Hi-end конвертирование частоты дискретизации

Методы [ править ]

Концептуальные подходы к преобразованию частоты дискретизации включают: преобразование в аналоговый непрерывный сигнал, затем повторную дискретизацию с новой частотой или вычисление значений новых отсчетов непосредственно из старых отсчетов. Последний подход более удовлетворителен, поскольку он вносит меньше шума и искажений. Два возможных метода реализации:

Если соотношение двух частот дискретизации равно (или может быть приблизительно выражено) фиксированным рациональным числом LM : сгенерируйте промежуточный сигнал, вставив L — 1 нулей между каждой из исходных выборок. Фильтр нижних частот этого сигнала на половину нижней из двух скоростей. Выберите каждую M -й выборку из отфильтрованного вывода, чтобы получить результат.
Рассматривайте образцы как геометрические точки и создавайте любые необходимые новые точки с помощью интерполяции. Выбор метода интерполяции — это компромисс между сложностью реализации и качеством преобразования (в соответствии с требованиями приложения). Обычно используется являются: ZOH (для пленки / видеокадров), кубические (для обработки изображений) и оконным синк функции (для аудио).

Два метода математически идентичны: выбор функции интерполяции во второй схеме эквивалентен выбору импульсной характеристики фильтра в первой схеме. Линейная интерполяция эквивалентна треугольной импульсной характеристике; Windowed sinc приближается к фильтру кирпичной стены (он приближается к желаемому фильтру «кирпичная стена» по мере увеличения количества точек). Длина импульсной характеристики фильтра в методе 1 соответствует количеству точек, используемых при интерполяции в методе 2.

В методе 1 можно использовать медленное предварительное вычисление (такое как алгоритм Ремеза ) для получения оптимального (для требований приложения) дизайна фильтра. Метод 2 будет работать в более общих случаях, например, когда соотношение частот дискретизации нерационально, или когда необходимо использовать два потока в реальном времени, или когда частоты дискретизации меняются во времени.

См. Прореживание и повышающую дискретизацию для получения дополнительной информации о конструкции / реализации фильтра преобразования частоты дискретизации.

Изменение разрядности файла[править]

Разрядность файла определяет динамический диапазон звука. Adobe Audition поддерживает 32-битное разрешение. Вы можете повысить разрядность файла, для получения более широкого динамического диапазона, или же вы можете снизить разрядность, для уменьшения размера файла.

Некоторые наиболее часто используемые программы и медиа-плееры требуют звук 16-бит или ниже.

В редакторе Waveform, выберите Edit > Convert Sample Type.
Выберите Bit Depth (глубина разрядности) из меню или введите пользовательскую разрядность в текстовое поле.
В разделе Advanced установите следующие параметры:

Dithering (дизеринг) — включает или выключает дизеринг
Дизеринг вводит небольшое количество шума, но результат является гораздо более предпочтительным, чем увеличение искажений которые вы могли бы услышать при низком уровне сигнала. Дизеринг также позволяет слышать звуки, которые будут замаскированы шумом и искаженные пределы звука при меньшей разрядности.

при переходе на более низкую разряднсть. Если дизеринг отключен, разрядность резко усекается, производя трескающий эффект на низких уровнях громкости, который вызван искажением квантования.
Dither Type (тип дизеринга) — управляет тем как шум дизеринга распределяется по отношению к исходному значению амплитуды. Как правило, Triangular обеспечивает лучший компромисс между соотношением сигнал-шум, искаженями и шум модуляции.
- Triangular (треугольный) — снижение отношения сигнал-шум: 4.8 dB. Нет модуляции шума.
- Gaussian (Гауса
  Triangular (Shaped) и Gaussian (Shaped) сдвигают немного больше шума на высокие частоты. Для дополнительного контроля, установите опцию Noise Shaping.
  
