了解数字音频中的采样率

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让我们深入了解采样率，好吗？


在家录制音乐应该很有趣，而不是过于技术化。
所以当你被“采样率”这样的技术术语卡住时，它真的很糟糕。

奈奎斯特到底是什么？大家都在谈论的这个“别名”是什么？！

我们如何理解这些短语？！像 44,100 kHz 这样的大数字并不是真正不言自明的。

好吧，当我们完成后，您将了解采样率是什么以及它如何影响您的录音。


什么是采样？
采样是声波的快照测量。

更具体地说，样本是声波幅度（信号强度）的测量值。

像音频接口这样的数字系统需要数千个单独的样本，这些样本在特定时间记录声波的幅度，然后以数字方式重建它。


波周期的幅度水平。每个波周期有两个幅度水平——一个正的和一个负的。因此，我们必须对每个周期都进行测量，以数字方式重建它们。
声波是连续波，它们由单个波周期组成。因此，样本是单个波周期的幅度测量值。

并且，这些许多波周期样本加在一起以对整个声波进行采样。

然后我们的接口可以将声波转换成我们的计算机可以理解的二进制数据。

用于录制人声和吉他的最佳初学者音频接口

采样率的定义是什么？
采样率是衡量我们每秒对音频进行采样的数量；因此，我们这样做的速度。

换句话说，采样率决定了数字录音技术（如接口对声波）的快照采样数。

在实践中，如果我们希望我们的数字信号听起来与原始声波一样准确，我们需要每秒采集数千个录音样本。



如果我们想要完美地重建原始音频，我们必须采集数千个原始音频样本。在第一个示例中，您可以看到我们的数字结果很差，因为我们的样本不够频繁。在第二个示例中，我们的数字结果要好得多，看起来也更加流畅。但是，在第三个示例中，数字结果与原始音频一样流畅。那是因为我们已经采集了足够的样本！
然后我们可以重建原始声波的分辨率。

换句话说，足够高的采样率可以让我们捕捉到原始声音的每一个细节。

我们如何测量采样率？
我们以千赫兹 (kHz)为单位测量采样率。

使用最常见的采样率，音频采样率规范如下所示：44.1 kHz。

此外，44.1 kHz 的采样率意味着我们每秒采集 44,100 个音频样本！

以下是常见采样率的列表：

44.1 kHz 每秒 44,100 个样本
48 kHz – 每秒 48,000 个样本
88.2 kHz – 每秒 88,200 个样本
96 kHz – 每秒 96,000 个样本
192 kHz – 每秒 192,000 个样本
更高的采样率是否意味着更好的录音质量？
是的。通过每秒采集更多样本，您将获得具有更高音频分辨率的数字信号。

音频分辨率越高，音频质量就越好。但这并不意味着使用更高的采样率总是一个好主意。

以更高的采样率录制会导致更大的音频文件。此外，它还需要计算机的更多处理能力。

随着我们采集更多样本，我们将需要更多磁盘空间来存储它们，以及可以处理这项工作的处理器。

如果您希望通过 Internet 流式传输大的音频文件，则会适得其反！

我应该使用哪个采样率？
44.1 kHz（每秒 44,100 个样本）的常见采样率足以捕获人类听觉阈值内的频率。

但是，如果您要录制立体声信号，则无法以 44.1 kHz 录制，除非您单独录制每个通道并平移它们。但是，总的来说，您仍然需要采集88,200 个样本。

由于您要捕获的信号加倍，因此您需要将采样率加倍至 88.2 kHz。您需要采集 88,200 个样本来捕捉立体声信号的分辨率。

话虽如此，您的界面可能足以让您即插即用。有些接口有两个输入，每个输入至少每秒采样 44,100 个样本。

采样率和频谱
人类听觉的阈值范围为20 Hz 至 20 kHz。如果我们想要人类喜欢的数字录音，我们需要一种能够适应所有这些频率的音频分辨率。

这就是为什么我们需要对信号进行足够多的快照样本。因此，我们需要一个至少是信号频率两倍的采样率。

考虑到这一点，将 44.1 kHz 一分为二得到 22.05 kHz——这足以容纳我们可以听到的频率。

奈奎斯特率是多少？如何计算频率的采样率
奈奎斯特理论指出，我们需要一个等于信号最高频率两倍的采样率来捕获信号中的每个频率。

一个奇异的波周期总是有一个负的和一个正的幅度值。这些值是周期信号强度（幅度）的度量。

为了找到每个波周期的波长——它决定了它们的频率——我们必须对每个周期的正负幅度进行采样。

因此，如果我们希望我们的数字信号具有正确的频率，我们必须对每个波进行两次采样。

奈奎斯特频率和混叠：当采样出错时......
奈奎斯特采样理论告诉我们，每个周期采集少于 2 个样本会导致我们的信号出现不正确的数字重建——原始信号的不想要的“别名”。

