Что такое битность звука
Что такое битность звука
www: kramer.ru, e-mail: academy@kramer.ru
МУЗЫКА ПОД ПРЕССОМ
ЗАПИСЫВАТЬ МУЗЫКУ ЛЮДИ НАУЧИЛИСЬ ОЧЕНЬ ДАВНО. ИЗ-ЗА ОТСТАЛОСТИ АНТИЧНОЙ ТЕХНИКИ ДРЕВНИЕ ЭЛЛИНЫ ВЫНУЖДЕНЫ БЫЛИ ДЕЛАТЬ ЭТО С ПОМОЩЬЮ ОСОБОГО НОТНОГО ПИСЬМА, ПРИЧЕМ ВЫСОТА ЗВУКОВ ОБОЗНАЧАЛАСЬ С ПОМОЩЬЮ БУКВ, А ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ЗАДАВАТЬ ТО ЛИ НЕ УМЕЛИ, ТО ЛИ НЕ СЧИТАЛИ НУЖНЫМ.
Тем не менее этот способ записи дожил аж до XI в. нашей эры, когда было создано нечто похожее на современную нотную грамоту. Но до настоящей звукозаписи было еще далеко. Для того чтобы воспроизвести музыку, нужно было, во-первых, уметь играть на музыкальных инструментах, а во-вторых, читать ноты.
С помощью таких приборов можно установить, что некоторые музыкальные инструменты, например скрипка, имеют относительно равномерный спектр, а у некоторых духовых спектры с ярко выраженными максимумами и минимумами, называемыми формантами.
Терминов, прямо описывающих тембровую окраску голоса человека или музыкальных инструментов, не существует, поэтому приходится прибегать к различным метафорам, вроде «глубокий тембр», «жесткий тембр», «металлическое» или даже «транзисторное» звучание.
Попытки использовать цифровые методы обработки информации применительно к записи звука предпринимались многократно, но первых серьезных результатов удалось добиться в начале 80-х годов XX века, и совпали они с бурным развитием компьютеров и успехами микроминиатюризации радиокомпонентов. Применение цифровых методов обработки звука открыло новые и очень интересные возможности.
Сейчас мы не будем вдаваться в теорию кодирования, тем более что она довольно сложна и требует знания высшей математики. Для нас важно понимать, что качество оцифрованного звука и размер полученного файла зависят от частоты дискретизации и разрядности.
Понятно, что такое неэкономное расходование дискового пространства оказалось неприемлемым, и были созданы специальные алгоритмы и форматы для более экономного хранения аудиофайлов.
При сравнении различных форматов сжатия часто используют параметр «качество звучания при определенном битрейте».
В принципе, все программы для кодирования звука (их еще называют кодерами) используют алгоритмы двух видов: для сжатия звука без потерь качества и для сжатия с потерями качества.
Алгоритмы сжатия без потерь качества по сути представляют собой хорошо знакомые пользователям персоналок архиваторы, специально модифицированные под работу со звуковым потоком. При воспроизведении звука «на лету» происходит распаковка файла из архива.
Алгоритмы сжатия с потерями качества основаны, грубо говоря, на том, что путем отбрасывания некоторых относительно несущественных элементов звука получают весьма компактные звуковые файлы. При выборе этих самых «несущественных элементов» используют принципы маскировки звука. Их два: маскировка по частоте и маскировка по времени.
Маскировка по частоте означает, что если рядом с тихим звуком в частотном диапазоне будет находиться громкий звук, то тихий можно отбросить, так как человеческое ухо его все равно не услышит.
Маскировка по времени основана на том, что если сразу за громким звуком последует тихий, то его можно отбросить, ибо изменение порога слышимости человеческого уха происходит не мгновенно.
Все методы кодирования звука с потерей качества работают по одной схеме. Вначале звук разбивается на кадры, из которых удаляются маскируемые компоненты, после чего кадры кодируются методом Хоффмана, в соответствии с которым наиболее часто встречающиеся кодовые слова получают минимальную длительность, а наименее частые, наоборот, максимальную. Разница между методами заключается в способе анализа звука и удаления замаскированных компонентов.