  ) — снижение отношения сигнал-шум: 6.0 dB. Незначительная модуляция шума.
Noise Shaping (формирование шума) — определяет, какие частоты содержит шум дизеринга. Вводя ограничения шума, вы можете использовать более низкие глубины, без добавления звуковых артефактов. Наилучший выбор Noise Shaping зависит от источника звука, конечной частоты дискретизации и разрядности.
- Noise Shaping отключено для частоты дискретизации 32 кГц и ниже, потому как все шумы останутся в слышимых частотах.
- High Pass (пропускающий высокие) — с кроссовером установленным на 7,3 кГц, шум дизеринга снижается до -180 дБ на 0 Гц и -162 дБ на 100 Гц.
- Light Slope (светлый склон) — с кроссовером установленным на 11 кГц, шум снижается до -3 дБ на 0 Гц и -10 дБ на 5 кГц.
- Neutral (нейтральный):
  - Light (лёгкий) — плоский до 14 кГц, шум поднимается до максимума на 17 кГц, и снова плоский на высоких частотах. Фоновый шум звучит так же как и без формирования шума, но около 11 дБ тише.
  - Heavy (тяжелый) — плоский до 15.5 кГц, устанавливая весь шум дизеринга
    Выберите форму Neutral, чтобы избежать акустической окраски фонового шипения. Однако следует отметить, что шипение будет звучать громче, чем с другими формами.
    
    выше 16 кГц (или там, где вы указываете кроссовером). Если кроссовер слишком мал, то чувствительные уши на высокой тональности услышат звон. Однако при преобразовании 48 или 96 кГц, кроссовер может быть размещён значительно выше 20 кГц.
- U-Shaped (U-образный):
  - Shallow (поверхностный) — в основном плоский от 2 кГц до 14 кГц, но становящийся громче, когда звук подходит к 0 Гц, поскольку низкие частоты гораздо меньше слышно.
  - Medium (средний) — помещает немного больше шума на высоких выше 9 кГц, обеспечивая более низкий уровень шума ниже этой частоты.
  - Deep (глубокий) — шум увеличивается выше 9 кГц ещё больше, но гораздо больше снижается в диапазоне 2-6 кГц.
- Weighted (взвешенный):
  - Light (лёгкий) — пытается сопоставить с тем как ухо воспринимает низкий уровень звука, за счёт большего снижения шума в диапазоне 2-6 кГц, и его повышения в диапазоне 10-14 кГц. При высоких уровнях, шипение может быть более заметным.
  - Heavy (тяжелый) — более равномерно снижает самый чувствительный диапазон 2-6 кГц, за счет большего шума выше 8 кГц.
Crossover (кроссовер) — определяет частоту, выше которой будет происходить формирование шума.
Strength (интенсивность) — указывает максимальную амплитуду добавляемого шума к частоте.
Adaptive Mode (адаптивный режим) — изменяет распределение шума по частотам.

Основная частота дискретного сигнала

Но если с непрерывным сигналом все более менее понятно, то есть можем взглянуть на него на временной оси, оценить величины основного периода и подсчитать значение основной частоты, то с дискретным сигналом все не так просто.

Нам доступны значение отчетов, мы знаем их номера в последовательности, но мы не знаем, как они соотносятся с его фундаментальной частотой, и как они соотносятся с частотой дискретизации. Давайте в этом попробуем разобраться на примере.

Возьмем дискретный сигнал, который мы используем для описания в предыдущих статьях. Он имеет период в 4 отчета, где два первых отчета в периоде имеют большую амплитуду, а два последних отчета имеют малую амплитуду.

Нашей задачи в данном примере будет при помощи такого сигнала услышать ноту ля первой октавы, то есть частоту 440 Гц. Для того чтобы это сделать нам обязательно надо понять, как основная частота соотносится с частотой дискретизации сигнала.

Для этого давайте перенесем наш сигнал на временную ось. Основной период данного сигнала высчитывается также, как для непрерывного сигнала, то есть это обратная величина его фундаментальной частоты, в нашем случае единицы делить на 440. Но мы также видим то, что период дискретизации нашего сигнала, обозначим здесь его как ∆t в 4 раза меньше, чем основной период, так как на основной период приходится ровно 4 отсчета.

Выразим частоту дискретизации через период дискретизации, частоту дискретизации можно записать, как единицу делить на ∆t, что получить равно 4 делить на T, то есть в нашем случае частота дискретизации должна быть в 4 раза больше, чем наша фундаментальная частота ноты ля первой октавы.

Искажение сигналов при цифро-аналогов преобразовании

Теоретически, наиболее простой способ цифро-аналогового преобразования заключается в чтении значений отсчетов импульсов из памяти с последующим преобразованием их в импульсную последовательность. Для восстановления исходного аналогового сигнала, необходимо полученную импульсную последовательность пропустить через низкочастотный фильтр с частотой среза, равной половине частоты дискретизации. Это позволит исключить из сигнала спектральные составляющие, лежащие выше половины частоты дискретизации.

