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Filterbänke und Audiocodierung

Komprimierung von Audiosignalen mit Python

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  • 157 stron
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Dieses Lehrbuch stellt die Grundlagen der Audiocodierung vor, die zur Komprimierung von Audio- und Musiksignalen verwendet wird. Dabei werden Python-Programme sowohl als Beispiele zur Veranschaulichung der Prinzipien als auch für Experimente für den Leser verwendet. Zusammen bilden diese Programme dann komplette Audiocodierer. Der Autor beginnt mit grundlegenden Kenntnissen der digitalen Signalverarbeitung (Abtastung, Filterung), um eine gründliche Einführung in Filterbänke, wie sie in der Audiocodierung verwendet werden, und deren Entwurfsmethoden zu geben. Er fährt dann mit der nächsten Kernkomponente fort, den psycho-akustischen Modellen. Der Autor zeigt schließlich, wie man sie entwirft und implementiert. Schließlich beschreibt der Autor Komponenten für speziellere Kodierer, wie die Integer-to-Integer MDCT-Filterbank und prädiktive Kodierung für verlustfreie und verzögerungsarme Kodierung. Zu jedem Abschnitt gibt es Python-Programmbeispiele, die die Prinzipien veranschaulichen und die Werkzeuge für Experimente bereitstellen.

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Filterbänke und Audiocodierung, Gerald Schuller

Język
Rok wydania
2023
Oprawa
(twarda)
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Tytuł
Filterbänke und Audiocodierung
Podtytuł
Komprimierung von Audiosignalen mit Python
Język
niemiecki
Rok wydania
2023
Oprawa
twarda
Liczba stron
157
ISBN10
3031199898
ISBN13
9783031199899
Seria
Opis
Dieses Lehrbuch stellt die Grundlagen der Audiocodierung vor, die zur Komprimierung von Audio- und Musiksignalen verwendet wird. Dabei werden Python-Programme sowohl als Beispiele zur Veranschaulichung der Prinzipien als auch für Experimente für den Leser verwendet. Zusammen bilden diese Programme dann komplette Audiocodierer. Der Autor beginnt mit grundlegenden Kenntnissen der digitalen Signalverarbeitung (Abtastung, Filterung), um eine gründliche Einführung in Filterbänke, wie sie in der Audiocodierung verwendet werden, und deren Entwurfsmethoden zu geben. Er fährt dann mit der nächsten Kernkomponente fort, den psycho-akustischen Modellen. Der Autor zeigt schließlich, wie man sie entwirft und implementiert. Schließlich beschreibt der Autor Komponenten für speziellere Kodierer, wie die Integer-to-Integer MDCT-Filterbank und prädiktive Kodierung für verlustfreie und verzögerungsarme Kodierung. Zu jedem Abschnitt gibt es Python-Programmbeispiele, die die Prinzipien veranschaulichen und die Werkzeuge für Experimente bereitstellen.