Алгоритмов сжатия аудиофайлов и, соответственно, форматов этих файлов существует великое множество. Например, форматы записи звука в компьютерных играх, в аудиоплеерах и для загрузки через Интернет различаются. Общее правило заключается в том, что файлы с высоким битрейтом имеют относительно высокое качество звука и большой объем, а файлы с малым битрейтом компактны, но музыкой их можно назвать только из вежливости.
Кроме того, различные форматы аудиофайлов создавались для различных компьютерных платформ, таких как PC, Macintosh, Amiga и другие.
Рассмотрим основные форматы аудиофайлов.
Доработанный кодек Voxware превратился в марку WMA и теперь позволяет записывать музыку при битрейте 64 Кбит/с, по качеству аналогичную mp3 с битрейтом 128 Кбит/с. Это означает, что при том же качестве звучания файл WMA занимает вдвое меньший объем, чем файлы mp3. Специалисты считают, что музыка, записанная в WMA, звучит «чище и живее», чем в mp3.
Liquid Audio до недавнего времени считался самым лучшим по качеству воспроизведения и мог бы претендовать на роль преемника mp3, но создатель формата, компания Liquid Audio, повела неудачную политику по его внедрению.
РСМ используется для кодирования несжатых аудиоданных. Существует множество вариантов этого формата, разработанных различными компаниями, например Microsoft.
Macintosh AIFF. Это стандартный формат аудиофайлов для платформы Macintosh. Он поддерживает 8-ми и 16-битные моно- и стереофонические аудиоданные.
RealMedia позволяет создавать потоковые аудио- и видеофайлы для передачи через Интернет. Он предлагает сложные собственные функции сжатия, дающие возможность передавать аудио- и видеоданные через Интернет (даже через медленные телефонные линии) в режиме реального времени.
Microsoft Wave. Подобно формату mp3, это еще один очень популярный формат аудиофайлов для Windows. Поддерживает множество различных типов аудиоданных, в том числе 8-ми и 16-битные, моно и стерео. Файлы в формате Wave имеют расширение wav. l
Основы цифрового звука
В основе цифрового аудио лежит математическое представление звуковой волны. Цифровой мир развивается очень быстро, и нет ничего удивительного в том, что многим цифровые технологии кажутся сложными. Цель этой статьи – объяснить, что такое цифровой звук, не вдаваясь в сложные математические подробности. Чтобы разобраться, что такое цифровой звук, нужно в первую очередь понять, что внутри компьютера нет никаких звуков, а есть только одна математика.
Что такое звук
Звук – это вибрация молекул. Математически звук может быть точно описан как «волна». У него есть максимальное пиковое значение (горб волны) и минимальное значение (прогиб). Если вы когда-нибудь видели графическое изображение звуковой волны, то заметили, что звук всегда изображается кривой, постоянно пересекающей ось X. Это означает, что природа звука «периодична». Любой звук имеет гребень волны и прогиб, положительный период и отрицательный. Это называется циклом. Так вот, основное понятие – все звуки имеют хотя бы один цикл.
Следующая важная идея заключается в том, что любая периодическая функция может быть математически представлена серией синусоид. Другими словами, даже самый сложный звук – это всего лишь набор синусоидальных волн. Голос может постоянно изменять свою громкость и высоту тона, но в любом момент звучания голос является только набором синусоидальных волн.
И, наконец, третье: люди не слышат звуки частотой выше 22 кГц. Так что все, что выше 22 кГц, записывать не обязательно.
Итак, еще раз, основы звука заключаются в том, что:
Переход от аналогового звука к цифровому
Предположим, я говорю в микрофон. Микрофон преобразует мой голос в непрерывный электрический ток. Этот электрический ток бежит по проводу через какой-нибудь усилитель и, в конце концов, попадает в аналогово-цифровой преобразователь (АЦП). Помните, что компьютер не хранит звуки, а хранит математические значения, так что нам нужно что-то, что преобразует аналоговый ток в последовательность единиц и нулей. Вот этим АЦП и занимается. Говоря простым языком, конвертер делает быстрые снимки звуковой волны, называемые семплами, и каждому семплу присваивает значение амплитуды. И здесь мы подходим к двум основным понятиям, которые помогут объяснить природу цифрового звука. Эти понятия – время и амплитуда.