Математически это очень просто, но сгенерировать дельта-импульсы в электронике весьма сложная задача. Все микросхемы ЦАП удерживают полученное значение до прихода следующих обновляемых данных. Этот процесс называется удержанием нулевого порядка и эквивалентен режиму удержания АЦП. В частотной области это приводит к искажению спектра импульсной последовательности – он умножается на передаточную характеристику ЦАП, описываемую следующим выражением:

(2.1)

В общем виде, выражение
называется функцией или . Аналоговый фильтр, восстанавливающий аналоговый сигнал из последовательности с удержанием нулевого порядка должен выполнять две функции: удалять из спектра сигнала все частоты, лежащие выше половины частоты дискретизации, и устранять эффект удержания нулевого порядка (умножать сигнал на функцию ).

Устранение эффекта удержания нулевого порядка можно осуществлять несколькими способами:

– игнорировать его (т.е. не устранять);

– построить соответствующий аналоговый фильтр на входе;

– использовать несколько частот дискретизации (multirate);

– использовать программную коррекцию сигнала до передачи его в ЦАП.

Для закрепления материала еще раз остановимся на особенностях аналоговых и цифровых сигналов. Информация, передаваемая цифровым сигналом, ограничивается двумя причинами. Во-первых, количество уровней дискретизации (бит) ограничивает разрешающую способность зависимой переменной, т.е. небольшое изменение амплитуды сигнала теряется в шуме квантования. Во-вторых, частота дискретизации ограничивает разрешающую способность независимой переменной, т.е. очень быстрые события в аналоговом сигнале теряются между отсчетами. Аналоговые сигналы тоже имеют ограничения, которые связаны с шумом и шириной полосы. Шум ограничивает измерения амплитуды аналогового сигнала. Возможность различать малейшие изменения аналогового сигнала во времени ограничена наивысшей частотой в спектре сигнала.

Кодирование оцифрованного звука перед его записью на носитель [ править | править код ]

Для хранения цифрового звука существует много различных способов. Оцифрованный звук являет собой набор значений амплитуды сигнала, взятых через определенные промежутки времени.

Блок оцифрованной аудио информации можно записать в файл без изменений, то есть последовательностью чисел – значений амплитуды. В этом случае существуют два способа хранения информации.

Первый – PCM (Pulse Code Modulation – импульсно-кодовая модуляция) – способ цифрового кодирования сигнала при помощи записи абсолютных значений амплитуд. (В таком виде записаны данные на всех аудио CD.)
Второй – ADPCM (Adaptive Delta PCM – адаптивная относительная импульсно-кодовая модуляция) – запись значений сигнала не в абсолютных, а в относительных изменениях амплитуд (приращениях).

Можно сжать данные так, чтобы они занимали меньший объем памяти, нежели в исходном состоянии. Тут тоже есть два способа.

Кодирование данных без потерь (lossless coding) – способ кодирования аудио, который позволяет осуществлять стопроцентное восстановление данных из сжатого потока. К нему прибегают в тех случаях, когда сохранение оригинального качества данных особо значимо. Существующие сегодня алгоритмы кодирования без потерь (например, Monkeys Audio) позволяют сократить занимаемый данными объем на 20-50%, но при этом обеспечить стопроцентное восстановление оригинальных данных из полученных после сжатия.

Кодирование данных с потерями (lossy coding). Здесь цель – добиться схожести звучания восстановленного сигнала с оригиналом при как можно меньшем размере сжатого файла. Это достигается путём использования алгоритмов, «упрощающих» оригинальный сигнал (удаляющих из него «несущественные», неразличимые на слух детали). Это приводит к тому, что декодированный сигнал перестает быть идентичным оригиналу, а является лишь «похоже звучащим». Методов сжатия, а также программ, реализующих эти методы, существует много. Наиболее известными являются MPEG-1 Layer I,II,III (последним является всем известный MP3), MPEG-2 AAC (advanced audio coding), Ogg Vorbis, Windows Media Audio (WMA), TwinVQ (VQF), MPEGPlus, TAC, и прочие. В среднем, коэффициент сжатия, обеспечиваемый такими кодерами, находится в пределах 10-14 (раз). В основе всех lossy-кодеров лежит использование так называемой психоакустической модели. Она занимается этим самым «упрощением» оригинального сигнала. Степень сжатия оригинального сигнала зависит от степени его «упрощения» – сильное сжатие достигается путём «воинственного упрощения» (когда кодером игнорируются множественные нюансы). Такое сжатие приводит к сильной потере качества, поскольку удалению могут подлежать не только незаметные, но и значимые детали звучания .

