Теория звука. что нужно знать о звуке, чтобы с ним работать. опыт яндекс.музыки

Объяснение заданий 9 ЕГЭ по информатике

9 тема — «Кодирование информации, объем и передача информации» — характеризуется, как задания базового уровня сложности,время выполнения – примерно 5 минут,максимальный балл — 1

Типичные ошибки и рекомендации по их предотвращению:

«Если вычисления получаются слишком громоздкими, значит, Вы неправильно решаете задачу. Удобно выделить во всех множителях степени двойки, тогда умножение сведётся к сложению показателей степеней, а деление – к вычитанию»

ФГБНУ «Федеральный институт педагогических измерений»

n — количество символов


i — количество бит на 1 символ (кодировка)

Кодирование графической информации

Рассмотрим некоторые понятия и формулы, необходимые для решения ЕГЭ по информатике данной темы.

  • Пиксель – это наименьший элемент растрового изображения, который имеет определенный цвет.
  • Разрешение – это количество пикселей на дюйм размера изображения.
  • Глубина цвета — это количество битов, необходимое для кодирования цвета пикселя.
  • Если глубина кодирования составляет i битов на пиксель, код каждого пикселя выбирается из 2i возможных вариантов, поэтому можно использовать не более 2i различных цветов.Формула для нахождения количества цветов в используемой палитре:
  • N — количество цветов
  • i — глубина цвета
  • В цветовой модели RGB (красный (R), зеленый (G), синий (B)): R (0..255) G (0..255) B (0..255) -> получаем 28 вариантов на каждый из трех цветов.
  • R G B: 24 бита = 3 байта — режим True Color (истинный цвет)

Найдем формулу объема памяти для хранения растрового изображения:

I — объем памяти, требуемый для хранения изображения

M — ширина изображения в пикселях

N — высота изображения в пикселях

i — глубина кодирования цвета или разрешение

Или можно формулу записать так:

где N – количество пикселей (M * N) и i – глубина кодирования цвета (разрядность кодирования)

* для указания объема выделенной памяти встречаются разные обозначения (V или I).

Следует также помнить формулы преобразования:

Кодирование звуковой информации

Познакомимся с понятиями и формулами, необходимыми для решения заданий 9 ЕГЭ по информатике.

  • Оцифровка или дискретизация – это преобразование аналогового сигнала в цифровой код.

Дискретизация, объяснение задания 9 ЕГЭ

T – интервал дискретизации (измеряется в с)

ƒ — частота дискретизации (измеряется в Гц, кГц) * Изображение взято из презентации К. Полякова

Частота дискретизации определяет количество отсчетов, т.е. отдельных значений сигнала, запоминаемых за 1 секунду. Измеряется в герцах, 1 Гц (один герц) – это один отсчет в секунду, а, например, 7 кГц – это 7000 отсчетов в секунду.

Разрядность кодирования (глубина, разрешение) — это число битов, используемое для хранения одного отсчёта.

Разрядность кодирования

* Изображение взято из презентации К. Полякова

Получим формулу объема звукового файла:

Для хранения информации о звуке длительностью t секунд, закодированном с частотой дискретизации ƒ Гц и глубиной кодирования β бит требуется бит памяти:

I — объем

β — глубина кодирования

ƒ — частота дискретизации

t — время

S — количество каналов

S для моно = 1, для стерео = 2, для квадро = 4

Пример: при ƒ=8 кГц, глубине кодирования 16 бит на отсчёт и длительности звука 128 с. потребуется:

Решение:

I = 8000*16*128 = 16384000 бит I = 8000*16*128/8 = 23 * 1000 * 24 * 27 / 23 = 214 / 23 =211 = = 2048000 байт

Определение скорости передачи информации

  • Канал связи всегда имеет ограниченную пропускную способность (скорость передачи информации), которая зависит от свойств аппаратуры и самой линии связи(кабеля)Объем переданной информации I вычисляется по формуле:
  • I — объем информации
  • v — пропускная способность канала связи (измеряется в битах в секунду или подобных единицах)
  • t — время передачи

