Was ist ein Audiokompressor?


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Was ist ein Audiokompressor?

audio compressor

Ein Audiokompressor kann eine Software oder Hardware sein, die ein digitales Audiosignal nimmt und einen Algorithmus auf die Daten anwendet, um die Größe des Signals für die Speicherung oder Übertragung zu reduzieren.

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Der Begriff “Audiokompressor” beschreibt auch Hardware oder Software, die verwendet wird, um einen Audiokanal zu modifizieren, um Frequenzen über einem definierten Schwellenwert zu entfernen oder zu normalisieren, normalerweise um die wahrgenommene Klangqualität zu verbessern. Wenn Datenkomprimierung beschrieben wird, kann ein Audiokompressor digitale Daten in ein verlustfreies Format komprimieren, sodass alle Audiodaten intakt bleiben, oder in ein verlustbehaftetes Format, sodass einige Daten geändert oder entfernt werden können, um die Effizienz des Komprimierungsalgorithmus zu verbessern. Nahezu alle digital übertragenen Audiodaten verwenden irgendeine Form der Komprimierung, was zur Entwicklung von Hardware führte, die darauf ausgerichtet ist, Audio in Echtzeit zu komprimieren. In ähnlicher Weise verwenden viele Formen der digitalen Audioaufzeichnung, wie z. B. Ton auf Compact Discs (CDs) oder Digital Video Discs (DVDs), eine Komprimierung, um Platz zu sparen und das Speichern von mehr Informationen zu ermöglichen.

Es gibt viele gängige Algorithmen, die üblicherweise verwendet werden, um verschiedene Arten digitaler Daten zu komprimieren. Audiosignale sind jedoch sehr instabil und profitieren nicht von der herkömmlichen Komprimierung in der gleichen Weise wie Bilder oder andere Daten. Stattdessen kann sich ein Audiokompressor dafür entscheiden, sehr große Dateien mit minimaler Komprimierung zu erstellen, oder er kann so konzipiert sein, dass er die Audiodaten modifiziert, um sie besser für die Komprimierung geeignet zu machen, obwohl dies zu einer verlustbehafteten Komprimierung führt, wenn einige Audioelemente roh sind. Das Signal wird verändert. oder verloren.

Eine Möglichkeit, wie ein Audiokompressor Audiodaten für die Komprimierung vorbereiten kann, besteht darin, Klangelemente zu entfernen, deren Existenz nicht unbedingt von vornherein festgestellt wird. Dazu gehören Frequenzen außerhalb des menschlichen Hörbereichs sowie Geräusche, die Daten erzeugen, aber im gleichen Zeitraum tatsächlich von lauteren Geräuschen überdeckt werden. Außerdem versuchen Audiokompressoren manchmal, schnelle Änderungen im Signal so zu modifizieren, dass sie glatter, glatter oder besser vorhersagbar sind. Alle diese Methoden ermöglichen die Verwendung verschiedener Komprimierungstechniken, um sicherzustellen, dass das Audiosignal oder die Datei eine gute Komprimierung erreicht und dennoch eine akzeptable Qualität beibehält.

Beim Aufnehmen oder Bearbeiten von Musik kann ein Audiokompressor Hardware oder Software sein, die dabei hilft, den Klang eines Audiokanals oder einer Spur auszugleichen. Endlich lässt die Software schwache Geräusche lauter und ungewöhnliche Geräuschspitzen leiser erscheinen. Kanalkompressoren können diese Spitzen auch einfach aus dem Audiokanal entfernen, wodurch die wahrgenommene Klarheit des verbleibenden Klangs erhöht wird.


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Lautstärke-Equalizer – Boost Audio

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Datenkomprimierung Teil 3

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Data Compression

Das Komprimierungsverfahren Lempel-Ziv (LZ) ist einer der beliebtesten verlustfreien Speicheralgorithmen.

Data Compression

DEFLATE ist eine Variante von LZ, die für die Dekomprimierungsgeschwindigkeit und das Komprimierungsverhältnis optimiert ist, obwohl die Komprimierungsgeschwindigkeit sehr langsam sein kann, PKZIP , gzip und PNG verwenden alle DEFLATE. LZW (Lempel-Ziv-Welch) war bis zum Ablauf des Patents im Juni 2003 ein Unisys-Patent, dieses Verfahren wurde für GIF-Bilder verwendet. Erwähnenswert ist auch das LZR (LZ-Renau)-Verfahren, das die Grundlage des Zip-Verfahrens bildet. Das LZ-Verfahren verwendet ein tabellenbasiertes Komprimierungsmodell, bei dem Tabelleneinträge durch wiederholte Datenstrings ersetzt werden. Bei den meisten LZ-Methoden wird diese Tabelle dynamisch aus den anfänglichen Eingabedaten generiert. Diese Tabelle wird häufig unter Verwendung von Huffman-Codierung (z. B. SHRI, LZX) geführt. Ein aktuelles LZ-basiertes Codierungsschema, das gut funktioniert, ist LZX , das im CAB-Format von Microsoft verwendet wird.

