Fundamentos de audio digital

Transcripción

1 Fundamentos de audio digital Seminario de Audio 2005 Ernesto López Martín Rocamora

2 Sistemas de audio digital Pilares de la digitalización: Muestreo Cuantización Tipos fundamentales de distorsión: Presencia de frecuencias erróneas (aliasing) Distorsión debida a la cuantización (ruido granular)

3 Digitalización

4 Digitalización

5 Digitalización

6 Digitalización

7 Digitalización Muestreo: Convierte el tiempo de continuo a disceto Cuantización: Convierte la amplitud de continua a discreta

8 Muestreo La salida del S&H cambia a intervalos regulares de tiempo. Se pierde la información entre muestras? NO. El muestreo es un proceso sin pérdida si la señal a digitalizar está adecuadamente condicionada. El muestreo es apropiado si es posible reconstruir la señal original a partir de las muestras digitales.

9 Muestreo Señal de DC Reconstrucción posible con lineas rectas. Muestreo apropiado. Sinusoide f = 0.09 fs La reconstrucción no es unir con lineas rectas. Muestreo correcto a simple vista.

10 Muestreo Sinusoide f = 0.31 fs La sinusoide no es evidente a partir de la distribución de muestras. Hay menos muestras por período. Sinusoide f = 0.95 fs Las muestras representan otra sinusoide (aliasing). El muestreo NO es apropiado.

11 Muestreo Teorema de muestreo Para ser muestreada correctamente la señal continua no debe tener componentes por encima de fs/2. (Shannon, Nyquist 1940s). Si existen componentes superiores se distorsionan combinándose con la información legítima (aliasing). Un sistema de muestreo siempre se precede de un filtro pasabajos de frecuencia de corte fs/2.

12 Muestreo Señal continua y espectro Producto de señal continua con tren y espectro

13 Muestreo fs = 3 BW Muestreo correcto fs = 1.5 BW Muestreo incorrecto (aliasing)

14 Aliasing Las componentes por encima de fs/2 se mapean entre 0 y fs/2. El aliasing también altera la fase.

15 Conversión DA DAC con tren de impulsos DAC con mantenedor de orden cero

16 Conversión DA El espectro se ve multiplicado por un sinc(f). El filtro reconstructor puede compensar la ganancia - 1/sinc(f).

17 Conversión DA

18 Digitalización Proceso para representar una señal analógica como una secuencia de números de precisión finita. Dos dimensiones de información deben almacenarse: El tiempo: almacenado implícitamente por el muestreo. La amplitud: guardada por la cuantización.

19 Proceso de digitalización El conversor A/D tiene como entrada la señal discretizada en el tiempo por el S&H. La precisión de las muestras es infinita a la salida del S&H. El conversor A/D aproxima el valor de las muestras a un número de precisión finita.

20 Parámetros del conversor A/D Largo de palabra (N) Determina la cantidad de niveles de amplitud N bits 2^N niveles Escala completa (Xm) Amplitud máxima de pico soportada (valor de clipping )

21 Proceso de cuantización Se divide el rango máximo de amplitud entre la cantidad de niveles. A cada nivel se le asigna una palabra binaria. Resolución (Q) Separación entre palabras

22 Código Complemento a 2 Ventaja El valor decimal de la palabra a0a1a2..a(n-1) se obtiene como: El valor decimal de las palabras es proporcional a las amplitudes que representan. Se puede hacer cuentas directamente con las palabras.

23 Cuantización: aproximación No es posible representar una cantidad infinita de valores con un número finito de dígitos. Aproximación de la muestra analógica al nivel mas cercano.

24 Proceso con pérdida Todos los valores de amplitud en el mismo intervalo de cuantización tienen asignado el único valor asignado a ese intervalo. Con la cuantización siempre se introduce un error. La naturaleza del proceso de cuantización es con pérdida.

25 Error de cuantización Mejor caso muestra coincidente con un intervalo de cuantización: error nulo. Peor caso muestra entre intervalos de cuantización: error de medio intervalo (Q/2). Varía entre -Q/2 y Q/2. Decrece al aumentar la cantidad de bits de la palabra.

26 Error de cuantización

27 Modelo como ruido Modelo Ruido blanco de distribución uniforme entre -Q/2 y Q/2. (muestras del error no correlacionadas entre si ni con la señal digital) Hipótesis Señales complejas de gran amplitud (voz, música).

28 Rango dinámico Rango dinámico: relación entre la señal de mayor potencia representable y el piso de ruido. El modelo del error como ruido blanco permite estimar el rango dinámico: SNR = 6.02N db El rango dinámico crece 6 db por bit de largo de palabra. El largo de palabra determina el rango dinámico del sistema digital.

29 Distorsión En las señales de baja amplitud, las muestras del error se correlacionan entre si y con la señal digital. El error no se puede modelar como ruido blanco. Las señales predecibles son mas perceptibles. Comportamiento como distorsión.

30 Distorsión

31 Distorsión Caso 1: sinusoide de amplitud Q centrada en un nivel de cuantización: desaparece. Caso 2: sinusoide de amplitud Q centrada en un intervalo de cuantización: severa distorsión (onda cuadrada).

32 Distorsión El proceso de muestreo y cuantización son intercambiables: aparece aliasing luego del filtro pasabajos. Si algún armónico está cerca de un múltiplo de fs, aparecen pajaritos. Las fluctuaciones cuantizadas en el piso de ruido producen ruido granular.

33 Dither Pequeña cantidad de ruido blanco agregado a la señal analógica a digitalizar. Se obliga a que la señal cambie permanentemente de nivel de cuantización. Se elimina la correlación del error de cuantización tornándolo aleatorio.

34 Dither Características Amplitud proporcional al intervalo de cuantización. Típicamente se utiliza Q/2. Distribución uniforme, triangular o gaussiana. Shaping : Modelado en frecuencia para llevarlo a regiones de menor sensibilidad auditiva.

35 Dither La información de amplitud se conserva en el ancho de los pulsos (PWM). El oído promedia y escucha la señal original con ruido.

36 Dither Beneficios Eliminación de la distorsión. Desparrama componentes espectrales erróneos por todo el espectro. Incremento en la resolución del sistema a mas de medio intervalo de cuantización. Plantea un compromiso entre rango dinámico y disminución de distorsión.

37 Resumen Los sistemas digitales se caracterizan por: Frecuencia de muestreo: determina el ancho de banda. Numero de bits: determina el rango dinámico. Hay que tomar precauciones contra: Aliasing: mediante filtrado pasabajos. Distorsión: con dither.

38 Referencias Digital signal processing S. Smith Principles of digital audio K. Pohlmann Discrete-time signal processing A.V. Oppenhiem R.W. Schafer