47.Восстановление выпадений (интерполяция).

При сколь угодной высокой исправляющей способности декодера всегда возможны кодовые ошибки, которые нельзя исправить. Они приводят к ошибкам в выборках звуковых сигналов. При записи звука, в отличие от записи цифровых данных в компьютерах, в этих случаях можно маскировать ошибки, используя интерполяцию(способ нахождения промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений) ошибочных выборок.

Интерполяция может быть в виде мьютинга, при котором ошибочная выборка заменяется нулевым значением с плавным спаданием и нарастанием звукового сигнала в течение 50-60 выборок. Она используется при длинных выпадениях. Возможна интерполяция нулевого порядка, при этом ошибочная выборка заменяется предыдущим значением(удержание). Более часто используется интерполяция 1го порядка, когда ошибочная выборка заменяется средним значением из двух ближайших выборок. Иногда используется интерполяция 2го и более высоких порядков (полиноминальная интерполяция), при которой рассчитываются несколько отсутствующих выборок. По этому она позволяет успешно интерполировать несколько неисправных выборок подряд. Чем более высокого порядка интерполяция, тем меньше слышимость шума интерполяции. Этот шум всегда растет с повышением частоты интерполяции. На частотах интерполяции ниже 63 Гц уровень шума менее - 100 дБ, даже при интерполяции 1го порядка. Интерполяция при помощи мьютинга слышна на всех частотах.

48.Сжатие цифровых потоков.

Сжатие (компрессия) аудиоданных представляет собой процесс уменьшения скорости цифрового потока за счет сокращения статистической и психоакустической избыточности цифрового звукового сигнала.

Методы сокращения статистической избыточности аудиоданных также называют сжатием без потерь, а, соответственно, методы сокращения психоакустической избыточности - сжатием с потерями.

Сжатие без потерь

Сокращение статистической избыточности основано на учете свойств самих звуковых сигналов. Она определяется наличием корреляционной связи между соседними отсчетами цифрового звукового сигнала, устранение которой позволяет сокращать объем передаваемых данных на 15...25% по сравнению с их исходной величиной. Для передачи сигнала необходимо получить более компактное его представление, что возможно осуществить с помощью ортогонального преобразования. Важными условиями применения такого метода преобразования являются:

• возможность восстанавливать исходный сигнал без искажений

• способность обеспечивать наибольшую концентрацию энергии в небольшом числе коэффициентов преобразования

• быстрый вычислительный алгоритмом

Этим требованиям отвечает модифицированное дискретно-косинусное преобразование (МДКП).

Уменьшить скорость цифрового потока позволяют методы кодирования, учитывающие статистику звуковых сигналов, например, вероятности появления уровней разной величины. Одним из таких методов является код Хаффмана, где наиболее вероятным значениям сигнала приписываются более короткие кодовые слова, а значения отсчетов, вероятность появления которых мала, кодируются кодовыми словами большей длины. Именно в силу этих двух причин в наиболее эффективных алгоритмах компрессии цифровых аудиоданных кодированию подвергаются не сами отсчеты звукового сигнала, а коэффициенты МДКП.

Подобные методы применяются при архивации файлов.