Commenti (66)

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  uainot

  06 Maggio 2011, 17:54

  Originariamente inviato da: EdoFede

  se non ha idea di come sia il segnale originale?

  
  
  tu vedi tutto bianco o tutto nero :-) come sarebbe a dire che non ha un'idea del segnale originale! un'idea ce l'ha eccome e sono i campioni del CD.
  Banalizziamo: hai un campione con valore 1 e uno con valore 10, in mezzo ci metti 5. OK non sappiamo se in mezzo c'era 4,5 o 6, tuttavia 5 è meglio di niente, non ti pare? Qualcuno potrebbe dire che non c'era nè 4, nè 5 e nè 6, ma 100. Va bene, ma questa informazione se non c'e' sul CD allora non viene comunque riprodotta dal lettore CD tradizionale e l'upsampling non stravolge il suono.
  
  Se poi chi fa l'algoritmo di upsampling ne capisce qualcosa del mestiere, magari sa mettere un valore migliore al mio sciocco esempio e avvicinarsi di più a situazioni reali, magari ripetitive e conosciute.
  
  

  Qualche sostenitore dell'upsampling mi può spiegare come può un algoritmo aggiungere informazioni coerenti con la sorgente, senza sapere com'è questa sorgente?

  
  
  Ecco non prendermi per un sostenitore, sono semplicemente incuriosito dal fatto che il lettore usato facesse upsampling e non sono convinto come te, che sia una tecnologia messa lì solo per motivi commerciali.
  
  Allora, tornando al discorso, pensa a una sinusoide (un'onda a caso :-) campionala o meglio marca con una penna ad esempio 10 punti equidistanti sull'onda e cancella la sinusoide.
  Ora aggiungi dei punti intermedi che seguono idealmente la forma dell'onda che si intuisce dopo il campionamento e ridisegna l'onda.
  Ottineni una forma migliore rispetto ad unire i punti con delle rette? Ecco hai fatto un upsampling a mente e ti sei avvicinato alla realtà dal nulla :-)
  I modelli matematici per unire i punti di una curva fanno qualcosa di questo tipo.
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  EdoFede

  06 Maggio 2011, 18:49

  Originariamente inviato da: uainot

  Banalizziamo: hai un campione con valore 1 e uno con valore 10, in mezzo ci metti 5.

  
  
  Questo lo fa anche il filtro passabasso dopo il DAC, dato che integra
  
  
  

  Originariamente inviato da: uainot

  Allora, tornando al discorso, pensa a una sinusoide (un'onda a caso :-) campionala..

  
  
  Idem come sopra, non serve upscalare, l'integrazione la fa già il passabasso che c'è dopo il DAC.
  Motivo per cui un CD puó darti una sinusoide a 20kHz perfetta.
  
  Inoltre la musica non sono sinusoidi, ma sono un insieme infinito di transitori..difficile fare un algoritmo che preveda l'andamendo di un transitorio, non trovi?
  Dovrebbe avere senso musicale e nel caso, sarebbe pure qualcosa di soggettivo.
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  uainot

  06 Maggio 2011, 19:21

  erano esempi per capire il concetto. l'ho pure scritto che l'esempio era sciocco e che l'onda era presa a caso.
  
  il messaggio come l'ho scritto per intero è semplice e chiaro, ma posso dirtelo ancora con altre parole:
  ci sono modelli matematici, che date delle informazioni parziali su un'onda, si propongono di ricostruirla e ci riescono.
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  EdoFede

  06 Maggio 2011, 19:31

  Si, ma parli di onde periodiche e quindi prevedibili.
  La musica, essendo formata da transitori, è tutt'altro che prevedibile..meno che meno da una funzione matematica
  
  Il concetto è questo, non lo si puó semplificare parlando di onde periodiche (ho risposto per precisare che le operazioni indicate vengono fatte normalmente da un normalissimo filtro).
  
  Ma questi algoritmi di oversampling voi sapete come funzionano e come operano?
  Perchè a leggere certe frasi sembra che siano cose mirabolanti mentre, a parer mio, si tratta di banalissimi sample rate converter.
  Qualche spiegazione tecnica in merito da chi sostiene i miglioramenti di questa tecnica si puó avere?
  Perchè io francamente non ci vedo dietro chissà quali algoritrmi ed elaborazioni complesse...oppure c'è qualcosa che non so io? Se è così mi potete illuminare?
  