Битность звука
В цифровом мире нет ничего непрерывного – все имеет определенное математическое значение. В аналоговом мире звуковая волна достигнет своего пикового значения, и все значения от 0 дБ до пика будут существовать. А в цифровом сигнале существует ограниченное число возможных значений амплитуды. Представьте аналоговый звук как кого-то, плавно поднимающегося на эскалаторе, в то время как цифровой звук – кто-то, кто поднимается по лестнице, и в течение времени он находится либо на одной ступеньке, либо на другой. Или, скажем, есть значения 50 и 51. Так вот, в аналоговом звуке может быть какое-нибудь промежуточное значение 50,46, а в цифровом звуке это значение будет округлено до 50. Это означает, что фактически звуковая волна при прохождении через АЦП искажается. А так как аналоговый сигнал непрерывен, то это округление значений происходит постоянно в процессе конвертации. Это называется ошибкой квантования, и звучит это как странный шум. Но давайте представим лестницу с большим количеством ступенек, высота которых меньше. Теперь у нас есть значения 50, а за ним 50,2, а за ним 50,4, а за ним 50,6 и т.д. Аналоговый сигнал со значением амплитуды 50,46 теперь округлится не до 50, а до 50,4. Это важное усовершенствование, которое не избавляет полностью от ошибок квантования, но в значительной степени снижает их влияние. Увеличение битности по своей сути является увеличением числа ступенек на лестнице с уменьшением их высоты. При уменьшении ошибки квантования снижается уровень шумов.
Вы спросите, а зачем мне нужно это знать? Дело в том, что в современной музыке используется очень много компрессии. Стало вполне обычным достигать максимальной плотности звука, сжимая и зачастую пережимая записанный инструмент или голос, а потом еще снова обрабатывать компрессором уже весь микс. Помните, что одним из главных недостатков компрессии является повышение уровня шумов! После компрессии совершенно незаметные погрешности квантования внезапно становятся слышимыми. Особенно заметным это становится в наиболее тихих частях песен, например, где остается звучать только один инструмент, или когда в конце песни все инструменты начинают плавно затухать. Более высокая битность при записи позволит вам добиться значительно меньшего уровня шума.
Ширина диапазона частот и частота дискретизации
Частота дискретизации, возможно, наиболее спорный вопрос в мире цифровой аудиозаписи. Частота дискретизации определяет, как быстро компьютер делает те самые снимки звука, о которых мы говорили в начале. Большинство людей полагает, что чем чаще делать эти снимки (вообще этот процесс больше похож на пульсацию, чем на фотосъемку, но неважно), тем полученные результаты больше будут похожи на непрерывный звук. А значит на аналоговый звук. Но это не совсем так. Помните, цифровой мир состоит из математики, а не из звуков. Понимаю, со стороны чересчур хитро все обстоит, но потерпите меня еще немного, я все объясню.
Звук в своей основе – набор синусоидальных составляющих. И для определения синусоиды необходимо всего три контрольных значения. Так вот, для того, чтобы правильно описать синусоидальные составляющие, частота дискретизации (семплирования) должна быть хотя бы в 2 раза выше частоты звука. И если мы не слышим звуки выше 22 кГц, или синусоидальные волны, чей цикл повторяется более 22 000 раз в секунду, то все что нам нужно – это делать 44 000 снимков в секунду. Вот откуда появилась всем известная частота дискретизации: 44,1 кГц.
