Verstehen Sie, was Audiokomprimierung ist


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Verstehen Sie, was Audiokomprimierung ist

Audio Compresion

Ein Containerformat ist ein Datenformat, das andere codierte Daten “kapselt”. Es enthält häufig “Metainformationen” zu den codierten Daten oder bietet die Möglichkeit, mehrere separate Streams codierter Daten oder ähnliches zu speichern.

Adio Compression

Die vom Codec erzeugte Codierung ist die eigentliche Essenz des Datenstroms.

Das häufigste Beispiel, an das ich denken kann, ist das Ogg / Vorbis-Format. Ogg ist das Containerformat und Vorbis ist die Codierung. Sie haben also eine Ogg-Datei und darin befinden sich diese kleinen Segmente, die codierte Daten enthalten. Jeder Block enthält einen Strom von Vorbis-codierten Daten und sonst nichts. Ein Würfel kann beispielsweise den Namen eines Künstlers und den Titel eines Songs enthalten.

Zurück zur Technologie:

Wenn Sie bereits verlustbehaftete Musik wie MP3 oder ogg / vorbis haben, nimmt die Konvertierung in ein verlustfreies Format nur (viel) Speicherplatz in Anspruch und verbessert die Audioqualität überhaupt nicht. Sie können keine Loyalität schaffen, wenn sie bereits verloren ist. Es sei denn, Sie schreiben eine Visual Basic-Benutzeroberfläche in einer beliebten TV-Show namens CSI, aber das ist Fantasie, nicht Realität.

Wenn Sie Musik in anderen verlustfreien Formaten haben und diese in FLAC konvertieren möchten, können Sie dies tun.

Seien Sie vorsichtig, wenn Sie den Begriff “WAV” verwenden. Wav muss nicht verlustfrei sein; Tatsächlich ist WAV nur ein Container für die verschiedenen möglichen Formate. In diesem Sinne ähnelt es AVI. Sie können verlustfreies WAV haben, wenn es sich nur um PCM-Rohdaten handelt, aber Sie können auch verlustbehaftete MPEG-1 Layer III-Daten in eine WAV-Datei einbetten.

Es ist möglich, Daten beim Konvertieren von einem verlustfreien Format in ein anderes zu verlieren, wenn Sie die Genauigkeit der Daten verringern. Wenn Sie beispielsweise einen vorzeichenlosen 16-Bit-PCM-Datenstrom mit 48000 Hz in 8-Bit-PCM-Daten mit 44100 Hz konvertieren, verlieren Sie auf zwei Arten an Genauigkeit: Samples werden von 48000 auf jeweils nur 44100 zusammengeführt. Zweitens (was zu Datenverlust führt), und die Daten müssen verschlüsselt werden, um die Informationen in nur 8 Bit anstatt in 16 Bit pro Abtastung zu passen, was die Qualität drastisch verschlechtert.

Jeder digitale Audiostream, selbst wenn er mit einem komprimierten Encoder (verlustbehaftet oder verlustfrei) codiert ist, verfügt über die folgenden Eigenschaften des Beispielformats, die wichtige Elemente sind, die die Eigenschaften des Streams beschreiben:

Ein Beispiel für Bitbreite und -tiefe, d. H. 8 Bit, 16 Bit usw. Bitbreiten und -tiefen unterscheiden sich geringfügig, und es gibt auch eine große Endian / Endian-Bytereihenfolge (die die Qualität nicht beeinflusst) und ein vorzeichenbehaftetes oder vorzeichenloses Vorzeichen (das ebenfalls keine Rolle spielt), das die Qualität beeinflusst, aber den Encoder / Decoder-Betrieb beeinflusst mit Daten). Der wichtigste Punkt, an den Sie sich erinnern sollten, ist “je mehr Bits desto besser”. 32-Bit ist also besser als 16-Bit usw.

Frequenz, auch als Abtastrate bekannt. Je mehr desto besser, denn pro Sekunde werden mehr „Samples“ abgespielt. Stellen Sie sich vor, Sie gleiten mit dem Finger über ein Kartenspiel und sehen, wie die Karten verschwimmen. Auf diese Weise entsteht im Wesentlichen digitaler Klang. Jedes Sample ist eine Karte. Wenn mehr Karten pro Sekunde fliegen, ist der Klang leiser. Zum Beispiel würden Sie wirklich bemerken, wenn Sie nur 5 Karten pro Sekunde umdrehen würden, aber alles wäre verschwommen, wenn Sie Tausende von Karten pro Sekunde umdrehen würden. Es ist also noch besser, weil es natürlicher und realitätsnaher ist, was analog und unendlich teilbar ist (bis zu Planck-Einheiten, aber dies ist umstritten und nicht thematisch).

