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문제 정의
- 본 논문에서는 ITU-T 표준 G.729의 프레임 손실은닉 방법을 기술하였고, G.729에서 연속적언 프레임 손실 환경에서 음질을 향상시키기 위한 수신단 기반 프레임 손실 은닉 방법을 제안하였다. 제안된 프레임 손실 은닉 방법에서는 가장 최근 손실없이 복원된 신호의 유성음 확률을 구하고, 가장 최근 손실없이 복원된 여기신호를 기반으로 잡음 여기신호와 피치 여기 신호를 구하였다.
제안 방법
- 729의 프레임 손실 은닉 방법으로 구현한다. 그리고 구현된 프레임 손실 은닉 방법의 성능은 G729에 표준으로 구현되어져 있는 프레임 손실 은닉 방법과 PESQ 및 음질비교를 통해 그 성능을 상호 비교한다.
- 따라서 본 논문에서는 CELP 음성부호화기에서 연속적인 프레임 손실이 발생하는 환경에서 개선된 수신단기반 프레임 손실 은닉 방법을 제안하고 이를 G.729의 프레임 손실 은닉 방법으로 구현한다. 그리고 구현된 프레임 손실 은닉 방법의 성능은 G729에 표준으로 구현되어져 있는 프레임 손실 은닉 방법과 PESQ 및 음질비교를 통해 그 성능을 상호 비교한다.
- 이러한 문제를 해결하기 위하여 연속하여 손실된 프레임 수가 증가할수록 여기 신호의 크기를 감소시키는 것이 일반적이다. 또한 가장 최근 손실 없이 복원된 여기신호와 동일한 에너지를 갖는 백색 잡음신호를 생성하여 여기신호에 더해주는 방법을 사용한다.
- 본 논문에서 제안한 프레임 손실 은닉 방법은 손실된 프레임의 여기신호룰 그림 1과 같은 과정으로 복원한다. 손실된 여기신호를 복원하기 위하여 가장 최근에 손실이 없는 프레임에서 복원된 여기신호와 피치값으로 부터 피치값을 기준으로 여기신호의 상관계수를식 (1)과 같이 구한다.
- 본 논문에서는 VoIP 등에 널리 이용되는 CELP 부호화기의 수신단 기반 프레임 손실 은닉 알고리즘을 제안한다, 기존의 방법 중의 하나로, [2]에서는 하나의 프레임의 파라메터가 손실된 경우 손실없이 복원된 바로 이전의 프레임과 이후 프레임의 파라메터를 선형적으로 보간하여 현재 손실된 파라메터를 복원한다. 또 다른 방법으로는 손실된 프레임과 이웃하는 프레임의 경계지점에서 신호의 크기가 급격히 변하여 발생하는 문제와 연속적인 프레임 손실이 발생할 때 상관도가 감소하는 문제를 해결하고자 하는 방법이 있다.
- 연속적으로 프레임 손실이 발생하였을 경우 첫 번째손실된 프레임에서와 같은 방법으로 바로 이전에 복원한 여기신호와 피치값으로 부터 피치 여기신호와 잡음여기 신호를 만들고, 첫 번째 손실된 프레임에서 구해진 유성음일 확률과 유성음이 아닐 확률을 피치 여기신호와 잡음 여기신호에 가중치로 부여하고 합하여 새로운 여기신호를 구한다. 연속적으로 손실된 프레임수에 따라 그림 2와 같은 크기 감소 비율을 새롭게 구해진 여기신호에 곱하여 새로운 여기신호를 복원한다.
- 프레임 손실 환경을 위해 ITU-T 표준 G191 에 정의된 Gilbert-Elliot 모델을 사용하였다 [9]. 이러한 프레임 손실 모델을 통하여 프레임 손실률이각각 3%와 5%인 손실패턴을 발생시켰으며 각각의 경우에 대해 연속적으로 손실된 프레임의 수가 각각 2, 3, 4, 5, 6이 되도록 수작업으로 손실패턴을 수정하였다. 성능평가 방법으로 ITU-T에서 제공하는 객관적 음질평가 방법인 PESQ [1 이와 주관적 음질평가를 사용하여 G.
- 그림 1. 제안된 유성음 확률 기반 여기신호 복원 구조.
- 729에서 연속적언 프레임 손실 환경에서 음질을 향상시키기 위한 수신단 기반 프레임 손실 은닉 방법을 제안하였다. 제안된 프레임 손실 은닉 방법에서는 가장 최근 손실없이 복원된 신호의 유성음 확률을 구하고, 가장 최근 손실없이 복원된 여기신호를 기반으로 잡음 여기신호와 피치 여기 신호를 구하였다. 결과적으로 두 여기신호에 유성음일 확률과 무성음일 확률을 가중치로 부여하여 여기 신호를 복원했다.
대상 데이터
- 데이터로 선정하였다. 16 kHz로 저장되어 있는 각각의 음성신호에 modified IRS 필터를 적용한 후 이를 8 kEz로 다운 샘플링하여 G729의 입력신호로 사용하였다. 프레임 손실 환경을 위해 ITU-T 표준 G191 에 정의된 Gilbert-Elliot 모델을 사용하였다 [9].