  Ciao,
  Edo.
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  brcondor

  07 Maggio 2011, 16:40

  Originariamente inviato da: EdoFede

  Si, ma parli di onde periodiche e quindi prevedibili.
  La musica, essendo formata da transitori, è tutt'altro che prevedibile..meno che meno da una funzione matematica

  
  Ma secondo te i segnali biologici del corpo sono periodici? Eppure possono essere previsti:P.
  Sono convinto che il transitorio abbia proprietà simili alla stazionarietà a tratti dell'eeg.
  Ovviamente non sto dicendo che dalla prima nota puoi prevedere una nota che viene dopo 10 secondi. Ma ad esempio(metto numeri a caso per semplicità. Campiono a 100hz, ossia prendo un valore ogni 0.01 secondi. COnsidero allora un filtro a media mobile di ordine 5, ossia al posto di usare il valore i-esimo faccio la media dei 5 valori prima e li scrivo sul 5 valore. Ma al posto di scriverlo sostiutendo il mio valore(come si fa in analisi del segnale per pulire un segnale particolarmente brutto" lo scrivo un mezzo campione dopo. Così ho raddoppiato i campioni che ottengo dal mio bel segnale con valori assolutamente verosimili.
  La media mobile viene usata per smussare delle curve, quindi valori di rumore che sono scorrelati con il nostro segnale hanno un peso minore e vengono corretti in parte, mentre parti di segnale molto pulite subiscono poche modificazioni.
  Questo esempio è un po' piu raffinato del un campione vale 5 l'altro 10 in mezzo ci metto 7.5 come diceva uainot prima. Ed è anche verso della funzione di integrazione del tuo bel filtro attivo passa basso
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  brcondor

  07 Maggio 2011, 19:03

  Facciamo un esempio.
  Ho una funzione
  y=x^2 + cos(x)+ 3sin(x)
  La campiono con un passo di 0.001 e la disegno. Il mio disegno equivale a un fitting dei punti che ho campionato
  (prendo il valore i-esimo e tiro una riga fino al valore i+1-esimo).
  In questo modo ho il mio file audio con un campionamento base.
  Se ora considero la funzione in un intorno t compreso tra due campioni,
  senza sapere come va la funzione nel resto del mondo ho un'idea di come essa vada(ossia so che è compresa tra i due valori che i miei
  campioni assumono).
  Nulla mi vieta di usare un fitting diverso e al posto di usare un fitting lineare decido du usare un fitting cubico(collego i due valori
  con una cubica y=ax^3+bx^2+c^x+d).
  Nessun'altro mi vieta però di usare al posto di una singola cubica due cubiche, una che vada dal valore i-esimo a un valore intermedio che
  chiamiamo add1 e l'altra da add1 al campione i+1.
  Il campione add1 possiamo calcolare in mille modi, scegliamo di farlo secondo la media mobile: il valore add1 è pari alla media
  algebrica di norma 1 dei campioni che vanno da i-2 a i+2. Questo fa si che se ad esempio il valore i-esimo
  è rumore e vale ad esempio 15 mentre i+1 vale 2.3 e gli altri 3 valori che consideriamo valgono 2.2 3 1.2. Se facessimo una mera media
  algebrica fra i e i+1 otterremmo come valore intermedio 8.65 in questo modo invece 4.7, valore molto piu vicino alla media
  dei valori che io ritengo non rumore.
  Allora i miei nuovi campioni sono
  i= 2.3
  i+1/2=4.7
  i+1=15
  Avere un valore in mezzo renda il suono piu vicino a quello vero? Non lo so, non penso. Sicuramente renderebbe il passaggio meno
  violento.
  Cose ho fatto:
  - ho generato una serie random di numeri tra 0 e 1 di 25 campioni
  - ho creato una seconda lista in cui tra un campione e l'altro c'era il valore della media mobile di 5 ordine(media aritmetica
  fra i 2 valori prima il valore stesso e 2 valori dopo)
  - la media mobile comporta un ritardo iniziale, ho quindi spostato le varie serie per farle coincidere
  - ho disegnato in un grafico ambedue le serie facendo un fitting che penso sia cubico(lo fa in automatico matlab)
  Sopra c'è il grafico della serie con frequenza di campionamento doppia
  Sotto quella da 50 valori
  COme si vede nel tratteggio, quella con 50 valori ha un andamento che si adatta meglio a un ipotetico segnale reale rispetto a quella
  da 25. Dopo lo rifaccio con una funzione nota con 25 campioni, con 50 e la media mobile e infine con 1000 campioni(in matlab
  non esiste il concetto di continuità...
  http://imageshack.us/photo/my-images/859/finalee.jpg/
  [IMG]http://img859.imageshack.us/img859/6727/finalee.th.jpg[/IMG]
  
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  EdoFede

  09 Maggio 2011, 10:22

  Io continuo a non capire alcune cose:
  1) Come si calano questi (interessantissimi) concetti nel campo audio?
  2) Come si può parlare di miglioramento, [U]in senso assoluto[/U], di qualcosa che in precedenza non è presente sul segnale? (N.b. parlo di miglioramento del segnale, non di sensazioni all'ascolto)
  3) Come si può pensare che un lettore cd abbia la [U]potenza di calcolo[/U] necessaria ad applicare gli avanzatissimi processi di elaborazione del segnale che avete citato?
  4) Senza scomodare i concetti tecnici...se io campiono un segnale che è un insieme infinito di transitori (quindi con un andamento totalmente imprevedibile), [U]a logica[/U], come posso pensare di ricostruire il segnale originale a posteriori?
  