Verlustfrei bedeutet einfach, dass Sie keine Daten verlieren, wenn Sie in der Ausgabe dasselbe oder ein besseres Beispielformat verwenden, das Sie in der Eingabe verwendet haben.

Wenn Sie also vom 16-Bit- zum 32-Bit-Beispielformat wechseln, gehen keine Daten verloren. Wenn Sie jedoch von 32 Bit auf 16 Bit wechseln, gehen Daten verloren.

Die Antwort auf Ihre Frage, ob die Verwendung von FLAC sinnvoll ist, hängt von den Originaldaten ab: Wenn Sie 64-Bit-WAV-Dateien haben, die ursprünglich in diesem Beispielformat mit 192.000 Hz (oder 192 kHz) aufgezeichnet wurden, und diese in das Format “konvertieren” Standard 16-Bit-FLAC mit 44,1 kHz, Sie verlieren eine Menge Daten. Wenn Ihre WAV-Datei jedoch 8-Bit mit 22100 Samples pro Sekunde ist und Sie sie in 16-Bit-FLAC mit 44100 Samples pro Sekunde konvertieren, verlieren Sie keine Daten. Sie können die Dateigröße sogar erhöhen, je nachdem, ob Sie eine verlustfreie Komprimierung oder ein kleineres Beispielformat erhalten.

Das Sample-Format wirkt sich auf den Speicherplatz aus, den die Datei belegt, sodass “größere” Bits und eine “schnellere” Samplerate mehr Speicherplatz beanspruchen.

Wenn es um praktische Überlegungen und menschliches Gehör geht, werden Sie es nicht bemerken, wenn Sie Originale von sehr hoher Qualität mit 44,1 kHz in 16-Bit-FLAC konvertieren. Sie werden jedoch keine Verbesserung bemerken, wenn Sie MP3 in FLAC konvertieren. Daher müssen Sie bewerten, in welchem ​​Format Ihre Rohdaten vorliegen, bevor Sie entscheiden, was zu tun ist.


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Verbesserte Effizienz digitaler Audiodatenkomprimierungsalgorithmen.

Verbesserte Effizienz digitaler Audiodatenkomprimierungsalgorithmen.

audio compression

Die Relevanz der Arbeit. Verfahren zum Codieren von Audiosignalen hoher Qualität (HS) sind in den letzten zehn Jahren im Bereich Rundfunk, digitale Tonaufzeichnung sowie Heim-Audio- und -Videogeräte sehr weit verbreitet. Es gibt sogar eine schnell wachsende neue Klasse von Unterhaltungselektronik: tragbare MP3-Player.

Audio Compression:

Es werden digitale Fernseh- und Radioübertragungsnetze entwickelt, die den Verbrauchern qualitativ hochwertige Bilder und Töne mit einem breiten Versorgungsbereich bieten. Die Popularität von Radio- und Fernsehsendungen über das Internet und Mobilfunknetze nimmt zu. All diese technologischen Innovationen sind dank der Verwendung hocheffizienter digitaler Video- und Audiodatenkomprimierungsalgorithmen wie MPEG-1 ISO / IEC 11172, MPEG-2 TSO / IEC wirtschaftlich rentabel und in einigen Fällen sogar technisch möglich geworden 13818, MPEG-4 ISO / IEC FCD 14496, ATSC Dolby AC-3. Gleichzeitig ist es aufgrund der wirtschaftlichen Vorteile der Verwendung dieser Algorithmen, die es ermöglichen, die Bandbreitenanforderungen der Übertragungskanäle oder die Kapazität der Informationsträger um eine Größenordnung zu verringern, mit einer gewissen Verringerung der zu kompensieren Tonqualität. In der Zeit der Dominanz digitaler Audio-CDs haben die Verbraucher von allen Tonwiedergabegeräten eine hohe Klangqualität gefordert. Die Bemühungen der Algorithmusentwickler zur Codierung von Audiosignalen waren immer darauf ausgerichtet, sicherzustellen, dass die Qualität des decodierten Audiomaterials nicht schlechter ist als die einer CD. Die Klangqualität ist häufig der entscheidende Faktor für den wirtschaftlichen Erfolg digitaler Rundfunkdienste oder digitaler Tonverteilungsdienste wie iTunes. Des Weiteren,