* Вместо обозначения скорости V иногда используется q * Вместо обозначения объема сообщения I иногда используется Q

Скорость передачи данных определяется по формуле:

и измеряется в бит/с

Егифка :

Частотная чувствительность и низкочастотная фильтрация

  • Он увеличил максимальную погрешность.
  • Почти обнулил среднюю погрешность.
  • Добавил к спектру частот погрешностей постоянный белый шум (с полным покрытием спектра), снизив низкочастотную погрешность.
  • Наше зрение имеет предел остроты. У многих людей есть близорукость и без очков они видят размытые изображения далёких объектов.
  • Мы воспринимаем средний масштаб деталей гораздо лучше, чем очень высокие или очень низкие частоты (мелкие детали очень плавных градиентов могут быть незаметными).
  • Наш слух работает в определённом диапазоне частот (20 Гц — 20 кГц, но со временем ухудшается) и наиболее чувствительны мы к среднему диапазону — 2 кГц — 5 кГц.

избыточную дискретизацию (oversampling)Красный — желаемый недискретизированный сигнал. Зелёный — дискретизированный сигнал с дизерингом. Синий — низкочастотный фильтр этого сигнала.

Органы управления входными каналами

Как правило, осциллограф имеет два или четыре аналоговых канала. Они пронумерованы, при этом для каждого канала обычно имеется отдельная кнопка, которая позволяет включать или отключать соответствующий канал (рис. 4).


Рис. 4. Блок органов управления входными каналами осциллографа Keysight серии 2000 X

На передней панели может располагаться специальный переключатель (или функциональная клавиша), который позволяет задавать тип входа: закрытый (AC) или открытый (DC). Если выбран режим открытого входа, входной сигнал не подвергается обработке и подается непосредственно на усилитель системы вертикального отклонения осциллографа. В режиме закрытого входа фильтруется постоянная составляющая сигнала, и осциллограмма центрируется относительно уровня приблизительно 0 вольт («земля»). Кроме того, с помощью клавиши выбора может быть задан импеданс пробника для каждого канала. Органы управления позволяют также установить тип дискретизации входного сигнала. Используется два основных метода дискретизации сигнала: дискретизация в режиме реального времени и дискретизация в эквивалентном масштабе времени.

Дискретизация в режиме реального времени

При дискретизации в режиме реального времени осциллограф захватывает выборки сигнала с частотой, достаточной для точного отображения формы сигнала. Некоторые современные высокопроизводительные осциллографы способны захватывать одиночные сигналы с частотой до 63 ГГц, оцифровывая их в режиме реального времени.

Дискретизация в эквивалентном масштабе времени

Дискретизация в эквивалентном масштабе времени позволяет построить форму сигнала по данным нескольких захватов. Одна часть сигнала оцифровывается в процессе первого захвата данных, другая часть — в ходе второго захвата и так далее. Затем все эти данные собираются воедино для воссоздания формы сигнала. Режим дискретизации в эквивалентном масштабе времени особенно полезен для изучения высокочастотных сигналов, которые слишком быстры для использования дискретизации в режиме реального времени (частота более 63 ГГц).

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!!!

Что такое Джиттеринг?

Но всё же, что такое Джиттер? Этот эффект полностью зависит от частоты дискретизации, или от того как часто мы измеряем изменение амплитуды аналоговой звуковой волны. Представьте, что мы делаем это реже, чем 44.1 Гц или раз в секунду. Если мы попытаемся таким образом оцифровать звук очень высокой частоты, например тарелок ударной установки или колокольчиков, мы не будем успевать замерить прохождение сигналом полной амплитуды звука и при неудачном стечении обстоятельств будем замерять только нижние значение амплитуды или средние. В итоге, вместо высокого и чистого звука мы получим невнятное дрожжание звука, которое совсем не похоже на то, что мы записывали. Просто посмотрите на иллюстрацию и вам всё станет ясно.