Но постойте! Что, если функция между этими тремя контрольными точками – не синусоида? Что, если ее график какой-нибудь причудливой формы и получается так, что АЦП, основываясь только на трех контрольных точках, превращает этот график в синусоиду? Дело в том, что даже самая сумасшедшая функция раскладывается на синусоидальные составляющие. И если эти синусоидальные составляющие находятся в слышимом диапазоне частот, то АЦП их правильно захватывает. А если же эти синусоиды слишком быстры для нашей частоты дискретизации – то ничего страшного, мы все равно их не услышим.
Помните, цифровой звук – это не столько звук, сколько математика. Как только поступают данные с АЦП, компьютер преобразует биты в гладкую непрерывную кривую звуковой волны. И не важно, сколько у вас контрольных точек, 3 или 300, построенный по ним компьютером звук будет звучать одинаково.
А что же на счет частот дискретизации 88,2, 96 и 192 кГц? Во-первых, еще не на 100% доказано, что человек слышит звуки только до 22 кГц. Во-вторых, в АЦП используется ограничение по частоте на уровне ½ частоты семплирования. При частоте семплирования 44,1 кГц АЦП обрезает частоты выше 22 кГц. И если он не настроен должным образом, это может вызывать искажения на частотах ниже 22 кГц, называемые «алиасингом» (наложение частот). Кроме того, определенные программные плагины, в частности эквалайзеры, страдают искажением фазы на высоких частотах. Искажение происходят на границе диапазона частот, который подвергается эквализации. Если ваш диапазон частот ограничен 22 кГц и вы хотите поднять уровень ВЧ с помощью эквалайзера, то поднятые высокие частоты оборвутся на 22 кГц резко, а не плавно. Правда, это уже тема для другой статьи, но так или иначе подобные эффекты искажают звук.
Теоретически запись при 16 битном кодировании на частоте дискретизации 44,1 кГц будет звучать так же, как и при 24 битном кодировании на 192 кГц. Но на практике во втором случае хвосты записи будут чище, более прозрачно будет звучать реверберация, верхний диапазон частот будет более гладким, и значительно меньше будет проявляться эффект алиасинга.
alhemist 1 февраля 2011 в 07:46
Рейтинг: 5 / 5 
Что такое битность звука
Когда сигнал поступает на АЦП с предусилителя, компрессора, выхода пульта, синтезатора, — он представляет собой электромагнитные колебания. То есть на вход АЦП приходит некая волна с изменяющимся напряжением (очень маленьких величин). Для сохранения сигнала в файл его нужно «оцифровать», то есть закодировать с помощью единиц и нулей. В результате получается график волны на экране компьютера.
Даже самый лучший преобразователь имеет погрешность, ведь между нулем и единицей нет промежуточных значений, и график волны будет состоять только из вертикальных и горизонтальных отрезков, без наклонных линий. На графическую прорисовку волны будут влиять высота звука (частота колебаний), его тембр (форма волны) и громкость (амплитуда). Качественный АЦП должен корректно передать системе записи все эти параметры.
Итак, звук поступает в систему дискретно, то есть разделенным мелкие отрезки. От величины этих отрезков зависит точность кодирования аналогового сигнала в цифровой среде. Чем мельче горизонтальная и вертикальная дискретные единицы, тем точнее оцифровка.
Частота дискретизации
Горизонтальное дробление волны дает нам представление о частоте дискретизации, или частоте семплирования. Чем чаще АЦП фиксирует изменения значений графика волны, тем выше частота семплирования. Собственно, один семпл — это дискретный единичный отрезок, минимальная единица звука. Чем он короче, тем выше частота дискретизации.
К примеру, значение частоты дискретизации в 44.1 кГц показывает, что в одной секунде записи содержится 44100 семплов. Мы можем редактировать волну, принимая за минимальный элемент редактирования отрезок длительностью 1/44100 секунды. При увеличении частоты семплирования до 48 кГц этот отрезок уменьшается до 1/48000 доли секунды, давая возможность более точного воздействия.