Терминология

кодер – программа (или устройство), реализующая определенный алгоритм кодирования данных (например, архиватор, или кодер MP 3), которая в качестве ввода принимает исходную информацию, а в качестве вывода возвращает закодированную информацию в определенном формате.
декодер – программа (или устройство), реализующая обратное преобразование закодированного сигнала в декодированный.
кодек (от англ. « codec » – « Coder / Decoder ») – программный или аппаратный блок, предназначенный для кодирования/декодирования данных.

Наиболее распространённые кодеки

MP3 – MPEG-1 Layer 3
ОGG – Ogg Vorbis
WMA – Windows Media Audio
MPC – MusePack
AAC – MPEG-2/4 AAC (Advanced Audio Coding)

Стандарт MPEG-2 AAC
Стандарт MPEG-4 AAC

Некоторые форматы оцифровки звука в сравнении

Название формата	Квантование, бит	Частота дискретизации, кГц	Число каналов	Величина потока данных с диска, кбит/с	Степень сжатия/упаковки
CD	16	44,1	2	1411,2	1:1 без потерь
Dolby Digital (AC3)	16-24	48	6	до 640

12:1 с потерями

DTS
20-24
48; 96
до 8
до 1536

3:1 с потерями

DVD-Audio
16; 20; 24
44,1; 48; 88,2; 96
6
6912
2:1 без потерь

DVD-Audio
16; 20; 24
176,4; 192
2
4608
2:1 без потерь

MP3
плавающий
до 48
2
до 320

11:1 с потерями

AAC
плавающий
до 96
до 48
до 529
с потерями

AAC+ (SBR)
плавающий
до 48
2
до 320
с потерями

Ogg Vorbis
до 32
до 192
до 255
до 1000
с потерями

WMA
до 24
до 96
до 8
до 768
2:1, есть версия без потерь

Примеры [ править ]

Кино и телевидение править

В медленных сканировании телевизионных сигналов от Аполлона миссий Луны были преобразованы в обычные ставки телевидения для зрителей дома. Схемы цифровой интерполяции в то время не применялись, поэтому использовалось аналоговое преобразование. Это было основано на просмотре телекамерой монитора, отображающего изображения с медленной разверткой Apollo.

Фильмы (снятые с частотой 24 кадра в секунду) преобразуются в телевизионные (примерно 50 или 60 полей в секунду). Например, чтобы преобразовать фильм с 24 кадрами в секунду в телевизионный со 60 кадров в секунду, . Для систем с частотой 50 Гц, таких как PAL, каждый кадр отображается дважды. Поскольку 50 — это не совсем 2 × 24, фильм будет работать на 50/48 = 4% быстрее, а высота звука будет на 4% выше, эффект, известный как . Это часто принимается для простоты, но возможны более сложные методы, которые сохраняют время и высоту звука. Каждый а не дважды, или цифровая интерполяция (см. Выше) может использоваться ввидео масштабатор .

Аудио править

Аудио на компакт-диске имеет частоту дискретизации 44,1 кГц; чтобы передать его на цифровой носитель, который использует 48 кГц, можно использовать способ 1, описанный выше, с L = 160, M = 147 (поскольку 48000/44100 = 160/147). Для обратного преобразования значения L и M меняются местами. Как указано выше, в обоих случаях фильтр нижних частот должен быть установлен на 22,05 кГц.

Чем отличается hi-end конвертор частоты дискретизации аудио сигнала от конвертора среднего качества

Для внесения минимума искажений в сигнал при конвертации мы должны максимально точно интерполировать его. Точность интерполяции заключается в максимальной степени повторения дополнительными отсчетами интерполятора исходного аналогового сигнала. Следует помнить, что самый высококачественный интерполятор может достаточно точно восстановить исходный аналоговый сигнал. Но не со 100%-й точностью. Увы. При повышении частоты дискретизации обязательно появятся «паразитные» сигналы выше половины частоты дискретизации выходного сигнала.

