대역폭 확장 (Bandwidth Extension)은 300-3400 Hz 대역의 협대역 음성 신호를 50-7000 Hz 대역의 광대역 음성신호로 확장하여 협대역 음성신호의 음질과 명료도를 높이는 기술이다. 본 논문에서는 협대역 음성 정보만을 이용해서 광대역 음성신호를 추정하는 인공 대역폭 확장 기술을 설계하여, ITU-T 협대역 표준 음성 코덱인 AMR (adaptive multi-rate) 복호화기에 내장시킴 (embedded)으로써, 대역폭 확장 모듈에서의 LPC 분석 및 LSP 해석과 관련된 계산량을 감소시켰고, 알고리즘 지연도 줄였다. 그리고 SDS (single distance search) 고속 탐색 방식을 대역폭 확장 시스템의 코드북 매핑에 적용하여, 최종적으로 저 전력 대역 확장 AMR 복호화기를 설계하였다. 제안된 대역폭 확장 방법은 AMR 복호화기 후단에 독립적으로 설치되는 기존 DTE (decode then extend)방식에 비해 28 % 정도의 계산량을 줄이고 알고리즘 지연도 20 msec 줄였다. 또한 제안방식은 피치정보를 이용한 classified 코드북 매핑 방식을 사용하여 스펙트럼 포락선을 확장하였고, 코드 벡터 탐색 시 가중치를 적용하여 광대역 합성 음성의 성능을 향상시켰다.
Bandwidth extension is a technique to improve speech quality and intelligibility, extending from 300-3400 Hz narrowband speech to 50-7000 Hz wideband speech. This paper designs an artificial bandwidth extension (ABE) module embedded in the AMR (adaptive multi-rate) decoder, reducing LPC/LSP analysis and algorithm delay of the ABE module. We also introduce a fast search codebook mapping method for ABE, and design a low power BWE technique based on the AMR decoder. The proposed ABE method reduces the computational complexity and the algorithm delay, respectively, by 28 % and 20 msec, compared to the traditional DTE (decode then extend) method. We also introduce a weighted classified codebook mapping method for constructing the spectral envelope of the wideband speech signal.