Согласование частот дискретизации
АКАДЕМИЯ МЮЗИКМЕЙКЕРА
Книга А. Данилова о создании музыки
Каждый семпл по продолжительности равен предыдущему. Для корректного воспроизведения звука частоты дискретизации файла и системы должны быть идентичны. При добавлении в проект звуковой дорожки с частотой дискретизации, отличной от дискретизации хоста (программы), она должна быть сконвертирована.
Если воспроизводить файл более высокой частоты в системе с более низкой, он будет звучать медленнее, чем должен, и наоборот. Конвертирование сигнала из одной частоты в другую всегда приводит к появлению искажений. Чтобы «перекроить» звук под новую частоту дискретизации, система должна разбить семплы на более мелкие куски и снова собрать их в единую волну. Такой процесс может привести в лучшем случае просто к замыливанию звука, в худшем — к появлению щелчков.
Конечно, на встроенных колонках домашнего ноутбука разница будет незаметна. Но если речь идет о работе со звуком на профессиональном уровне, согласование частот дискретизации необходимо.
Не рекомендуется изменять частоту дискретизации в рамках одного проекта. Оправданием повышению дискретизации может быть, например, необходимость обработки файла алгоритмами или плагинами, лучше работающими на высоких частотах. Поскольку более высокая дискретность предполагает разбиение на более мелкие семплы, точность обработки будет выше, а качество в результате лучше. Но гарантировать эффективность этого метода тоже невозможно: в каждом случае результат будет индивидуальным. Необходимо каждый раз оценивать, что важнее — эффект от обработки на более высокой дискретности или негативное влияние конвертации.
Если по какой-то причине после завершения работы на частоте 48 кГц вам потребовалось конвертировать сигнал в 44.1 кГц, сохраните исходный файл на тот случай, если придется повторно вмешиваться в материал (например, для альтернативного мастеринга). Обработка на более высокой частоте дискретизации даст лучший эффект, чем на низкой.
Разрядность звука
Если горизонтальное дробление волны дает нам представление о частоте дискретизации, то вертикальная дискретизация – это разрядность, отвечающая за достоверную передачу динамических элементов записи. Чем большее количество «ступенек» может зафиксировать преобразователь, тем выше разрядность записанного звукового файла.
Например, волна за отрезок времени может совершить движение одной ступенькой от 0 до 16, а может четырьмя — по 4 единицы за шаг. Более точным представлением будет 16 шагов по единице. Количество ступенек, на которые волна дробится по вертикали, — это и есть разрядность.
Чем выше разрядность конвертора, тем достовернее он передаст сигналы разного уровня громкости. Если мы движемся большими шагами, каждый из которых равен 16 единицам (низкая разрядность), то при громкости входящей волны на уровне 4 график ее будет округлять до нуля. А если каждая ступенька разрядности равна 4 единицам (средняя разрядность), значение 4 будет зафиксировано на своем уровне, а значения 3 и 5 округлятся до 4. При единичном шаге все эти значения будут находиться на своих ступеньках — 3, 4, 5 (высокая разрядность).
Таким образом, более высокая разрядность АЦП дает возможность детальнее интерпретировать различные значения громкости звука и максимально приблизиться к форме реальной волны.
Разбиение волны на «ступеньки» по вертикали и горизонтали называется квантованием. Иногда частоту дискретизации называют частотой квантования, а разрядность динамическим квантованием, то есть разделением по уровням громкости (динамика).
Естественно, пример с 16 единицами — условность. Конверторы работают на гораздо более высоких значениях. Например, при разрядности 16 бит система может передать 65536 уровней громкости (2 в степени 16). А при 24 битах — 16777216 уровней (2 в степени 24).
Казалось бы, зачем столько? Неужели наше ухо способно различить хотя бы десять тысяч уровней громкости? Напрямую — не может. Скажем, два сигнала с «соседними» значениями даже при разрядности 16 бит мы различить не в состоянии. Но работа в студии ведется с разнообразными звуками, и некоторые из них имеют значительные перепады по громкости (к примеру, реверберация). Многие процессы требуют тонкой работы с громкостями (например, едва заметное воздействие эквалайзером на спектр). Для корректной работы нужна система с хорошей разрешающей способностью и по горизонтали, и по вертикали.
