음향 신호에 확장된 대역폭을 제공하기 위한 방법 및시스템 document_id A220623047887

아날로그 또는 디지털 신호 경로를 통하여 전달되는 음향 신호는, 전달된 음향 신호가 최초 신호와 상당히 다른 것과 같이, 일반적으로 신호 경로가 제한된 대역폭만을 갖는 단점이 있다. 예를 들면, 종래의 전화 연결의 경우에, 8kHz의 샘플링 속도가 이용되고, 그 결과 최대 신호 대역폭은 4kHz가 된다. 오디오 CD의 경우와 비교하면, 음성 및 오디오 품질은 심각하게 떨어진다. 더욱이, 많은 종류의 전송은 추가의 대역폭 제한을 나타낸다. 아날로그 전화 연결의 경우, 단지 300Hz와 3.4kHz 사이의 주파수만이 전송된다. 그 결과 단지 3.1kHz의 대역폭만 이용가능하다. 원칙적으로, 전화 연결의 대역폭은 광대역 디지털 코딩 및 디코딩 방법(소위 광대역 코덱)을 이용하여 증가시킬 수 있다. 이러한 경우에는, 하지만, 송신기 및 수신기 모두가 새로운 표준의 실행이 요구되는 대응되는 코딩 및 디코딩 방법을 지원해야 한다. 택일적으로, 대역폭 확장을 위한 시스템은, 예를 들면, P. Jax, Enhancement of Bandlimited Speech Signals: Algirithms and Theoretical Bounds, Dissertation, Aachen, Germany, 2002 또는 E. Larsen, R. M. Aarts, Audio Bandwidth Extension, Wiley, Hoboken, NJ, USA, 2004에서 설명한 것과 같이 이용될 수 있다. 이 시스템들은 존재하는 전화 연결을 변화시킬 필요가 없도록, 단지 수신자 측에서만 실행되는 것이다. 이 시스템에서, 작은 대역폭을 갖는 입력 신호의 잃어버린 주파수 성분을 추정하거나 입력 신호에 추가한다. 이러한 종래의 대역폭 확장 시스템의 상태에서 구성과 대응하는 신호 흐름의 예가 도 6에 도시된다. 일반적으로, 하위 또는 상위의 주파수 범위가 모두 재합성된다. 블록(601)에서, 디지털화된 폼(form)의 들어오거나 수신된 음향 신호(x(n))는 서브-샘플링 및 블록 추출에 의하여 처리되어, 신호 벡터( x (n))를 얻는다. 여기서, 변수(n)는 시간을 표시한다. 도 6에서, 입력 신호는 샘플링 속도를 증가시킴으로써 바람직한 대역폭으로 이미 변환되었다고 가정한다. 이러한 변환 단계에서, 예를 들면, 적절한 안티-앨리어싱(anti-alising) 또는 안티-이미징(anti-imaging) 필터 요소를 이용하여 달성될 수 있는, 추가의 주파수 성분은 생성되지 않는다. 전송된 신호를 수정하지 않기 위하여, 대역폭 확장은 잃어버린(missing)주파수 범위 내에서만 수행된다. 상기 전송 방법에 따라서, 상기 확장은 저주파수(예를 들면 0 내지 300kHz) 및/또는 고주파수(예를 들면 3400Hz 내지 바람직한 샘플링 속도의 절반) 범위에서 관여한다. 블록(602)에서, 협대역 스펙트럼 엔빌로프(narrowband spectral envelope)는 협대역 신호로부터 추출되는데, 상기 협대역 신호는 전화 채널의 대역폭 제한에 의하여 제한된다. 비선형 맵핑을 통하여, 대응하는 광대역 엔빌로프 신호가 협대역 엔빌로프로부터 추정된다. 맵핑은, 예를 들면 코드북 쌍(J.Epps, W.H. Holmes, A New Technique for Wideband Enhancement of Coded Narrowband Speech, IEEE Workshop on Speech Coding, Conference proceedings, pages 174 to 176 June 1999 참조), 또는 뉴럴(Newral) 네트워크(J.-M. Valin R. Lefebvre, Bandwidth Extension of Narrowband Speech for Low Bit-Rate Wideband Coding, IEEE Workshop on Speech Coding, Conference Proceedings, pages 130 to 132, September 2000 참조)에 기초한 것이다. 이러한 방법들에서, 코드북의 엔트리 또는 뉴럴 네트워크의 가중(weights)이 큰 프로세서 및 메모리 자원을 필요로하는 트레이닝 방법을 이용하여 발생된다. 더욱이, 블록(603)에서, 스펙트럼으로 평평한 엔빌로프를 갖는 광대역 여기 신호(excitation signal)가 협대역 신호로부터 발생한다. 이 여기 신호는 성대(vocal cord) 뒤에서 직접 기록되는 신호에 대응한다. 즉, 여기 신호는 보이싱(voicing) 및 피치(pitch)에 관한 정보를 포함하지만, 일반적으로 폼 및 구조 또는 스펙트럼의 형상에 관한 정보는 포함하지 않는다. 따라서, 음성 신호와 같은 완전한 신호를 되찾기 위해서, 여기 신호는 스펙트럼 엔빌로프를 이용하여 가중되어야 한다. 여기 신호의 발생을 위하여, 예를 들면 투-레이(two-ray) 정류(rectifying) 또는 스퀘어링(squaring)과 같은 비선형 특성(U. Kornagel, Spectral Widening of the Excitation Signal for Telephone-Band Speech Enhancement, IWAENC 01, Conference Proceedings, pages 215 to 218, September 2001 참조)들을 이용할 수 있다. 대역폭 확장을 위하여, 여기 신호( x exc(n))는 블록(604)에서 엔빌로프를 이용하여 스펙트럼으로 칼라링된다. 확장에 이용된 스펙트럼 범위가 블록(606)에서 대역 저지 필터(band stop filter)를 이용하여 추출되어, 그 결과 신호 백터( y ext(n))가 된다. 대역 저지 필터는 예를 들면 200 내지 3700Hz 범위에서 효과적일 수 있다. 수신 신호의 신호 벡터( x (n))는 블록(605)에서 상보식 대역 통과 필터(complementary band pass filter)를 통과하게 된다. 이어서, 신호 성분( y ext(n) 및 ( y tel(n))이 추가되어 확장된 대역폭을 갖는 신호 벡터( y (n))를 얻는다. 블록(607)에서, 상이한 신호 벡터들이 다시 수집되고, 오버 샘플링(over-sampling)이 수행되어 신호(y(n))를 얻는다.