分解能と解像度

closeこの記事は 10 年 10 日前に投稿されたものです。最近の記事内容との齟齬がある場合,リンク切れが頻発している場合がありますが,ご了承下さい。

 皆さんは,オーディオにおける分解能と解像度をどのようにお考えでしょうか。少なくとも解像度というのは本来映像系用語ですが,現在はオーディオ用語として使用しても多数の方が意味を何となく把握されているのではないかと思います。

 このあたりの事情は,音楽再生に対して音色で捉えるタイプなのか映像的に捉えるタイプなのかによっても異なるようです。特に自分のタイプがどちらかを把握しておくと,オーディオファン同士,より相手のことが理解できるようになるとおもいます。

 私はこの間までオーディオにおいては解像度≒分解能だと漠然と思いこんでいたのですが,手前味噌で恐縮ながら最近拙宅のPCトランスポートがめざましい解像度の向上を見せていることもあり(当社比なので話1/4でおねがいしますw),どうも解像度≠分解能ではないかと思い至るようになりました。現状を申し上げれば,拙宅のシステムは分解能が解像度においついていないのです…。大ざっぱなイメージで言うと,視覚的な見え方は良好だけど音色に深みがない状態でしょうか。

 まぁ,厳密に言うと解像度ってオーディオ機器の構成要素というか数値としては当てはめにくいものではあるんですよね。解像度という概念自体映像分野からの輸入ですし,オーディオファンの間でも認めるべきか議論の分かれるところです。ただ,視覚的に音楽再生を捉える私の場合,そういう風に切り分けた方が自分の感覚を説明しやすいので,うまくこれを説明できないものかと思っています。
 デジタルドメインでの議論であれば,端的にサンプリング周波数が解像度,量子化ビット数が分解能と捉えても良いとも思えますが,前者は時間軸方向での話であるのに対して,後者はある時間を切り取った際にどれだけ細かい音程を表現しているのかという話ですから,簡単に当てはめることはできません。
 ただ,実際色々と試してみると,分解能の限界=16bit,44.1kHzサンプリングのフォーマットの限界な気がするのも事実…。というわけで,次回のエントリでは先日キン肉マンさんと実験した件について書いてみたいと思います。

 結局,「解像度が高い」とか「高解像度だ」といった言い回し自体はわりと多用されているのですが,ではそれがどのようなパラメータによって構成されているのかという点については,深い考察はなされていないようにおもいます。主観的な感性を客観的に示すための道具としての概念が中途半端に導入されている事による既存の概念の混乱というのは,あまり望ましい状態とはいえないでしょう。
 解像度解像度と安易に書いてはいるものの,使い方はとても難しいと感じています。

 皆さんは,「解像度」と「分解能」をどのようにお考えですか?

分解能と解像度」への5件のフィードバック

  1. Dolon

    すみません、ザ・ステレオ屋さんって書いてありますね。失礼しました。訂正します(爆)

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  2. えるえむ

    Dolonさん,コメントありがとうございます^^
    全体的には同意できますが,

    >そして、特に一音中における音の粒の数や細かさを指すのが分解能

    これはちょっと意味が分かりにくいですね…。
    私なりな解釈としては,要するに1ドットあたりの色深度(bit)なので,オーディオの場合も,「解像できた音の最小単位あたりでの音の強弱,音色の多彩さ」なのだと思っています。

    >S/Nや情報量、音の太さや細さ密度感と相互関係にあり、解像度が上がれば分解能も比例して向上する傾向ですが一概には言えず、

    私が情報量と呼んでいるのは解像度と分解能の総体ですね。
    密度感は,解像度を猛烈に高めていくか,解像度より若干分解能が勝る状態になると強く感じられる印象があります。

    返信
  3. hyro

    また皆さんエネルギッシュに熱い議論を…w

    ワタシもちょっと補足説明を。

    皆さんが解像度と言っているのはいわゆる時間分解能のことでしょうかね。これは時間軸方向においてどれだけ近接した2つのインパルスを区別できるかを指す用語であります。

    もう一つ、皆さんが分解能とよんでいるものは多分コントラスト分解能あるいは強度分解能と呼ばれるものです。つまり強度方向においてどれだけ近い音階を区別できるかを表すものです。

    しかし、音声信号は時間を止めて解析することにさほど意味を持ちません。あくまで動的な特性を重視すべきす。そのためにトランジェント特性とインパルス応答特性を議論することで実は上記の2つの分解能を同時に解析していることになります。

    また、SNRはダイナミックレンジつまり強度方向と直接的に関わっており、情報量とは上記の2つの分解能の重畳解であると推測されます。

    しかしここで重要なのは、人間の知覚限界の問題です。果たして24bitと20bitを音声信号において明確に認識できますか? そうです、人間の聴覚は強度方向の分解能における感度が低いのです。何故ならデジタルドメインでいかに高精度に強度分解能を高めたところでアナログドメインでかなり”なめされる”と思われるからです。

    あらら、また長くなって(ry

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