標本化と音声圧縮

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標本化と音声圧縮の違い

標本化 vs. 音声圧縮

標本化（ひょうほんか）または英語でサンプリング(sampling)とは、連続信号を一定の間隔をおいて測定することにより、離散信号として収集することである。アナログ信号をデジタルデータとして扱う（デジタイズ）場合には、標本化と量子化が必要になる。標本化によって得られたそれぞれの値を標本値という。 連続信号に周期 T のインパルス列を掛けることにより、標本値の列を得ることができる。 この場合において、周期の逆数 1/T をサンプリング周波数（標本化周波数）といい、一般に fs で表す。 周波数帯域幅が fs 未満に制限された信号は、fs の2倍以上の標本化周波数で標本化すれば、それで得られた標本値の列から元の信号が一意に復元ができる。これを標本化定理という。 数学的には、標本化されたデータは元信号の連続関数 f(t) とくし型関数 comb(fs t)の積になる（fs はサンプリング周波数）。 これをフーリエ変換すると、スペクトルは元信号のスペクトル F(ω) が周期 fs で繰り返したものになる。 このとき、間隔 fs が F(ω) の帯域幅より小さいと、ある山と隣りの山が重なり合い、スペクトルに誤差を生ずることになる（折り返し雑音）。. 音声圧縮あるいはオーディオ圧縮（英語: audio compression）とは、音声ファイルのサイズを削減する目的で設計されたデータ圧縮の一種である。音声圧縮アルゴリズムは、「オーディオコーデック」として実装される。汎用データ圧縮アルゴリズムは音声データには適さず、オリジナルの87%以下に圧縮できることがほとんどなく、リアルタイムの再生にも適さない。そのため、音声向けの可逆圧縮アルゴリズムや非可逆圧縮アルゴリズムが生み出された。非可逆圧縮アルゴリズムは圧縮率が非常に高く、一般の音響機器によく使われている。 可逆でも非可逆でも、情報の冗長性を削減するために、符号化手法、パターン認識、線形予測などの手法を駆使して、圧縮を行う。音声品質は若干落ちるが、多くのユーザーはその違いに気づかず、必要なデータ量は大幅に削減される。例えば、1枚のコンパクトディスクで、高品質な音楽データなら1時間しか記録できないが、可逆圧縮すれば2時間ぶんを記録でき、MP3のような非可逆圧縮なら7時間ぶんの音楽を記録できる。.

量子化

量子化（りょうしか、quantization）とは、ある物理量が量子の整数倍になること、あるいは整数倍にする処理のこと。.

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英語

アメリカ英語とイギリス英語は特徴がある 英語（えいご、）は、イ・ヨーロッパ語族のゲルマン語派に属し、イギリス・イングランド地方を発祥とする言語である。.

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