Дискредитация звука что это
Частота дискретизации
Чем выше частота дискретизации, тем более качественной будет оцифровка. Как следует из теоремы Котельникова для того чтобы однозначно восстановить исходный сигнал, частота дискретизации должна превышать наибольшую необходимую частоту сигнала в два раза.
| 8 000 Гц | телефон, достаточно для речи, кодек Nellymoser; |
| 11 025 Гц | — |
| 22 050 Гц | радио; |
| 44 100 Гц | используется в Audio CD; |
| 48 000 Гц | DVD, DAT; |
| 96 000 Гц | DVD-Audio (MLP 5.1); |
| 192 000 Гц | DVD-Audio (MLP 2.0); |
| 2 822 400 Гц | SACD Super audio CD 5.1 — максимальная на 2008 год. |
Взаимосвязь качества звука и частоты дискретизации [ править ]
Преобразование аналогового сигнала в цифровой состоит из двух этапов: дискретизации по времени и квантования по амплитуде. Дискретизация по времени означает, что сигнал представляется рядом отсчетов (сэмплов), взятых через равные промежутки времени. Например, когда мы говорим, что частота дискретизации 44,1 кГц, то это значит, что сигнал измеряется 44 100 раз в течение одной секунды.
Основной вопрос на первом этапе преобразования аналогового сигнала в цифровой (оцифровки) состоит в выборе частоты дискретизации аналогового сигнала. Чем больше частота, тем точнее соответствует цифровой сигнал аналоговому. Однако пропорционально увеличению частоты возрастают:
Очевидно, что необходим компромисс. От выбора частоты дискретизации зависит частотный диапазон полученного цифрового звука и максимальная частота аналогового сигнала, правильно представленная в цифровом. Считается, что человек слышит частоты в диапазоне от 20 до 20 000 Гц. Согласно известной теореме Котельникова, для того, чтобы аналоговый (непрерывный по времени) сигнал можно было точно восстановить по его отсчетам, частота дискретизации должна быть как минимум вдвое больше максимальной звуковой частоты.
Звуковая частота, равная половине частоты дискретизации, называется частотой Найквиста и является максимальной частотой, которую данная цифровая система может правильно сохранить и воспроизвести. Таким образом, если реальный аналоговый сигнал, который мы собираемся преобразовать в цифровую форму, содержит частотные компоненты от 0 до 20 кГц, то частота дискретизации такого сигнала должна быть не менее 40 кГц. Сегодня самыми распространенными частотами дискретизации являютcя 44,1 кГц (CD) и 48 кГц (DAT).
Hi-Fi и High-End техника или энциклопедия звука и видео
ЗВУКОМАНИЯ
Hi-Fi и High-End техника или энциклопедия звука и видео
Частота дискретизации что это?
Частота дискретизации что это?
Частота дискретизации что это?
Результатом оцифровки являются так называемые выборки — дискретные оцифрованные «выборки» исходного аналогового сигнала.
ЦАП на 9038Pro Audiophile V2
Исходные аналоговые сигналы могут быть восстановлены из них посредством цифро-аналогового преобразования (ЦАП).
Эта реконструкция подвержена влиянию частоты дискретизации (частоты дискретизации) и «разрешающей способности» выборок, также называемой битовой глубиной.
ЦАП Singxer SDA-2
Частота дискретизации аудиосигналов
Однако, частота дискретизации аудиосигналов, то есть частота отсчетов в единицу времени (обычно дается в секунду), сопоставима с частотой кадров пленочной камеры в секунду.
Количество пикселей для каждого отдельного изображения, в свою очередь, можно приравнять к глубине цвета: фильмы HD «выглядят лучше», чем фильмы Super 8. Чем больше количество пикселей в датчике и чем чаще делается снимок, тем точнее «записываемый свет», пейзаж, который можно воспроизвести в цифровом виде.
