数字音频中的模拟信号和数字信号

模拟技术

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描述

大部分人在学习奎斯特定理之前,就已经接触过数字音频了。如果您以高于最高频率至少两倍的频率,对一个模拟信号进行采样的话,便可以将其转换为与模拟信号信息相同的数字信号,通过一个低通滤波器,便可以获得和您输入的信号一模一样,甚至分毫不差的内容。

而事实上,大部分都认为模拟信号“听起来更好“。但如果数字信号更加精确的话,为什么还会有这么多人认为模拟的听起来更好呢?首先,我们的耳朵已经逐渐变得习惯并喜欢模拟录音的一些缺陷部分。正如电子管放大器对于音乐信号的失真以及压缩,会比精准的晶体管更让人感到舒服一样,模拟磁带同样会使得声音变得更加丰满温暖。

当然,仅凭这一点也无法构成人们忽略数字音频的便利性的理由。因为如果想要这种模拟的温暖音色的话,完全可以通过其他的方式,比如电子管压缩器等等。真正的原因其实在于,奎斯特定理中所没有告诉我们的,一个现实问题。首先,现实里并不存在奎斯特定理中所要求的,完美的低通滤波器。

现实存在的滤波器都有着斜率的限制,因此我们需要将其滚降数值设定得比理论中提出的更低才行。而且,斜率过于陡峭的滤波器在滤波频点附近会产生大量的相位干涉作用。并且,一些混叠现象必然会在极高频点处引发声泄露。不过现在,有一种名为“过采样”的技术被发明出来,可以有效减少以上问题。

另一个问题,便是所谓的有限字长效应——我们一般都会使用16位采样,而不是奎斯特定理中所提出的纯数。因此,我们必须在采样样本值上有所妥协。

首先,16bit并不像看起来那么便利。虽然它确实是可以转换为高达96dB的动态范围,但是这也是绝对顶点——不能再高了。因此这也导致了平均的音乐电平都必须保持在一个较低的水平,才能为峰值留出足够的余量。但是在低振幅的区域,本底噪声却又是一个无法避免的问题。

除此之外,任何的增益变化(不论是因为轨道叠加还是单纯的音量调整)都会导致采样自动四舍五入到最接近比特值的电平,从而造成失真。不过幸运的是,一种名为高频振动的技术可以解决这个问题。但是,时钟抖动却又导致了另一个问题。

如果采样时钟的定时不够完美的话,则会产生另外一种失真。对于一个独立的单元来说,解决方案是更换一个更加精确的定时;减少定时的误差可以将失真降低到一个可以忽略不计的水平。但是,当和其他的单元进行数字连接的时候,问题会变得更复杂一些,不过只要能正确处理,便不会出现太大问题。

最后,在数字音频相关的讨论中,最常被忽略的细节,便是奎斯特的采样是瞬时值——也就是脉冲。

我们的数字系统通常向转换器和低通滤波器输出的是一种阶梯状的信号,并保持当前采样的电平,直到下一个采样输入之后才会有变化。这就导致了频率成分的下降,并且会损失高频信号——而脉冲所含的高频能量,要比阶梯状信号多得多。这个问题的解决方案,当然不是去产生一个根本不可能完美产生的脉冲,而是要通过滤波器来调整频率响应。

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