[논문]대역 확장을 통한 MP3 오디오의 음질 향상

허소영; 김인철

doi:10.5909/jbe.2008.13.5.744

문제 정의

다음으로 32개 대역 신호의 에너지에 기초하여 주파수 포락선을 추정함으로써 고주파 대역의 포락선 복원이 보다 견실하고 정확해졌다. 고주파 대역 생성을 위해 저주파 성분과 AWGN 신호를 사용해보며 고주파 대역 생성에 이용되는 성분의 영향도 고찰해보았다. 그 결과 AWGN을 이용한 고주파 대역 복원은 주관적 음질 평가 결과가 원본 CD 오디오와 동등한 것으로 나타나, MP3 오디오의 음질을 크게 개선시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Liu 알고리듬을 개선하기 위해 MP3 부호화 S/W마다 부호화 되지 않는 고주파 대역이 다를 수 있다는 점을 고려하여 복원이 시작되는 주파수 대역을 추정을 통해 결정한다. 또한 대역 신호의 에너지 분포를 이용하여 포락선을 추정하며, 고주파 복원을 위해 저주파 복사뿐만 아니라 AWGN(additive white Gaussian noise)을 이용하는 방법도 고려하였다.
본 논문에서는 Liu의 고주파 복원 알고리듬에 기초하여 MP3 오디오의 형식을 그대로 유지하면서 고주파 대역을 복원할 수 있는 새로운 음질 향상 방법을 제안하였다.
본 논문은 MP3 오디오 형식을 그대로 유지하면서 고주파 성분을 복원하여 MP3 오디오의 음질을 향상시키는 방법에 대하여 살펴본다. 고주파 성분을 복원하는 대표적인 방법으로 Liu가 제시한 고주파 복원 알고리듬^[2]이 있다.
본 절에서는 Liu의 고주파 복원 기법^[2]을 중심으로 고주파 복원 과정에 대하여 간략하게 살펴보겠다. Liu의 기법은 MP3 복호기의 MDCT 영역에서 고주파 복원을 수행하므로 별도의 주파수 변환 과정을 필요로 하지 않는다.
본 절에서는 본 논문에서 제시된 복원 시작 대역 결정 방법과 고주파 복원 기법의 성능을 주파수 영역에서 살펴보겠다.
본 절에서는 부호화되지 않은 고주파 영역인 n_c 이상의 대역 신호를 복원하는 방법을 설명하겠다. 고주파 대역 복원을 위해 먼저, Ⅲ.
본 절에서는 선형 예측 기법을 이용하여 저주파 대역 데이터로부터 고주파 대역의 포락선을 예측하는 방법을 설명한다. Liu의 기법에서 N 개의 MDCT 계수들을 이용하여 포락선을 추정한 것에 반해, 제안하는 알고리듬에서는 대역 신호를 이용하여 포락선을 추정한다.
본 절에서는 실험을 통해 고주파 복원을 이용한 MP3 음악의 음질 향상 방법의 성능을 평가하겠다.

