관적 듣기 평가를 위해서 MOS (Mean Opinion Score) 테스트를수행하였다. 10명의 시험자를 이용하여 1점에서 5점까지의 점수로 음질을 평가하였다.
그러나 세크멘탈 신호대 잡음비는 객관적 음질 향상 척도로서 사람이 직접 듣는 결과와는 다를 수 있다. 따라서 주관적 듣기 평가를 위해서 MOS (Mean Opinion Score) 테스트를수행하였다. 10명의 시험자를 이용하여 1점에서 5점까지의 점수로 음질을 평가하였다.
제안된 알고리즘의 실험 및 검증을 위하여 MPEG-2 AAC (Advanced Audio Coding) 압죽 알고리즘을 사용하였다[6]. MPEG-2 AAC 압축 알고리즘은 현존하는 가장 효율적인 오디오 압축 방법의 하나이며 MPEG-2에서 ISO/IEC 13818-7로 국제 규격화되어 있으며, 몇 개의 기능만 추가하여 MPEG-4의 General Audio 코더로 국제규격화되어 있다.
성능/효과
복원하고자 하는 고주파수 대역의 수를 줄이면서도 효과적으로 고주파수 성분을 복구하기 위하여 오디오 신호를 바크밴드로 변환한 후 스펙트럼 분석과 복원을 수행하였다⑸. 고주파수 성분의 복원에 필요한 비트스트림을 AAC 비트스트림의 프레임의 마직막 부분에 부가 데이터로 추가하여 다중화함으로써 기존의 방식으로 부호화된 AAC 비트스트림과도 호환성을 유지하였다.
복원하고자 하는 고주파수 대역의 수를 줄이면서도 효과적으로 고주파수 성분을 복구하기 위하여 오디오 신호를 바크밴드로 변환한 후 스펙트럼 분석과 복원을 수행하였다⑸. 고주파수 성분의 복원에 필요한 비트스트림을 AAC 비트스트림의 프레임의 마직막 부분에 부가 데이터로 추가하여 다중화함으로써 기존의 방식으로 부호화된 AAC 비트스트림과도 호환성을 유지하였다.
그림 H은 제안된 방법으로 저주파 신호를 이용하여 고주파 신호를 복원한 오디오 신호의 스펙트럼이다. 그림 9와 그림 11을 비교하면 저주파수 성분은 MPEG-2 AAC 부호화 과정에서 복원되고, 고주파수 성분의 전체적인 하모닉 특성은 저주파수 성분을 스케일링하면서 복사함으로써 81旺까지 고주파수 성분이 복원됨을 확인할 수 있다. 이는 출력 오디오 신호의 명료도를 크게 향상시키는 결과를 나타내 었다.
1채널 오디오 데이터를AAC와 MP3, AC-3, PAC 등으로 압축하여 주관적인 테스트를 한 결과를 도표로 나타낸 것이다. 그림에서 나타나는 것과 같이 MPEG-2 AAC를 이용하여 5.1채널 오디오 신호를 320 kbps로 압축하였을 때의 음질이 480 kbps로 압축한 AC-3, MPEG-2 layer-II 보다도 우수한 결과를 나타냄을 확인하였다.
1채널 오디오 데이터를AAC와 MP3, AC-3, PAC 등으로 압축하여 주관적인 테스트를 한 결과를 도표로 나타낸 것이다. 그림에서 나타나는 것과 같이 MPEG-2 AAC를 이용하여 5.1채널 오디오 신호를 320 kbps로 압축하였을 때의 음질이 480 kbps로 압축한 AC-3, MPEG-2 layer-II 보다도 우수한 결과를 나타냄을 확인하였다.
낮은 비트율로 압축된 오디오에 크게 나타나는 두 가지 큰 문제점인 고주파 대역 손실, 울림 현상중 제안된 방법은 고주파 대 역 손실에는 큰 효과가 있었으나 울림 현상은 제거할 수 없었다. 앞으로 오디오 소리의 울림 현상을 제거하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.
