聲音檔案的「解析度」，以及你為什麼需要 24 位元錄音！

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[@nicechordwiwi]

大家新年快樂阿！下個禮拜因為過年所以好和弦要放假喔，我們 2/16 再見～

[@virtual_mouren]

眼球央視新春直播開場原創音樂 戰鬥音樂學xD

[@prodstw_2ndChannel]

再见 ^_^

[@chuchu5180]

老师新年快乐！

[@narcissuschang]

新年快樂！老師您好，年前有寫信給您，還請您年後有空回覆啊！孩子期待上您的大師課，謝謝！

[@DeZignDouzi]

代我向可丽饼问好！还有也向官大为老师问好！

[@A5A5AA5A5]

1:35 可麗餅好可愛(重點誤)

[@candytiger9527]

新年快樂^^ 長知識了 感謝解說 非常實用 懂得錄音時候的雜音怎麼來的 你們家的可麗餅 超可愛

[@aasw40123]

可麗餅好可愛♥

[@pvcdehp]

我是不是轉錯頻道了，請問這是Digital Signal Processing的講解頻道嗎？

[@solitonwaver1313]

節目做得十分有趣,支持支持你的內容,購買你的產品.

[@user-hv7fr2ow8f]

從老師這邊真的學到很多，衷心感謝! m(_ _)m

[@gjlmotea]

推，解釋得很清楚！

[@mySDK3333]

簡而言之，如果你要錄製槍砲或是管絃大編制這種大音量的聲音來源，才需要考慮用24位元，不然16位元非常足夠，也節省儲存空間。

[@cu35468]

4:44 這裡有錯哦，聲音也是可以"放大"來聽的。 只要採樣夠高，慢速撥放就可以"拉大"聲波聽到更高頻的聲音，只是應用場景很少而已。

[@cu35468]

影像放大可以對應到現實生活中的"靠近觀看"， 但慢速撥放沒有這樣的對應，所以一般人不會有這需求。

[@user-uk5wf4ti9s]

講的太好了！

[@timlee5995]

超棒！

[@user-mq9cl4ug2q]

地板~ 谢谢 wiwi 的视频喔~

[@show6462]

如果有空是否也可以詳細說明一下32bit(Floating)跟傳統16bit或24bit實際運用上的差別

[@umamusumetrainer]

希望老師之後可以來討論過年的曲子!

[@ttmhj6656]

老师可否讲一下爵士的装饰音弹法，以及在solo 时，左手如何配和弦和节奏才好听丰满，谢谢🙏

[@artawei]

因為好和弦推薦（很多次）我今天終於買了Nano，有推薦的Mac的錄音軟體嗎～～～～～～～

[@user-gm1xn2ui8v]

是取樣頻率呢，沒想到可以在這裡聽到這個詞，老師真是博學多聞啊啊啊

[@fattie0926]

剛看了眼球中央電視台的春節影片，發現NiceChord好和弦負責編曲欸欸欸！！ 老師您真的太強了啊，有沒有考慮做一期關於這個的內容呢？

[@niay79]

新年快樂 給個小建議，雖然解說音質的解析度是影片重點。 不過，既然有新的麥克風不妨稍微介紹一下。（雖然大部分資料可以點進去自己看）

[@qianmutao]

好和弦的一些视觉素材做的也很好看啊。比如一些图示图标，都是自己做的吗？

[@ssuhung]

老師講關於圖片顏色的部分應該有點問題，24-bit其中可拆成三個數字、各8-bit代表顏色的RGB三色。老師在修改圖片顏色的bit數應該並不是改到整體顏色的bit數，否則當只用1-bit來表示顏色時，照片應該只剩黑白的才對

[@aaaaa-yv1zr]

沒錯！！

[@nicechordwiwi]

Ssu-Hung Yeh 通常在 8-bit 以下的圖片，使用的是所謂的 indexed color，也就是先選定特定的色盤，再用八位元以下的數字表示。所以 1-bit color 就是預先從（24-bit color 裡的）所有顏色選定兩種顏色，然後每一個像素用一位元來表示，因此不一定會是黑白兩色，而可以是任意兩色喔！ 至於24位元色彩的確是 RGB 各 8 bit 沒有錯，我講 2^24 的數字純粹是為了解說方便～

[@mnfen9792]

我记得这和索引色的图片压缩算法有关，不然应该还是 3 的倍数而不是 128、64 等数。比如 RGB 模式下的三个基色是红绿蓝，而每个 pixel 可以在三个色彩上分别有 8 位的数值（0-255）；但是视频里的这个索引色是先限制了颜色数（比如 256 色），然后用算法确定出 256 个能最好模拟画面的四种颜色，分别记为00000000、000000001、……、11111111。这样原本图像的 24 bit 变成了 8 bit，实现了图像的压缩。这两种方式完全不一样，RGB/HSL/CMYK/XYZ 这些相当于是指定了 3 或 4 个色彩基，每个可以取很多值；而索引色的压缩算法是指定了很多基，但每个只能取 0 或 1。