제안 방법

본 절에서는 선형 예측 기법을 이용하여 저주파 대역 데이터로부터 고주파 대역의 포락선을 예측하는 방법을 설명한다. Liu의 기법에서 N 개의 MDCT 계수들을 이용하여 포락선을 추정한 것에 반해, 제안하는 알고리듬에서는 대역 신호를 이용하여 포락선을 추정한다.
그런 다음 오디오 형식을 알려주지 않고, 원본 CD 오디오, MP3 오디오, 저주파 복사를 이용해 고주파가 복원된 MP3 오디오, 그리고 AWGN을 이용해 고주파가 복원된 MP3 오디오를 들려주어 그 품질을 평가하도록 하였다. 각 실험 오디오는 후렴으로 들어가기 전부터 후렴부분을 포함하는 약 15~20초 구간을 들음으로서 고주파 대역의 유무에 따른 음질의 차이를 비교할 수 있도록 했다. 음질은 5단계로 평가하도록 했고, 평가자는 17명의 20대 학생들이다.
고주파 대역의 포락선을 추정한 다음, 고주파 대역 신호를 생성한다. 고주파 대역을 생성하는 방법으로 저주파 대역 신호를 복사하여 고주파 대역으로 옮기는 방법과 AWGN 신호를 삽입하는 방법, 두 가지를 이용해 그 결과를 비교해보았다. 먼저, 저주파 대역 신호를 복사하는 방법은 Liu의 기법과 유사하다.
본 음질 평가에 앞서, 평가자가 원본 CD 오디오와 MP3 오디오의 차이를 인지할 수 있도록 한다. 그런 다음 오디오 형식을 알려주지 않고, 원본 CD 오디오, MP3 오디오, 저주파 복사를 이용해 고주파가 복원된 MP3 오디오, 그리고 AWGN을 이용해 고주파가 복원된 MP3 오디오를 들려주어 그 품질을 평가하도록 하였다. 각 실험 오디오는 후렴으로 들어가기 전부터 후렴부분을 포함하는 약 15~20초 구간을 들음으로서 고주파 대역의 유무에 따른 음질의 차이를 비교할 수 있도록 했다.
이 방법은 부호화 되지 않은 고주파 대역은 그 크기가 비교적 작고, 부호화하기에 복잡한 신호로 되어 있다는 가정과 일반적으로 양자화 잡음은 백색 잡음으로 모델링된다는 가정에 부합되는 것이다^[7]. 다음 절에서 고주파 대역을 생성할 수 있는 두 가지 방법의 성능을 실험을 통해 비교하겠다.
본 논문에서는 Liu 알고리듬을 개선하기 위해 MP3 부호화 S/W마다 부호화 되지 않는 고주파 대역이 다를 수 있다는 점을 고려하여 복원이 시작되는 주파수 대역을 추정을 통해 결정한다. 또한 대역 신호의 에너지 분포를 이용하여 포락선을 추정하며, 고주파 복원을 위해 저주파 복사뿐만 아니라 AWGN(additive white Gaussian noise)을 이용하는 방법도 고려하였다. 제안하는 기법은 Lame MP3 복호기에 구현하였으며 주관적 음질 평가를 통해 그 성능을 평가하였다.
5kHz 사이로 설정하여, 14~16kHz 범위 내에 존재하는 차단 주파수를 검색할 수 있게 하였다. 또한 주파수 공백 등 복원 단위의 결손에 의한 영향을 최소화할 수 있도록 하였다.
그러나 제안하는 기법에서 차단 주파수는 추정을 통해 가변적으로 설정된다. 마지막으로 제안한 기법은 Liu의 고주파 복원 기법과 같이 저주파 대역을 고주파 대역으로 복사함으로써 고주파 성분을 생성하는 방법과 함께 AWGN (additive white Gaussian noise)을 이용하여 고주파 성분을 생성하는 방법도 고려하여 그 결과를 비교한다.
제안한 기법은 Liu의 고주파 복원 기법에 기반을 두지만, 다음과 같은 차이점을 가지고 있다. 먼저 Liu의 고주파 복원 기법은 MDCT 영역에서 고주파 복원을 수행하였으나 제안한 기법은 IMDCT와 합성 필터 뱅크(synthesis filter bank) 사이의 대역 신호를 이용하여 고주파 복원을 수행한다. 두 번째로, Liu의 고주파 복원 기법은 차단 주파수 k_c를 알고 있다는 전제하에 복원 알고리듬을 적용한다.
제안한 알고리듬의 포락선 추정 방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다. 먼저, 10KHz 이하의 주파수 성분은 에너지가 비교적 크고, 복원하고자 하는 고주파 성분과의 연관성이 낮으므로 10KHz 이상의 주파수 성분을 이용하여 에너지 포락선에 대한 선형 모델을 추정한다. 따라서 IMDCT 블록에서 산출되는 대역 신호 중에서 10kHz를 포함하는 14번 대역부터 앞 절에서 구한 복원 시작 대역 직전인 n_c-1번째 대역까지의 각 대역별 에너지의 로그 값, P_n = 10lng₁₀|E_n|을 구한다.
제안한 알고리듬은 기존의 기법과 비교하여 다음과 같은 차이점이 있다. 먼저, MP3 부호화 S/W에 따라 차단 주파수가 다를 수 있다는 것을 고려하여, 입력된 오디오의 차단 주파수를 검출하여 추정된 차단 주파수를 복원 시작 대역으로 결정하였다. 그 결과, 부호화된 오디오 정보를 충분히 이용하면서, 제거된 고주파 대역을 효과적으로 복원할 수 있었다.
보다 높은 영역의 고주파 성분을 생성하는 방법은 다음과 같다. 먼저, 차단 주파수 이하에 위치하는 U개의 스펙트럼 성분으로 구성된 복원단위를 정하고, 이 복원 단위를 반복적으로 복사하여 고주파 대역을 생성한다. Liu는 전송률(bit rate)이 128kbps인 MP3 오디오에 대해서는 U 값을 1혹은 2kHz에 대응되는 값으로 설정하고, 전송률이 96kbps일 때는 4-5kHz에 대응되는 값으로 설정하였다.
제안한 기법은 IMDCT 블록과 합성 필터 뱅크 사이의 32 대역 신호들을 이용한다. 복원 주파수를 결정하기 위해 먼저 차단 주파수로 예상되는 대역을 검색 주파수 범위로 설정하고, 그 주파수 범위 내의 대역별 에너지를 계산한다. 만약 한 대역의 에너지가 이전 대역의 에너지에 비해 매우 작고 그 에너지가 계속 유지되면, 그 대역을 복원 시작 대역 n_c로 결정한다.
본 논문에서 제안하는 고주파 복원 기법의 성능을 평가하기 위해 주관적 음질 평가를 수행하였다. 주관적 음질 평가는 평가자에 따라 매우 상이한 결과를 보일 수 있다는 단점이 있다.
만약 한 대역의 에너지가 이전 대역의 에너지에 비해 매우 작고 그 에너지가 계속 유지되면, 그 대역을 복원 시작 대역 n_c로 결정한다. 본 논문에서는 차단 주파수보다 낮은 대역간 에너지 차이는 5dB 이내이고 차단 주파수 전후의 에너지 차이는 매우 크다는 점을 고려하여, 대역 간 에너지가 10dB 이상 차이 나는 대역을 복원 시작 대역으로 설정한다. 검색 주파수 범위는 13.
특히, 초보자와 전문가의 품질 평가 결과는 매우 다르게 나올 수 있다고 알려져 있다. 본 장에서는 음질 평가에 익숙하지 않는 초보자들을 대상으로 주관적 평가를 시행하였다. 초보자의 경우 MP3 오디오와 원본 CD 오디오를 비교하면서 듣는 기회가 거의 없고, 대부분 보편적인 오디오 형식인 MP3 오디오에 익숙해져 있다는 특징이 있다.
이로 인해 복원된 고주파 대역에 주파수 공백(spectral hole)이 발생하게 되고 고주파 복원 성능이 현저하게 저하된다. 이러한 단점들을 보완하기 위해 제안한 기법에서는 MP3 오디오를 복호화 한 다음, 그 신호에 적합한 복원 주파수를 결정한다.
또한 대역 신호의 에너지 분포를 이용하여 포락선을 추정하며, 고주파 복원을 위해 저주파 복사뿐만 아니라 AWGN(additive white Gaussian noise)을 이용하는 방법도 고려하였다. 제안하는 기법은 Lame MP3 복호기에 구현하였으며 주관적 음질 평가를 통해 그 성능을 평가하였다.

