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Audiodatenkompression

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Audiodatenkompression (oft auch kurz uneindeutig als Audiokompression bezeichnet) ist eine Datenreduktion („verlustbehafteter“ Algorithmus) oder Datenkompression („verlustfreier“ Algorithmus).

Audiodatenkompression bezeichnet spezialisierte Arten der Datenkomprimierung, um digitale Audiodaten effektiv in ihrer Größe zu reduzieren. Wie bei anderen spezialisierten Arten der Datenkomprimierung (v. a. Video- und Bildkompression) werden spezifische Eigenschaften der entsprechenden Signale mit verschiedenen Möglichkeiten ausgenutzt, um einen Verkleinerungseffekt zu erzielen.

Nicht zu verwechseln ist diese Art der Kompression mit dem Verfahren einer Dynamikeinengung, die im Normalfall zum Anheben von leiseren bzw. Absenken lauterer Passagen in einem Audiosignal verwendet wird und keine Daten einspart. Siehe Kompressor.

Im weiterem Verlauf wird der Begriff Kompression im Sinne von Datenkompression verwendet.

Inhaltsverzeichnis

Verlustfreie Audiodatenkompression

Als verlustfreie Audiodatenkompression, auch weniger präzise, kürzer verlustfreie Audiokompression bzw. in entsprechendem Kontext verlustfreie Kompression oder englisch lossless audio (LA), bezeichnet man Verfahren, die aus Eingangs-Signaldaten Daten erzeugen, die eine bitidentische Rekonstruktion des Ausgangssignales erlauben (siehe Datenkompression).

Die verlustfreien Audiocodecs unterscheiden sich von allgemeinen Algorithmen zur Datenreduktion dadurch, dass sie speziell an die typische Datenstruktur von Audiodateien angepasst sind. Dieses hat zur Folge, dass die Audiocodecs in fast allen Fällen Audiodateien besser komprimieren als nicht spezialisierte Verfahren wie zum Beispiel die ZIP- oder RAR-Algorithmen. Die mit heutigen Verfahren erreichbare Kompressionsrate liegt bei Audio-CD-typischen Inhalten (Musik, 16 Bit/44100 Hz) üblicherweise zwischen 25 und 70 Prozent.

Verwendung

Die Verfahren finden Anwendung in Tonstudios, auf neueren Tonträgern wie der SACD oder der DVD-Audio oder auch zunehmend in privaten Musikarchiven qualitätsbewusster Musikhörer, die z. B. Generationsverluste vermeiden wollen. Daneben sind viele Datenkompressionsverfahren aus dem Audiobereich auch für andere Signale wie z. B. biologische Daten, medizinische Kurven oder seismische Daten interessant.

Problemstellung

Die Mehrzahl der Tonaufnahmen sind natürliche Töne, aufgenommen aus der realen Welt; solche Daten sind schwer zu komprimieren. Ähnlich wie sich Fotos nicht so gut komprimieren lassen wie computergenerierte Bilder, obwohl auch computergenerierte Tonabfolgen sehr komplizierte Wellenformen enthalten können, die sich mit vielen Kompressionsalgorithmen nur schlecht verkleinern lassen.

Außerdem ändern sich die Werte der Audiosamples sehr schnell und es gibt selten Folgen von gleichen Bytes, weswegen allgemeine Datenkompressionsalgorithmen nicht gut funktionieren.

Sparsamere Repräsentationen finden

Schallwellen lassen sich ihrer Natur nach im Allgemeinen schwer vereinfachen ohne eine zwangsweise verlustbehaftete Konvertierung in Frequenzfolgen, wie sie im menschlichen Ohr stattfinden.