[@twy_]

@@mnfen9792 其實就算是用RGB來記錄也不一定是三的倍數，例如RGB565的沒透明度(Alpha)16-bit圖片也算是常見的一種（例子：CGSS的卡面圖片都是RGB565的），至於有透明度的16-bit圖倒是平均的RGBA4444，每個頻道分別有16個數值 至於例如是ps之類的軟體採用index color的同時也會使用dithering(抖動)，把顏色誤差分散到附近畫素以致純色的圖片也不會因為四捨五入而變成同一個顏色，進一步在黑白的1-bit相片也能一定程度保留灰階效果，和看起來因為人類視覺看起來會比原來的顏色數豐富

[@mnfen9792]

@@twy_ 的确如此不过我的重点不在这儿 😂

[@musica0911]

我这个人很简单，有猫就给赞

[@EAjRockMusicArts]

想請問WIWI老師對於更高解析度的看法 如果錄音或是VST本身都只到48kHz的話 混音選擇96kHz甚至更高，會使得最終品質更好嗎？ 以及24Bits與32Bits的差別～謝謝！ （因為每次RX都會自動變成32Bits有點煩躁哈哈XD）

[@yangvictor390]

1. 不會 2. 你的儲存空間發出悲鳴

[@kent631420]

1:57 喵~

[@MLElectron]

講解得不錯喔，可是如果真的要錄好的音質，是需要用XLR麥接audio interface的啦XD

[@ashinfu]

這麥克風看起來好威啊!!!

[@snowman7514]

看到貓之後已經完全不在意影片內容了

[@estelle_chenxing]

+1 ... ..

[@spacefreedom]

用视频的 rate（帧率）来比喻 音频的 sample rate（取样频率）是不是更合适些？因为两者都是在时间轴上的函数，每秒记录了多少次数据。另外吐槽下中文翻译，bit depth，知道 1 bit 是什么的都很容易知道 bit depth 的含义，翻译成 位元深度 就很难理解，所以学习东西尽量看英文用英文。

[@jackywong941]

我是從你的頻道才知道 Blue的

[@FlameRat_YehLon]

通常不特殊指定的情况下其实图像放大之后会采用线性或者二次立方插值的，而不是临近插值（会起格子），因为除了量化误差之外，插值也会带来误差。在假定波形很光滑的情况下，声音会根据香农定律做低通滤波来平滑，但是如果给图像做低通滤波的话会产生一圈圈的波纹（声音也会，但是频率太高听不出来），因此就用二次立方这种基本不会产生波纹的方式来插值了。另外就是图像也是有色深度的问题的，因为如果色深度不够，就要一次过拍好，就容易过曝，否则后期处理也会产生量化杂音（经过抖动处理之后黑色会不够黑，不抖动的话会大色块），因此也会追求raw格式拍摄（这样可以拍暗一点，后期再提高亮度）。

[@EZsus2]

最後說錄音的噪音也可以比喻拍照時的噪點

[@DavidJih]

哇!

[@violacao9956]

又想买麦克风了，虽然有Yeti，但是Yeti只有16bit

[@nekomimi.]

我愛192k 24bits(你瘋啦，檔案很大耶 更正一下192k是指取樣次數w

[@otsncy6050]

想知道音樂檔常常看到的320K音質是什麼 還有flac, wav, mp3...等等 這些類型的檔案是差在哪裡？取樣頻率？

[@AndrewChenHere]

好的！記住了可愛的可麗餅！

[@ilove101311]

那製作音樂應該預設用哪種取樣頻率呢? 我DAW輸出用的驅動設48khz 但有些音源使用44.1khz DAW就會提醒我使用不同取樣頻率可能會讓聲音聽起來很不一樣

[@pvcdehp]

3:00 開始，這隻貓逐漸母湯了...

[@lvhongge]

发现Wiwi在视频里用的像素图标都好可爱～

[@shiuandai0426]

Illustrate 的影像描圖 哈哈😄

[@though131]

請問musechord要如何增加每行譜表的小節數

[@Satera9803]

我覺得以聽音樂來講 說實在24bit和16bit 聽不太出來差別 放大之後才有可能聽出差別 但別忘了 16bit還是可以使用真空管放大 利用真空管的線性彌補噪點 而且一般音樂不要說無損 MP3和AAC一堆人還是覺得這樣就好 無損是少部分人才會求的 24bit的其中一個問題是音樂容量太大

[@csps60501]

長知識！

[@LuLu_64Tank]

不知道有沒有機會多講幾期關於音質的 一直對那些發燒友感到很好奇，真的能聽出這麼細微的差別嗎 老師說yt已經涵蓋聽得到的頻率了，那把一片無損cd丟上yt人耳聽上去有差別嗎

[@user-uv1gt1xz6y]

請問可以插手機嗎？

[@oushirx6866]

可丽饼是本期视频的本体😺

[@hulenkius]

想知道wiwi是怎麼製作這些文字動畫的

[@parame396]

貓可愛~~是說老師一開始解釋圖片畫素那個程式是甚麼？感覺蠻好用的

[@nicechordwiwi]

Pixelmator~

[@pizza9765]

就知道7:30後要來這個punchline! XD!