ЦАП на 9038Pro Audiophile V2 купить
Частота дискретизации и теорема Найквиста
Хорошо известная теорема Найквиста утверждает, что аудиосигнал должен быть дискретизирован равномерно, по крайней мере, с удвоенной частотой, чтобы иметь возможность адекватно восстановить исходный сигнал. На практике ограничение полосы пропускания избавляет нас от звука, который, по сути, способен сознательно воспринимать только частоты в диапазоне максимум от 20 Гц до 20 000 Гц, при этом на практике частота дискретизации 40 кГц должна быть достаточной.
ЦАП +усилитель для наушников
Частота / частота дискретизации 44,1 кГц
Данная частота дискретизации обычная для качества компакт-дисков, пришла из 1970-х годов или из «Процесса импульсной кодовой модуляции» (PCM) Sony для хранения цифровых сигналов на видеокассетах. На всех частотах выше 22,05 кГц (частота Найквиста = половине частоты дискретизации) происходит наложение спектров, если перед записью не используются соответствующие фильтры.
ЦАП Audiophile V2 на 2 х AK4497EQ дисплей
Позднее Sony совместно с Philips разработала стандарт Red Book для аудио компакт-дисков. Дополнительные 4000 Гц, которые немного шире, чем вдвое превышают частоту, которую может слышать человек, происходят от простейших возможных фильтров, которые предназначены для удаления так называемых эффектов наложения спектров из слышимого диапазона реконструированного аналогового сигнала во время оцифровки — Чем шире этот «коридор», тем проще технология фильтрации.
частота дискретизации
Из этого получилось ровно 44,1 кГц, потому что преобразователи частоты дискретизации могут быть более легко сконструированы (использоваться для студийной технологии или также для передачи носителей данных), если частота дискретизации является целым числом, кратным выходной частоте.
ЦАП
Выходная частота была частотой сети 60 Гц, используемой для оцифровки видео с 525 строками для оцифровки телевизионного сигнала. Сменить 60 Гц было бы очень кропотливо, его оставили. Неслучайно умножение 525 на целочисленный коэффициент дает частоту выше 44 000 Гц, что должно быть достигнуто для упрощения фильтра сглаживания: следующее большее целое число, которое делится на 525, равно 44 100. Коэффициент умножения 84, целое число по желанию.
ЦАП Audiophile V2 на 9038 + клон FM711
Теория звука. Что нужно знать о звуке, чтобы с ним работать. Опыт Яндекс.Музыки
Звук, как и цвет, люди воспринимают по-разному. Например, то, что кажется слишком громким или некачественным одним, может быть нормальным для других.
Для работы над Яндекс.Музыкой нам всегда важно помнить о разных тонкостях, которые таит в себе звук. Что такое громкость, как она меняется и от чего зависит? Как работают звуковые фильтры? Какие бывают шумы? Как меняется звук? Как люди его воспринимают.
Мы довольно много узнали обо всём этом, работая над нашим проектом, и сегодня я попробую описать на пальцах некоторые основные понятия, которые требуется знать, если вы имеете дело с цифровой обработкой звука. В этой статье нет серьёзной математики вроде быстрых преобразований Фурье и прочего — эти формулы несложно найти в сети. Я опишу суть и смысл вещей, с которыми придётся столкнуться.
Поводом для этого поста можете считать то, что мы добавили в приложения Яндекс.Музыки возможность слушать треки в высоком качестве (320kbps). А можете не считать. Итак.
Оцифровка, или Туда и обратно
Прежде всего разберёмся с тем, что такое цифровой сигнал, как он получается из аналогового и откуда собственно берётся аналоговый сигнал. Последний максимально просто можно определить как колебания напряжения, возникающие из-за колебаний мембраны в микрофоне.
Рис. 1. Осциллограмма звука
Это осциллограмма звука — так выглядит аудио сигнал. Думаю, каждый хоть раз в жизни видел подобные картинки. Для того чтобы понять, как устроен процесс преобразования аналогового сигнала в цифровой, нужно нарисовать осциллограмму звука на миллиметровой бумаге. Для каждой вертикальной линии найдем точку пересечения с осциллограммой и ближайшее целое значение по вертикальной шкале — набор таких значений и будет простейшей записью цифрового сигнала.