Verlustfreie Audiocodecs sind im Unterschied zu allgemeinen Algorithmen zur Datenkompression speziell an die typische Datenstruktur von Audiodaten angepasst und komprimieren in fast allen Fällen Audiodaten besser als nicht spezialisierte Verfahren wie ZIP- oder RAR-Algorithmen (diese allgemeinen Datenkompressionsalgorithmen scheitern nämlich daran, dass sich die Werte der Audiosamples sehr schnell ändern und sich dadurch selten Folgen von gleichen Bytes ergeben).

Im Falle von Audiodaten können

  • Ähnlichkeiten zwischen den (Stereo-)Kanälen und
  • Abhängigkeiten zwischen aufeinanderfolgenden Abtastwerten (durch Dekorrelation) sowie danach
  • Entropie der Abtastwerte des Restsignales

ausgenutzt werden.

Technik

Kanalkopplung

Durch Kopplung von Kanälen können Abhängigkeiten zwischen Kanälen ausgebeutet werden. Indem ein Kanal über den Unterschied zu einem vorhandenen oder einem neuen Mittenkanal beschrieben wird, kann die wiederholte Beschreibung gemeinsamer Inhalte vermieden werden.

Vorhersage

Zur Ausbeute von Abhängigkeiten zwischen aufeinanderfolgenden Abtastwerten wird eine Dekorrelation vorgenommen, indem versucht wird, den Verlauf der Klangkurve vorherzusagen. Dadurch kann ein Restsignal errechnet werden, das möglichst nur noch aus möglichst schwachem weißem Rauschen besteht und mit einer Entropiekodierungsmethode effizient komprimiert werden kann. Dazu werden in den meisten Fällen Abtastwerte mit ausgefeilten, sich anpassenden (adaptiven) Vorhersageverfahren aus anderen extrapoliert.

Entropiekodierung

Die Entropiekodierung des dekorrelierten Restsignales nutzt dessen Abtastwerte unterschiedliche Auftrittswahrscheinlichkeiten und Ähnlichkeiten aus. Hierfür werden oft z. B. Rice-Codes verwendet.

Ein Verfahren ist symmetrisch, wenn zum Dekodieren das Signal die gleichen Schritte wie bei der Kodierung umgekehrt durchläuft und der Rechenaufwand für das Kodieren von dem für das Dekodieren nötigen Rechenaufwand abhängt.

Verfahrensmerkmale

Bei verlustfreien Codecs sollten per Definition Qualitätsunterschiede des Audiosignals ausgeschlossen sein, Verfahrensunterschiede liegen hier in folgenden Merkmalen:

  • Kompressionsrate
  • direktes Abspielen der komprimierten Daten
  • Anspringen beliebiger Positionen in einem Audiostrom
  • Ressourcenbedarf der Kompression sowie der Dekompression
  • Soft- und Hardwareunterstützung
  • Flexibilität im Umgang mit Metadaten
  • Art der Lizenz
  • Plattformübergreifende Verfügbarkeit
  • Unterstützung von Mehrkanal-Signalen
  • Unterstützung unterschiedlicher Auflösungen – zeitlich (Abtastfrequenz) bzw. der Klangtiefe (Abtasttiefe)
  • eventuell zusätzliche verlustbehaftete, oder sogar Hybrid-Modi (verlustbehaftete + Korrekturdatei)
  • Streaming-Unterstützung
  • Fehlertoleranz/-korrekturmechanismen
  • Eingebettete Prüfsummen zur schnellen Überprüfung einer Datei auf Vollständigkeit
  • Symmetrische und asymmetrische Kodiermöglichkeiten (Un-/Abhängigkeit der Dekodier- von der Kodiergeschwindigkeit)
  • Unterstützt die Erstellung selbstentpackender Dateien
  • Kompatibilität zum Replay Gain-Standard
  • Unterstützung eingebetteter Cuesheets
  • eventuelle Speicherung von Kopfdaten des Originalformates

Beispiele

Verlustbehaftete Audiodatenkompression

Als verlustbehaftete Audiodatenkompression, auch weniger präzise, kürzer Verlustbehaftete Audiokompression bzw. in entsprechendem Kontext Verlustbehaftete Kompression oder neudeutsch lossy (verlustbehaftet), bezeichnet man Verfahren, die eine Datenreduktion durchführen und gezielt unwiederbringlich weniger relevante Signalanteile verwerfen.