  In particolare sul punto 3, qualcuno si è posto il dubbio della potenza di calcolo necessaria per fare qualcosa di diverso dall'interpolazione lineare tra due sample?
  Qualcuno ha aperto uno di questi lettori ed ha verificato se montando chissà quale processore/software di elaborazione?
  Io aprii un CD con oversampling anni fa (mi sembra un cambridge audio, ma non ne sono sicuro) e dentro trovai un semplice sample rate converter...che sicuramente non fa chissà quali elaborazioni sul flusso.
  
  E riguardo al punto 4 io non ho ancora avuto risposte. Ho solo letto di algoritmi iper-complessi (cose molto interessanti, non mi fraintendete), di paragoni con altri campi (a mio avviso poco attinenti), ma nessun ragionamento [U]logico[/U] su questo concetto.
  
  Penso di aver espresso ampiamente il mio parere in merito e di aver ben motivato e circostanziato le mie affermazioni.
  A questo punto non ho molto da aggiungere alla discussione, mi sa che lascio
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  brcondor

  09 Maggio 2011, 15:36

  Ok, hai posto molte domande. Ad alcune ti so rispondere con sicurezza, ad altre meno, quindi evito.
  LA potenza di calcolo richiesta per un algoritmo simile al mio è pochissima: considera che un processore da 1 ghz(montato ormaI perfino su alcuni cellulari) ti permette di fare 10^9 operazioni al secondo(in realtà qualcosina in più. L'interpolazione con fitting cubico non è per nulla pesante soprattutto se fatto a real time e non su tutto il segnale in un colpo solo:
  -hai bisogno di 3 coefficienti imponendo il passaggio per due punti e la continuità della derivata prima, sono tipo 6 operazioni per ogni coppia di campioni
  - per calcolare la media mobile hai bisogno di due operazioni, una sommatoria e dividere per l'ordine della tua meda mobile nonchè altre 6 per fare il fitting
  In totale hai bisogno di un 14 operazioni a ogni coppia di campione. Con un campionamento a 44 khz si avrebbero 44*10^3 campioni al secondo, ossia sarebbe necessario un processore da 1.4*4.4 *10^5
  servirebbe un esoterico processore da 610 khz(diciamo un procio di 10 anni fa). Quindi con 44 khz di Fc, potrei fare almeno 2.2*10^4 operazioni a campione senza esaurire la potenza di calcolo.
  In calcolo numerico(esame che ho dato e che mi è molto piaciuto) una delle problematiche piu importanti è quante operazioni costa un algoritmo...
  Riguardo alla tua convinzione ti assicuro che ti sbagli, i transitori possono essere predetti in un intorno ragionevolmente piccolo: l'analisi matematica si base su concetti simili, su approssimazioni infinitesime e asintoticità. L'informatica e la musica sono ambedue figlie della matematica.
  Quando ho detto che c'è piu matematica nella musica mi riferivo proprio a questo: non alla serie di fibonacci(cosa estremamente interessante che mi ha sempre stupito) o della sezione aurea, ma proprio di questo.
  La musica non è altro che un alfabeto che è possibile trasformare in numeri in maniera abbastanza semplice. Una volta trasformata in numeri può essere trattata con gli strumenti matematici giusti.
  Ad esempio, conoscendo lo slew rate massimo utilizzato per registrare un determinato brano(slew rate == massima velocità con cui un operazionale può variare la velocità del suo out dato un in) io posso stimare che un determinato brano sottocampionato non possa variare piu di un tot ogni delta t di tempo e con questo aggiustare la mia media mobile di prima.
  Secondo me dovresti provare a imbracciare un sw come matlab e vedere se te ne convinci. Il mio grafico voleva esserne un esempio. Appena ho tempo ti faccio la stessa cosa usando però:
  la ricostruzione esatta di una funzione
  la sua ricostruzione con un campionamento basso
  l'upsampling
  Piccola conclusione: io nn ho mai studiato elaborqazione di segnali audio, esisteranno nmila algoritmi migliori del mio
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  EdoFede

  09 Maggio 2011, 16:37

  Originariamente inviato da: brcondor

  un esoterico processore da 610 khz(diciamo un procio di 10 anni fa)

  
  
  ma anche 30 anni fa
  
  Riporto questo interessante articolo che ho trovato sul web a proposito della questione.
  Tratta sia l'oversampling (normalmente presente e con utilità verificata) che l'upsampling (di recente introduzione da parte di alcuni produttori ed abbastanza discusso).
  
  Sono due pagine di articolo:
  http://www.audioholics.com/educatio...r-digital-audio
  
  Trattano la questione in modo molto tecnico e circostanziato.
  
  Ciao,
  Edo.
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  Picander

  09 Maggio 2011, 16:39

  Ritengo che la corretta gestione del segnale sia compito del dac, non del lettore audio. Non dovrebbe porsi il problema quando con un clock a 44.1 khz viene applicato il normale brickwall del convertitore.
  
  A essere sincero non vedo nemmeno a cosa possa servire il 24/96, ma non voglio riaprire la solita diatriba. E pensare che una volta pure io ero convinto che il 24/96 portasse un gran miglioramento.