Но есть и обратная сторона медали. Высокие значения дискретизации и разрядности делают файлы более объемными, и для их обработки системе требуется больше ресурсов. Здесь самое время вспомнить про различия между ресурсонезависимыми и нативными системами. Чем выше квантование, тем сильнее загружается компьютер. Этот фактор более критичен для нативной системы, обремененной обслуживанием операционки и фоновых процессов.
Всегда нужно искать баланс между значениями дискретизации и разрядности и реальными возможностями системы. Не заставляйте ее работать на пределе, оставляйте резерв мощности.
Мы приближаемся к очень важной и мало кому понятной теме, связанной с музыкальным производством. Речь о так называемых шумах квантования. В ближайшее время этому явлению будет посвящен отдельный материал. Понимание природы шумов квантования дает возможность музыканту и звукорежиссеру разобраться в некоторых непростых вопросах, связанных с записью музыки в цифровой среде. Поскольку ввиду дороговизны и сложности в обслуживании аналогового оборудования подавляющее большинство музыкантов работает прежде всего именно в цифровых системах записи, эта тема так или иначе затрагивает всех.
Следите за обновлениями блога, подписывайтесь на новые статьи, чтобы совершенно бесплатно получать их на электронную почту. Также хочу напомнить, что очень много познавательной практической и теоретической информации содержится в моей книге «Академия Мюзикмейкера», которую без посредников можно приобрести на сайте MusicMaker.Pro.
Остались вопросы? Не стесняйтесь задавать их в комментариях под статьей или присоединяйтесь к обсуждениям в этой группе ВКонтакте, посвященной синтезаторам, музыкальному оборудованию и звукозаписи.
© Алексей Данилов Иллюстрации: А. Рублевский При перепечатывании ссылка на источник обязательна
Хотите получать новые статьи
прямо на почту?
Подпишитесь на обновления блога А. Данилова
Цифровое представление аналогового аудиосигнала. Краткий ликбез
Дорогие читатели, меня зовут Феликс Арутюнян. Я студент, профессиональный скрипач. В этой статье хочу поделиться с Вами отрывком из моей презентации, которую я представил в университете музыки и театра Граца по предмету прикладная акустика.
Рассмотрим теоретические аспекты преобразования аналогового (аудио) сигнала в цифровой.
Статья не будет всеохватывающей, но в тексте будут гиперссылки для дальнейшего изучения темы.
Чем отличается цифровой аудиосигнал от аналогового?
Аналоговый (или континуальный) сигнал описывается непрерывной функцией времени, т.е. имеет непрерывную линию с непрерывным множеством возможных значений (рис. 1).
Цифровой сигнал — это сигнал, который можно представить как последовательность определенных цифровых значений. В любой момент времени он может принимать только одно определенное конечное значение (рис. 2).
Аналоговый сигнал в динамическом диапазоне может принимать любые значения. Аналоговый сигнал преобразуется в цифровой с помощью двух процессов — дискретизация и квантование. Очередь процессов не важна.
Дискретизацией называется процесс регистрации (измерения) значения сигнала через определенные промежутки (обычно равные) времени (рис. 3).
Квантование — это процесс разбиения диапазона амплитуды сигнала на определенное количество уровней и округление значений, измеренных во время дискретизации, до ближайшего уровня (рис. 4).
Дискретизация разбивает сигнал по временной составляющей (по вертикали, рис. 5, слева).
Квантование приводит сигнал к заданным значениям, то есть округляет сигнал до ближайших к нему уровней (по горизонтали, рис. 5, справа).
Эти два процесса создают как бы координатную систему, которая позволяет описывать аудиосигнал определенным значением в любой момент времени.
Цифровым называется сигнал, к которому применены дискретизация и квантование. Оцифровка происходит в аналого-цифровом преобразователе (АЦП). Чем больше число уровней квантования и чем выше частота дискретизации, тем точнее цифровой сигнал соответствует аналоговому (рис. 6).
