Audiokompression
Audiokompression ist eine Art Datenkompression, die darauf abgestimmt Audiodateien effektiv in ihrer Größe zu reduzieren. Wie bei anderen spezialisierten Arten der Datenkomprimierung (z.B.: Videokompression) gibt es "verlustfreie" und "verlustbehaftete" Algorithmen um den Verkleinerungseffekt zu erzielen.
Table of contents |
2 Verlustbehaftete Kompression 3 Weiterführende Angaben |
Verglichen mit Bildkomprimierung werden verlustfreie Komprimierungsmethoden in der Audiokomprimierung nicht so häufig verwendet. Die Hauptbenutzer von verlustfreier Komprimierung sind Toningenieure und ihre Kunden, die den Qualitätsverlust der verlustbehafteten Kompressionsmethoden vermeiden wollen.
Der Grund für die geringe Verwendung ist die geringe Kompression, die hierbei erreicht werden kann.
Die große Mehrzahl der Tonaufnahmen sind natürliche Töne, aufgenommen aus der realen Welt, und solche Daten können nicht gut komprimiert werden. Man kann das mit Photos vergleichen, die sich nicht so gut komprimieren lassen wie computergenerierte Bilder. Aber auch computergenerierte Tonabfolgen können sehr komplizerte Wellenformen enthalten, die sich mit vielen Kompressionsalogrithmen nur schlecht verkleinern lassen. Dies liegt an der Natur der Schallwellen, die sich im Allgemeinen schwer vereinfachen lassen ohne eine zwangsweise verlustbehaftete Konvertierung in Frequenzfolgen, wie sie im menschlichen Ohr stattfinden.
Außerdem ändern sich die Werte der Audiosamples sehr schnell und es gibt selten Folgen von gleichen Bytes, weswegen allgemeine Datenkompressionsalgorithmen nicht gut funktionieren.
Die verlustfreien Audiocodecs unterscheiden sich von allgemeinen Algorithmen zur Datenreduktion, dadurch dass sie speziell an die typische Datenstruktur von Audiodateien angepasst sind. So können Audiocodecs Ähnlichkeiten zwischen den Kanälen (links,rechts) oder eine bestimmte Samplerate (44,1 kHZ) als Voraussetzung für die zu komprimierenden Daten annehmen. Dies hat zur Folge, dass die Audiocodecs in fast allen Fällen Audiodateien besser komprimieren als z.B. die Zip- oder RAR-Algorithmen.
Die meisten Algorithmen versuchen nicht den mathematischen Fehler zu reduzieren, sondern die subjektive menschliche Wahrnehmung der Tonfolgen zu verbessern. Da das menschliche Ohr nicht alle Information eines ankommenden Tones analysieren kann, ist es möglich eine Sounddatei stark zu verändern ohne das die subjektive Wahrnehmung des Hörers beeinträchtigt wird. So kann ein CoDec zum Beispiel einen Teil der sehr hohen und sehr tiefen Frequenzen, welche fast unhörbar sind für Menschen, weglassen. Auf ähnliche Weise werden Frequenzen, die durch andere Frequenzen überlagert sind, mit geringerer Genauigkeit wiedergegeben. Eine andere Art der Überlagerung ist, dass ein leiser Ton nicht erkennbar ist, wenn er unmittelbar vor oder nach einem lauten Ton kommt. Ein solches Modell der Ohr-Gehirn Verbindung, welches für diese Effekte verantwortlich ist, wird häufig psychoakustisches Modell genannt (auch:"Psychoaccoustic Model", "Psycho-model" oder "Psy-model").
Aufgrund der Natur der verlustbehafteten Algorithmen verschlechtert sich die Qualität wenn eine solche Datei dekomprimiert und anschließend wieder komprimiert wird (Generationsverluste). Das passiert vor allem, wenn eine Audio-CD aus verlustbehafteten Audiodateien gebrannt wird und diese später wieder komprimiert wird. Dies macht verlustbehaftete Dateien sehr ungeeignet für Anwendungen in professionellen Tonbearbeitungsbereichen. Allerdings sind solche Dateien sehr beliebt bei Endbenutzern, da ein Megabyte ungefähr für eine Minute Musik bei annehmbarer Qualität reicht.
Verlustfreie Kompression
Beispiele
Bei verlustfreien Codecs gibt es normalerweise keine Qualitätsunterschiede, weswegen man die Auswahl auf folgende Eigenschaften legen kann:
Verlustbehaftete Kompression
Die meisten verlustbehafteten Kompressionsalgorithmen basieren auf simplen Transformationen wie modifizierte Diskrete Kosinus Transformation (MDCT), welche die aufgenommene Wellenform in ihre Frequenzabfolgen umwandeln. Einige moderne Algorithmen benutzen Wavelets, aber es ist noch nicht sicher ob solche Algorithmen besser funktionieren als die auf MDCT basierenden.Beispiele
Bei den Beispielen werden auch die Bitraten angegeben bei denen eine komprimierte Datei kaum mehr vom Original unterscheidbar ist (bei konzentriertem Zuhören mit gutem Zubehör und einem ausgereiften Codec des jeweiligen Kompressionsschemas; abhängig von der Art der Musik).
Weiterführende Angaben
Siehe auch
Datenkompression, Videokompression, Codec