Bild:Verlustbehaftete komprimierung.png
Beispiel einer Kompression

Die meisten verlustbehafteten Kompressionsalgorithmen basieren auf simplen Transformationen, wie der „modifizierten diskreten Kosinustransformation“ (MDCT), welche die aufgenommene Wellenform in ihre Frequenzabfolgen umwandeln. Einige moderne Algorithmen benutzen Wavelets, aber es ist noch nicht sicher, ob solche Algorithmen besser funktionieren als die auf MDCT basierenden.

Die meisten Algorithmen versuchen nicht den mathematischen Fehler zu reduzieren, sondern die subjektive menschliche Wahrnehmung der Tonfolgen zu verbessern. Da das menschliche Ohr nicht alle Informationen eines ankommenden Tones analysieren kann, ist es möglich, eine Sounddatei stark zu verändern, ohne dass die subjektive Wahrnehmung des Hörers beeinträchtigt wird. So kann ein Codec zum Beispiel einen Teil der sehr hohen und sehr tiefen Frequenzen weglassen, die für Menschen fast unhörbar sind. Auf ähnliche Weise werden Frequenzen, die durch andere Frequenzen überlagert sind, mit geringerer Genauigkeit wiedergegeben. Eine andere Art der Überlagerung ist, dass ein leiser Ton nicht erkennbar ist, wenn er unmittelbar vor oder nach einem lauten Ton kommt. Ein solches Modell der Ohr-Gehirn Verbindung, das für diese Effekte verantwortlich ist, wird häufig psychoakustisches Modell (psychoakustisches Modell) genannt (auch: „Psychoaccoustic Model“, „Psycho-model“ oder „Psy-model“). Ausgenutzt werden hierbei Eigenschaften des menschlichen Gehörs wie Frequenzgruppenbildung, Hörbereichsgrenzen, Maskierungseffekte und Signalverarbeitung des Innenohrs.

Aufgrund der Natur der verlustbehafteten Algorithmen verschlechtert sich die Qualität, wenn eine solche Datei dekomprimiert und anschließend wieder komprimiert wird (Generationsverluste, auch transkodieren genannt). Das passiert in der Praxis vor allem, wenn eine Audio-CD aus verlustbehafteten Audiodateien gebrannt wird (Audio-CDs sind unkomprimiert) und diese später wieder komprimiert wird. Dieses macht verlustbehaftete Dateien sehr ungeeignet für Anwendungen in professionellen Tonbearbeitungsbereichen („Data reduction is Audio destruction“). Allerdings sind solche Dateien sehr beliebt bei Endbenutzern, da ein Megabyte je nach Komplexität des Tonmaterials ungefähr für eine Minute Musik bei annehmbarer Qualität reicht, was einer Kompressionsrate von etwa 1:11 entspricht.

Beispiele

Bei den Beispielen werden, soweit bekannt, auch die Bitraten angegeben, bei denen eine komprimierte Datei von den meisten Personen nicht mehr vom Original unterscheidbar ist, d. h. transparent klingt – bei konzentriertem Zuhören mit gutem Zubehör und einem ausgereiften Codec des jeweiligen Kompressionsschemas; abhängig von der Art der Musik. Es muss jedoch beachtet werden, dass Transparenz nicht von jedem bei der gleichen Bitrate empfunden wird, daher sind die Angaben nur ungefähre Werte. Die Bitrate von CDs ist 1411,2 kbit/s (Kilobit pro Sekunde).

Für Vergleiche diverser Audiocodecs siehe Weblinks.

Siehe auch

Weblinks

Vergleiche verlustfreier Audio-Codecs

Wikipedia
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