以下是一些从字面上说明别名的示例：




在第一幅图像中，重建的声波 (3) 与原始声波 (1) 非常相似。那是因为我们已经采集了足够的样本 (2) 来捕获声波的频率。

但是在第二张图片中，尽管快速增加了音频的频率 (4)，我们并没有增加我们想要采集的样本数量 (5)，从而给了我们原始声波的别名 (6)。

结果，我们重建的波形类似于第一个示例的波形，但频率要低得多。换言之，产生的频率是混叠频率。

音频分辨率和带宽
数字音频的分辨率部分取决于音频接口每秒采集的录音样本数。

对声波进行采样的过程是模数 (ADC)过程的第一部分。

什么是模数转换 (ADC)？
采样是模数转换的核心。

我们的数字录音设备必须每秒对我们的声波进行数千个快照样本。


采样是模数转换的核心。声波是连续波，因此我们必须将这种无限的信息转换成可以处理并存储在计算机、智能手机和平板电脑上的二进制数据。
正如我们所讨论的，这些快照样本记录了各个波周期的幅度值。然后，我们可以通过在每个波周期中获取足够多的频率来完美地重建声波中的频率。

在对我们的声波进行采样后，我们的接口将样本转换为我们计算机的二进制信息。接下来，我们的计算机需要存储它们——计算机将信息存储为比特。

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位深度和采样率如何协同工作以创建带宽
位深度首先决定了有多少可用位来测量声波，然后我们将样本存储在数字字节中。

因此，可以容纳每秒数千个样本的位深度允许我们以尽可能高的分辨率进行记录。

换句话说，位深度和采样率共同为我们提供了数字录音的总带宽。


采样率和位深度协同工作以创建总音频带宽。可用比特的数量对应于我们可以将样本映射到的数字幅度值的数量。
这意味着我们可以利用的总带宽决定了我们的数字信号与原始录音的精确度！

更多带宽 = 更准确的再现

位深度：它是什么以及它如何影响音频质量

采样率与比特率
采样率定义了我们每秒采集多少个声波样本。

但是，比特率决定了您的数字音频文件的大小。

不要与比特深度混淆，比特率是数字文件大小的数学计算，以每秒兆字节 (Mbps) 为单位。

要计算数字录音的比特率，您可以使用以下计算：

采样率 x 位深度 x 通道数 = 比特率 (Mpbs)

比特率决定了您的计算机每秒必须处理的位数才能按预期播放您的数字录音。

因此，假设我们以 44.1 kHz的采样率和24-bit 的位深度录制了一段吉他即兴演奏。

44,100  x  24  x  1  =  1,058,400  /  1.1 兆位每秒 (Mbps)

在计算出录制的比特率后，将其乘以录制的秒数。假设我们录制了20 秒。

1.1 x 20  =  22  /  22MB

为什么 44.1 kHz 是常见的采样率
44.1kHz 是最常见的采样率，尽管它是常用采样率中最低的，因为它是音频质量和缓解存储空间问题之间的一个很好的折中线。

例如，44.1kHz 的采样率就是 CD 音质的采样率。

这是因为光盘的空间有限。因此，它们需要一个不占用太多空间的文件大小，但需要一个听起来不错的音频分辨率。

更重要的是，在数字音频计算机存储的最初几天，仍然以兆字节为单位报价！因此，存储空间比现在更受关注。

Spotify 使用什么采样率？
Spotify 在其流媒体服务上需要通用的 44.1 kHz 音频采样率。

更具体地说，Spotify 请求具有 44.1kHz 采样率的 16 位 MP3 文件。

那么在流媒体时代，我们还使用 CD 质量分辨率吗？
每个流媒体服务都不同，因此并非总是如此。

但 MP3 文件是小型音频文件，因此我们可以更轻松地在线分发它们。

但是，MP3 文件听起来不如 CD 质量的音频好。找出为什么不要错过我们关于数字音频文件的文章。

无论如何，更高的采样率会导致更大的音频文件。因此，如果我们以更高的采样率（例如 96 kHz）进行录制，那么我们的音频文件将会非常大——考虑到每秒需要 96,000 个样本。

然后，对于在线流媒体，我们的音乐将需要更多的存储空间和更多的处理能力。

话虽如此，以更高的音频分辨率进行流式传输当然不是不可能的。Apple Music 一直在使用无损音频（在数字音频文件文章中进行了说明）已有一段时间了。

艺术家可以以真正的 CD 质量（16 位，44.1 kHz）将他们的音乐上传到 Apple Music，而不会丢失任何信息；或以48 kHz 的 24 位更高分辨率。

但 Spotify 要求所有艺术家上传 mp3 文件，这是有损音频文件。

结论：什么是好的采样率？
从技术上讲，一个好的采样率是对原始声波进行足够多的采样，以便以数字方式重建每个细节。我们需要一个两倍于声波频率的采样率来做到这一点。

如果您的声波频率为 15 kHz，则每秒采样少于 30,000 个样本会产生不需要的声音混叠。

这是因为我们每个波周期至少需要两个样本来捕获每个波周期的频率信息。

但是当然有更高的采样率。事实上，高分辨率音频被认为是96kHz/32 位音频。

每秒采集 96,000 个样本确实有很多优势。例如，我们可以捕捉10-20 kHz范围内的所有表现细节。这个范围是人声、弦乐器等许多自然表达的地方。

更高的采样率使我们能够在数字录音中捕捉到这些细节。虽然这确实为聆听体验增加了很多价值，但它也增加了文件大小。

正如我们所讨论的，像 Spotify 这样的流媒体服务只接受 44.1kHz 作为采样率。但是，Apple Music 之类的音乐接受更高分辨率的音频。

但如果您要上传到 Spotify，以更高的采样率录制将需要您在后期母带阶段衰减采样率。

总而言之，调查每个服务接受的分辨率并为每个平台导出不同的音频文件是一个好主意。

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