24 bit-96 kHz ses örnekleme kalitesinin avantajlarını anlayabilmek için, sesin nasıl dijital hale getirildiği konusuna kısaca değinmekte fayda var. Analog ses dijital hale getirilirken, analog ses akışına dair veriler önceden belirlenmiş bir aralıkta yer alan sayılar haline dönüştürülürler. Yani ses akışının olduğu her an, ortamdaki ses genişliği ölçülerek bu ana denk gelen bir değerle belirtilir. Örneğin CD Audio'da her değer için 16 bit kullanılır, yani herhangi bir andaki ses genişliği ölçümüne 0-65,536 arası bir değer verebilirsiniz (2'nin 16. kuvveti hesaplandığında bu değer elde edilir). Ancak ses dijital hale dönüştürülürken verilecek bu değerler tam olmak zorundadır, yani ses genişliği iki rakamın ortasında bir yere denk geldiği anlar için verebileceğiniz değer ancak ona en yakın tam sayı olabilir. Bu nedenle de birçok yerde ufak tefek sapmalar oluşur. Bu sapmanın miktarı her nokta için farklıdır. Tüm bunların sonunda elde edilen sesin, orijinal sesle olan farklılığı ise sese eklenti olarak yansır ve eklenen bu sese de "quantization noise" adı verilir. Bununla birlikte, quantization noise teorik olarak maksimum kalite kontrol parametresinin 96 dB altındadır ve bu da dijital dönüştürme işlemi sırasında kaçınılmaz olarak araya giren parazitlerle kıyaslandığında önemsenmeyecek ölçüde düşük kalır. Bu durumdan quantization noise oranını düşürmek için dijital çözünürlüğü artırmanın çok da gerekli olmadığı anlamı çıkabilir. Ancak işin teorisinden pratiğine geçtiğinizde, bu tarz bir düşüncenin aslında çok da doğru olmadığını görürsünüz.
Sebebine gelince... Sesin analogdan dijitale dönüştürülmesi sırasında, ADC (Analog-to-Digital Converter) ses değerinin çözünürlük alanı dışına taşmasını önlemek için çözünürlüğünün bir kısmını bu işe ayırmak zorundadır ve ayrılan bu alana da "headroom" (tolerans) adı verilir. İşte bu durum, 24-bit sisteminin farkını ortaya koyabilmesi için ciddi bir fırsat yaratır. Çünkü 24-bit ses örneklemede 'headroom'u ayırdığınızda ses için hala 20-bit örnekleme aralığı kullanabiliyorken, 16-bit ses örneklemede headroom ayrılınca elinizde sadece 14-bit örnekleme aralığı kalır. Bu da 24 bit örneklemede anlık ses genişliği için 16.7 milyon noktadan oluşan bir adresleme aralığına sahip olduğunuz anlamına gelir. Dolayısıyla teorik quantization noise oranınız da, artık iyiden iyiye önemsenmeyecek bir değer olan -144 dB seviyesine kadar düşer.
Sayısal dönüştürme sırasında giriş ses sinyali şuna benzer:
Daha sonra bu sinyal belirli örnekleme aralıklarına ayrılır.
Örnekleme sonrasında dönüştürücü, ortalama değere sahip sinyalleri ortamdan ayırarak kalanları örnekleme değerine uygun biçimde yuvarlar.
Sonrasında her sinyale sayısal bir değer atanır. 16 bit ses örneklemede bu değer 0-16,536 arasında değişirken, 24 bit ses örneklemede 0-16,700,000 arasında olabilir. Sinyalin karşılığı olan değer bir tam sayıya denk gelmiyorsa, dönüştürücü bu değeri en yakın üst veya alt değere yuvarlar. Bu nedenle de sonuçta "quantization" adı verilen hata payı oluşur.
