{"id":2415,"date":"2022-06-25T16:03:00","date_gmt":"2022-06-25T16:03:00","guid":{"rendered":"http:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/?p=2415"},"modified":"2022-06-25T16:03:00","modified_gmt":"2022-06-25T16:03:00","slug":"wie-kann-man-dosensound-schmackhafter-machen-uber-audiokomprimierung-und-codierung-sprechen-teil-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/audio\/wie-kann-man-dosensound-schmackhafter-machen-uber-audiokomprimierung-und-codierung-sprechen-teil-2\/","title":{"rendered":"Wie kann man Dosensound schmackhafter machen? – \u00dcber Audiokomprimierung und -codierung sprechen Teil 2"},"content":{"rendered":"

Wie kann man Dosensound schmackhafter machen? – \u00dcber Audiokomprimierung und -codierung sprechen Teil 2<\/h2>\n

\"audio<\/p>\n

SMR (Signal-to-Maskratio): bezieht sich auf den Abstand von der Maskierungskurve zu der durch die Maskierung erzeugten Schwelle innerhalb eines kritischen Frequenzbands.<\/p>\n

\"audio<\/p>\n

SNR (Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnis): bezieht sich auf das Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnis des Signals nach der Quantisierung von m Bits, das gleich dem Verh\u00e4ltnis der Varianz des Signals vor der Quantisierung zur Varianz des Quantisierungsrauschens ist.<\/p>\n

MNR (mask-to-noise): bezieht sich auf die Verzerrung, die das menschliche Ohr nach der Verarbeitung wahrnehmen kann. Der Wert ist gleich der Differenz zwischen SNR und SMR.<\/p>\n

Der graue Bereich Critical Band bezieht sich auf das kritische Band, Masking Threshold ist die Maskierungsschwellenkurve und SMR in der Abbildung bezieht sich auf den maximalen Wert von SMR im kritischen Band.<\/p>\n

Es ist erw\u00e4hnenswert, dass die oben diskutierten SMR, SNR und NMR alle auf kritischen B\u00e4ndern basieren, aber der Maskierungseffekt beeinflusst nicht nur ihre eigenen kritischen B\u00e4nder, sondern auch benachbarte kritische B\u00e4nder, was als Duktilit\u00e4t bezeichnet wird; Die Abbildung zeigt eine Kurvenmaskierung in einem kritischen Frequenzband; Was die tats\u00e4chliche Situation betrifft, gibt es oft mehrere Maskierungskurven, dh polyphone Maskierungskurven. Diese Maskierungskurve kann als \u00dcberlagerung der jedem Grundton entsprechenden Maskierungskurven betrachtet werden. . F\u00fcr spezifischere Inhalte in diesem Teil siehe B\u00fccher zur Psychoakustik.<\/p>\n

“Zeitmaskierung” bedeutet, dass ein lauter Ton vor oder nach einem schwachen Ton erscheint und der lauteste Ton zu diesem Zeitpunkt maskiert wird. Der Hauptgrund f\u00fcr die zeitliche Maskierung ist, dass das menschliche Gehirn eine gewisse Zeit ben\u00f6tigt, um die Informationen zu verarbeiten. Die spezifische Wirkung dieses Ph\u00e4nomens kann in diesem Bild gezeigt werden.<\/p>\n

Abbildung 3: Schematische Darstellung der Zeitmaskierung, man sieht unterschiedliche Maskierungseffekte, die durch unterschiedliche Schallemissionszeiten verursacht werden<\/p>\n

Ein weiteres wichtiges Konzept f\u00fcr Kompressionsalgorithmen ist die “kritische Bandbreite” der Maskierung: Harvey Fletcher f\u00fchrte ein Experiment [3] durch, um die Wirkung von Rauschb\u00e4ndern auf die Tonh\u00f6henmaskierung zu entdecken. In Experimenten hat das Signal mit fester Tonh\u00f6he verschiedene darauf zentrierte Rauschbandbreiten. Ihre Forschung zeigt, dass die kritische Bandbreite des Rauschens den gr\u00f6\u00dften Maskierungseffekt erzeugt und dass Energie au\u00dferhalb dieses Bandes die Maskierung nicht beeinflusst. Dies kann durch ein H\u00f6rsystem mit einem H\u00f6rfilter erkl\u00e4rt werden, das auf die Tonh\u00f6henfrequenz fokussiert ist. Die Bandbreite des Maskierers innerhalb dieses H\u00f6rfilters maskiert effektiv den Ton, aber der Teil des Maskierers au\u00dferhalb des Filters hat keine Wirkung.<\/p>\n

Dieser Effekt kann in einigen Komprimierungsalgorithmen verwendet werden, um die Gesamtdatenmenge zu reduzieren, indem die Genauigkeit der Darstellung eines Teils des Signals au\u00dferhalb der kritischen Bandbreite verringert wird (beachten Sie, dass allgemeine Algorithmen wie MP3 maskierten Ton nicht vollst\u00e4ndig ausschlie\u00dfen, stattdessen reduzieren sie die Genauigkeit der maskierten Tongenauigkeit, um unnat\u00fcrlichen Ton zu vermeiden).<\/p>\n

Abbildung 4: Schematische Darstellung des Maskierungseffekts, die den Zusammenhang zwischen kritischer Bandbreite (Critical Bandwidth) und Frequenz (Signal Tone) zeigt<\/p>\n

H\u00f6rschwelle<\/p>\n

Die unter bestimmten Bedingungen minimale H\u00f6rintensit\u00e4t, bei der der Proband mehr als die H\u00e4lfte der im Test bereitgestellten multiplen Stimulussignale wahrnehmen kann, wird als H\u00f6rschwelle bezeichnet [4]. Die in der Abbildung dargestellte \u201eH\u00f6rschwelle\u201c ist die minimale Schallintensit\u00e4t, die der Mensch bei der entsprechenden Frequenz wahrnehmen kann. Einige Komprimierungscodierungsformate entfernen Frequenzpunkte unterhalb der H\u00f6rschwelle, um eine Audiodatenkomprimierung durchzuf\u00fchren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Wie kann man Dosensound schmackhafter machen? – \u00dcber Audiokomprimierung und -codierung sprechen Teil 2 SMR (Signal-to-Maskratio): bezieht sich auf den Abstand von der Maskierungskurve zu der durch die Maskierung erzeugten Schwelle innerhalb eines kritischen Frequenzbands. SNR (Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnis): bezieht sich auf das Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnis des Signals nach der Quantisierung von m Bits, das gleich dem Verh\u00e4ltnis der … Continue reading “Wie kann man Dosensound schmackhafter machen? – \u00dcber Audiokomprimierung und -codierung sprechen Teil 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