Speech Compression by Non-uniform Sampling at the maxima and minima

극대 및 극소점에서의 비균일 표본화에 의한 음성압축

To reduce the redundancy within samples that resulted from uniform sampling method, nonuniform sampling or nonredundant-sample coding methods can be considered. But it is well-known that when conventional nonuniform sampling methods are applied directly to speech signal, the amount of data required is comparable to or more than that required by uniform sampling method like PCM. To overcome this problem, we consider properties of speech signal in the sense of perception, and suggest a nonuniform sampling method at the maxima and minima of speech wave. To analyze the performance of the suggested method, compression ratio is considered. We show that compression ratio can be improved by silence detection, which can't be implemented by conventional methods based on uniform sampling. As experimental results, compression ratios of 1.54 without silence detection and 2.88 with silence detection for 8kHz 8-bit PCM signals are obtained.

리던던시(redundancy)가 존재하는 신호의 데이타 압축을 위한 한 방법으로 비균일 표본화 방법이 연구되어져 왔다. 그런데 많은 리던던시가 존재한다고 알려진 음성신호에 기존의 비균일 표본화 방법을 그대로 적용하며, 데이타량이 PCM과 같은 균일 표본화에 의한 것에 필적하게 되거나 오히려 많아지게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 음성의 인지측면에서 리던던트한 샘플을 제거하는, 극대점과 극소점에서 비균일 표본화하는 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 분석하고자, 실험적인 방법으로 압축비관계를 살펴보며, 아울러 묶음구간 처리에 의하여 압축비를 크게 향상 시킬 수 있음을 보인다. 실험결과로써는 8kHz 8-bit PCM신호에 대하여 1.54배, 묶음처리를 한 경우에는 2.88배의 압축비를 얻었다.