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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
- Autorzy
- Gerald Schuller
- Wydawca
- Springer-Verlag GmbH
- Rok wydania
- 2023
- Oprawa
- twarda
- Liczba stron
- 157
- ISBN10
- 3031199898
- ISBN13
- 9783031199899
- Seria
- Kategorie
- Tagi
- Architektura
- 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.