The main objective of this dissertation work is to develop a speech coder which can be used for a variable-rate channel such as a packet-switched voice network. First, a new concept of embedded quantization is introduced, and a design technique of the embedded quantizer is considered in the context of joint optimization of source and channel coding. For the purpose, a variable-rate channel is modeled by a noisy discrete memoryless channel. With the mean-square distortion measure, we derive necessary conditions of optimum embedded coders with uniform, uniform threshold and non-uniform quantization. We show that for the non-uniform and uniform threshold embedded coders, the overall quantization noise can be separated into quantization noise at the encoder and the channel error in the variable-rate channel. This separation makes it relatively easy to compute the overall quantization noise. For the non-uniform embedded quantizer, an iterative design algorithm is proposed, and numerical results for Gaussian and Laplacian sources are presented.
Second, an adaptive differential PCM that may be used for embedded speech waveform coding is proposed. In this scheme, the quantization noise of an ADPCM is reduced significantly by employing an instantaneously adaptive PCM. Further, to reduce the subjectively annoying effects, a noise shaping filter structure suitable for the embedded ADPCM system is proposed. By computer simulation using real speech, we show a significant performance improvement (3 to 10 dB at the rates of 16 to 48 kbits/s) with the proposed scheme.
Lastly, an embedded vector quantizer is investigated. For this purpose the tree search vector quantizer (TSVQ) and the multi-stage vector quantizer (MSVQ) are studied. For the MSVQ system a new design algorithm based on the cyclic coordinate descent technique is proposed. A code vector update equation is derived from the optimality condition of the MSVQ structure. Computer simulation results show that the proposed algorithm improves the performance of MSVQ about 1 dB (which is equivalent to saving about 1 bit per vector) for a Gauss-Markov source, and 0.5 to 2.5 dB for real speech.
본 논문에서는 패켓교환에 의한 통신망과 같은 전송속도가 시간적으로 변하는 가변 전송속도 채널을 통하여 음성신호를 전송하는 방법에 대하여 연구하였다.
첫째로, embedded 양자화라는 새로운 개념을 도입하고 embedded 양자화기의 최적의 parameter를 구하는 방법이 제시되었다. 이를 위해 가변 전송속도 채널을 잡음이 존재하는 이산 무기억 채널 (noisy discrete memoryless channel)로 전환시키고 정보원 부호화 방식과 채널 부호화 방식을 동시에 설계하는 관점에서 embedded 양자화기의 최적화 문제를 다루었다. 균등(uniform), 비균등(non-uniform), 및 균등분활(uniform threshold) 양자화 방식에 대해 제곱 평균 오차가 최소가 되기 위한 parameter들의 필요조건을 유도하고, 이 필요조건에 근거하여 parameter 값을 구하는 반복적인 수치계산 방법을 제시하였다. 제시된 방법은 주어진 embedded 방식에 대해서 항상 수렴하는 것을 밝힐 수 있었다. 또한 embedded 양자화기의 양자화 오차는 정보부호화기의 오차와 전송채널 오차로 분리 가능하여 간단한 식으로 표현됨을 보였다. 가우스 정보원과 라플라스 정보원에 대해서 계산 결과를 도시하였다.
둘째, 가변속도 채널에 embedded 부호화기로 사용할 수 있는 embedded ADPCM 음성 파형 부호화기 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 ADPCM system의 양자화 오차를 APCM 방식으로 부호화 하는 2단계 부호화 방식을 취하고 있다. ADPCM의 출력부호에 따라 APCM의 step size를 적응 시킴으로써 부가적인 정보 송신 없이도 1단계의 양자화 잡음을 상당히 줄일 수 있었다. 또한, 양자화 잡음의 청각적 효과를 줄이기 위해 noise shaping filter를 제안하였다. 실제 음성 파형으로 simulation한 결과 16 kbits/s에서 48kbits/s의 속도 범위에서 3-10 dB의 이득을 얻을 수 있었다.
셋째, embedded vector 양자화기에 대해 연구하였다. 나무구조를 가진 tree search vector 양자화기와 multi-stage vector 양자화기(MSVQ)가 embedded 부호화 방식으로 검토되었다. 특히 MSVQ를 설계하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 최소의 오차를 갖기 위한 MSVQ의 조건을 cyclic coordinate descent 방식에 의해 순차적으로 적용함으로써 최적의 code vector를 구해내는 방법이다. Simulation 결과, Gauss-Markov 정보원에 대해서는 1dB, 음성신호에 대해서는 0.5-2.5 dB의 이득을 얻을 수 있었는데 이것은 vector당 1bit 정보 절감된 효과와 같다.
