벡터 양자화를 위한 고속 탐색 알고리듬에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 nearest neighbor vector quantization(NNVQ)를 위한 고속 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 입력 벡터 내 지정된 요소의 부호화 왜곡을 임계 값과 비교해서 최적 코드워드가 될 가능성이 없는 코드워드를 탐색 대상 코드워드에서 제외함으로써 코드북 탐색의 범위를 줄인다. 이를 통해 기존의 풀서치(full-search) 알고리즘과 동일한 성능을 얻으면서 부호화 과정에서의 처리시간과 복잡도를 감소시킨다. 제안된 알고리즘을 Gauss-Markov 소스에 대해 설계된 일반적인 벡터 양자화기와 3GPP에서 표준화된 adaptive multi-rate (AMR) 음성 코덱의 LSP 양자화기에 각각 적용하여 실험 하였다. 실험결과 제안된 알고리즘은 성능감쇄 없이 탐색 대상 범위를 감소시킴으로써, 부호화 시 복잡도를 50% 이상 줄일 수 있었다.