Рис. 2. Интерактивный пример сложения волн и оцифровки сигнала.
Источник: www.desmos.com/calculator/aojmanpjrl
Воспользуемся этим интерактивным примером, чтобы разобраться в том, как накладываются друг на друга волны разной частоты и как происходит оцифровка. В левом меню можно включать/выключать отображение графиков, настраивать параметры входных данных и параметры дискретизации, а можно просто двигать контрольные точки.
На аппаратном уровне это, разумеется, выглядит значительно сложнее, и в зависимости от аппаратуры сигнал может кодироваться совершенно разными способами. Самым распространённым из них является импульсно-кодовая модуляция, при которой записывается не конкретное значение уровня сигнала в каждый момент времени, а разница между текущим и предыдущим значением. Это позволяет снизить количество бит на каждый отсчёт примерно на 25%. Этот способ кодирования применяется в наиболее распространённых аудио-форматах (WAV, MP3, WMA, OGG, FLAC, APE), которые используют контейнер PCM WAV.
В реальности для создания стерео-эффекта при записи аудио чаще всего записывается не один, а сразу несколько каналов. В зависимости от используемого формата хранения они могут храниться независимо. Также уровни сигнала могут записываться как разница между уровнем основного канала и уровнем текущего.
Обратное преобразование из цифрового сигнала в аналоговый производится с помощью цифро-аналоговых преобразователей, которые могут иметь различное устройство и принципы работы. Я опущу описание этих принципов в данной статье.
Дискретизация
Как известно, цифровой сигнал — это набор значений уровня сигнала, записанный через заданные промежутки времени. Процесс преобразования непрерывного аналогового сигнала в цифровой сигнал называется дискретизацией (по времени и по уровню). Есть две основные характеристики цифрового сигнала — частота дискретизации и глубина дискретизации по уровню.
Рис. 3. Дискретизация сигнала.
Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(signal_processing)
Частота дискретизации указывает на то, с какими интервалами по времени идут данные об уровне сигнала. Существует теорема Котельникова (в западной литературе её упоминают как теорему Найквиста — Шеннона, хотя встречается и название Котельникова — Шеннона), которая утверждает: для возможности точного восстановления аналогового сигнала из дискретного требуется, чтобы частота дискретизации была минимум в два раза выше, чем максимальная частота в аналоговом сигнале. Если брать примерный диапазон воспринимаемых человеком частот звука 20 Гц — 20 кГц, то оптимальная частота дискретизации (частота Найквиста) должна быть в районе 40 кГц. У стандартных аудио-CD она составляет 44.1 кГц
Рис. 4. Квантование сигнала.
Источник: https://ru.wikipedia.org/wiki/Квантование_(обработка сигналов)
Глубина дискретизации по уровню описывает разрядность числа, которым описывается уровень сигнала. Эта характеристика накладывает ограничение на точность записи уровня сигнала и на его минимальное значение. Стоит специально отметить, что данная характеристика не имеет отношения к громкости — она отражает точность записи сигнала. Стандартная глубина дискретизации на audio-CD — 16 бит. При этом, если не использовать специальную студийную аппаратуру, разницу в звучании большинство перестаёт замечать уже в районе 10-12 бит. Однако большая глубина дискретизации позволяет избежать появления шумов при дальнейшей обработке звука.
В цифровом звуке можно выделить три основных источника шумов.
Джиттер
Это случайные отклонения сигнала, как правило, возникающие из-за нестабильности частоты задающего генератора или различной скорости распространения разных частотных составляющих одного сигнала. Данная проблема возникает на стадии оцифровки. Если описывать «на пальцах» «на миллиметровке», это происходит из-за немного разного расстояния между вертикальными линиями.
Шум дробления
Он напрямую связан с глубиной дискретизации. Так как при оцифровке сигнала его реальные значения округляются с определённой точностью, возникают слабые шумы, связанные с её потерей. Эти шумы могут появляться не только на стадии оцифровки, но и в процессе цифровой обработки (например, если сначала уровень сигнала сильно понижается, а затем — снова повышается).