При разработке hi-end конверторов частоты дискретизации уделяется особое внимание качеству фильтра низких частот. Если этот фильтр не подавит «артефакты», то при отбрасывании «лишних» отсчетов они попадут в полезный сигнал

Для демонстрации качества фильтрации посмотрим на диаграмму спектра во времени. Вдоль горизонтальной оси идет время, вдоль вертикальной оси частота. Уровень сигнала показан цветом (белый – самый высокий, черный – самый низкий – слабее минус 150 дБ). На вход конвертора частоты дискретизации подается синусоида с нарастающей частотой (высотой тона).

Вот такой результат будет на выходе hi-end конвертора:

Мы видим только повторение входного сигнала, без дополнительно появляющихся частотных составляющих — «артефактов» (они не превышают минус 150 дБ).

Аудио конвертор частоты дискретизации хорошего качества даст следующую картинку:

Синим цветом показаны «артефакты» имеющие уровень порядка минус 105-110 дБ. Эти «артефакты» возникают, как при интерполяции, так и при недостаточном подавлении «паразитных» сигналов, расположенных выше половины выходной частоты дискретизации.

Посмотрим для сравнения спектральную диаграмму конвертора невысокого качества:

В этом случае артефакты достигают уровня порядка минус 50 … 60 дБ.

Фильтр должен максимально без искажений пропускать полезный аудио сигнал от 0 до 20000 Гц. Для этого неравномерность частотной характеристики (изменение уровня громкости сигнала на разных частотах при прохождении через фильтр) не должна превышать 1 … 2 дБ.

Чтобы максимально сохранить форму преобразовываемого аудио сигнала требуется обеспечить одинаковую временную задержку для всех его спектральных составляющих при прохождении через фильтр. Это обеспечивается, если фильтр обладает линейной фазово-частотной характеристикой. Линейной – это значит в виде прямой наклонной линии.

При такой форме фазовой характеристики все спектральные составляющие имеют одинаковую задержку по времени. Сигнал проходит через фильтр неискаженным

Это особенно важно для обеспечения качества звучания инструментов с короткой атакой (ударные, фортепиано и т.д.)

Кроме того, фильтры имеют такой недостаток, как «звон». Это «размазывание» во времени резко изменяющихся сигналов. На вход подается импульс. На выходе импульс превращается в растянутое по времени колебание. Оно слышится, как щелчок.

Чем более «крутой» спад уровню между частотными полосами пропускания и подавления фильтра, тем выше по уровню этот «звон».

Поэтому разработчику конвертора частоты дискретизации необходимо выбрать компромисс между крутизной спада амплитудно-частотной характеристики фильтра (что самым положительным образом влияет на подавление «артефактов») и уровнем звона. Очень тяжелый случай, когда конечным результатом преобразования является частота дискретизации 44,1 кГц. Между максимальной частотой полезного сигнала (20 кГц) и половиной частоты дискретизации (22,05 кГц) разница по частоте составляет всего-навсего 2,05 кГц при желательной степени подавления артефактов около 140 дБ!!!

— А что же будет, если взять другие частоты???

Знакомьтесь, цифровая синусоида равной амплитуды и частотой 15 кГц. Красивый узорчик, не правда ли? Как видите амплитуда меняется с частотой. Это уже интермодуляционные искажения. Наш истинный сигнал в 15 кГц промодулирован частотой кратной 44.1 кГц.

Вы можете возразить, мол узорчик то красивый, но может звучит он как ему и положено. Для того чтобы убедиться в этом своими ушами — сгенерируйте сигнал частота которого меняется от 20 герц до 20 кГц. И вы отчетливо услышите, что с какого-то момента частота перестанет равномерно расти, а начнет плавать туда-сюда.

Оно и понятно, вот так выглядят синусоиды на разных частотах выше 10’000Гц

В защиту теоремы Котельникова стоит отметить, что да, его теорема верна, иначе бы мы не смогли различать в музыке высокие звуки, и что тарелка что маракас звучали бы одинаково неправдоподобно, но она абсолютно не гарантирует высокого качества записи.

В жизни Вы врядли станете наслаждаться звучанием синусоиды, но это был очень наглядный пример проблем качества цифровых аудио записей.

Классификация сигналов

По физической природе носителя информации:

электрические;
электромагнитные;
оптические;
акустические

и другие;

По способу задания сигнала:

регулярные (детерминированные), заданные аналитической функцией;
нерегулярные (случайные), принимающие произвольные значения в любой момент времени. Для описания таких сигналов используется аппарат теории вероятностей.

