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Audiokompression


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Audiokompression ist eine Art Datenkompression die darauf abgestimmt Audiodateien effektiv in Größe zu reduzieren. Wie bei anderen spezialisierten der Datenkomprimierung (z.B.: Videokompression ) gibt es " verlustfreie " und " verlustbehaftete " Algorithmen um den Verkleinerungseffekt zu erzielen.

Inhaltsverzeichnis

Verlustfreie Kompression

Verglichen mit Bildkomprimierung werden verlustfreie Komprimierungsmethoden der Audiokomprimierung nicht so häufig verwendet. Die von verlustfreier Komprimierung sind Toningenieure und ihre die den Qualitätsverlust der verlustbehafteten Kompressionsmethoden vermeiden

Der Grund für die geringe Verwendung die geringe Kompression die hierbei erreicht werden

Die große Mehrzahl der Tonaufnahmen sind Töne aufgenommen aus der realen Welt und Daten können nicht gut komprimiert werden. Man das mit Photos vergleichen die sich nicht gut komprimieren lassen wie computergenerierte Bilder. Aber computergenerierte Tonabfolgen können sehr komplizerte Wellenformen enthalten sich mit vielen Kompressionsalogrithmen nur schlecht verkleinern Dies liegt an der Natur der Schallwellen sich im Allgemeinen schwer vereinfachen lassen ohne zwangsweise verlustbehaftete Konversation zu Frequenzfolgen wie sie menschlichen Ohr stattfinden.

Außerdem ändern sich die Werte der sehr schnell und es gibt selten Folgen gleichen Bytes weswegen allgemeine Datenkompressionsalgorithmen nicht gut

Beispiele

  • Shorten
  • Free Lossless Audio Codec ( FLAC )
  • Lossless Predictive Audio Compression (LPAC)
  • Lossless Transform Audio Compression (LTAC)
  • OptimFROG
  • Monkey's Audio
  • LA (Lossless Audio)
  • Apple Lossless (auch: Apple Lossless Encoding Apple Lossless Audio Codec)

Bei verlustfreien Codecs gibt es normalerweise Qualitätsunterschiede weswegen man die Auswahl auf folgende legen kann:

  • Geschwindigkeit der Kompression sowie der Dekompression
  • Kompressions Rate
  • Soft- und Hardwareunterstützung

Verlustbehaftete Kompression

Die meisten verlustbehafteten Kompressionsalgorithmen basieren auf Transformationen wie modifizierte Diskrete Kosinus Transformation ( MDCT ) welche die aufgenommene Wellenform in ihre umwandeln. Einige moderne Algorithmen benutzen Wavelets aber ist noch nicht sicher ob solche Algorithmen funktionieren als die auf MDCT basierenden.

Die meisten Algorithmen versuchen nicht den Fehler zu reduzieren sondern die subjektive menschliche der Tonfolgen zu verbessern. Da das menschliche nicht alle Information eines ankommenden Tones analysieren ist es möglich eine Sounddatei stark zu ohne das die subjektive Wahrnehmung des Hörers wird. So kann ein CoDec zum Beispiel einen Teil der sehr und sehr tiefen Frequenzen welche fast unhörbar für Menschen weglassen. Auf ähnliche Weise werden die durch andere Frequenzen überlagert sind mit Genauigkeit wiedergegeben. Eine andere Art der Überlagerung dass ein leiser Ton nicht erkennbar ist er unmittelbar vor oder nach einem lauten kommt. Ein solches Modell der Ohr-Gehirn Verbindung für diese Effekte verantwortlich ist wird häufig Modell genannt (auch:" Psychoaccoustic Model " " Psycho-model " oder " Psy-model ").

Aufgrund der Natur der verlustbehafteten Algorithmen sich die Qualität wenn eine solche Datei und anschließend wieder komprimiert wird (Generationsverluste). Das vor allem wenn eine Audio-CD aus verlustbehafteten gebrannt wird und diese später wieder komprimiert Dies macht verlustbehaftete Dateien sehr ungeeignet für in professionellen Tonbearbeitungsbereichen. Allerdings sind solche Dateien beliebt bei Endbenutzern da ein Megabyte ungefähr eine Minute Musik bei annehmbarer Qualität reicht.

Beispiele

Bei den Beispielen werden auch die angegeben bei denen eine komprimierte Datei nicht vom Original unterscheidbar ist (bei konzentriertem Zuhören gutem Zubehör und einem ausgereiften Codec des Kompressionsschemas; abhängig von der Art der Musik).

Siehe auch



Bücher zum Thema Audiokompression

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