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Zuerst m\u00fcssen wir verstehen, wie eine mp3-Datei funktioniert, wie sie die urspr\u00fcngliche Wav-Datei auf ein Zehntel ihrer Gr\u00f6\u00dfe komprimiert, um zu verstehen, warum wir immer alle Lautst\u00e4rken der verschiedenen mp3-Dateien normalisieren m\u00fcssen.<\/p>\n
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Mp3 Lautst\u00e4rke erh\u00f6hen<\/p>\n
Ein wav speichert viele Informationen, einschlie\u00dflich Informationen, die Menschen nicht h\u00f6ren k\u00f6nnen, auch redundante Informationen und nimmt am Ende viel Platz auf der Festplatte oder auf Flash-Laufwerken ein.<\/p>\n
Dies hat von Anfang an die Notwendigkeit erzeugt, zu erreichen, dass die verschiedenen MP3s eine konstante oder \u00e4hnliche Lautst\u00e4rke haben, wenn einige MP3s mit anderen verglichen werden.<\/p>\n
Dies kann derzeit mit Mp4Gain auf die am h\u00e4ufigsten verwendeten Audio- und Videoformate angewendet werden.<\/p>\n
Lassen Sie uns ein wenig verstehen, wie die Komprimierung einer MP3-Datei funktioniert:<\/p>\n
Die MP3-Codierung besteht haupts\u00e4chlich aus 3 Hauptfunktionsmodulen, einschlie\u00dflich Hybrid-Filterbank (Teilbandfilter und MDCT), psychoakustischem Modell, Quantisierungscodierung (Bit-Mapping und Bit-Faktorisierung und Huffman-Codierung).
\n1. Hybrid-Filterbank. Dieser Teil enth\u00e4lt zwei Teile der Teilbandfilterbank und MDCT. Die Kodierung der Subband-Filterbank vervollst\u00e4ndigt die Abbildung des abgetasteten Signals vom Zeitbereich auf den Frequenzbereich und zerlegt das spezifizierte Audiosignal durch die Bandpass-Filterbank in 32 Subb\u00e4nder f\u00fcr die Ausgabe. Alle 32 Subb\u00e4nder, die von der Subband-Filterbank ausgegeben werden, haben die gleiche Bandbreite, w\u00e4hrend die aus dem psychoakustischen Modell abgeleitete kritische Bandbreite dies nicht ist. Um jedes Skalenfaktorband zum Codieren an das kritische Band anzupassen, ist es daher erforderlich, Teilbandsignale in MDCT umzuwandeln. Sobald die Ausgabe der Subband-Filterbank an die MDCT-Filterbank gesendet wird, wird jede Bank in 18 Frequenzlinien unterteilt, was zu insgesamt 576 Frequenzlinien f\u00fchrt. Als n\u00e4chstes wird die Anzahl der den 576 Spektrallinien zugeordneten Bits unter Verwendung des Signal-zu-Masken-Verh\u00e4ltnisses der berechneten Teilbandsignale in dem psychoakustischen Modell bestimmt.<\/p>\n
2. Psychoakustische Modelle. Das psychoakustische Modell nutzt den Maskierungseffekt des menschlichen Geh\u00f6rs, um eine gro\u00dfe Anzahl irrelevanter Signale zu entfernen, um den Effekt der Komprimierung der Audiodaten zu erzielen. Um die Maskierungsschwelle genau zu berechnen, muss das Signal eine bessere Aufl\u00f6sung im Frequenzbereich aufweisen, daher wird das Signal vor der Verwendung des psychoakustischen Modells Fourier-transformiert. MPEG-I bietet zwei psychoakustische Modelle. Das erste Modell ist einfach zu berechnen und bietet eine ausreichende Genauigkeit beim Codieren mit hohen Bitraten. Das zweite Modell ist komplexer und wird im Allgemeinen verwendet, wenn mit niedrigeren Bitraten codiert wird. Das psychoakustische Modell II wird im Allgemeinen bei der MP3-Codierung verwendet. Der Zweck des psychoakustischen Modells besteht darin, den Maskierungsschwellenwert jedes Teilbands zu finden und ihn zur Steuerung des Quantisierungsprozesses zu verwenden. Der Implementierungsprozess des psychoakustischen Modells besteht im Allgemeinen darin, zuerst FFT zu verwenden, um die spektralen Eigenschaften des Signals zu erhalten und die tonalen Komponenten (manche werden als musikalische Komponenten bezeichnet) und die nicht-tonalen Komponenten (oder Rauschkomponenten) an jedem Frequenzpunkt entsprechend zu finden spektrale Merkmale; Die Kurve bestimmt den Maskierungsdom\u00e4nenwert jeder tonalen Komponente und Nicht-Tonh\u00f6henkomponente an anderen Frequenzpunkten; schlie\u00dflich wird der allgemeine Maskierungsbereich jedes Frequenzpunkts erhalten und in das Codierteilband umgewandelt. F\u00fcr Rauschen, das nach der Quantisierung des von der Teilbandfilterbank emittierten Spektralwerts erzeugt wird, kann, wenn das Rauschen unter die Maskierungsschwelle gesteuert werden kann, das endg\u00fcltige dekodierte Ergebnis der komprimierten Daten nicht von dem urspr\u00fcnglichen Signal unterscheidbar sein. Die Maskierungsf\u00e4higkeit eines bestimmten Signals h\u00e4ngt von seiner Frequenz und Lautst\u00e4rke ab, sodass das Endergebnis des psychoakustischen Modells das Signal-zu-Masken-Verh\u00e4ltnis (Signal-zu-Masken-Verh\u00e4ltnis) ist, das das Verh\u00e4ltnis der Intensit\u00e4t des Signals und der Maskierung ist. Grenze.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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