В зависимости от функции, описывающей параметры сигнала, выделяют:

непрерывные (аналоговые),
непрерывно-квантованные,
дискретно-непрерывные и
дискретно-квантованные сигналы.

Непрерывный (аналоговый) сигнал

Аналоговый сигнал

Основная статья: Аналоговый сигнал

Большинство сигналов имеют непрерывную зависимость от независимой переменной (например, изменяются непрерывно во времени) и могут принимать любые значения на некотором интервале. «Сигналы в непрерывном времени и с непрерывным диапазоном амплитуд также называются аналоговыми сигналами». Аналоговые сигналы (АС) оказывается возможным описать некоторой непрерывной математической функцией времени.

Пример АС — гармонический сигнал: s(t) = A·cos(ω·t + φ).

Аналоговые сигналы используются в телефонии, радиовещании, телевидении. Ввести такой сигнал в цифровую систему для обработки невозможно, так как на любом интервале времени он может иметь бесконечное множество значений, и для точного (без погрешности) представления его значения требуются числа бесконечной разрядности. Поэтому очень часто необходимо преобразовывать аналоговый сигнал так, чтобы можно было представить его последовательностью чисел заданной разрядности.

Среди экспертов существует мнение, что термин «аналоговый сигнал» следует считать неудачным и устаревшим, а вместо него следует использовать термин «непрерывный сигнал».

Дискретно-непрерывный (дискретный) сигнал

Дискретный сигнал

Основная статья: Частота дискретизации

«Дискретные сигналы (сигналы в дискретном времени) определяются в дискретные моменты времени и представляются последовательностью чисел».

Дискретизация аналогового сигнала состоит в том, что сигнал представляется в виде последовательности значений, взятых в дискретные моменты времени t_i (где i — индекс). Обычно промежутки времени между последовательными отсчётами (Δt_i = t_i − t_i−1) постоянны; в таком случае, Δt называется интервалом дискретизации. Сами же значения сигнала x(t) в моменты измерения, то есть x_i = x(t_i), называются отсчётами.

Непрерывно-квантованный сигнал

Квантованный сигнал

Основные статьи: Квантование (обработка сигналов) и Разрядность

При квантовании вся область значений сигнала разбивается на уровни, количество которых должно быть представлено в числах заданной разрядности. Расстояния между этими уровнями называется шагом квантования Δ. Число этих уровней равно N (от 0 до N−1). Каждому уровню присваивается некоторое число. Отсчёты сигнала сравниваются с уровнями квантования и в качестве сигнала выбирается число, соответствующее некоторому уровню квантования. Каждый уровень квантования кодируется двоичным числом с n разрядами. Число уровней квантования N и число разрядов n двоичных чисел, кодирующих эти уровни, связаны соотношением n ≥ log₂(N).

В соответствии с ГОСТ 26.013-81, такие сигналы обозначены термином «многоуровневый сигнал».

Дискретно-квантованный (цифровой) сигнал

Цифровой сигнал

Основная статья: Цифровой сигнал

К цифровым сигналам относят те, у которых дискретны как независимая переменная (например, время), так и уровень.

Для того, чтобы представить аналоговый сигнал последовательностью чисел конечной разрядности, его следует сначала превратить в дискретный сигнал, а затем подвергнуть квантованию. Квантование является частным случаем дискретизации, когда дискретизация происходит по одинаковой величине, называемой квантом. В результате сигнал будет представлен таким образом, что на каждом заданном промежутке времени известно приближённое (квантованное) значение сигнала, которое можно записать целым числом. Последовательность таких чисел и будет являться цифровым сигналом.

Передискретизация (оверсэмплинг)

Для того чтобы осуществить аналого-цифровое преобразование с высоким качеством, необходимо выполнить ряд условий.

Прежде всего, при оцифровке звукового сигнала следует использовать как можно более высокую частоту дискретизации: чем выше будет частота дискретизации, тем более качественно будет восстановлен исходный сигнал. К сожалению, пропорционально увеличению частоты дискретизации возрастает поток цифровых данных в канале звукозаписи, а также объем памяти, необходимой для хранения звукового сигнала в цифровой форме.

Другое условие аналого-цифрового преобразования заключается в том, что перед дискретизацией необходимо ограничить спектр входного сигнала с помощью фильтра низкой частоты (ФНЧ). Он должен удалить все гармоники с частотами, лежащими выше частоты дискретизации, и тем самым предотвратить наложение спектров.