대상 데이터

성능 평가를 위해 다양한 곡에 대해 실험을 수행하여, 원본 오디오와 음질 차이를 비교적 크게 감지할 수 있는 곡을 선정하였다. 실험에 사용한 곡은 그룹 Queen의 “Don't stop me now" (일부, 40초)와 이문세의 ”조조할인“ (3분 58초), Westlife의 ”Swear it again" (4분 7초)등 3곡이다.
실험에 사용한 곡은 그룹 Queen의 “Don't stop me now" (일부, 40초)와 이문세의 ”조조할인“ (3분 58초), Westlife의 ”Swear it again" (4분 7초)등 3곡이다.
각 실험 오디오는 후렴으로 들어가기 전부터 후렴부분을 포함하는 약 15~20초 구간을 들음으로서 고주파 대역의 유무에 따른 음질의 차이를 비교할 수 있도록 했다. 음질은 5단계로 평가하도록 했고, 평가자는 17명의 20대 학생들이다.
제안한 기법은 IMDCT 블록과 합성 필터 뱅크 사이의 32 대역 신호들을 이용한다. 복원 주파수를 결정하기 위해 먼저 차단 주파수로 예상되는 대역을 검색 주파수 범위로 설정하고, 그 주파수 범위 내의 대역별 에너지를 계산한다.

