Aliasing

De musiki
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Plantilla:Refracción
Definición breve: Efecto provocado durante el muestreo de señales al aplicar incorrectamente el Teorema de Nyquist-Shannon
Tema: Audio digital
Subtema: Procesamiento de señales
Gráficos
Aliasing.jpg
Aliasingrafico.jpg
Ejemplo sonoro: Frequenzen hz audiovisuelle räume


El aliasing se produce por un muestreo erróneo de señales digitalizadas, generando imperfecciones en dichas señales. Según el Teorema de Nyquist-Shannon, utilizado en el muestreo de señales, si deseamos replicar precisamente la forma de una señal determinada, la frecuencia del muestreo debe ser superior al doble de la máxima frecuencia a muestrear (es decir, que si deseamos replicar una señal cuya frecuencia es de 100 Hz la tasa o rango de muestreo con la que trabajemos debe ser superrior a 200 Hz). Si dicha condición no se cumple, se generan replicaciones de la señal original (alias) que difieren de ésta en su composición, y que además se superponen, generando el efecto de aliasing (también llamado efecto Nyquist, submuestreo o distorsión por solapamiento) imposibilitando recuperar la señal original.

Gráfico de una señal y sus replicadas, generando aliasing.

El siguiente link es un ejemplo de cómo al reducir la tasa de muestreo, la señal original resulta afectada, provocando el efecto de aliasing:

El efecto de aliasing provoca que las señales analógicas de alta frecuencia sean representadas por señales digitalizadas de menor frecuencia. Esto implica que al revertir el proceso de muestreo, es decir, al tratar de reconvertir la señal digital en analógica, la señal obtenida sea de menor frecuencia que la original.

Para el procesamiento de señales en audio digital, la tasa de muestreo utilizada es superior a los 40.000 Hz, ya que se desea cubrir la totalidad del rango del umbral de audibilidad cuya máxima frecuencia es de 20.000 Hz. Pero si una señal tiene un espectro más amplio de lo que el dispositivo utilizado puede procesar, se generará aliasing. Además, el procesamiento de audio puede producir más armónicos, como resultado del cambio de la señal. Todo lo que altere la amplitud de la señal puede crear más información espectral, y por tanto distorsión por solapamiento.

Efecto aliasing en detalle. Representación del ruido entre los armónicos de una señal.

En este ejemplo, el alisaing se genera por el uso de osciladores y limitadores:

Con respecto a la relación entre el fenómeno físico (la superposición de señales surgida por el muestreo de una señal a una tasa inferior a la que indica el Teorema de Nyquist-Shannon) y la percepción del mismo, podemos decir que, dado que el contenido de información de las señales replicadas no tiene relación con la información de la señal original, se generan sonidos que no son armónicos de la señal original los cuales son percibidos como ruido o distorsión. Al visualizar el comportamiento de las señales en un procesador, pareciera que se mueven en direcciones contrarias (algo similar ocurre con el aliasing en el procesamiento de imágenes, donde si se emplea una cámara que trabaja a determinada frecuencia para captar el movimiento de un automóvil, y se representa luego a una frecuencia menor, pareciera que las ruedas giran en dirección contraria a la que avanza el vehículo)

En este ejemplo podemos notar, durante los primeros segundos del video, cómo al decrecer la tasa de muestreo de la señal se produce ruido extra en la señal:

Lo que sucede en la segunda parte del video es que disminuye el número de bits (cuantos más bits usemos más nítido es el sonido de la muestra); al decrecer la resolución de la muestra, o bit depth, también se genera ruido.

Para evitar el efecto de aliasing, se pueden emplear filtros anti-alising durante el proceso de conversión de señal analógica en digital.

Ejemplos musicales

En la música electrónica es común el uso de samples (muestras de sonidos) para utilizarlos posteriormente en la creación de obras. El subgénero de música "Glitch" (surgido en la década de 1990, en Alemania) particularmente, emplea los sonidos producidos por fallos electrónicos, y distorsiones analógicas. Carsten Nicolai, conocido como Alva Noto, es un artista y músico alemán proveniente de esta corriente, cuyas creaciones se centran en la reproducción de fenómenos científicos perceptibles tanto a nivel visual como auditivo, empleando para ello una combinación de fórmulas matemáticas, generando patrones rítmicos, con errores, dando como resultado montajes de obras minimalistas pero con una estética muy cuidada.

En Frequenzen hz audiovisuelle räume es posible apreciar distorsiones de una frecuencia de manera controlada, generando ruido adicional siguiendo un patrón rítmico, lo que podría implicar cierto uso del efecto de aliasing como recurso discursivo.

Un tratamiento similar de las frecuencias y el ruido que éstas generan puede notarse en FUNKbugFX:

La presencia del efecto aliasing es aún más notoria en al comienzo de Haliod Xerrox Copy 1, donde se aprecia el sonido de señales distorsionadas, y se genera mucho ruido, para quedar luego en un segundo plano acompañando de fondo la melodía, y finalmente reapareciendo con más presencia en el final.

Tambien puede apreciarse el efecto aliasing en el tema "The Grain" de Agalloch, en donde las frecuencias distorsionadas sirven como ambiente, las cuales generan un sonido parecido al ruido blanco. Este efecto va tomando mas fuerza en el transcurso del tema para desvanecerse casi por completo al final, dejando "desnuda" a la melodia principal.

Referencias

Medina, Julio. Análisis de Fourier para el tratamiento de señales. Quito, Ecuador. 2010. Disponible en:[1]

Garzón, Fabian. Fenómeno de Aliasing. Disponible en [2]

Aliasing. Wikipedia

Teorema de Nyquist. Wikipedia

www.fieldingdsp.com

Sitio web de Carsten Nicolai

Sitio web de Alva Noto

Links de Youtube utilizados:

Audio Under Sampling (Aliasing Effect) Demonstration

Audio aliasing explained

The Audible Effects of Aliasing and Quantization Error

Alva Noto-FUNKbugFX

Alva Noto-Haliod Xerrox Copy 1

Link extraído del sitio web de Alva Noto:

Frequenzen hz audiovisuelle räume

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