[@mnfen9792]

房间里的杂音用 1 bit 的录音是可以消掉的，只不过什么都录不下来 🙊

[@AnfauglirKz]

萌铁蛋MnFeN 1bit DSD可以喔⋯⋯XDDD

[@kanhenry6667]

一邊練胸肌一邊聽會是個什麼樣的心情呢

[@ru1061]

片头还有真人秀哦。

[@user-fc5pb3zh7i]

下次可以拍一部有關貓咪聲音的影片

[@andrewhanson9750]

其实就是动态范围嘛，而且高动态范围也可以避免破音和录下16位录不到的东西，比如轻声说话+枪声这种 0-100dB就是0-100000振幅，所以16位确实不够，就算去掉枪声，歌唱家以及很大声的乐器爆发出100dB还是很正常的。。。。

[@zyariemusicoac]

如果把一首wave格式的歌曲放到youtube，但我們卻衹能下載mp3格式，所以音質是一定有降低嗎？

[@Leodiving]

ZR Music OAC 忘記好和弦有沒有講過了 不過我回答你一下 YT一定會壓聲音檔，去掉人類聽不到的高低頻，然後再做一些不太影響收聽的壓縮 所以yt與好音質是無緣的

[@pvcdehp]

KZbin 的AAC壓縮檔案音質可是比MP3還低的唷

[@chichieh0509]

可麗餅好可愛❤️💙💚💛

[@humanking7]

为什么我们控制理论叫香农定理Shannon's theorem

[@user-cj8ey6nh4q]

拜託介紹國樂 不方便也沒關係

[@8Bobo8]

可麗餅好可愛啊啊啊（錯重點

[@SennyaOwO]

GIF圖檔為了降低，就會自動把圖片調成8-bit的

[@yinchenxu5249]

通信专业的被Nyquist定理炸出来了！

[@zzz3x2c1]

如果我能用4種顏色畫成那樣就好了

[@huoschen]

這個介紹講解的挺淺顯。 只是完全忽略了使用浮點數記錄聲音取樣的技術，有點可惜！

[@apple5120]

貓咪好可愛 好想抱

[@Lobo814]

十隻橘貓，九隻胖，剩下一隻超胖…這隻竟然不胖xD

[@xr_xharprazoraxtra5428]

这个评论让我想起“姐姐妹妹站起来”~~~

[@guitarlearningpartner7466]

这其实也是一个动态范围的问题

[@weil887]

想請問 那48k取樣升到96k 還是16bit升到24bit比較有幫助呢？

[@nicechordwiwi]

個人覺得是 16bit 到 24bit～

[@pigpag86]

理工男在片头就在想这集的本质肯定要涉及Nyquist定理，没想到wiwi居然提了😱

[@lALLENl1]

這支麥克風感覺連房間的回音都錄的很清楚(？

[@m5571369]

廠商找不是找你業配；是找可麗餅啦～～haha

[@sixshoes0311]

我以為一位元會變黑白xD

[@ianwang4112]

可麗餅好吃XD

[@anthonychueh7091]

秀色可餐！!

[@hanxia6087]

那为什么1 bit的DSD格式会有声音呢？

[@user-in5ln4jc1l]

因為DSD是使用高取樣頻率去記錄波型的變化(增加OR減少)來記錄聲音的

[@hanxia6087]

徐瑋廷 thanks

[@akizuki9402035]

你以為有貓我就會按喜歡嗎　哼 （按下喜歡

[@xr_xharprazoraxtra5428]

1) 我没兴趣练胸肌…… 2) 朋友：“我要用1位元来画画~”， 我：“你这是要画剪影还是要做色卡？” 3) 可丽饼给了我画画的灵感~~~ \(≧▽≦)/ 我：“哇哇哇~~~抱抱~~~”(/O▽O)(▔ω▔)朋友：“好啦，忍耐一下……” (三ÔωÔ三)可丽饼：“喵？(什么鬼？！)”

[@user-qx8pp5pj1u]

片尾越來越長了XDDD

[@maigowang]

想问下房间里的杂音一般有多少dB呢？

[@HengHengWu]

練胸肌XDDD

[@ryumie]

吸可麗餅（喘

[@MoreThanMidi]

原来gif糊成那样是因为牺牲了位深

[@user-xp6bp8uu6p]

總覺得越聽越不懂越聽越難懂了