- 또한 본 논문에서 제안된 프레임 손실은닉 방법에 대해 주관적 음질평가를 위하여 일반인 6명을 대상으로 선호도를 실험하였다. 표 2에 보이는 바와 같이 Gilbert-Elliot 모델에서 x가 0경우와 1인 경우에 대해서 실시하였다.
- 본 논문에서 제안된 프레임 손실 은닉 방법의 성능을 평가하기 위하여 NTT-AT 데이터베이스[8]에 있는 8초 길이의 한국인 남성, 여성음성 각각 48 개씩을 테스트 데이터로 선정하였다. 16 kHz로 저장되어 있는 각각의 음성신호에 modified IRS 필터를 적용한 후 이를 8 kEz로 다운 샘플링하여 G729의 입력신호로 사용하였다.
데이터처리
- 표 2. G.729 표준 프레임 손실 은닉 방법과 제안된 프레임 손실 은닉 방법의 A-B 선호도(%) 평가 비교.
- G.729 프레임 손실 은닉 방법과 본 본문에서 제안된 프레임 손실 은닉 방법을 PESQ를 통하여 비교하였다.
- 이러한 프레임 손실 모델을 통하여 프레임 손실률이각각 3%와 5%인 손실패턴을 발생시켰으며 각각의 경우에 대해 연속적으로 손실된 프레임의 수가 각각 2, 3, 4, 5, 6이 되도록 수작업으로 손실패턴을 수정하였다. 성능평가 방법으로 ITU-T에서 제공하는 객관적 음질평가 방법인 PESQ [1 이와 주관적 음질평가를 사용하여 G.729에 구현된 프레임 손실 은닉 방법과 제안된 프레임 손실 은닉 방법과의 성능을 비교하였다.
- 그림 3. 프레임 손실 은닉 알고리즘에 의해 복원된 파형 비교. (a) 원본 음성 파형; (b) G.
이론/모형
- 선호도를 실험하였다. 표 2에 보이는 바와 같이 Gilbert-Elliot 모델에서 x가 0경우와 1인 경우에 대해서 실시하였다. 본 논문에서 제안된 프레임 손실 은닉방법의 선호도가 평균 30, 25%이고 G.
- 16 kHz로 저장되어 있는 각각의 음성신호에 modified IRS 필터를 적용한 후 이를 8 kEz로 다운 샘플링하여 G729의 입력신호로 사용하였다. 프레임 손실 환경을 위해 ITU-T 표준 G191 에 정의된 Gilbert-Elliot 모델을 사용하였다 [9]. 이러한 프레임 손실 모델을 통하여 프레임 손실률이각각 3%와 5%인 손실패턴을 발생시켰으며 각각의 경우에 대해 연속적으로 손실된 프레임의 수가 각각 2, 3, 4, 5, 6이 되도록 수작업으로 손실패턴을 수정하였다.
성능/효과
- 제안된 프레임 손실 은닉 방법에서는 가장 최근 손실없이 복원된 신호의 유성음 확률을 구하고, 가장 최근 손실없이 복원된 여기신호를 기반으로 잡음 여기신호와 피치 여기 신호를 구하였다. 결과적으로 두 여기신호에 유성음일 확률과 무성음일 확률을 가중치로 부여하여 여기 신호를 복원했다. 선형예측계수는 가장 최근 손실없이 복원된 프레임의 선형예측계수의 크기를 감쇄시키는 방법으로 선형예측계수를 복원했다.
- 표 2에 보이는 바와 같이 Gilbert-Elliot 모델에서 x가 0경우와 1인 경우에 대해서 실시하였다. 본 논문에서 제안된 프레임 손실 은닉방법의 선호도가 평균 30, 25%이고 G.729 프레임 손실은닉 방법의 선호도가 9.75%로 본 논문에서 제한된 프레임 손실은닉 방법이 상대적으로 20.5% 높은 선호도를 보였다.
- 선형예측계수는 가장 최근 손실없이 복원된 프레임의 선형예측계수의 크기를 감쇄시키는 방법으로 선형예측계수를 복원했다. 본 논문에서 제안한 프레임 손실 은닉 방법은 손실률 3%와 5%에서 연속적인 프레임 손실이 발생하였을 경우 G.729 표준 프레임 손실 은닉 방법보다 PESQ의 MOS와 A-B 선호도 관점으로 더 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
- 표 1은 연속적인 프레임 손실에서 제안된 프레임 손실은닉 방법의 성능을 평가하기 위하여 연속적인 손실프레임 수가 2, 3, 4, 5, 6경우에 대해 PESQ를 측정한결과이다, 표 1에서와 같이 burstiness가 0인 경우, 즉 Gilbert-Elliot 모델에서 연속될 확률이 최소일 경우, 프레임 손실률 3%와 5%의 경우에 대해서는 유사한 성능을 보였다. 하지만, 연속적인 프레임 손실의 경우, 즉 Gilbert-Elliot 모델에서 연속될 확률 이 최대일 경우, 연속적으로 손실된 프레임 개수에 따라 0.
- 보였다. 하지만, 연속적인 프레임 손실의 경우, 즉 Gilbert-Elliot 모델에서 연속될 확률 이 최대일 경우, 연속적으로 손실된 프레임 개수에 따라 0.02에서 0.16의 MOS 향상을 보였다.
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