Dither tai rasteroiminen on data parannus tekninen digitaalinen ääni perustuu vapaaehtoiseen soveltamisesta melun tulosignaaliin, jotta lisääntymisen tasot alittavat määrän ja korvaa vääristymä , jonka lievää ja melun tausta , vähemmän herkkä korvan .
Kiertelevät ( karhennusta ) on sovellus audio periaatteen stokastinen resonanssi . Sitä sovelletaan:
Se on usein yksi viimeisistä vaiheista äänen tuottamiseksi CD-levyltä .
Ammattikieltä Ranskan digitaalisen äänen yleisesti käytetty termi pehmennysprosessin .
Virallinen terminologia organisaatiot eivät ole käsitelleet kiertelevät (epäröintiä, vapina) siinä mielessä, että sitä käytetään äänen signaalin käsittelyä.
Mario Rossi käyttää ilmaisua "Kvantisointivirheen dekorrelaatio" . Ranskassa jotkut kirjoittajat, etenkin akateemisessa ympäristössä, pitävät parempana dispersiomelua , joka viittaa tilastolliseen hajontaan . Kanadalaiset kirjoittajat seuraavat Kanadan patenttivirastoa, joka käyttää "rinnakkaissignaalia" , vaikka kysymys ei olisikaan (tietokone) seulonnasta , jossa pikselit ovat todellakin rinnakkain , kun taas Grand Dictionnaire terminologique du Québec osoittaa "signaalin päällekkäisyyden" . Ei ilme on niin yksinkertainen ja yleisesti käytetty Englanti pehmennysprosessin .
Sana dither , verbi ja yleinen substantiivi, englanniksi herättää päättämättömän levottomuuden tai levottoman päättämättömyyden. Englanninkielinen termi metafora , tässä on muutamia, joilla voi olla sama rooli ranskassa, "värähtelyn" (värisemään signaalia samalla kun teemme betonia, jotta se tiivistyy tai jauhot kulkevat seulan läpi) ja "vapisevat" tai "vapina" : häiritä signaalia tai lisätä siihen huolta, levottomuutta (ja tuoda se esiin tuottamattomasta hiljaisuudesta), karhentaa sitä , antaa sille kylmää tai värisemään, lisätä parvi (joka kuljettaa vähän informaatiota).
Englanninkielinen termi dither periytyy toisen maailmansodan jälkeen mekaanisten pommituslaskinten rakennustekniikasta . Insinöörit havaitsivat laitteen olevan tarkempi, kun oskillaattoreiden ja sähkömagneettien "aktivoimisen" aiheuttama tärinä sekoitti heikosti siirtyneitä osia. Tässä käytössä dither johtaa aktivointiin .
Äänitiedosto | |
Requantification kanssa ja huoletta ( värähtelyoptiomoitu ) | |
Kolme ohjelman luomaa pingiä (yhteensä 14 s . | |
Onko sinulla vaikeuksia käyttää näitä medioita? | |
---|---|
Kvantisointi kartoittaa kunkin arvo tulosignaalin lähtöarvo on valittu useista mahdollisista arvoista, vähemmän kuin useita mahdollisia syöttää arvoja. Siksi harjoitellaan eräänlaista pyöristystä, josta loput kutsutaan kvantisointivirheeksi . Tämä virhe on enintään puolet tuotannon kvantisointivaiheesta.
Tehollisarvo virheestä riippuu ensisijaisesti lähtötarkkuuden. Signaali-kohina-suhde digitaalisen äänisignaalin on suhde pätöteho täyden mittakaavan siniaallon (0 dBFS ) ja voima kvantisointikohinan katsotaan olevan tasaisesti jakautunut valkoista kohinaa . Ja n bittiä, se on
tai desibeleinä 6,02 n + 1,76mikä antaa 98 dB 16 bitille ja 6 dB enemmän bittiä lisätarkkuutta kohti.
Mutta taso vaihtelee täyden asteikon ja nollan välillä. Virhe on sitten suhteellisesti suurempi, kunnes signaali on täysin korvattu, kun sen amplitudi on pienempi kuin kvantisointivaihe.
Lähetyksen heikko signaali ilman kiertelevät ( tärinä ):Toisin sanoen signaali, jonka amplitudi on 0,4-kertainen muunnosvaiheeseen ja jonka lähetti järjestelmä, joka pyöristetään lähimpään kokonaislukuun:
Kun taso vaihtelee, virhe korreloi siten signaalin kanssa, se on vääristymä , jolle ihmisen kuulo on herkempi kuin pysyvälle satunnaiselle melulle. Voimme ajatella tätä vääristymistä intermodulaationa näytteenottotaajuuden kanssa. Musiikillisessa äänisignaalissa yliaallot , jotka ovat tärkeitä sävyn havainnassa, ovat useimmiten huomattavasti alemmalla tasolla kuin perustaajuuden . Pienillä amplitudilla kvantisointivirhe korreloi ilmeisesti signaalin kanssa.