Алиасинг
При оцифровке возможна ситуация, при которой в цифровом сигнале могут появиться частотные составляющие, которых не было в оригинальном сигнале. Данная ошибка получила название Aliasing. Этот эффект напрямую связан с частотой дискретизации, а точнее — с частотой Найквиста. Проще всего понять, как это происходит, рассмотрев вот эту картинку:
Рис. 5. Алиас. Источник: ru.wikipedia.org/wiki/Алиасинг
Зелёным показана частотная составляющая, частота которой выше частоты Найквиста. При оцифровке такой частотной составляющей не удаётся записать достаточно данных для её корректного описания. В результате при воспроизведении получается совершенно другой сигнал — жёлтая кривая.
Уровень сигнала
Поначалу бывает тяжело разобраться с тем, как соотносятся децибелы и реальный уровень сигнала. На самом деле всё просто. Каждые
6 dB (точнее 20 log(2)
N.B. Стоит упомянуть, что логарифм в данном случае берётся десятичный, в то время как большинство библиотек под функцией с названием log подразумевает натуральный логарифм.
96.33 dB, для 24 бит
144.49 dB. Это означает, что самый большой перепад уровня, который можно описать с 24-битной глубиной дискретизации (144.49 dB), на 48.16 dB больше, чем самый большой перепад уровня с 16-битной глубиной (96.33 dB). Плюс к тому — шум дробления при 24 битах на 48 dB тише.
Восприятие
Когда мы говорим о восприятии звука человеком, следует сначала разобраться, каким образом люди воспринимают звук. Очевидно, что мы слышим с помощью ушей. Звуковые волны взаимодействуют с барабанной перепонкой, смещая её. Вибрации передаются во внутреннее ухо, где их улавливают рецепторы. То, насколько смещается барабанная перепонка, зависит от такой характеристики, как звуковое давление. При этом воспринимаемая громкость зависит от звукового давления не напрямую, а логарифмически. Поэтому при изменении громкости принято использовать относительную шкалу SPL (уровень звукового давления), значения которой указываются всё в тех же децибелах. Стоит также заметить, что воспринимаемая громкость звука зависит не только от уровня звукового давления, но ещё и от частоты звука:
Рис. 6. Зависимость воспринимаемой громкости от частоты и амплитуды звука.
Источник: ru.wikipedia.org/wiki/Громкость_звука
Громкость
Простейшим примером обработки звука является изменение его громкости. При этом происходит просто умножение уровня сигнала на некоторое фиксированное значение. Однако даже в таком простом деле, как регулировка громкости, есть один подводный камень. Как я уже отметил ранее, воспринимаемая громкость зависит от логарифма звукового давления, а это значит, что использование линейной шкалы громкости оказывается не очень эффективным. При линейной шкале громкости возникает сразу две проблемы — для ощутимого изменения громкости, когда ползунок находится выше середины шкалы приходится достаточно далеко его сдвигать, при этом ближе к самому низу шкалы сдвиг меньше, чем на толщину волоса, может изменить громкость в два раза (думаю, с этим каждый сталкивался). Для решения данной проблемы используется логарифмическая шкала громкости. При этом на всей её длине передвижение ползунка на фиксированное расстояние меняет громкость в одинаковое количество раз. В профессиональной записывающей и обрабатывающей аппаратуре, как правило, используется именно логарифмическая шкала громкости.
Математика
Тут я, пожалуй, немного вернусь к математике, потому что реализация логарифмической шкалы оказывается не такой простой и очевидной вещью для многих, а найти в интернете данную формулу не так просто, как хотелось бы. Заодно покажу, как просто переводить значения громкости в dBFS и обратно. Для дальнейших объяснений это будет полезным.
Цифровая обработка
Из того, что сигнал имеет верхнее ограничение уровня, следует, что нельзя безопасно увеличивать громкость выше единицы. При этом пики, которые окажутся выше границы, будут «срезаны» и произойдёт потеря данных.
Рис. 7. Клиппинг.
