入出力装置、AD/DA変換、 情報圧縮（３） 情報処理概論 ２０１６ 音声入出力 • マイクなどからの入力はアナログ信号 • スピーカーなどへの出力はアナログ信号 • コンピュータで扱えるのはデジタル量なので２ 値化する必要がある – アナログ→デジタル変換 （ＡＤ）が必要 – デジタル→アナログ変換 （ＤＡ）が必要 アナログ･デジタル変換（１） • 標本化（サンプリング） – 連続して変化する量を時間で区切って取り込む • 量子化 – 取り込んだ量をデジタル値に変換 • 符号化 – 実数値を２進数に変換 • ＡＤコンバータは標本化と量子化を行う • 帯域制限 – ローパスフィルター 標本化周波数の1/2以下の信号 のみを通過する回路 デジタル･アナログ変換（２） • 標本化誤差 – 時間軸を標本化したことに起因する誤差 • 量子化誤差 – 振幅をデジタル化したことに起因する誤差 • 標本化定理 – 元の音に含まれる最大周波数fの２倍の周波数 2fで標本化すれば周波数f以下のおとは再現さ れる – シャノンの標本化定理 標本化（サンプリング） • 一定の時間間隔で値を取り込む 振幅 時間 振幅 量子化 振幅 時間 符号化 時間 いろいろな処理で計算結果 が実数になった場合 振幅 帯域制限 時間 • 標本化周波数の1/2よりも高い周波数の信号は同じ値になり得る • Aliasing（エリアジング） • 帯域制限によりこのような信号は除去する必要がある 標本化/量子化誤差 標本化誤差 量子化誤差 音 • 周波数帯域 – 人間の耳に聞き取れるのは20Hz〜20kHzぐらい • 年を取ると劣化して．．．． • 音程として聞き取れるのは50Hz〜5kHzぐらい • 猫：60Hz~65kHz、犬：40Hz~47kHz – ピアノ：約27Hzから約4200Hz – 電話：300Hz〜3kHz • 人の音声はこのぐらいで十分 • 話者のちがいがわかる デジタル化した音声の規格 • ＣＤ – 16bit×2channel サンプリング周波数44.1kHz – ステレオなので左右違う音 – 20kHzの約２倍のサンプリング周波数 • ＣＤ以外 – 16bit×2channel サンプリング周波数 48kHz – 映画などでは5.1ch 前後左右、正面、低音 • いわゆるハイレゾ – 24bit198kHzsampling2channel 情報量 ＣＤ （１） • １秒あたり 16×2×44.1×103=1411200bit =176400byte ≒172.26kibyte(1kibyte=1024byte) • １時間で 1411200×3600=5080320000bit =635040000byte ≒605.63Mibyte(1Mibyte=1024kibyte) • CDの規格 ７４分４２秒 約７４７MiByte – CD-ROM,CD-Rは６５０MiByte 情報量 ＣＤ （２） • 計算方法(１秒あたり） – １チャンネルあたり１６ビット – ２チャンネル – サンプリング周波数 44.1kHz 16×2×44.1×103=1411200bit ≒172.26kibyte • １時間あたりのバイト数はこの３６００倍 情報量 ＣＤ以外 • １秒あたり 16×2×48×103=1536000bit =192000byte ≒187.5kibyte(1kibyte=1024byte) • ネットワークの伝送速度は k=1000M=1000kなので注意 が必要 デジタルカメラ • １６００万画素 ＲＧＢ各８bit １枚あたり 1600×104×0.75×3=36000000byte ≒34.33Mibyte ２次元イメージセンサにおける画素配置 ４画素でＲＧＢ HDTV(HiVisionTV) • １画面 1920×1080=207360画素（約２M) • １画素あたり RGB3byte • １秒あたり６０画面(60framepersecond=60fps) １秒あたり 207360×3×60=373248000byte ≒355.96Mibyte １時間あたり 約1251.4Gibyte • BDは２５Gbyteで３時間？？？ – 答え：情報圧縮をしている 情報圧縮（１） • 可逆圧縮 – 圧縮前と同じデータを得ることができる – 文書などファイルの圧縮 – 60%~50%ぐらいが限界 • 非可逆圧縮 – 圧縮前と同じデータにならない – 人間の感覚の性質を利用（違いがわからない） – 画像/動画/音声など圧縮 – 1/10から1/200に圧縮できる 情報圧縮（２） • 音楽 – MP3 • 静止画 – JPEG – JPEG2000 • 動画 – MPEG – MPEG2 – MPEG4 • 可逆圧縮 – ハフマン符号化 – 算術符号化 – LZW法 • 数文字を辞書化 – 音声、画像データ に適用してもほと んど圧縮できない 情報圧縮（３） • どのぐらい圧縮されているか – 音楽 MP3 • 128kibit/sec（約１/１１） – デジタルカメラ （静止画 JPEG） • １/４から１/１６ • rawdataを出力できる機械もある – HDTV （動画 MPEG2）BDの場合 • 約１/１５０ （１２５１Gibyte×３）/25Gibyte • 最大ビットレート 54Mibps – HDTV （動画） 地上波デジタル放送の場合 • 最大ビットレート 15Mibps 音楽（１）（MP3） • 人間の耳に聴こえない音を省いてデータ量を減らす – 人間用の圧縮 • 離散フーリエ変換による周波数領域へのデータ変換 • 周波数領域での適応的ビット割り当て – 等ラウドネス曲線 – マスキング効果 • ハフマン符号化による圧縮処理 – 可逆圧縮 音楽（２）（MP3） 等ラウドネス曲線 マスキング効果 静止画（１）（JPEG） • 人間が識別するのが難しい部分を省いてデータ量を減 らす – JPEGの場合、１/２０ぐらいが限界 • RGBから色差信号に変換 色差信号を間引く – 輝度Yデータ変化量大きい – 色差U、V データ変化量小さい • 平面情報を１次元データ列に （幾何学変換） – ２次離散コサイン変換（DCT) • 量子化 – 整数化 （DCTなどの結果は実数） • 符号化圧縮 – ハフマン符号化 静止画（２）（JPEG） • 輝度 Y （グレイスケール Y=R+G+B） • 色差 U B信号（青）から輝度Yを引く – U=(B-Y)(Cb,Pbと表記されこともある) • 色差 V R信号（赤）から輝度Yを引く – V=(R-Y)(Cr,Prと表記されこともある) • 人間の空間的分解能はY>U=V – U、Vは情報量を少なく（1/2）しても識別しがたい – 色を感じる細胞の数の差 • RGBから１色だけ減らすと色が変わってしまう 静止画（３）（JPEG） 周波数の低い領域 DCT(8x8)の基底 ８×８の領域を基底の組み合わせに変換する 周波数の高い領域 動画（１）（MPEG2） • 静止画の圧縮技術に加えて、フレーム間のデータの 差に関しての圧縮を行う – フレーム間予測 • フレーム間のデータの差分のみを取り出す – GOP(GroupofPicture) 基準となるフレームと前後の数フレーム（差分） • 動き補償 – 16x16（または8x8,4x4）の領域単位でフレーム間での移 動方向をコード化 • 動きの激しい場面では圧縮率を下げる – 可変圧縮レート 動画（２）（MPEG2） 完全な1枚のフレーム 双方向（前後フレーム） から予測するデータ ひとつ前のフレームか ら次のフレームがどう 変わるかの予測データ 動画（３）（MPEG2）
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