Kuten ääni insinööri Bob Katz kiteyttää : "Jos signaali läpikäy kvantisointi, se aiheuttaa vääristymää alkuperäisestä tulosignaalista, joka voi ottaa käyttöön harmoniset, taitettu harmoniset osaksi kuultavissa spektri , äänen. Keskinäismodulaation , tai vääristymisen, jotka valitaan joukko melko ei-toivottuja vaikutuksia, joita esiintyy surina, kovuutena, kovuutena, kylmänä ja / tai äänen syvyyden menetys " .
Lisäämällä paikallaan olevaa kohinaa tulosignaaliin
heikkoja signaaleja ilmestyy, vaikka niiden taso olisi matalampi kuin melutaso. Ne voidaan kuulla ja havaita asianmukaisella hoidolla.
Kvantisointivirheestä tulee satunnainen. Tuloksena oleva melu on vähemmän epämiellyttävä korvalle kuin muutoin saatu vääristymä.
Kohinan lisääminen signaaliin kvantisointivirhekorrelaation suorittamiseksi, joka tunnetaan jo 1960-luvulla kuvankäsittelyssä nimellä dithering ( tärinä ) , on vakiintunut äänen kannalta 1980-luvulla.
Signaalin huoli ( hämärtyminen ) vastaa signaalin suuruusalueella kaistanleveyden rajoitusta enintään puoleen näytealueen näytetaajuudesta . Se on yhtä tärkeä kuin tämä signaalin digitaalisen esityksen lineaarisuudelle ( Widrow, Kollár ja Liu 1996 , s. 355-356).
ala | aika | signaalin koko |
---|---|---|
Leikkaus | näytteenotto | kvantifiointi |
Kunto | kaistanleveyden rajoitus | dynaaminen rajoitus |
Raja | kaistanleveys alle puolet näytteenottotaajuudesta | signaali-kohinasuhde on alle puolet tarkkuudesta |
jos ei | aliasing ( aliasing ): keskimääräinen taajuus, joka riippuu näytteenottotaajuudesta ja signaalista | taustakohinan korrelaatio: näytteenottotaajuudesta ja signaalista riippuvat taajuudet |
Melun lisäyskäsittelyä on kahta tyyppiä:
Molemmissa tapauksissa on edelleen valittava himmennetyn melun ominaisuudet .
Tunnetaan myös lyhenteellä RPDF Rectangular Probability Density Function .
Arvo on otettu satunnaisesti, ja vastaava näytteenotto todennäköisyys , nollan ja yhden välillä, kvantisointipituuden lisätään signaaliin, josta on vähennetty arvo kvantisointi puoli-näyte . Sanomme, että todennäköisyystiheysfunktio on suorakulmainen, koska se on sen kuvaajan muoto. Tällä menetelmällä virhesignaali dekorreloidaan signaalista, mutta sen amplitudi ei ole ( Wannamaker 1997 , s. 78). Todennäköisyys, että sekoitusääni vaikuttaa kvantitoituun tulokseen, riippuu signaalin hetkellisestä arvosta: se on nolla, jos tämä on tarkalleen kvantisointivaiheen keskellä, ja varma, onko se tarkalleen vaiheen rajalla .
Tämän melun lisäyksestä johtuva keskimääräisen melutason nousu voidaan laskea. Koska se on määritelmän mukaan signaalin riippumaton kvantisointivirheen, ja sama amplitudi, niiden valtuuksia lisätään, jolloin nousu taustamelun taso 3 dB (katso desibeli ).
Tunnetaan myös lyhenteellä TPDF ( kolmikulmainen todennäköisyystiheysfunktio ).
Satunnaisesti otettu arvo, jolla on vastaava todennäköisyys piirtää, nollan ja yhden kvantisointivaiheen välillä, lisätään signaaliin kahdesti , pienennettynä kvantisointivaiheen arvolla . Tämä vastaa kahta peräkkäistä RPDF-melusovellusta. Tuloksena olevalla todennäköisyystiheysfunktiolla on kolmion muotoinen muoto ; Siten on yksi kahdeksasta mahdollisuus, että signaali pienenee välillä 0,5 - 1 kvantisointivaihetta, niin monta mahdollisuutta lisätä sitä välillä 0,5 ja 1 kvantisointivaihetta, ja kolme neljästä mahdollisuudesta lisätä tai vähentää sitä alle 0,5 kvantisointivaiheella .
Tämän tyyppisen signaalin aiheuttama sekoitus on se, joka lisää vähiten kohinan tehollista arvoa eliminoiden samalla tulosignaaliin korreloivat kohinan vääristymät ja modulaatiot ( Wannamaker 1997 , s. 80). Koska se vastaa lisäämällä kaksi kertaa signaalin riippumaton kvantisointivirheen, ja sama amplitudi, niiden valtuuksia lisätään, jolloin nousu taustamelun tasoa 4,8 dB (katso desibeli ).
TPDF levottomuus suosittelee AES digitaalisten mittauslaitteiden.
