We propose the computation reduction method of real root method that is mainly used in the CELP (Code Excited Linear Prediction) vocoder. The real root method is that if polynomial equations have the real roots, we are able to find those and transform them into LSP. However, this method takes much time to compute, because the root searching is processed sequentially in frequency region. In this paper, to reduce the computation time of real root, we compare the real root method with two methods. In first method, we use the mal scale of searching frequency region that is linear below 1 kHz and logarithmic above. In second method, The searching frequency region and searching interval are ordered by each coefficient's distribution. In order to compare real root method with proposed methods, we measured the following two. First, we compared the position of transformed LSP (Line Spectrum Pairs) parameters in the proposed methods with these of real root method. Second, we measured how long computation time is reduced. The experimental results of both methods that the searching time was reduced by about 47% in average without the change of LSP parameters.
LSP (Line Spectrum Pairs) 파라미터는 음성코덱 (codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC (Linear Predictive Coding) 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 실근 (real root)방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 기존의 실근 방법과 비교 평가한 알고리즘은 첫 번째 검색 대역에 멜 스케일 (met scale)을 사용하였고, 두 번째는 LSP 파라미터의 분포 특성을 조사하여 이를 토대로 검색구간의 순서와 검색간격을 달리 하였다. 실험결과, 기존의 실근 방식에 비하여 두 가지 방식 모두가 변환시간의 47% 이상이 감소되는데 반하여 동일한 근을 찾음을 알 수가 있었다.