В современных АЦП проблема фильтрации с целью устранения высокочастотных компонент спектра решается с помощью передискретизации — дискретизации на повышенной частоте. Термину передискретизация в зарубежной технической литературе соответствует термин оверсэмплинг, который в дальнейшем и будем использовать.

При оверсэмплинге диапазон частот входного аналогового звукового сигнала ограничивается с помощью ФНЧ низкого порядка (обычно 3-5-го), имеющего линейную фазовую характеристику и практически не искажающего импульсный сигнал. Частота среза фильтра выбирается значительно выше частоты полезного сигнала и составляет 25-30 кГц. В результате исключаются фазовые искажения, характерные для аналоговых фильтров высокого порядка, и подавление полезных сигналов высших частот. Отфильтрованный сигнал, имеющий ограниченный по частоте спектр, подвергается дискретизации на повышенной частоте, что исключает наложение и искажение спектра.

Далее дискретные отсчеты сигнала преобразуются в последовательность чисел с помощью АЦП, причем поток цифровых данных включает и нежелательные высокочастотные компоненты спектра.

Полученные цифровые данные подвергаются цифровой фильтрации. Цифровой фильтр высокого порядка с крутым срезом частотной характеристики изготовить гораздо проще. Причем, благодаря линейности фазовой характеристики цифрового фильтра, фазовые искажения сигнала будут отсутствовать. После цифрового фильтра сигнал будет иметь спектр, корректно ограниченный по частоте.

После цифровой фильтрации частота дискретизации сигнала понижается до удвоенного значения наивысшей полезной частотной составляющей путем удаления «избыточных» отсчетов.

В результате овэрсемплинга нежелательные высокочастотные составляющие будут ликвидированы, в то время как высокочастотные составляющие исходного звукового сигнала будут сохранены.

Примеры [ править ]

Кино и телевидение править

Фильмы (снятые с частотой 24 кадра в секунду) преобразуются в телевизионные (примерно 50 или 60 полей в секунду). Например, чтобы преобразовать фильм с 24 кадрами в секунду в телевизионный со скоростью 60 кадров в секунду, альтернативные кадры фильма показываются 2 и 3 раза соответственно . Для систем с частотой 50 Гц, таких как PAL, каждый кадр отображается дважды. Поскольку 50 — это не совсем 2 × 24, фильм будет работать на 50/48 = 4% быстрее, а высота звука будет на 4% выше, эффект, известный как ускорение PAL . Это часто принимается для простоты, но возможны более сложные методы, которые сохраняют время и высоту звука. Каждый двенадцатый кадр может повторяться 3 раза, а не дважды, или цифровая интерполяция (см. Выше) может использоваться ввидео масштабатор .

Аудио править

Полный цикл преобразования звука: от оцифровки до воспроизведения у потребителя [ править | править код ]

Помехоустойчивое и канальное кодирование

Помехоустойчивое кодирование позволяет при воспроизведении сигнала выявить и устранить (или снизить частоту их появления) ошибки чтения с носителя. Для этого при записи к сигналу, полученному на выходе АЦП, добавляется искусственная избыточность (контрольный бит), которая впоследствии помогает восстановить поврежденный отсчет. В устройствах записи звука обычно используется комбинация из двух или трех помехоустойчивых кодов. Для лучшей защиты от пакетных ошибок также применяется перемежение. Канальное кодирование служит для согласования цифровых сигналов с параметрами канала передачи (записи/воспроизведения). К полезному сигналу добавляются вспомогательные данные, которые облегчают последующее декодирование. Это могут быть сигналы временного кода, служебные сигналы, сигналы синхронизации. В устройствах воспроизведения цифровых сигналов канальный декодер выделяет из общего потока данных тактовые сигналы и преобразует поступивший канальный сигнал в цифровой поток данных. После коррекции ошибок сигнал поступает в ЦАП.

Принцип действия ЦАП

Цифровой сигнал, полученный с декодера, преобразовывается в аналоговый. Это преобразование происходит следующим образом:

Декодер ЦАП преобразует последовательность чисел в дискретный квантованный сигнал
Путём сглаживания во временной области из дискретных отсчетов вырабатывается непрерывный во времени сигнал
Окончательное восстановление сигнала производится путём подавления побочных спектров в аналоговом фильтре нижних частот