Gaussin kohina on yhtä kuin peräkkäisten sovelluksen useita kertoja RPDF melua. Tuloksena oleva todennäköisyystiheysfunktio on kellon muotoinen tai Gaussin käyrä , joka on ominaista analogisen lähteen, kuten mikro- esivahvistimen , synnyttämälle himmentimelle ( karheus ) . Jos bitti syvyys tallennus on riittävän suuri, analoginen melu panos analogia-digitaali-muunnin on riittävä huoli ( värinäsignaali ) tallennus. Muussa tapauksessa, koska signaalissa on joka tapauksessa tämän tyyppistä kohinaa, TPDF-kohinan lisääminen ei anna odotettuja teoreettisia tuloksia. Siksi lisätään Gaussin melu.
Gaussin melun lisäämisestä johtuva keskimääräisen melutason nousu on 6 dB . Voidaan päätellä, että lähde, jossa on taustamelun taso on -92 dBFS sopii erinomaisesti 16- bittinen kvantisointi . Jos joku sisältää taustakohinan äänityshuoneen, tämä ehto on käytännössä aina täytetty. Pienempi melutaso tarkoittaa joko kvantisointia, jossa on enemmän bittejä, tai huolen kohinan lisääminen ( dither ).
Lipshitz ja Vanderkooy ovat osoittaneet, että spektritiheyksittäin erilaiset melut käyttäytyvät eri tavalla, kun niitä käytetään signaalin " himmentämiseen " . He ehdottivat melua, joka on mallinnettu mahdollisimman hiljaiseksi, jotta voidaan linearisoida äänisignaalien kvantisointi.
Värillinen melu on suodatettua valkoista kohinaa . Algoritmit, jotka himmentävät ( karkea ), käyttävät ääniä, joissa on enemmän energiaa korkeilla taajuuksilla, vähentääkseen sitä äänikaistalla, jossa korva on herkempi (katso isosonique-käyrä ).
Kohinan muotoilu ( kohinan muotoilu (sisään) ) lisätään signaalin huolenaiheiden peruskaavioon kohinalla suodatinta sisältävällä takaisinkytkentäsilmukalla (ja implisiittisesti viiveellä, jotta virhe ei poistu heti sisään tulon yhteydessä) . Tällä tavalla prosessointi mallintaa kohinan spektrijakaumaa kvantisointivirheessä. Suodatin lasketaan siten, että kohinan energia löytyy pääasiassa vähemmän kuultavista taajuuksista. Havaittu kohina voidaan pienentää neljällä bitillä lisäresoluutiota tavallisessa himmentämisessä .
Jos käytämme vain takaisinkytkentäsilmukkaa (kohinan η ( t ) = 0 kanssa), kvantisointikohina pysyy korreloituna signaalin kanssa, vaikka sen spektri olisi siirretty vähemmän herkälle alueelle. On myös mahdollista, että suodatin tuottaa kohinan puuttuessa vääristymää rajajaksoa kohti . Kohinan muotoilu on siis olennaisesti täydennys signaalin huoleen ( himmentymiseen ) kohinan avulla.
Kun näytteenottotaajuus on yli kaksinkertainen äänikaistanleveyteen (88,2 kHz tai 96 kHz ), kohinan muotoilu voi siirtää suurimman osan kvantisointivirheestä ja kohinan signaalin sekoituksesta ( himmentymisestä ) johtuvasta kohinatehosta kuultavan kaistan ulkopuolelle.
Kiertelevät ( karhennusta ) pitäisi käyttää ennen mitä tahansa analogisesta digitaaliseen muotoon ja mikä tahansa uudelleen kvantisoinnin de-korreloida kvantisointikohina tulosignaalin ja kompensoida ei-lineaarisuus luonnostaan tässä prosessissa, koska ( vääristymä ); vähemmän lähtösignaali käsittää bittejä näytettä kohden, ja poiminnan ( karhennuksen ) tulisi olla tehokasta. Mikä tahansa menetelmä, joka sisältää vähentäminen määritelmän (bittien lukumäärä) näytteiden pitäisi lisätä värähtelyoptiomoitu ( värinä ) aaltomuodon.
On kuitenkin huomattava, että tämä äänenlaadun huolellinen hoito on "jätettävä näkökulmasta". Jos miksaus ei ole hyvä tai musiikki ei toimi, luultavasti signaalin jompikumpi ei ole väliä. Jos kaikki muu projektissa on hieno, ja haluamme saada parhaan äänenlaadun, niin oikea jahkailla on erittäin tärkeää” .
Kiertelevät ( huolenaihe ) signaalin, jota tarvitaan tiettyjen digitaalisia suodattimia . Digitaalinen suodatin toimii konvoluutio signaalin impulssivaste; riittävän nopean prosessoinnin mahdollistamiseksi suodattimet voivat käyttää rekursiota ja siten saavuttaa operaatioita signaaliosilla, joiden suuruusluokka on sama kuin kvantisointivaiheessa. Tällä tasolla emme voi ajatella, että kvantisoinnin portaikko on lineaarinen ramppi .
Sekoitus kohina-arvolla torjuu tätä epälineaarisuutta.