Под пунктом А вы видите нормальную частоту дискретизации, которая успевает измерить движение звуковой волны в каждом его положении и в оцифрованном виде мы получим тот же звук, что и слышали от живого инструмента. На рисунке B мы видим, что амплитуда звука успевает полностью измениться, но частота дискретизации недостаточная для того, чтобы успеть замерить это, и потому мы услышим дрожание звука более низкой частоты, чем был звук изначально.

Просто запомните, что минимально необходимая частота дискретизации для полного отсутствия джиттеринга это 44.1 Гц, с этой частотой кодируется вся современная музыка, поэтому я писал чуть выше, что если вы слушаете то, что было записано за последние 20 лет, скорее всего, не содержит этот паразитный эффект.

Начало цифровой эры


Хотя в наше время цифровое аудио является стандартом музыки…

Это не всегда было так.

Изначально музыка существовала только в виде звуковых волн.

Затем с развитием технологий открывались способы её конвертации в другие форматы, такие как

  • нотная запись
  • электрические сигналы в кабелях
  • радиоволны в атмосфере
  • нанесение на виниловой пластинке

Но в последнее время, в компьютерную эпоху, цифровое аудио стало основным форматом звукозаписи, позволив с лёгкостью копировать и передавать песни.

Устройство, благодаря которому это стало возможным, называется… цифровой конвертер.

Далее — о том, как он работает…

Разрядность звука

Если горизонтальное дробление волны дает нам представление о частоте дискретизации, то вертикальная дискретизация – это разрядность, отвечающая за достоверную передачу динамических элементов записи. Чем большее количество «ступенек» может зафиксировать преобразователь, тем выше разрядность записанного звукового файла.

Например, волна за отрезок времени может совершить движение одной ступенькой от 0 до 16, а может четырьмя — по 4 единицы за шаг. Более точным представлением будет 16 шагов по единице. Количество ступенек, на которые волна дробится по вертикали, — это и есть разрядность.

Чем выше разрядность конвертора, тем достовернее он передаст сигналы разного уровня громкости. Если мы движемся большими шагами, каждый из которых равен 16 единицам (низкая разрядность), то при громкости входящей волны на уровне 4 график ее будет округлять до нуля. А если каждая ступенька разрядности равна 4 единицам (средняя разрядность), значение 4 будет зафиксировано на своем уровне, а значения 3 и 5 округлятся до 4. При единичном шаге все эти значения будут находиться на своих ступеньках — 3, 4, 5 (высокая разрядность).

Таким образом, более высокая разрядность АЦП дает возможность детальнее интерпретировать различные значения громкости звука и максимально приблизиться к форме реальной волны.

Разбиение волны на «ступеньки» по вертикали и горизонтали называется квантованием. Иногда частоту дискретизации называют частотой квантования, а разрядность динамическим квантованием, то есть разделением по уровням громкости (динамика).

Естественно, пример с 16 единицами — условность. Конверторы работают на гораздо более высоких значениях. Например, при разрядности 16 бит система может передать 65536 уровней громкости (2 в степени 16). А при 24 битах — 16777216 уровней (2 в степени 24).

Казалось бы, зачем столько? Неужели наше ухо способно различить хотя бы десять тысяч уровней громкости? Напрямую — не может. Скажем, два сигнала с «соседними» значениями даже при разрядности 16 бит мы различить не в состоянии. Но работа в студии ведется с разнообразными звуками, и некоторые из них имеют значительные перепады по громкости (к примеру, реверберация). Многие процессы требуют тонкой работы с громкостями (например, едва заметное воздействие эквалайзером на спектр). Для корректной работы нужна система с хорошей разрешающей способностью и по горизонтали, и по вертикали.