Die besten Komprimierungswerkzeuge verwenden probabilistische Modellvorhersagen für die arithmetische Codierung. Die arithmetische Codierung wurde von dem finnischen Informationstheoretiker Jorma Rissanen erfunden und von Witten, Neal und Cleary in eine praktische Methode umgewandelt. Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Komprimierung als der wohlbekannte Huffman-Algorithmus und ist gut geeignet für eine adaptive Datenkomprimierung, bei der Vorhersagen kontextsensitiv sind. Die arithmetische Codierung wurde im JBIG-Binärbildkomprimierungsstandard, dem DejaVu-Dokumentkomprimierungsstandard, verwendet. Das Dasher-Texteingabesystem ist ein umgekehrter arithmetischer Kodierer.

Datenkomprimierung Teil 2

Datenkomprimierung Teil 2

Data Compression

Eine sehr einfache Komprimierungsmethode ist die Lauflängencodierung, die dieselben kontinuierlichen Daten durch eine einfache Datenlängencodierung ersetzt, was ein Beispiel für eine verlustfreie Datenkomprimierung ist.

Data Compression

Diese Methode wird häufig auf Bürocomputern verwendet, um den Speicherplatz oder die Bandbreite in einem Computernetzwerk besser zu nutzen. Verlustfreiheit ist eine sehr wichtige Anforderung für symbolische Daten wie Tabellenkalkulationen, Text, ausführbare Dateien usw., da in den meisten Fällen sogar eine einzige Datenänderung nicht akzeptabel ist, außer in einigen begrenzten Fällen.

Bei Video- und Audiodaten ist ein gewisses Maß an Qualitätsminderung akzeptabel, solange ein erheblicher Teil der Daten nicht verloren geht. Unter Ausnutzung der Einschränkungen des menschlichen Wahrnehmungssystems kann viel Speicherplatz eingespart werden und die Qualität der erhaltenen Ergebnisse weicht nicht wesentlich von der Qualität der Originaldaten ab. Diese verlustbehafteten Datenkomprimierungsverfahren erfordern im Allgemeinen einen Kompromiss zwischen Komprimierungsgeschwindigkeit, komprimierter Datengröße und Qualitätsverlust.

Die verlustbehaftete Bildkomprimierung wird in Digitalkameras verwendet, um die Speicherkapazität bei geringer Verschlechterung der Bildqualität drastisch zu erhöhen. Die Videokomprimierung mit verlustbehaftetem MPEG-2-Codec für DVD implementiert eine ähnliche Funktion.

Bei der verlustbehafteten Audiokomprimierung werden psychoakustische Verfahren verwendet, um unhörbare oder schwer hörbare Komponenten aus einem Signal zu entfernen. Die menschliche Sprachkomprimierung verwendet häufig spezialisiertere Techniken, daher wird “Sprachkomprimierung” oder “Sprachcodierung” manchmal auch von “Audiokomprimierung” als separates Studiengebiet unterschieden. Verschiedene Audio- und Sprachkomprimierungsstandards fallen in die Kategorie der Audio-Codecs. Beispielsweise wird die Sprachkomprimierung für die Internettelefonie verwendet, während die Audiokomprimierung zum Rippen und Dekodieren von CDs mit MP3-Playern verwendet wird.

Theorie
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Kompressionstheorie (die eng mit der algorithmischen Informationstheorie verwandt ist) und Ratenverzerrungstheorie, Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet wurden hauptsächlich von dem amerikanischen Wissenschaftler Claude Elwood Shannon begründet, der Ende der 1990er und 1950er Jahre grundlegende Artikel über die veröffentlichte Thema. in den frühen 1900er Jahren. Doyle und Carlson schrieben im Jahr 2000, dass die Datenkomprimierung “eine der einfachsten und elegantesten Designtheorien in allen technischen Bereichen ist”. Kryptographie und Codierungstheorie sind ebenfalls eng verwandte Disziplinen, und auch die Idee der Datenkomprimierung und der statistischen Inferenz hat tiefe Wurzeln.

Viele verlustfreie Datenkomprimierungssysteme können als Vier-Stufen-Modell betrachtet werden, und verlustbehaftete Datenkomprimierungssysteme enthalten im Allgemeinen mehr Schritte, wie z. B. Vorhersage, Frequenztransformation und Quantisierung.