Es ist offensichtlich, dass das Problem der Verbesserung der Qualität der Audiocodierung heute eines der Hauptprobleme für die Tonaufzeichnungsindustrie, die Audioübertragungsindustrie und die Hersteller verschiedener Multimedia-Systeme ist.

Das Grundprinzip des Betriebs hocheffizienter Audiokodierungssysteme besteht darin, die Eigenschaften des menschlichen Hörsystems zu nutzen, hauptsächlich das Phänomen der Maskierung. Das Phänomen der psychoakustischen Maskierung beruht auf der biophysikalischen und neuronalen Verarbeitung von Schallsignalen durch das menschliche Hörsystem [173]. Gleichzeitig beeinflusst ein Teil der Schallinformationen die akustische Wahrnehmung des Schallsignals nicht, da Komponenten mit größerer Intensität vorhanden sind. Daher bilden die stärksten Komponenten des Audiosignals die sogenannten Maskierungsschwellen. Schallinformationen mit einem Signalenergieniveau unterhalb der Maskierungsschwelle werden vom auditorischen System nicht wahrgenommen. Bei der herkömmlichen digitalen Darstellung von Audiosignalen unter Verwendung von Pulscodemodulation (PCM) werden zeitabgetastete Abtastwerte des ursprünglichen Signals unter Verwendung einer bestimmten Anzahl von Bits im Codewort dargestellt. Die endliche Genauigkeit der Momentanwerte eines kontinuierlichen analogen Signals führt zu einem Fehler im Signal, dem sogenannten Quantisierungsrauschen. Die Idee, Audiosignale unter Beseitigung der psychoakustischen Redundanz zu codieren, besteht darin, die psychoakustische Analyse und den Quantisierungsmechanismus von Audiosignalen zu kombinieren [112]. In diesem Fall wird das digital codierte Signal so nahe wie möglich an der Zeit-Frequenz-Auflösung des menschlichen Hörsystems in eine Zeit-Frequenz-Darstellung umgewandelt. Die psychoakustische Analyse bestimmt die Maskierungsschwellen an jedem Punkt in der Zeit-Frequenz-Darstellung des codierten Signals, und der Quantisierer quantisiert das Signal mit der minimal möglichen Anzahl von Bits pro Abtastung neu, wobei das zunehmende Quantisierungsrauschen auftritt immer noch unter den Maskierungsschwellen. Somit kann eine kompakte Darstellung von Audiosignalen ohne subjektive Verschlechterung der Klangqualität erreicht werden. Es ist offensichtlich, dass die Effizienz und Qualität solcher Systeme hauptsächlich von der Präzision der psychoakustischen Analyse abhängt. Eine kompakte Darstellung von Audiosignalen kann ohne subjektive Verschlechterung der Klangqualität erreicht werden. Es ist offensichtlich, dass die Effizienz und Qualität solcher Systeme hauptsächlich von der Präzision der psychoakustischen Analyse abhängt. Eine kompakte Darstellung von Audiosignalen kann ohne subjektive Verschlechterung der Klangqualität erreicht werden. Es ist offensichtlich, dass die Effizienz und Qualität solcher Systeme hauptsächlich von der Präzision der psychoakustischen Analyse abhängt.

Audio- und Videokomprimierung erklärt

Audio- und Videokomprimierung erklärt

audio and video Compression

Wir verwenden die Komprimierung, um die Größe von Dateien zu reduzieren, damit diese schneller geladen werden können und weniger Speicherplatz beanspruchen. Wenn Sie beispielsweise ein Foto aufnehmen, erfasst Ihre Kamera das gesamte Licht, das sie empfangen kann, und sammelt das Bild. Wenn Sie ein Bild im RAW-Format speichern, in dem alle vom Kamerasensor erfassten Lichtdaten gespeichert sind, kann die Bildgröße bis zu 25 MB betragen. (Dies hängt von der Auflösung des Bildes ab. Eine Kamera mit mehr Megapixeln erzeugt ein größeres Bild.)