Источник: https://en.wikipedia.org/wiki/Clipping_(audio)
На практике всё это означает, что стандартные для Audio-CD параметры дискретизации (16 бит, 44,1 кГц) не позволяют производить качественную обработку звука, потому что имеют очень малую избыточность. Для этих целей лучше использовать более избыточные форматы. Однако стоит учитывать, что общий размер файла пропорционален параметрам дискретизации, поэтому выдача таких файлов для он-лайн воспроизведения — не лучшая идея.
Измерение громкости
Для того чтобы сравнивать громкость двух разных сигналов, её для начала нужно как-то измерить. Существует по меньшей мере три метрики для измерения громкости сигналов — максимальное пиковое значение, усреднённое значение уровня сигнала и метрика ReplayGain.
Максимальное пиковое значение достаточно слабая метрика для оценки громкости. Она никак не учитывает общий уровень громкости — например, если записать грозу, то большую часть времени на записи будет тихо шелестеть дождь и лишь пару раз прогремит гром. Максимальное пиковое значение уровня сигнала у такой записи будет довольно высоким, но большая часть записи будет иметь весьма низкий уровень сигнала. Однако эта метрика всё равно является полезной — она позволяет вычислить максимальное усиление, которое можно применить к записи, при котором не будет потерь данных из-за «обрезания» пиков.
Усреднённое значение уровня сигнала — более полезная метрика и легко вычислимая, но всё же имеет существенные недостатки, связанные с тем, как мы воспринимаем звук. Визг циркулярной пилы и рокот водопада, записанные с одинаковым средним уровнем сигнала, будут восприниматься совершенно по-разному.
ReplayGain наиболее точно передает воспринимаемый уровень громкости записи и учитывает физиологические и психические особенности восприятия звука. Для промышленного выпуска записей многие звукозаписывающие студии используют именно её, также она поддерживается большинством популярных медиа-плееров. (Русская статья на WIKI содержит много неточностей и фактически не корректно описывает саму суть технологии)
Нормализация громкости
Иногда нормализацию громкости производят в рамках одной записи — при этом различные части записи усиливают на разные величины, чтобы их воспринимаемая громкость была одинаковой. Такой подход очень часто применяется в компьютерных видео-плеерах — звуковая дорожка многих фильмов может содержать участки с очень сильно отличающейся громкостью. В такой ситуации возникают проблемы при просмотре фильмов без наушников в позднее время — при громкости, на которой нормально слышен шёпот главных героев, выстрелы способны перебудить соседей. А на громкости, при которой выстрелы не бьют по ушам, шёпот становится вообще неразличим. При внутри-трековой нормализации громкости плеер автоматически увеличивает громкость на тихих участках и понижает на громких. Однако этот подход создаёт ощутимые артефакты воспроизведения при резких переходах между тихим и громким звуком, а также порой завышает громкость некоторых звуков, которые по задумке должны быть фоновыми и еле различимыми.
Также внутреннюю нормализацию порой производят, чтобы повысить общую громкость треков. Это называется нормализацией с компрессией. При этом подходе среднее значение уровня сигнала максимизируется за счёт усиления всего сигнала на заданную величину. Те участки, которые должны были быть подвергнуты «обрезанию», из-за превышения максимального уровня усиливаются на меньшую величину, позволяя избежать этого. Этот способ увеличения громкости значительно снижает качество звучания трека, но, тем не менее, многие звукозаписывающие студии не брезгуют его применять.
Фильтрация
Я не стану описывать совсем все аудио-фильтры, ограничусь только стандартными, которые присутствуют в Web Audio API. Самым простым и распространённым из них является биквадратный фильтр (BiquadFilterNode) — это активный фильтр второго порядка с бесконечной импульсной характеристикой, который может воспроизводить достаточно большое количество эффектов. Принцип работы этого фильтра основан на использовании двух буферов, каждый с двумя отсчётами. Один буфер содержит два последних отсчёта во входном сигнале, другой — два последних отсчёта в выходном сигнале. Результирующее значение получается с помощью суммирования пяти значений: текущего отсчёта и отсчётов из обоих буферов перемноженных на заранее вычисленные коэффициенты. Коэффициенты данного фильтра задаются не напрямую, а вычисляются из параметров частоты, добротности (Q) и усиления.