샘플링 이론에 의하여 임의의 신호를 fs의 주파수로 샘플링하면 fs/2 이상의 주파수 성분은 복구할 수 없게 된다. 따라서 16 kHz 로 입력 오디오 신호를 샘플링하면 8 kHz 이상의 신호는 복구가 불가능하며, 또한 MPEG-2 AAC 부호화과정 중에서 양자화 비트수의 제약으로 인하여 상대적으로 음질에 영향을 적게 주는 높은 주파수 대역의 신호에는 비트를 적게 할당하여 추가적인 고주파 대역의 손실이 발생한다. 이를 그림으로 설명하면 그림 3은 16 KHz로 샘플링된 오디오 신호이며, 그림 4는 MPEG-2 AAC LC 프로파일 부호화기와복호화기로 채널당 16 kbps의 비트율로 압축된 오디오의 스펙트럼이다.
샘플링 이론에 의하여 임의의 신호를 fs의 주파수로 샘플링하면 fs/2 이상의 주파수 성분은 복구할 수 없게 된다. 따라서 16 kHz 로 입력 오디오 신호를 샘플링하면 8 kHz 이상의 신호는 복구가 불가능하며, 또한 MPEG-2 AAC 부호화과정 중에서 양자화 비트수의 제약으로 인하여 상대적으로 음질에 영향을 적게 주는 높은 주파수 대역의 신호에는 비트를 적게 할당하여 추가적인 고주파 대역의 손실이 발생한다. 이를 그림으로 설명하면 그림 3은 16 KHz로 샘플링된 오디오 신호이며, 그림 4는 MPEG-2 AAC LC 프로파일 부호화기와복호화기로 채널당 16 kbps의 비트율로 압축된 오디오의 스펙트럼이다.
그림에서 알 수 있듯이 MPEG-2 AAC 부호화 과정 중에서 6 kHz 이상의 고주파 성분은 상실됨을 알 수 있다. 따라서 제안된 방법으로 고주파 성분을 복원하는 방법의 주파수 복원 능력이 우수함을 확인할 수 있다.
그림에서 알 수 있듯이 MPEG-2 AAC 부호화 과정 중에서 6 kHz 이상의 고주파 성분은 상실됨을 알 수 있다. 따라서 제안된 방법으로 고주파 성분을 복원하는 방법의 주파수 복원 능력이 우수함을 확인할 수 있다.
제안된 고주파수 복원 알고리즘은 MPEG-2 AAC 복호화과정에서 얻어지는 주파수 스펙트럼 성분을 이용하여 스펙트럼을 구하고 이를 간단한 스케 일링 과정을 통하여 고주파수 성분을 복원한 후 역퓨리어 변환을 이용하여 최종적인 출력 오디오 신호를 생성하는 간단한 방법이다. 따라서 제안된 주파수 복원 알고리즘은 MPEG-2 AAC 복호화 알고리즘과 비슷하거나 다소 많은 연산량을 요구하게 되므로 저전력을 필요로 하는 이동통신 단말과 같은 환경에서 적용하기에 적절하다.
제안된 고주파수 복원 알고리즘은 MPEG-2 AAC 복호화과정에서 얻어지는 주파수 스펙트럼 성분을 이용하여 스펙트럼을 구하고 이를 간단한 스케 일링 과정을 통하여 고주파수 성분을 복원한 후 역퓨리어 변환을 이용하여 최종적인 출력 오디오 신호를 생성하는 간단한 방법이다. 따라서 제안된 주파수 복원 알고리즘은 MPEG-2 AAC 복호화 알고리즘과 비슷하거나 다소 많은 연산량을 요구하게 되므로 저전력을 필요로 하는 이동통신 단말과 같은 환경에서 적용하기에 적절하다.
본 논문에서는 낮은 샘플링 주파수로 샘플링하면서 발생하는 고주파수 성분의 손실을 복원할 수 있는 새로운 고주파 대 역 복원 방법을 제안하였다. 또한 주파수 복원에 필요한 연산을 최소화 함으로써 이동통신 단말과 같이 저전력이 필요한환경에서 효율적으로 적용될 수 있도록 하였다. 복원하고자 하는 고주파수 대역의 수를 줄이면서도 효과적으로 고주파수 성분을 복구하기 위하여 오디오 신호를 바크밴드로 변환한 후 스펙트럼 분석과 복원을 수행하였다⑸.
