본 논문에서는, 협대역 음성신호의 정보로부터 광대역 음성신호를 예측하는 분할모델 분석알고리즘을 제안한다. 분할모델 분석알고리즘에서는 10차 LPC모델을 5개의 종속적으로 연결된 2차 모델로 분리하였다. 복잡성을 감소한 2차계수모델의 이용은 모델 파라미터와 LPC모델의 모든 극점사이의 복잡한 비선형 관계를 단순화시킨다. 모델 파라미터와 동일한 아날로그 극점사이의 관계를 본 논문에서 증명하였고, 각각의 2차 계수의 모델에 적용하였다. 그로 인해 광대역 음성신호는 단순한 샘플링 변경에 의해서 얻어졌다.
In this paper, the split model analysis algorithm, which can generate the wideband speech signal from the spectral information of narrowband signal, is developed. The split model analysis algorithm deals with the separation of the 10th order LPC model into five cascade-connected 2nd order model. The use of the less complex 2nd order models allows for the exclusion of the complicated nonlinear relationships between model parameters and all the poles of the LPC model. The relationships between the model parameters and its corresponding analog poles is proved and applied to each 2nd order model. The wideband speech signal is obtained by changing only the sampling rate.
