Кодирование звуковой информации

Звук можно описать в виде совокупности синусоидальных волн определённых частоты и амплитуды. Частота волны определяет высоту звукового тона, амплитуда – громкость звука. Частота измеряется в герцах (Гц, Hz). Диапазон слышимости для человека составляет от 20 Гц до 17000 Гц (или 17 кГц).

Каждому измерению присваивается числовое значение амплитуды. Количество измерений в секунду называется частотой выборки (sampling rate). Количество возможных значений амплитуды называется точностью выборки(sampling size). Таким образом, звуковая волна представляется в виде ступенчатой кривой. Ширина ступеньки тем меньше, чем больше частота выборки, а высота ступеньки тем меньше, чем больше точность выборки.

Возможности наиболее распространённой современной аппаратуры предусматривают работу с частотой выборки до 48 кГц (48 тысяч раз в секунду!), что позволяет правильно описывать звук частотой до 22,05 кГц.

Непрерывная звуковая волна разбивается на отдельные участки по времени, для каждого устанавливается своя величина амплитуды. Каждой ступеньке присваивается свой уровень громкости звука, который можно рассматривать как набор возможных состояний.

Кодирование видеоинформации

Видеоинформация – наиболее сложный вид для хранения, обработки и воспроизведения. Впервые движущиеся изображения были сохранены на кинопленке в виде большого количества отдельных кадров изображения, заснятых через небольшие промежутки времени (24 кадра в секунду). Позднее на ту же пленку стала записываться и звуковая дорожка (в последующем несколько дорожек для многоканального звука). Далее появилось телевидение с аналоговой записью движущегося изображения на магнитные ленты (системы телевидения PAL и SECAM используют 25 кадров в секунду, система NTSC – 29,97 кадров в секунду). С появлением компьютеров широкое распространение получили цифровые методы записи и кодирования видеоинформации, которые постоянно совершенствуются.

Качество видеоизображения в цифровых методах постоянно улучшается. Широкое распространение цифрового видео было связано с появление вначале CD-дисков, затем DVD, далее Blu-Ray дисков, на которых, в основном, и распространялись кинофильмы, и емкостью которых ограничивались качественные возможности. В таблице 1.4 приведены характеристики некоторых видеоформатов.

Алгоритмы кодирования видео очень сложны, их описания можно найти в специальной литературе или на сайте http://www.mpeg.org.

Все форматы сжатия семейства MPEG (MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, MPEG-7) используют высокую избыточность информации в изображениях, разделенных малым интервалом времени

Алгоритмы MPEG сжимают только опорные кадры – I-кадры (Intra frame – внутренний кадр). В промежутки между ними включаются кадры, содержащие только изменения между двумя соседними I-кадрами – P-кадры (Predicted frame – прогнозируемый кадр).MPEG-4 использует технологию фрактального сжатия изображений. Фрактальное (контурно-основанное) сжатие подразумевает выделение из изображения контуров и текстур объектов. Контуры представляются в виде сплайнов (полиномиальных функций) и кодируются опорными точками. Текстуры могут быть представлены в качестве коэффициентов пространственного частотного преобразования (например, дискретного косинусного или вейвлет-преобразования).

Форматы файлов Microsoft AVI и MKV – контейнеры, предназначенные для хранения видеоинформации, синхронизованной с аудиоинформацией. AVI может содержать в себе потоки 4 типов – Video, Audio, MIDI, Text. Причем видеопоток может быть только один, тогда как аудио – несколько.

Архивация различных видов информации

Дискретное двоичное представление информации обычно имеет некоторую избыточность. Часто в информации присутствуют последовательности одинаковых битов или их групп. Объём информации имеет большое значение не только для хранения, но также непосредственно влияет на скорость передачи информации по компьютерным сетям. Поэтому были разработаны специальные методы (алгоритмы) сжатия информации (data compression), с помощью которых можно существенно уменьшить ее объём. Существуют как универсальные алгоритмы, так и специализированные.

Основными техническими характеристиками процессов сжатия и результатов их работы являются:

степень сжатия (compress rating) или отношение (ratio) объемов исходного и результирующего потоков;

скорость сжатия – время, затрачиваемое на сжатие некоторого объема информации входного потока, до получения из него эквивалентного выходного потока;

качество сжатия – величина, показывающая, насколько сильно упакован выходной поток, при помощи применения к нему повторного сжатия по этому же или иному алгоритму.

Все способы сжатия можно разделить на две категории: обратимое и необратимое сжатие.

Необратимое сжатие – такое преобразование входного потока информации, при котором выходной поток, основанный на определенном формате информации, представляет собой объект, достаточно похожий по внешним характеристикам на входной поток, однако отличается от него объемом.

Степень сходства входного и выходного потоков определяется степенью соответствия некоторых свойств объекта (до сжатия и после), представляемого данным потоком информации. Такие подходы и алгоритмы используются для сжатия информации растровых графических файлов, видео и звука. При таком подходе используется свойство структуры данного формата файла и возможность представить информацию приблизительно схожую по качеству для восприятия человеком. Поэтому, кроме степени или величины сжатия, в таких алгоритмах возникает понятие качества, т.к. исходная информация в процессе сжатия изменяется.

Обратимое сжатие всегда приводит к снижению объема выходного потока информации без изменения его информативности, т.е. без потери информационной структуры.

Из выходного потока, при помощи восстанавливающего или декомпрессирующего алгоритма, можно получить входной, а процесс восстановления называется декомпрессией или распаковкой и только после процесса распаковки информация пригодна для использования в соответствии с их внутренним форматом.

Способы обратимого сжатия информации

Сжатие способом кодирования серий (RLE)

Наиболее известный простой подход и алгоритм сжатия информации обратимым путем – это кодирование серий последовательностей (Run Length Encoding – RLE).

Алгоритм Хаффмана

Сжимая файл по алгоритму Хаффмана, первое, что необходимо сделать – прочитать файл полностью и подсчитать сколько раз встречается каждый символ из расширенного набора ASCII.

Арифметическое кодирование

Арифметическое кодирование является методом, позволяющим упаковывать символы входного алфавита без потерь при условии, что известно распределение частот этих символов и является наиболее оптимальным, т.к. достигается теоретическая граница степени сжатия.

Двухступенчатое кодирование. Алгоритм Лемпеля-Зива

Гораздо большей степени сжатия можно добиться при выделении из входного потока повторяющихся цепочек блоков, и кодирования ссылок на эти цепочки с построением хеш-таблиц от первого до n-го уровня с последующим