Уровни квантования нумеруются и каждому уровню присваивается двоичный код. (рис. 7)
Количество битов, которые присваиваются каждому уровню квантования называют разрядностью или глубиной квантования (eng. bit depth). Чем выше разрядность, тем больше уровней можно представить двоичным кодом (рис. 8).
Данная формула позволяет вычислить количество уровней квантования:
Если N — количество уровней квантования,
n — разрядность, то
Обычно используют разрядности в 8, 12, 16 и 24 бит. Несложно вычислить, что при n=24 количество уровней N = 16,777,216.
При n = 1 аудиосигнал превратится в азбуку Морзе: либо есть «стук», либо нету. Существует также разрядность 32 бит с плавающей запятой. Обычный компактный Аудио-CD имеет разрядность 16 бит. Чем ниже разрядность, тем больше округляются значения и тем больше ошибка квантования.
Ошибкой квантований называют отклонение квантованного сигнала от аналогового, т.е. разница между входным значением 
и квантованным значением 
(
)
Большие ошибки квантования приводят к сильным искажениям аудиосигнала (шум квантования).
Чем выше разрядность, тем незначительнее ошибки квантования и тем лучше отношение сигнал/шум (Signal-to-noise ratio, SNR), и наоборот: при низкой разрядности вырастает шум (рис. 9).
Разрядность также определяет динамический диапазон сигнала, то есть соотношение максимального и минимального значений. С каждым битом динамический диапазон вырастает примерно на 6dB (Децибел) (6dB это в 2 раза; то есть координатная сетка становиться плотнее, возрастает градация).
Ошибки квантования (округления) из-за недостаточного количество уровней не могут быть исправлены.
50dB SNR
примечание: если аудиофайлы не воспроизводятся онлайн, пожалуйста, скачивайте их.
Теперь о дискретизации.
Как уже говорили ранее, это разбиение сигнала по вертикали и измерение величины значения через определенный промежуток времени. Этот промежуток называется периодом дискретизации или интервалом выборок. Частотой выборок, или частотой дискретизации (всеми известный sample rate) называется величина, обратная периоду дискретизации и измеряется в герцах. Если
T — период дискретизации,
F — частота дискретизации, то 
Чтобы аналоговый сигнал можно было преобразовать обратно из цифрового сигнала (точно реконструировать непрерывную и плавную функцию из дискретных, «точечных» значении), нужно следовать теореме Котельникова (теорема Найквиста — Шеннона).
Теорема Котельникова гласит:
Если аналоговый сигнал имеет финитный (ограниченной по ширине) спектр, то он может быть восстановлен однозначно и без потерь по своим дискретным отсчетам, взятым с частотой, строго большей удвоенной верхней частоты.
Вам знакомо число 44.1kHz? Это один из стандартов частоты дискретизации, и это число выбрали именно потому, что человеческое ухо слышит только сигналы до 20kHz. Число 44.1 более чем в два раза больше чем 20, поэтому все частоты в цифровом сигнале, доступные человеческому уху, могут быть преобразованы в аналоговом виде без искажении.
Но ведь 20*2=40, почему 44.1? Все дело в совместимости с стандартами PAL и NTSC. Но сегодня не будем рассматривать этот момент. Что будет, если не следовать теореме Котельникова?
Когда в аудиосигнале встречается частота, которая выше чем 1/2 частоты дискретизации, тогда возникает алиасинг — эффект, приводящий к наложению, неразличимости различных непрерывных сигналов при их дискретизации.
Как видно из предыдущей картинки, точки дискретизации расположены так далеко друг от друга, что при интерполировании (т.е. преобразовании дискретных точек обратно в аналоговый сигнал) по ошибке восстанавливается совершенно другая частота.
Аудиопример 4: Линейно возрастающая частота от
100 до 8000Hz. Частота дискретизации — 16000Hz. Нет алиасинга.
Аудиопример 5: Тот же файл. Частота дискретизации — 8000Hz. Присутствует алиасинг
Пример:
Имеется аудиоматериал, где пиковая частота — 2500Hz. Значит, частоту дискретизации нужно выбрать как минимум 5000Hz.