Но есть и обратная сторона медали. Высокие значения дискретизации и разрядности делают файлы более объемными, и для их обработки системе требуется больше ресурсов. Здесь самое время вспомнить про различия между ресурсонезависимыми и нативными системами. Чем выше квантование, тем сильнее загружается компьютер. Этот фактор более критичен для нативной системы, обремененной обслуживанием операционки и фоновых процессов.

Всегда нужно искать баланс между значениями дискретизации и разрядности и реальными возможностями системы. Не заставляйте ее работать на пределе, оставляйте резерв мощности.

Мы приближаемся к очень важной и мало кому понятной теме, связанной с музыкальным производством. Речь о так называемых шумах квантования

В ближайшее время этому явлению будет посвящен отдельный материал. Понимание природы шумов квантования дает возможность музыканту и звукорежиссеру разобраться в некоторых непростых вопросах, связанных с записью музыки в цифровой среде. Поскольку ввиду дороговизны и сложности в обслуживании аналогового оборудования подавляющее большинство музыкантов работает прежде всего именно в цифровых системах записи, эта тема так или иначе затрагивает всех.

Следите за обновлениями блога, подписывайтесь на новые статьи, чтобы совершенно бесплатно получать их на электронную почту. Также хочу напомнить, что очень много познавательной практической и теоретической информации содержится в моей книге «Академия Мюзикмейкера», которую без посредников можно приобрести на сайте MusicMaker.Pro.

Алексей ДаниловИллюстрации: А. РублевскийПри перепечатывании ссылка на источник обязательна

Интересное:

  • Диалог (Мешков/Гришаев/Данилов)Не так давно я выкладывал в этом блоге запись, сделанную в жанре Progressiv…
  • Книга А. Данилова «АКАДЕМИЯ МЮЗИКМЕЙКЕРА» (предзаказ)

    Ура! Книга готова и на днях отправляется в типографию. Работа по подгот…

  • Компрессия звукаПонятие громкости близко и понятно не только музыканту, но и людям, не связ…
  • Лучшие звуковые картыДля давних читателей моего блога эта статья может оказаться неожиданной. Од…

Основные математические функции

Помимо описанных выше видов измерений существует множество других математических операций функций, которые можно производить над сигналами. Ниже приведены примеры таких операций.

Преобразование Фурье

Эта математическая функция позволяет видеть гармонические компоненты (частоты), из которых состоит исследуемый сигнал.

Сложение и вычитание

Эти математические функции позволяют складывать или вычитать мгновенные значения исследуемых осциллограмм и отображать на дисплее результирующий сигнал.

Хотелось бы еще раз отметить, что это — лишь небольшая часть измерительных возможностей, доступных при использовании современных цифровых осциллографов.

Кодирование звука.

Компьютер является мощнейшим устройством для обработки различных типов информации, в том числе и звуковой. Но аналоговый звук непригоден для обработки на компьютере, его необходимо преобразовать в цифровой. Для этого используются специальные устройства — аналого-цифровые преобразователи или АЦП. В компьютере роль АЦП выполняет звуковая карта. Каким же образом АЦП преобразует сигнал из аналогового в цифровой вид? Давайте разберемся.

Пусть у нас есть источник звука с частотой 440Гц, пусть это будет гитара. Сначала звук нужно превратить в электрический сигнал. Для этого используем микрофон. На выходе микрофона мы получим электрический сигнал с частотой 440Гц. Графически он выглядит таким образом:


Следующая задача — преобразовать этот сигнал в цифровой вид, то есть в последовательность цифр. Для этого используется временная дискретизация — аналоговый звуковой сигнал разбивается на отдельные маленькие временные участки и для каждого такого участка устанавливается определенная величина интенсивности звука, которая зависит от амплитуды. Другими словами через какие-то промежутки времени мы измеряем уровень аналогового сигнала. Количество таких измерений за одну секунду называется частотой дискретизации. Частота дискретизации измеряется в Герцах. Соответственно, если мы будет измерять наш сигнал 100 раз в секунду, то частота дискретизации будет равна 100Гц.