본 논문에서는 낮은 샘플링 주파수로 샘플링하면서 발생하는 고주파수 성분의 손실을 복원할 수 있는 새로운 고주파 대 역 복원 방법을 제안하였다. 또한 주파수 복원에 필요한 연산을 최소화 함으로써 이동통신 단말과 같이 저전력이 필요한환경에서 효율적으로 적용될 수 있도록 하였다. 복원하고자 하는 고주파수 대역의 수를 줄이면서도 효과적으로 고주파수 성분을 복구하기 위하여 오디오 신호를 바크밴드로 변환한 후 스펙트럼 분석과 복원을 수행하였다⑸.
MPEG-2 AAC 비트열과 부가 비트열을 다중 화할 때 MPEG-2 AAC 비트열의 각 프레임의 마지막에 부가 비트열을 삽입하여 ADTS 헤더 포맷을 지원하는 MPEG-2 AAC 복호화기에도 복호화가 가능하도록 하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 세그멘탈 신호대 잡음비를 계산하여 약 0.5-1 dB 정도향상됨을확인하였고, 10명의 시험자를 이용한 MOS 테스트를 수행한 결과 주관적인 음질이 향상됨을 확인하였다. 또한 고주파수 대역의 복원에 필요한 부가적인 연산량을 최소화함으로써 이동통신 단말과 같이 저 전력을 요구하는 환경에서도 적용이 가능하도록 하였다.
표 1에 나타난 바와 같이 듣기 평가 결과에서는 8 kbps AAC 압축하고 제안된 방법으로 부가정보를 이용해 음질을 개선한 오디오와 16 kbps AAC로 압축한 오디오가 비슷한음질을 보였다. 따라서 부가정보의 비트 레이트를 고려 하더라도 수kbps 정도의 이득을 얻을수 있음을 알수 있다.
표 1에 나타난 바와 같이 듣기 평가 결과에서는 8 kbps AAC 압축하고 제안된 방법으로 부가정보를 이용해 음질을 개선한 오디오와 16 kbps AAC로 압축한 오디오가 비슷한음질을 보였다. 따라서 부가정보의 비트 레이트를 고려 하더라도 수kbps 정도의 이득을 얻을수 있음을 알수 있다.
후속연구
낮은 비트율로 압축된 오디오에 크게 나타나는 두 가지 큰 문제점인 고주파 대역 손실, 울림 현상중 제안된 방법은 고주파 대 역 손실에는 큰 효과가 있었으나 울림 현상은 제거할 수 없었다. 앞으로 오디오 소리의 울림 현상을 제거하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.
낮은 비트율로 압축된 오디오에 크게 나타나는 두 가지 큰 문제점인 고주파 대역 손실, 울림 현상중 제안된 방법은 고주파 대 역 손실에는 큰 효과가 있었으나 울림 현상은 제거할 수 없었다. 앞으로 오디오 소리의 울림 현상을 제거하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.
5〜ldB 정도 향상되었다. 이에 비해 16 kbps의 비트율로 AAC로 압축한 오디오 신호의 경우 3 dB 정도 세그멘탈 신호대 잡음비 면에서 8 kbps의 비트율로 AAC로 압축한 오디오에 비해 우수하므로 제안된 방법이 세그멘탈신호대 잡음비 면에서는 그다지 좋은 결과를 보여주지 못한다. 그러나 세크멘탈 신호대 잡음비는 객관적 음질 향상 척도로서 사람이 직접 듣는 결과와는 다를 수 있다.
5〜ldB 정도 향상되었다. 이에 비해 16 kbps의 비트율로 AAC로 압축한 오디오 신호의 경우 3 dB 정도 세그멘탈 신호대 잡음비 면에서 8 kbps의 비트율로 AAC로 압축한 오디오에 비해 우수하므로 제안된 방법이 세그멘탈신호대 잡음비 면에서는 그다지 좋은 결과를 보여주지 못한다. 그러나 세크멘탈 신호대 잡음비는 객관적 음질 향상 척도로서 사람이 직접 듣는 결과와는 다를 수 있다.
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