Son olarak dönüştürücü, yeniden biçimlendirme filtresini kullanarak orijinal eğriye yukarıdakinden daha yakın bir form oluşturmaya çalışır. Yukarıdaki örnekte olayı daha iyi görebilmeniz için aralıkları bilerek biraz büyük tuttuğumuzu unutmadan belirtelim. Filtreden geçen ses eğrisi sonuç olarak aşağıdakine benzer:
Bütün bu işlemlerin asıl amacı, seste belirgin hatalara sebep olma potansiyeli taşıyan yüksek frekansları ortamdan ayırabilmektir. Bu nedenle, belli bir frekansın üzerindeki sesleri ortamdan ayırabilmek için sese düşük geçiş filtresi (Low pass filter) uygulanır. Bununla birlikte dijital dönüştürme sırasında hata payının az olması, yüksek frekanslı seslerin ortamdan ayrılması ihtiyacının da azalması anlamına gelir. Dolayısıyla elinizde herhangi bir noktadaki ses genişliğinin tanımlanması için 16.7 milyon değer alternatifi varsa, yüksek frekanslardaki sesleri aslına daha uygun dönüştürebilme imkanına sahip olursunuz. Shannon teoremine göre, örneklenmiş seste sağlanabilecek en yüksek frekans örnekleme hızının yarısına eşittir. Yani kayıt sırasında örnekleme hızı olarak 44.0 kHz kullanılıyorsa, kaydın ulaşabileceği en yüksek ses frekansı frekans 22.05 kHz ile sınırlanır. Elde edilen bu üst frekans noktasına "Nyquist" frekansı adı verilir.
Fakat örnekleme hızı 96 kHz'e yükseltilebilirse, Nyquist frekansı da buna bağlı olarak 48 kHz'e yükselir. Bu da, yüksek frekans aralığında yer alan seslerin daha geniş bir yelpazede aslına uygun olarak saklanabilmesine imkan tanır. Yine de burada oldukça önemli bir noktayı es geçmemek lazım: İyi bir insan kulağının duyma sınırı çoğu zaman 20 kHz'i geçemez, üstelik yetişkinlerde bu değer 17 kHz'e kadar da düşer. Ancak yine de sesle uğraşan uzmanlar, duyma eşiğinin ötesindeki frekanslara dair seslerin de bir şekilde algılandığı ve bunların harmoniye yaptığı katkıların müzikten alınan zevki artırabilecek derecede anlamlı olduğu görüşünü savunuyorlar. Bu durum "residual listening" (artıksal dinleme) olarak adlandırılıyor. Tabii bu algıların dinleme kalitesine olan katkısının bilimsel bir ispatını yapmak mümkün değil, ancak yine de ses çözünürlüğü ve örnekleme hızından yola çıkarak bazı noktalara ulaşmak mümkün:
- Amaç analog sesi dijital hale dönüştürmek, üzerinde oynamak ve yeniden oluşturmaksa 24 bit/ 96 kHz örnekleme kalitesinin sağladığı avantajları tartışılmaz. Çünkü bu işte son olarak elde edilen ses eğrisinin orijinale mümkün olan en yakın formda olması amaçlanır ve başlangıçta sese dair toplanan veriler, bu amacın gerçekleştirilmesinde önemli rol oynar. 24 bit/ 96 kHz ses örneklemesi demek, sesin saniyede 96,000 kez yakalanabilmesi ve yakalanan her ana dair ses genişliğinin 16.7 milyon değerden oluşan bir aralıkta tanımlanabilmesi demektir. Bu da sesin saniyede 44,100 kez yakalanıp, her ana dair ses genişliğinin de 65,536 değerden oluşan bir aralığa yerleştirilmesine oranla çok daha kaliteli sonuçlar elde edilmesi anlamına gelir.
Bu konuda daha detaylı bilgi almak isteyenler şu iki kaynağı inceleyebilirler: http://www.tonmeister.ca/main/ ve http://www.terratec.de/4G/2496-en.pdf.
Geri | İleri: 5.1, 6.1 Ve 7.1: Hoparlör Çarpım Tablosu
|
|