데이터처리

표 1은 17명의 평가자들이 3 곡에 대해 평가하여, 각 방법에 대해 총 51개의 5단계 평가값 분포와 함께 평가값의 평균과 표준편차를 제시하였다. 표 1을 참조하면, MP3 오디오(1.

이론/모형

97을 수정하여 구현하였다. 그리고 스펙트럼은 Blackman-Harris 윈도우를 사용한 512-pt FFT를 통해 얻었다.
먼저 Liu의 고주파 복원 기법은 MDCT 영역에서 고주파 복원을 수행하였으나 제안한 기법은 IMDCT와 합성 필터 뱅크(synthesis filter bank) 사이의 대역 신호를 이용하여 고주파 복원을 수행한다. 두 번째로, Liu의 고주파 복원 기법은 차단 주파수 k_c를 알고 있다는 전제하에 복원 알고리듬을 적용한다. 그러나 제안하는 기법에서 차단 주파수는 추정을 통해 가변적으로 설정된다.
이때, a_opt과 b_opt은 집합 M에 속한 N개의 값을 이용하여 최소자승 기법 (least squared method)으로 추정할 수 있다. 효과적인 선형모델 추정을 위해 Liu는 다음과 같은 제한 조건을 두었다.
이를 위해 먼저 최소 자승 기법 (least square method)으로 대역 제한된 MDCT 계수를 이용하여 MDCT 계수의 로그 크기 포락선에 대한 선형 모델을 추정한다. 그런 다음, 저주파 대역의 일정 구간을 고주파 대역으로 반복 복사하여 고주파 대역 신호를 합성한다.

성능/효과

고주파 대역 생성을 위해 저주파 성분과 AWGN 신호를 사용해보며 고주파 대역 생성에 이용되는 성분의 영향도 고찰해보았다. 그 결과 AWGN을 이용한 고주파 대역 복원은 주관적 음질 평가 결과가 원본 CD 오디오와 동등한 것으로 나타나, MP3 오디오의 음질을 크게 개선시킬 수 있음을 확인하였다.
먼저, MP3 부호화 S/W에 따라 차단 주파수가 다를 수 있다는 것을 고려하여, 입력된 오디오의 차단 주파수를 검출하여 추정된 차단 주파수를 복원 시작 대역으로 결정하였다. 그 결과, 부호화된 오디오 정보를 충분히 이용하면서, 제거된 고주파 대역을 효과적으로 복원할 수 있었다. 다음으로 32개 대역 신호의 에너지에 기초하여 주파수 포락선을 추정함으로써 고주파 대역의 포락선 복원이 보다 견실하고 정확해졌다.
그 결과, 부호화된 오디오 정보를 충분히 이용하면서, 제거된 고주파 대역을 효과적으로 복원할 수 있었다. 다음으로 32개 대역 신호의 에너지에 기초하여 주파수 포락선을 추정함으로써 고주파 대역의 포락선 복원이 보다 견실하고 정확해졌다. 고주파 대역 생성을 위해 저주파 성분과 AWGN 신호를 사용해보며 고주파 대역 생성에 이용되는 성분의 영향도 고찰해보았다.
그림 6을 참조하면, Liu의 기법에서는 복원 시작 대역이 차단 주파수와 일치하지 않아 복원되지 않은 주파수 영역 즉, 15kHz에서 16kHz 사이가 밸리(valley)와 같이 도시됨을 확인할 수 있다. 또한 복원 시작 지점 이전의 저주파 대역을 이용하여 고주파 대역을 생성하므로 차단 주파수와 복원 주파수 사이의 공백이 복원된 고주파 대역에 반복적으로 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다. 이러한 문제는 복원 시작 대역을 가변적으로 추정함으로서 해결할 수 있다.
본 논문에서 제안한 알고리듬이 원본 CD 오디오의 음질을 완벽하게 복원하지는 못하지만, 고주파 대역의 복원을 통해 보다 공간감 있고, 풍부한 오디오로 재생될 수 있음을 보였다. 제안한 알고리듬에 고조파 성분을 효과적으로 복원하는 방법, 차폐된 신호의 복원 등을 고려한다면 한층 더 원본 CD 오디오에 근접한 음질로 재생될 수 있을 것으로 기대된다.
이상의 결과를 종합하면, MP3 오디오의 주관적 음질은 고주파 대역 복원을 통해 향상된다고 할 수 있다. 특히, AWGN을 이용하여 고주파 대역을 복원한 오디오는 원본 CD 오디오와 동등한 주관적 음질을 보인다고 할 수 있다.
8kHz로 설정되었다. 제안한 음질 향상 알고리듬은 PC의 MSVC 6.0 환경에서 Lame 복호기 버전 3.97을 수정하여 구현하였다. 그리고 스펙트럼은 Blackman-Harris 윈도우를 사용한 512-pt FFT를 통해 얻었다.
표 1은 17명의 평가자들이 3 곡에 대해 평가하여, 각 방법에 대해 총 51개의 5단계 평가값 분포와 함께 평가값의 평균과 표준편차를 제시하였다. 표 1을 참조하면, MP3 오디오(1. MP3로 표시)가 주관적 평가값이 약 3.92로 가장 낮은 값을 보였다. 저주파 복사를 이용하여 고주파 대역을 복원한 오디오(2.

