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Compression and Transmission of Audio on Internet

Compression and Transmission of Audio on Internet

(ऑडियो को इंटरनेट पर कंप्रेस करके ट्रांसलेट करना)

ऑडियो Compression डाटा Compression का एक रुप है जिसे ऑडियो फाइलस की साइज को घटाने के लिए डिज़ाइन किया गया है| डेटा की वैल्यू को हटाने की प्रक्रिया जिसमें Compression तकनीक का प्रयोग होता है को Compression और इससे प्राप्त होने वाले डाटा को कंप्रेस्ड डाटा कहा जाता है Compression से कम जगह में ऑडियो को स्टोर किया जा सकता है और यदि सिग्नल को ट्रांसमिट करने की जरूरत पड़ती है तो इसे अधिक दक्षता से और कम लागत पर भेजा जा सकता है|

ऑडियो फाइल्स में अलग-अलग फ्रीक्वेंसीज के एनालॉग सिग्नल्स होते हैं| ऑडियो सिग्नल्स को डिजिटल रूप में कन्वर्ट किया जाता है और फिर इन्हें प्रोसेस स्टोर और ट्रांसलेट किया जाता है साउंडस जिनमें म्यूजिक और स्पीच शामिल है एनालॉग साइन वेब्स से बनती है जो किसी भी समय पर कई सेकंड्स तक रिपीट होती है| ऑडियो सिग्नल का यही repetitive nature उन्हें Compression के योग्य बनाता है


ऑडियो Compression एल्गोरिदमस को कंप्यूटर सॉफ्टवेयर में ऑडियो कोडेक्स के रूप में implement किया जाता है आमतौर पर प्रयोग होने वाले डाटा Compression एल्गोरिदम ऑडियो डाटा के साथ ठीक तरह से कार्य नहीं करते हैं| यह फाइल साइज को ओरिजिनल साइज के 87% से कहीं कम पर घटाते हैं और इन्हें रियल टाइम में प्रयोग के लिए डिजाइन नहीं किया गया है इसके बाद ही विशेष ऑडियो, “lossless” और “lossy” एल्गोरिदम को बनाया गया है|lossy एल्गोरिदम बहुत ज्यादा Compression अनुपात देते हैं और इन्हें मेनस्ट्रीम कंजूमर ऑडियो डिवाइस में प्रयोग किया जाता है|lossy और lossless दोनों Compression में इंफॉर्मेशन redundancy (सूचना को बार बार दोहराना) कम हो जाती है क्योंकि इसमें कोडिंग पैटर्न रिकग्निशन और लीनियर प्रोडक्शन जैसे तरीकों का प्रयोग करके डाटा का वर्णन करने के लिए प्रयोग की जाने वाली सूचना की मात्रा कम की जाती है|

Lossless audio compression

यदि Decompressed डाटा ओरिजिनल डाटा की तरह होता है तो इसे ही losslessCompression कहा जाता है| क्योंकि फाइल स्टोरेज और कम्युनिकेशन बैंडविथ सस्ती है और ज्यादा उपलब्ध रहती हैं अतः losslessफॉर्मेट की लोकप्रियता बड़ी तेजी से बढ़ी है और ज्यादा से ज्यादा लोग अपनी ऑडियो फाइल स्कोर एक स्थाई आर्काइव के रूप में Maintain करना पसंद करते हैंlossless Compression के मुख्य यूजर हैं ऑडियो इंजीनियर और वो कंजूमर जो अपनी ऑडियो फाइल की हूबहू कॉपी को सुरक्षित रखना चाहते हैं इसके विपरीत lossy Compression तकनीकी के बदलावों को वापस नहीं लाया जा सकता हैCompression अनुपात lossless डाटा Compression की तरह ही होता है|
एक ऑडियो स्ट्रीम में सभी डाटा (जिसमें रियल वर्ल्ड से की गई जटिल रिकॉर्डिंग भी शामिल है) को Maintain करना कठिन होता है और उसके अनुसार पर्याप्त Compression प्राप्त करना भी मुश्किल है|Compression का एक मुख्य तरीका है Patterns और repetitions को अलग करना लेकिन जिस ऑडियो में अधिक chaotic डाटा होता है ठीक तरह से कंप्रेस नहीं हो पाता है|

Lossless ऑडियो कोडेक्स का कोई भी क्वालिटी issue नहीं होता है इसलिए usability को निम्न तरह से आका जा सकता है

  • Compression और decompression की स्पीड
  • Compression की डिग्री
  • सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर का सपोर्ट
  • मजबूती और एरर करेक्शन


Lossy audio compression

यदि decompressed डाटा Original डाटा के सामान नहीं होता है, तो Compression को lossy Compression कहा जाता है, क्योंकि Reproduced डाटा मैं वास्तविकता या मूल तत्वों का loss हुआ है

Lossy ऑडियो Compression का प्रयोग अत्यंत व्यापक रेंज की एप्लीकेशन के लिए होता है| डायरेक्ट एप्लीकेशंस जैसे MP3 प्लेयर्स या कंप्यूटर के अलावा डिजिटल तरीके से कंप्रेस्ड ऑडियो इस स्ट्रीम का प्रयोग अधिकांश वीडियो DVD में, डिजिटल टेलीविजन मे इंटरनेट पर स्ट्रीमिंग मीडिया, सैटेलाइट और केबल रेडियो और यहां तक कि टेरेस्ट्रियल रेडियो ब्रॉडकास्ट में ही हो रहा हैLossy Compression आमतौर पर losslesCompression की अपेक्षा कहीं ज्यादा Compression तक पहुंच सकता है जिसमें कम क्रिटिकल डाटा को हटा दिया है|

Lossy ऑडियो Compression के अविष्कार psychoacoustics प्रयोग करने के लिए किया गया था ताकि यह पहचाना जा सके कि ऑडियो स्ट्रीम का सभी डाटा मानव श्रवण तंत्र द्वारा सुना नहीं जा सकता है| अधिकतर Lossy Compression पहले उन साउंड्स की पहचान करते हैं जो असंगत होते हैं और जो सुनने में बहुत बुरे लगते हैं| इन साउंड्स को बहुत ही कम शुद्धता से कोड किया जाता है या बिलकुल ही कोड नहीं किया जाता है|

क्योंकि डाटा Lossy Compression के दौरान हटाया गया और Decompression से भी रिकवर नहीं किया जा सकता अतः कुछ लोग आर्काइव स्टोरीज के लिए Lossy Compression को पसंद नहीं करते हैं|

 


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