Вот примеры некоторых используемых частот дискретизации звука:

  • 8 000 Гц — телефон, достаточно для речи;
  • 11 025 Гц;
  • 16 000 Гц;
  • 22 050 Гц — радио;
  • 32 000 Гц;
  • 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, процесс однобитной дельта-сигма модуляции, известный как DSD — Direct Stream Digital, совместно разработан компаниями Sony и Philips;
  • 5,644,800 Гц — DSD с удвоенной частотой дискретизации, однобитный Direct Stream Digital с частотой дискретизации вдвое больше, чем у SACD. Используется в некоторых профессиональных устройствах записи DSD.

Современные звуковые карты способны оцифровывать звук с частотой дискретизации 96Кгц и даже 192 кГц.

В итоге наш аналоговый сигнал превратится в цифровой, а график станет уже не гладким, а ступенчатым, дискретным:

Глубина кодирования звука — это количество возможных уровней сигнала. Другими словами глубина кодирования это точность измерения сигнала. Глубина кодирования измеряется в битах. Например, если количество возможных уровней сигнала равно 255, то глубина кодирования такого звука 8 бит. 16-битный звук уже позволяет работать с 65536 уровнями сигнала. Современные звуковые карты обеспечивают глубину кодирования в 16 и даже 24 бита, а это возможность кодирования 65536  и 16 777 216 различных уровней громкости соответственно.

Зная глубину кодирования, можно легко узнать количество уровней сигнала цифрового звука.  Для этого используем формулу:

N=2i,

где N — количество уровней сигнала, а i — глубина кодирования.

Например, мы знаем, что глубина кодирования звука 16 бит. Значит количество уровней цифрового сигнала равно 216=65536.

Чтобы определить глубину кодирования если известно количество возможных уровней применяют эту же формулу. Например, если известно, что сигнал имеет 256 уровней сигнала, то глубина кодирования составит 8 бит, так как 28=256.

Как понятно из данного вышеприведенного рисунка, чем чаще мы будем измерять уровень сигнала, т.е. чем выше частота дискретизации и чем точнее мы будем его измерять, тем более график цифрового сигнала будет похож на аналоговый график, соответственно, тем выше качество цифрового звука мы получим. И тем больший объем будет иметь файл.

Кроме того, мы рассматривали монофонический (одноканальный) звук, если же звук стереофонический, то размер файла увеличивается в 2 раза, так как он содержит 2 канала.

Разрядность

Чтобы понимать битовую глубину (разрядность), сперва обсудим биты.

Сокращение от binary digit (двоичная единица), бит — отдельная составляющая бинарного кода, либо 1, либо .

Чем больше используется битов, тем больше возможных комбинаций. Например…

Как видно на таблице внизу, из 4 бит можно составить 16 комбинаций.

Когда они используются для кодирования информации, каждому числу присваивается значение.

С увеличением числа битов, число возможных значений растёт экспоненциально.

  • 4 бит = 16 возможных значений
  • 8 бит = 256 возможных значений
  • 16 бит = 16536 возможных значений
  • 24 бит = 16777215 возможных значений

В цифровом аудио каждое значение присваивается амплитудам звуковой волны.

Чем больше разрядность, тем выше разница между тихим и громким звуком… и больше динамический диапазон записи.

Общее правило: с каждым “битом” динамический диапазон увеличивается на 6 дБ.

Например

  • 4 бит = 24 дБ
  • 8 бит = 48 дБ
  • 16 бит = 96 дБ
  • 24 бит = 144 дБ

В целом это значит, что… большая разрядность приводит к меньшему количеству шумов

Потому что при добавлении запаса мощности, полезный сигнал может быть записан более отчётливо относительно шумов.

Далее…

Кодирование оцифрованного звука перед его записью на носитель

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

Основная статья: Сравнение звуковых форматов

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

С этим читают