오늘은 표본화에 대해 알아볼까합니다.
표본화를 이야하기전에 signal flow에대해 읽어 보시는것을 추천합니다.
소리가 변환되는 과정을 우리는 ADC/DAC과정을 거치게 됩니다.
(ADC(Analogue/Digital/Converter) DAC(Digital/Analogue/Converter)
우리는 Analogue 신호를 Digital 변화는 과정을 의미합니다.
간단히 얘기하면 녹음된 소리를 DAW에 데이터화를 해서 저장하는 것을 말합니다.
이 과정에서 표본화 -> 양자화 -> 부호화 과정이 일어납니다.
디지털과 아날로그 차이대해 간단하게 말씀하겠습니다.
아날로그는 어떤 양 또는 데이터를 연속적으로 변화하는 물리량으로 표현 하는 것이고
디지털은 어떤 양 또는 데이터를 2진수로 표현하는것을 말합니다.
즉 아날로그는 곡선의 형태로 정보를 전달하고 디지털은 1과 0이라는 숫자를 통해 전달하는 것 입니다.
자 이제 본격적으로 Sampling Rate(표본화 비율)에 대해 이야기해봅시다.!
표본화
중계방송에서 고속 촬영한 영상을 슬로우 모션으로 보면
일반 속도보다 선수 움직임이 선명하고 유여하듯이 디지털 오디오에서는
표본화 비율 혹은 표본화 주파수(Sampling Frequency)가 높을수록 음이 부드럽고
선명하며 특히 고음 특성이 좋아집니다.
아날로그 파형을 일정한 시간 간격으로 분할하는 비율을 결정하며
Sampling Rate 비율이 48kHz이면 아날로그 파형이
초당 48,000개 96kHz 96,000개로 더욱 세밀하게 분할됩니다.
즉 표본화는 일정한 시간 간격으로
아날로그 신호의 레벨값을 취득하는 단계를 의미합니다.
표본화 과정에서 문제가 발생할수 있습니다.
아날로그 음이 디지털 신호로 평소에 들리지 않았던 음들이 생기는데
이런 현상을 Aliasing(에일리어싱)이라 합니다.
이 경우를 방지하기 두가지 방법이있습니다.
Anti - aliasing Filter(안티에일리어싱)/OverSampling(오버 샘플링) 입니다.
사람이 들을 수 있는 주파수는 오디오 프리퀀시 20 Hz ~ 20kHz 까지이므로
악기음에 40kHz 정도의 매우 높은 주파수가 포함되어 있어도 악기 음색에는 전혀 영향을 미치지 못하며
아날로그 오디오 신호에도 그대로 적용됩니다.
하지만 디지털 오디오 신호에서는 전혀 달라집니다.
예를 들어 Sample rate 48kHz 이고 악기음이 40kHz가 포함되어 있다면
48 - 40 = 8kHz라는 에일리어싱 주파수가 생기면서 악기 음색이 변하는 결과를 발생하게 됩니다.
Anti Aliasing Filter(안티에일리어싱 필터)는 이러한 주파수가 발생하지 않도록
아날로그 파형을 디지털 신호로 변환하기 전에 20 kHz 이상의
모두 주파수들을 제거하는 Low Pass Fiter 입니다.
하지만 이 경우에 필터의 위상 에러가 심각해지면서 음질을 왜곡 시킬 수 있습니다.
이를 방지하고자 oversampling이라는 새로운 기법이 개발되었습니다.
Oversampling은 샤논과 나이키스트 이론과 다르게 4배 이상의 높은 주파수로 샘플링후
디지털 필터를 통해 원래 주파수를 만드는것을 의미합니다.
샤논과 나이크스트 이론은 전에 한번 이야기했기때문에 넘어가도록하겠습니다.
https://miing95.tistory.com/18
(Sample Rate/Bit Depth에대해 정리하는 글입니다 아마 중복된 내용도 있을것입니다.)
다시 이야기를 들어가서 oversampling은 표본화 주파수를 몇 배로 증가시켜 신호를 더욱 정밀하게 프로세싱하는 과정입니다.
만일 8배속으로 oversampling하면 가장 높은 가청 주파수를 재생하는데
필요한 주파수보다 8배 높은 비율로 오디오 신호를 표본화 합니다.
이렇게 하면 위에서 설명한 low pass fiter의 위상 에러를 간단히 해결할수 있습니다.
하지만 신호를 저장하거나 재생하는데 필요한 대역폭이 넓어지는 단점이 있기 때문에
고음질이 필요한 CD, DAT와 같은 오디오 장비에서 주로 사용합니다.
ex로 원 샘플링 주파수 48khz -> 192kHz로 oversampling 후 필터를 이용해 -> 48kHz를 만드는 과정입니다.
다음으로 Quantization(양자화)/Coding(부호화)에 대해 이야기하도록하겠습니다.
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