후속연구

계속하여 복원 시작 대역 결정, 선형 모델 계수 추정, 그리고 고주파 대역 생성에 대해 구체적으로 살펴보겠다.
본 논문에서 제안한 알고리듬이 원본 CD 오디오의 음질을 완벽하게 복원하지는 못하지만, 고주파 대역의 복원을 통해 보다 공간감 있고, 풍부한 오디오로 재생될 수 있음을 보였다. 제안한 알고리듬에 고조파 성분을 효과적으로 복원하는 방법, 차폐된 신호의 복원 등을 고려한다면 한층 더 원본 CD 오디오에 근접한 음질로 재생될 수 있을 것으로 기대된다.
이 방법은 복원이 시작되는 복원 대역 n_c의 변동에 관계없이 항상 동일한 주파수 쌍을 이루도록 되어있다. 추후에 신호의 특성에 따라 복사할 신호를 달리 하도록 개선하면 보다 향상된 품질을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MP3란?	MPEG-1 Audio LayerⅢ[1], 즉 MP3는 디지털 음성신호를 고효율로 압축, 부호화하기 위한 규격으로 오늘날 가장 대중적인 오디오 표현 형식이다. MP3 오디오는 원본 CD 오디오와 유사한 음질을 유지하면서 그 용량이 원본 CD 오디오의 약 1/11 정도로 매우 작아서 음악 데이터의 배포에 적합하다.
	본 논문에서 대역 확장 기법을 이용한 MP3 오디오 신호의 음질 향상 방법은 어떤 기법을 근간으로 하는가?	본 논문에서는 대역 확장 기법을 이용한 MP3 오디오 신호의 음질 향상 방법에 대해 살펴본다. Liu가 제안한 고주파 복원 기법을 근간으로 하여, 제안한 음질 향상 기법에서는 복원 시작 지점을 결정하는 방법과 개선된 선형 예측 방법을 제시하였다. 또한 고주파 대역 성분 생성에 저주파 성분을 복사해 이용하는 방법과 함께 AWGN을 이용하는 방법을 제시한다.
	MP3 오디오는 무엇의 배포에 적합한가?	MPEG-1 Audio LayerⅢ[1], 즉 MP3는 디지털 음성신호를 고효율로 압축, 부호화하기 위한 규격으로 오늘날 가장 대중적인 오디오 표현 형식이다. MP3 오디오는 원본 CD 오디오와 유사한 음질을 유지하면서 그 용량이 원본 CD 오디오의 약 1/11 정도로 매우 작아서 음악 데이터의 배포에 적합하다. 또한 다양한 MP3 부호화 S/W가 제공되고 있기 때문에 원본 CD 오디오에서 MP3 형식으로의 변환이 아주 용이해 누구나 쉽게 이용할 수 있다.

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