Lowpass
Рис. 8. Фильтр lowpass.
Пропускает только частоты ниже заданной частоты. Фильтр задаётся частотой и добротностью.
Highpass
Рис. 9. Фильтр highpass.
Действует аналогично lowpass, за исключением того, что он пропускает частоты выше заданной, а не ниже.
Bandpass
Рис. 10. Фильтр bandpass.
Этот фильтр более избирателен — он пропускает только определённую полосу частот.
Notch
Рис. 11. Фильтр notch.
Является противоположностью bandpass — пропускает все частоты вне заданной полосы. Стоит, однако, отметить разность в графиках затухания воздействия и в фазовых характеристиках данных фильтров.
Lowshelf
Рис. 12. Фильтр lowshelf.
Является более «умной» версией highpass — усиливает или ослабляет частоты ниже заданной, частоты выше пропускает без изменений. Фильтр задаётся частотой и усилением.
Highshelf
Рис. 13. Фильтр highshelf.
Более умная версия lowpass — усиливает или ослабляет частоты выше заданной, частоты ниже пропускает без изменений.
Peaking
Рис. 14. Фильтр peaking.
Это уже более «умная» версия notch — он усиливает или ослабляет частоты в заданном диапазоне и пропускает остальные частоты без изменений. Фильтр задаётся частотой, усилением и добротностью.
Фильтр allpass
Рис. 15. Фильтр allpass.
Allpass отличается ото всех остальных — он не меняет амплитудные характеристики сигнала, вместо чего делает фазовый сдвиг заданных частот. Фильтр задаётся частотой и добротностью.
Фильтр WaveShaperNode
Вейвшейпер (en) применяется для формирования сложных эффектов звуковых искажений, в частности с помощью него можно реализовать эффекты «дисторшна», «овердрайва» и «фузза». Данный фильтр применяет к входному сигналу специальную формирующую функцию. Принципы построения подобных функций довольно сложные и тянут на отдельную статью, поэтому я опущу их описание.
Фильтр ConvolverNode
Фильтр, производящий линейную свёртку входного сигнала с аудио-буфером, задающим некую импульсную характеристику. Импульсная характеристика — это ответ некой системы на единичный импульс. Простым языком это можно назвать «фотографией» звука. Если реальная фотография содержит информацию о световых волнах, о том, насколько они отражаются, поглощаются и взаимодействуют, то импульсная характеристика содержит аналогичную информацию о звуковых волнах. Свёртка аудио-потока с подобной «фотографией» как бы накладывает эффекты окружения, в котором была сняла импульсная характеристика на входной сигнал.
Для работы данного фильтра требуется разложение сигнала на частотные составляющие. Это разложение производится с помощью быстрого преобразования Фурье (к сожалению, в русскоязычной Википедии совершенно несодержательная статья, написанная, судя по всему, для людей, которые и так знают, что такое БПФ и сами могут написать такую же несодержательную статью). Как я уже говорил во вступлении, не стану приводить в данной статье математику БПФ, однако не упомянуть краеугольный алгоритм для цифровой обработки сигналов было бы неправильно.
Данный фильтр реализует эффект реверберации. Существует множество библиотек готовых аудио-буферов для данного фильтра, которые реализуют различные эффекты (1, 2), подобные библиотеки хорошо находятся по запросу [impulse response mp3].
Материалы
Большое спасибо моим коллегам, которые помогали собирать материалы для этой статьи и давали полезные советы.
Отдельное спасибо Тарасу Audiophile Ковриженко за описание алгоритмов нормализации и максимизации громкости и Сергею forgotten Константинову за большое количество пояснений и советов по данной статье.
UPD. Поправил раздел про фильтрацию и добавил ссылки по разным типам фильтров. Спасибо Денису deniskreshikhin Крешихину и Никите merlin-vrn Киприянову за то, что обратили внимание.