Audio & Video Compression

Wenn wir diese Dateien einfach in ein soziales Netzwerk hochladen oder auf einer Website veröffentlichen, möchten wir nicht, dass diese Bilddateien so viel Speicherplatz beanspruchen. Eine Fotogalerie mit RAW-Bildern kann Hunderte von Megabyte Speicherplatz beanspruchen. RAW-Formate können von professionellen Fotografen verwendet werden, um während der Bearbeitung eine hohe Bildqualität aufrechtzuerhalten. Sie sind jedoch nicht für den Durchschnittsbürger gedacht.

Stattdessen konvertiert unsere Kamera oder unser Smartphone das Bild in eine JPEG-Datei. JPEG-Dateien sind viel, viel kleiner als RAW-Bilder. Wenn Sie RAW in JPEG konvertieren, werden einige der Bilddaten “weggeworfen”, wodurch eine viel kleinere Datei erstellt wird. Der Konvertierungsprozess verwendet einen Komprimierungsalgorithmus, der für Fotos gut funktioniert und sie trotz Komprimierung ziemlich gut aussehen lässt. Abhängig von der Qualitätseinstellung werden möglicherweise immer noch Komprimierungsartefakte angezeigt.

Beachten Sie, dass verlustbehaftete Formate in der Regel einen Parameter haben, der den Verlustgrad steuert. Beispielsweise hat JPEG eine variable Qualitätseinstellung. Eine schlechte Qualität macht die JPEG-Bilddatei kleiner, aber die Bildqualität ist merklich schlechter. Hier ist ein großartiges Beispiel für ein verlustbehaftetes JPEG – Sie können verschiedene “Komprimierungsartefakte” sehen.

Verlustfreie und verlustbehaftete Formate
Wir nennen RAW ein “verlustfreies” Format, da alle Daten in der Originaldatei erhalten bleiben, während wir JPEG als “verlustbehaftetes” Format bezeichnen, da einige Daten verloren gehen, wenn das Bild in JPEG konvertiert wird. Dies sind jedoch nicht die einzigen verlustbehafteten und verlustfreien Formate.

Bilder: RAW, BMP und PNG sind verlustfreie Bildformate. JPEG und WebP sind verlustbehaftete Bildformate.
Audio: WAV ist eine Containerdatei, die häufig zum Speichern von verlustfreiem Audio verwendet wird, obwohl sie auch verlustbehaftetes Audio enthalten kann. FLAC ist ein verlustfreies Audioformat und MP3 ist ein verlustbehaftetes Audioformat.
Video . Nur wenige verlustfreie Videoformate werden von Verbrauchern häufig verwendet, da Videodateien viel Platz beanspruchen. Gängige Formate wie H.264 und H.265 sind verlustbehaftet. H.264 und H.265 können kleinere Dateien mit höherer Qualität als frühere Generationen von Videocodecs bereitstellen, da sie über einen “intelligenteren” Algorithmus verfügen, der die zu verwerfenden Daten besser auswählt.
Einige dieser verlustfreien Formate bieten auch Komprimierung. Beispielsweise enthält eine WAV-Datei im Allgemeinen unkomprimiertes Audio und nimmt viel Platz ein. Eine FLAC-Datei kann das gleiche verlustfreie Audio wie eine WAV-Datei enthalten, verwendet jedoch die Komprimierung, um eine kleinere Datei zu erstellen. Formate wie FLAC verwerfen keine Daten, sie speichern alle Daten und komprimieren sie intelligent, genau wie ZIP-Dateien. Sie sind jedoch immer noch erheblich größer als MP3-Dateien und werfen viele Daten aus.

Die Konvertierung kann auch zwischen verlustfreien Formaten verlustbehaftet sein. Damit die Konvertierung wirklich verlustfrei ist, müssen die Daten in der Quelldatei in die Zieldatei passen. Beispielsweise unterstützen verlustfreie FLAC-Dateien nur 24-Bit-Audio. Wenn Sie eine WAV-Datei mit 32-Bit-PCM-Audio in FLAC konvertieren würden, müsste der Konvertierungsprozess einige Daten wegwerfen. Der Konvertierungsprozess zwischen einer WAV-Datei mit 24-Bit-PCM-Audio in FLAC ist verlustfrei.