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[音频] 什么是数字音频?音乐制作人指南

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音频应用新手发布

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发表于 2022-5-6 | |阅读模式
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什么是数字音频?音乐制作人指南


一位音乐制作人在电脑屏幕后花费数小时处理音频,他们正在玩就是数字音频。
数字音频一直是降低音乐制作成本并因此获得的巨大的技术含量。如果您花费大量时间使用数字合成器和制作音乐,那么了解什么是数字音频是值得的。更具体地说,了解模拟和数字音频之间的区别是值得的。
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模拟音频和数字音频是两种截然不同的音频。在本文中,我们将探讨您需要了解的有关数字音频的所有信息:数字音频和模拟音频之间的区别,以及数字音频的工作原理。

模拟音频和数字音频有什么区别?
模数转换
数字量化:采样率与位深度
什么是音频采样率?
采样率如何影响您的数字信号
音频中的位深度
什么是音频抖动?
抖动有什么作用?
数字削波与模拟失真
如何修复音频剪辑
模拟音频和数字音频有什么区别?
模拟技术完美地复制了声波。例如,录音机和黑胶播放器会复制您录制的内容,直到你的黑胶唱片在经过多次播放后都被磨损为止。

模拟技术的更多示例包括使用控制电压产生音频信号和应用效果的模块化合成器。此外,Warm Audio 的 WA-2A 光学压缩器等压缩器使用光敏电阻来确定要应用多少压缩。像这样的模拟设备在其电路周围发送直流电,该电路与板载晶体管、变压器和其他电路组件相互作用。最终结果是电产生的音频信号或效果。

模拟录音使用麦克风将声波(人声、吉他弹奏等)转换为电信号。然后这个信号被直接印在模拟母带上(有点像盒式磁带)。

相比之下,数字技术将您的声波转换为二进制数据。数字技术依赖于二进制 1 和 0,而不是依赖于控制电压和电路技术的电信号。

模数转换
为了说明,我们用麦克风记录我们的声音信号。麦克风确实将我们的声波转换为电信号——那里没有任何改变。但是,数字转换不是将我们的电信号印在模拟磁带上,而是将我们的信号切成小块,并 以我们可以指定的采样率和位深度对我们的信号进行采样。 采样率和位深度协同工作,并创建  定义数字信号质量的带宽。反过来,带宽总量决定了我们的数字信号与原始信号的精确度。

因此,更多带宽模拟准确转换。这与数字图像的原理相同。您无法放大低分辨率图像以提高质量。

在这里,模拟声波在各个方面都代表了原始声波。 但是您会注意到,数字声波仅代表原始声波的片段。 那些已经被采样的! 此示例表示不太理想的采样率和位深度。
Analog-to-Digital-Conversion.jpg
在这里,模拟声波在各个方面都代表了原始声波。但是您会注意到,数字声波仅代表原始声波的片段。那些已经被采样的!此示例表示不太理想的采样率和位深度。

下面详细了解增加采样率如何让您更准确地再现模拟声波。

增加采样率可以让您更准确地再现模拟声波。 数字音频转换的准确性取决于采样率和位深度。

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图片来源:iZotope
因此,数字音频转换的准确性取决于采样率和位深度。相比之下,模拟齿轮的精度取决于设备的灵敏度!

与模拟设备不同,数字技术无法完美再现声波。声波的幅度值并不总是与数字系统中可用的数字值(位)相匹配。

但不要害怕!即使是最受过训练的耳朵也可能无法识别出数字声波的缺陷。

数字量化:采样率与位深度
有了所有关于采样率和位深度的讨论,更详细地探讨这些主题是个好主意。

量化就是我们刚才讨论的过程:将连续的音频信号转换为具有大量数值的数字信号。

声信号的频率和幅度等特征被转换为计算机可以读取的二进制数据。然后,这个数字音频允许您在 DAW 中编辑和操作您的信号。但是在您的计算机接收到任何可以读取的二进制 1 和 0 之前,您的声学信号必须通过一系列快照测量(样本)转换为该数据。

什么是音频采样率?
要近乎准确地再现任何信号,每秒必须从原始信号中提取数千个样本。测量的指标也包括信号幅度和任何频率,并且在特定时间测量样本(稍后会详细介绍)。总结一下采样率的简要介绍:通过极快地测量足够的幅度值,我们可以重建信号的分辨率。

所述样本测量的速度就是采样率!它既是测量速度,也是测量样本的数量 。我们以千赫兹为单位测量信号的采样率。

采样率如何影响您的数字信号
声波由 周期组成。一个周期有一个正的和一个负的幅度值。为了找到它的波长,即单个周期的长度,我们需要测量正振幅和负振幅。为此,必须同时对正幅度和负幅度进行采样。因此,每个周期采样两次。