Следующая характеристика цифрового аудио это битрейт. Битрейт (bitrate) — это объем данных, передаваемых в единицу времени. Битрейт обычно измеряют в битах в секунду (Bit/s или bps). Битрейт может быть переменным, постоянным или усреднённым.
Следующая формула позволяет вычислить битрейт (действительна только для несжатых потоков данных):
Битрейт = Частота дискретизации * Разрядность * Количество каналов
Например, битрейт Audio-CD можно рассчитать так:
44100 (частота дискретизации) * 16 (разрядность) * 2 (количество каналов, stereo)= 1411200 bps = 1411.2 kbit/s
При постоянном битрейте (constant bitrate, CBR) передача объема потока данных в единицу времени не изменяется на протяжении всей передачи. Главное преимущество — возможность довольно точно предсказать размер конечного файла. Из минусов — не оптимальное соотношение размер/качество, так как «плотность» аудиоматериала в течении музыкального произведения динамично изменяется.
При кодировании переменным битрейтом (VBR), кодек выбирает битрейт исходя из задаваемого желаемого качества. Как видно из названия, битрейт варьируется в течение кодируемого аудиофайла. Данный метод даёт наилучшее соотношение качество/размер выходного файла. Из минусов: точный размер конечного файла очень плохо предсказуем.
Усреднённый битрейт (ABR) является частным случаем VBR и занимает промежуточное место между постоянным и переменным битрейтом. Конкретный битрейт задаётся пользователем. Программа все же варьирует его в определенном диапазоне, но не выходит за заданную среднюю величину.
При заданном битрейте качество VBR обычно выше чем ABR. Качество ABR в свою очередь выше чем CBR: VBR > ABR > CBR.
ABR подходит для пользователей, которым нужны преимущества кодирования VBR, но с относительно предсказуемым размером файла. Для ABR обычно требуется кодирование в 2 прохода, так как на первом проходе кодек не знает какие части аудиоматериала должны кодироваться с максимальным битрейтом.
Существуют 3 метода хранения цифрового аудиоматериала:
Несжатый (RAW) формат данных
Другой формат хранения несжатого аудиопотока это WAV. В отличие от RAW, WAV содержит заголовок файла.
Аудиоформаты с сжатием без потерь
Принцип сжатия схож с архиваторами (Winrar, Winzip и т.д.). Данные могут быть сжаты и снова распакованы любое количество раз без потери информации.
Как доказать, что при сжатии без потерь, информация действительно остаётся не тронутой? Это можно доказать методом деструктивной интерференции. Берем две аудиодорожки. В первой дорожке импортируем оригинальный, несжатый wav файл. Во второй дорожке импортируем тот же аудиофайл, сжатый без потерь. Инвертируем фазу одного из дорожек (зеркальное отображение). При проигрывании одновременно обеих дорожек выходной сигнал будет тишиной.
Это доказывает, что оба файла содержат абсолютно идентичные информации (рис. 11).
Кодеки сжатия без потерь: flac, WavPack, Monkey’s Audio…
При сжатии с потерями
акцент делается не на избежание потерь информации, а на спекуляцию с субъективными восприятиями (Психоакустика). Например, ухо взрослого человек обычно не воспринимает частоты выше 16kHz. Используя этот факт, кодек сжатия с потерями может просто жестко срезать все частоты выше 16kHz, так как «все равно никто не услышит разницу».
Другой пример — эффект маскировки. Слабые амплитуды, которые перекрываются сильными амплитудами, могут быть воспроизведены с меньшим качеством. При громких низких частотах тихие средние частоты не улавливаются ухом. Например, если присутствует звук в 1kHz с уровнем громкости в 80dB, то 2kHz-звук с громкостью 40dB больше не слышим.
Этим и пользуется кодек: 2kHz-звук можно убрать.
Кодеки сжатия с потерям: mp3, aac, ogg, wma, Musepack…