{"id":3003,"date":"2022-12-03T17:07:52","date_gmt":"2022-12-03T17:07:52","guid":{"rendered":"http:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/?p=3003"},"modified":"2022-12-03T17:07:52","modified_gmt":"2022-12-03T17:07:52","slug":"mp3-audioformat-das-beliebteste-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mp4gain.com\/de\/audio-video\/audio\/mp3-audioformat-das-beliebteste-2\/","title":{"rendered":"mp3-Audioformat, das beliebteste"},"content":{"rendered":"<h2>mp3-Audioformat, das beliebteste<\/h2>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cdn4.iconfinder.com\/data\/icons\/devine_icons\/Black\/PNG\/File%20Types\/MP3.png\" alt=\"mp3 audio format, the most popular\" width=\"275\" height=\"275\" \/><\/p>\n<p>Mit der rasanten Entwicklung der Dateikomprimierungstechnologie ist MP3 heute zum beliebtesten Musikformat geworden.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/cdn-icons-png.flaticon.com\/512\/2611\/2611282.png\" alt=\"mp3 audio format, the most popular\" width=\"339\" height=\"339\" \/><\/p>\n<p>Der Encoder transformiert den Originalton durch eine hybride Filterbank in den Frequenzbereich. Unter Verwendung eines psychoakustischen Modells wird gesch\u00e4tzt, dass es ausreichen kann, um zu sein. Der wahrgenommene Ger\u00e4uschpegel wird dann quantisiert und in Huffman-Codierung umgewandelt, um einen MP3-Bitstrom zu bilden. Der Decoder ist viel einfacher und seine Aufgabe besteht darin, das Tonsignal aus den codierten Spektrallinienkomponenten durch inverse Quantisierung und inverse Transformation zu extrahieren.<br \/>\n2.4 Modifizierte diskrete Kosinustransformation Die modifizierte diskrete Kosinustransformation (MDCT) bezieht sich auf das Umwandeln eines Satzes von Zeitbereichsdaten in Frequenzbereichsdaten f\u00fcr eine Zeitbereichsvariation. MDCT ist eine Erweiterung des DCT-Algorithmus. Der erste schnelle Algorithmus ist die schnelle Fourier-Transformation (FFT), aber FFT hat Operationen mit komplexen Zahlen und MDCT sind alle Operationen mit reellen Zahlen, was f\u00fcr die Programmierung praktisch ist. Teilen Sie beim Komprimieren von Audiodaten zuerst die urspr\u00fcnglichen Audiodaten in feste Bl\u00f6cke auf und f\u00fchren Sie dann eine Vorw\u00e4rts-MDCT (Forward MDCT) durch, um den Wert jedes Blocks in Koeffizienten der MDCT 512 umzuwandeln auf die urspr\u00fcnglichen Tondaten wiederhergestellt, und die urspr\u00fcnglichen Tondaten davor und danach sind inkonsistent, da redundante und irrelevante Daten w\u00e4hrend des Komprimierungsprozesses entfernt werden. Die FMDCT-Transformationsformel lautet: k=0, 1,&#8230;, N\/2-1 wobei N die L\u00e4nge des Transformationsfensters ist, d. h. die Anzahl der Abtastpunkte pro Block, N=8, 16,&#8230;. &#8230;, 1024, 2048. n0 = (N\/2 + 1)\/2, X(n) ist der Wert im Zeitbereich, X(k) ist der Wert im Frequenzbereich. Wenn N 1024 Punkte annimmt, werden es 512 Frequenzbereichswerte. Die IMDCT-Transformationsformel lautet: 4 Modifizierte diskrete Cosinus-Transformation Modifizierte diskrete Cosinus-Transformation (MDCT) bezieht sich auf die Umwandlung eines Satzes von Zeitbereichsdaten in Frequenzbereichsdaten, um die \u00c4nderungen im Bereich Wetter zu erfahren. MDCT ist eine Erweiterung des DCT-Algorithmus. Der erste schnelle Algorithmus ist die schnelle Fourier-Transformation (FFT), aber FFT hat Operationen mit komplexen Zahlen und MDCT sind alle Operationen mit reellen Zahlen, was f\u00fcr die Programmierung praktisch ist. Teilen Sie beim Komprimieren von Audiodaten zuerst die urspr\u00fcnglichen Audiodaten in feste Bl\u00f6cke auf und f\u00fchren Sie dann eine Vorw\u00e4rts-MDCT (Forward MDCT) durch, um den Wert jedes Blocks in Koeffizienten der MDCT 512 umzuwandeln auf die urspr\u00fcnglichen Tondaten wiederhergestellt, und die urspr\u00fcnglichen Tondaten davor und danach sind inkonsistent, da redundante und irrelevante Daten w\u00e4hrend des Komprimierungsprozesses entfernt werden. Die FMDCT-Transformationsformel lautet: k=0, 1,&#8230;, N\/2-1 wobei N die L\u00e4nge des Transformationsfensters ist, d. h. die Anzahl der Abtastpunkte pro Block, N=8, 16,&#8230;. &#8230;, 1024, 2048. n0 = (N\/2 + 1)\/2, X(n) ist der Wert im Zeitbereich, X(k) ist der Wert im Frequenzbereich. Wenn N 1024 Punkte annimmt, werden es 512 Frequenzbereichswerte. 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