这意味着采样率决定了模数转换中测量的频率范围。因此,通过每个周期对声波进行两次采样,我们可以计算出最终波形本身的频率。因此,我们可以以两倍频率的采样率重建数字形式的声波——因为我们每个周期都采样两次。

音频中的位深度
位深度是设置数字系统读取的潜在幅度值的数量。反过来,这决定了数字音频的动态范围。

声波是连续波,这意味着它们具有无数可能的幅度值。所以为了让我们准确地测量声波,我们需要在每次采样时将它们的幅度值建立为设置的二进制值。

由于它们提供的音频分辨率,最常见的位深度是 16 位、24 位和 32 位。

但这些只是表示我们测量的可能幅度值的数量的二进制项。

16 位 = 65,536 个幅度值

24 位:=  16,777,216 个幅度值

32 位 = 4,294,967,296 个幅度值

更高的位深度为您提供更高的音频分辨率。这是因为有更多的幅度值可用!

将位深度想象成一个大盒子,里面有很多小盒子。通过将较小的盒子放在大盒子里,您可以在里面放更多的盒子。因此,更高的位深度意味着您可以在更大的盒子中容纳更多的盒子。

一个俗气的类比,我们知道。但我们认为它达到了它的目的。结果,原始声波的实际幅度更接近可用位。因此,您将获得更准确的原始声波再现!

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图片来源:iZotope
如果你知道一首歌的采样率和比特深度,你就可以算出这首歌的比特率。

如何计算歌曲的比特率:采样率 x 比特深度 x 通道数。

流媒体服务使用比特率来描述音频流的质量,所以很容易知道!

什么是音频抖动?
更高的位深度 和采样率将以更详细的数字形式再现声波。但是,有一个问题。具有流畅形状的原始声波并不总是与数字位对齐。可能有多少分辨率并不重要。

通过将原始声波四舍五入到不能准确表示其幅度的位深度,量化失真会发生在较低的位深度。这是因为可用的数字位数量有限。

量化过程可以创建某些模式,我们称之为相关噪声。相关噪声是音频确定部分中某些频率下本底噪声中的特定共振。在这些部分中,我们的本底噪声高于其他地方,并且占用了记录信号无法访问的更多幅度值。

量化噪声听起来就像白噪声,因为它就是这样。但是,当您严重降低信号的位深度时,这听起来像是失真。这以与方波没有太大不同的方式使信号四舍五入。

抖动是将数字位映射到模拟波时屏蔽量化误差的过程。我们通过随机化最终数字位如何舍入为 1 或 0 来防止噪声模式,并用不相关的噪声(随机噪声)掩盖它们。

音频抖动的过程包括向我们的音频信号添加更多噪声。这使我们能够使量化噪声变得难以察觉。例如,当我们减少音频信号的位深度时,会出现量化噪声。因此,量化噪声是原始信号和量化信号之间的差异。

抖动有什么作用?
抖动是我们引入音频信号的噪声,它掩盖了随机量化产生的噪声。  

因此,我们通过随机化最终数字位的舍入方式来掩盖量化误差。这会产生不相关的噪声(随机噪声),而不是相关的噪声,并为更多的幅度值留出空间,这使得本底噪声的幅度处于我们动态范围的底部。

音频抖动是我们引入音频信号的噪声,它掩盖了随机量化产生的噪声。  
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现在我们已经随机化了量化产生的噪声,现在更难听到音频中的噪声了。它仍然存在,但我们的耳朵也听不到它,因为不再有明确的模式。

所以,你只是在交换量化产生的谐波失真......以获得更多噪音!

数字削波与模拟失真
当您突破 0dBFS 的数字上限时,就会发生数字削波。0 dBFS(dB 满量程)是我们的数字音频在开始数字失真(剪辑)之前可以达到的最大音量。

数字削波听起来像一个平方的声波。当您的信号达到并突破 dBFS 上限时,声波会被平方,甚至听起来像是具有坚韧特性和谐波含量的方波。

另一方面,当您的输入信号被推得比特定模拟设备可以处理的峰值电压更大时,就会发生模拟失真。

当您突破 0dBFS 的数字上限时,就会发生数字削波。 0 dBFS(dB 满量程)是我们的数字音频在开始数字失真(剪辑)之前可以达到的最大音量。
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无论是什么插件、设备或声音过度驱动了信号,数字削波听起来都是一样的。但是模拟失真在不同的模拟硬件上听起来会有所不同。

简而言之,这意味着数字剪辑不会继承特定设备或软件的任何独特特征。但是模拟失真会!模拟失真可能会根据信号通过的特定硬件的独特电路而改变。

例如,来自电子管电路的模拟失真听起来与来自压控放大器的模拟失真不同。
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