Conversia Semnalelor Audio

Captarea si stocarea sunetelor

Sunetele generate de dispozitive sau persoane sunt captate de dispozitive de captare a sunetelor.

Cel mai bun exemplu de dispozitiv de captare a sunetelor este microfonul. Principiul de functionare al acestuia este similar modului de functionare a urechii umane, prin urmare, sunetele care ajung la microfon interactioneaza cu membrana acestuia care genereaza semnale electrice care reprezinta amplitudinea sunetului în functie de timp.

În continuare, semnalele electrice generate de microfon trebuie transformate în siruri de numere. Acest lucru se realizeaza de catre o unitate ADC (Analog Digital Convertor) care primeste la intrare o tensiune electrica si genereaza la iesire un numar reprezentat binar. Datorita faptului ca orice tensiune electrica se reprezinta numeric printrun sir finit de biti, apare o eroare numita eroare de cuantificare.

Pentru reprezentarea unui semnal în forma digitala, acesta trebuie esantionat. Prin esationare, dintr-un semnal se extrag cadre la intervale de ”T secunde. Dupa esantionarea unui semnal, acesta poate fi folosit de aplicatii multimedia pentru a prelucra si/sau stoca sirurile de biti generate de unitatile ADC.

Calitatea sunetului digital care se doreste a fi obtinuta depinde de numarul de biti folositi pentru a reprezenta un cadru si de intervalul de timp dintre cadre. Calitatea sunetului este mai buna cu cât numarul de biti este mai mare si cu cât intervalul de timp dintre doua cadre este mai mic.

Compresia sunetelor digitale

Datorita faptului ca pentru a transmite la distanta sunete cu o calitate foarte buna (de calitatea CD-urilor audio) sunt necesari 1,411 Mbps pentru semnale audio stereo si 705,6 Kbps pentru semnale audio mono. Aceste numere sunt foarte mari si s-a pus problema compresiei sunetelor.

Cei mai importanti algoritmi utilizati în procesul de compresie a sunetelor sunt codificarea formei de unda si codificarea perceptiva.

Prin codificarea formei de unda, semnalul este transformat cu ajutorul transformatei Fourier în componentele sale în frecventa (reprezentarea amplitudinilor în functie de timp). Dupa aplicarea transformatei, amplitudinea fiecarei componente este codificata minimal, folosind cât mai putini biti. Transformata Fourier duce la pierdere de informaþie. Sirul de biti obtinuti se comprima folosind unul dintre algoritmii prezentati în episoadele anterioare ale compresiilor de date. Scopul este de a reproduce exact forma de unda, la celalalt capat folosind cât mai putini biti.

Codificarea perceptiva consta în a transforma sunetul digital, astfel încât un ascultator uman sa nu poata face diferenta între un sunet transformat si unul netransformat.

La baza acestui tip de codificare sta psihoacustica. Psihoacustica este stiinta care se ocupa de modul în care sunetele sunt percepute de catre om. Proprietatea de baza a codificarii perceptive este constituita de faptul ca unele sunete pot masca alte sunete, astfel încât acestea din urma nu se vor mai auzi atâta timp cât primele continua sa fie prezente. Pe baza acestei proprietati, sunetele care nu vor putea fi auzite de ascultatorii umani vor fi eliminate.

În realitate, daca generam un sunet cu frecventa de 1 KHz la un volum de 60 dB si un alt sunet cu frecventa de 1.1 KHz si un volum de 40 dB, nu vom auzi cel de-al doilea sunet. Acest fenomen poarta numele de mascarea frecventei. Sunetele care se aud poarta numele de sunete masca.

Un alt fenomen care are loc în realitate este acela ca, daca un sunet mascheaza un alt sunet, urechea umana este adaptata sa auda numai sunetele masca. În cazul în care sunetele masca de la un moment dat dispar, celelalte sunete nu vor putea fi auzite decât dupa un inverval de timp, care reprezinta timpul în care urechea umana se regleaza pentru a le putea percepe. Acest fenomen poarta numele de mascare temporara.

Prin urmare, o aplicatie de compresie a sunetelor care se bazeaza pe psihoacustica va elimina pe baza unor relatii sunetele care nu vor putea fi auzite de catre om.

Dupa eliminarea sunetelor care nu pot fi percepute asupra rezultatului se aplica unul dintre algoritmii de compresie fara pierdere de informatie. Se observa în acest caz ca pierderea de informatie este data de eliminarea sunetelor care nu pot fi auzite de catre om.

Raportul calitate sunet/dimensiune fisier de iesire este mai mare daca se aplica aceste reguli decât în cazul în care se încearca compresia sunetelor fara a elimina sunetele care nu se aud.

În final, la iesire se transmit constantele de cuantificare, codurile Huffman utilizate daca acestea nu sunt standard (în cazul în care nu s-a folosit varianta statica cu coduri predefinite standard) si datele comprimate.