NộI Dung
Như bạn có thể nhận thấy, có một xu hướng mới trong ngành công nghiệp điện thoại thông minh bao gồm các chip âm thanh có chất lượng phòng thu trực tuyến trong các điện thoại thông minh hiện đại. Mặc dù bộ giải mã 32 bit (bộ chuyển đổi kỹ thuật số sang tương tự) có hỗ trợ âm thanh 192kHz chắc chắn trông rất tốt trên bảng thông số kỹ thuật, nhưng đơn giản là không có bất kỳ lợi ích nào để tăng kích thước bộ sưu tập âm thanh của chúng tôi.
Tôi sẽ giải thích tại sao độ sâu bit và tốc độ mẫu này chỉ là một ví dụ khác của ngành công nghiệp âm thanh lợi dụng sự thiếu kiến thức của người tiêu dùng và thậm chí cả audiophile về chủ đề này. Tặng mũ mọt sách của bạn, chúng tôi sẽ đi sâu vào một số điểm kỹ thuật nghiêm túc để giải thích các vấn đề về âm thanh chuyên nghiệp. Và hy vọng tôi cũng sẽ chứng minh cho bạn lý do tại sao bạn nên bỏ qua hầu hết các quảng cáo tiếp thị.
Bạn có nghe thấy không?
Trước khi chúng tôi đi sâu vào, phân đoạn đầu tiên này cung cấp một số thông tin cơ bản cần thiết về hai khái niệm chính về âm thanh kỹ thuật số, độ sâu bit và tốc độ mẫu.
Tỷ lệ mẫu đề cập đến tần suất chúng ta sẽ nắm bắt hoặc tái tạo thông tin biên độ về tín hiệu. Về cơ bản, chúng tôi cắt một dạng sóng thành nhiều phần nhỏ để tìm hiểu thêm về nó tại một thời điểm cụ thể. Định lý Nyquist nói rằng tần số cao nhất có thể có thể được nắm bắt hoặc sao chép là chính xác bằng một nửa tốc độ mẫu. Điều này khá đơn giản để tưởng tượng, vì chúng ta cần biên độ cho đỉnh và đáy của dạng sóng (sẽ cần hai mẫu) để biết chính xác tần số của nó.
Việc tăng tốc độ mẫu (trên cùng) dẫn đến các mẫu bổ sung mỗi giây, trong khi độ sâu bit lớn hơn (dưới cùng) cung cấp nhiều giá trị có thể hơn để ghi lại mẫu tại.
Đối với âm thanh, chúng tôi chỉ quan tâm đến những gì chúng tôi có thể nghe và phần lớn mọi người nghe tiếng đuôi tắt ngay trước 20kHz. Bây giờ chúng ta đã biết về Định lý Nyquist, chúng ta có thể hiểu tại sao 44.1kHz và 48kHz là tần số lấy mẫu phổ biến, vì chúng chỉ lớn hơn hai lần tần số tối đa chúng ta có thể nghe. Việc áp dụng các tiêu chuẩn 96kHz và 192kHz chất lượng phòng thu không liên quan gì đến việc thu thập dữ liệu tần số cao hơn, điều đó là vô nghĩa. Nhưng chúng tôi sẽ đi sâu vào vấn đề đó trong một phút.
Khi chúng ta đang xem xét biên độ theo thời gian, độ sâu bit chỉ đơn giản đề cập đến độ phân giải hoặc số điểm có sẵn để lưu trữ dữ liệu biên độ này. Ví dụ: 8 bit cung cấp cho chúng tôi 256 điểm khác nhau để làm tròn, kết quả 16 bit trong 65.534 điểm và dữ liệu có giá trị 32 bit mang lại cho chúng tôi 4.294.967.294 điểm dữ liệu. Mặc dù rõ ràng, điều này làm tăng đáng kể kích thước của bất kỳ tập tin.
Có thể dễ dàng nghĩ ngay đến độ sâu bit về độ chính xác biên độ, nhưng các khái niệm quan trọng hơn để hiểu ở đây là nhiễu và méo. Với độ phân giải rất thấp, chúng tôi có thể sẽ bỏ lỡ các khối thông tin có biên độ thấp hơn hoặc cắt bỏ phần ngọn của dạng sóng, điều này dẫn đến độ không chính xác và độ méo (lỗi định lượng). Thật thú vị, điều này thường sẽ nghe giống như tiếng ồn nếu bạn phát lại một tệp có độ phân giải thấp, bởi vì chúng tôi đã tăng kích thước của tín hiệu nhỏ nhất có thể có thể thu và sao chép một cách hiệu quả. Điều này giống hệt như việc thêm một nguồn nhiễu vào dạng sóng của chúng ta. Nói cách khác, hạ thấp độ sâu bit cũng làm giảm sàn tiếng ồn. Cũng có thể giúp nghĩ về điều này theo mẫu nhị phân, trong đó bit có trọng số thấp nhất đại diện cho tầng nhiễu.
Do đó, độ sâu bit cao hơn cho chúng ta độ ồn lớn hơn, nhưng có giới hạn hữu hạn đối với mức độ thực tế của điều này trong thế giới thực. Thật không may, có tiếng ồn xung quanh ở khắp mọi nơi, và tôi không có nghĩa là xe buýt đi qua trên đường phố. Từ dây cáp đến tai nghe của bạn, các bóng bán dẫn trong bộ khuếch đại và thậm chí cả tai trong đầu của bạn, tín hiệu tối đa cho tỷ lệ nhiễu trong thế giới thực là khoảng 124dB, có giá trị dữ liệu xấp xỉ 21 bit.Thuật ngữ khó hiểu:
Đ- Bộ chuyển đổi tín hiệu số sang tương tự lấy dữ liệu âm thanh kỹ thuật số và biến nó thành tín hiệu tương tự để gửi đến tai nghe hoặc loa.
Tỷ lệ mẫu- Đo bằng Hertz (Hz), đây là số lượng mẫu dữ liệu kỹ thuật số được ghi lại mỗi giây.
SNR- Tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm là sự khác biệt giữa tín hiệu mong muốn và nhiễu hệ thống nền. Trong một hệ thống kỹ thuật số, điều này được liên kết trực tiếp đến độ sâu bit.
Để so sánh, 16 bit bắt giữ cung cấp tỷ lệ tín hiệu / nhiễu (chênh lệch giữa tín hiệu và nhiễu nền) là 96,33dB, trong khi 24 bit cung cấp 144,49dB, vượt quá giới hạn thu thập phần cứng và nhận thức của con người. Vì vậy, bộ xử lý 32 bit của bạn thực sự chỉ có thể xuất ra tối đa 21 bit dữ liệu hữu ích và các bit khác sẽ bị che bởi nhiễu mạch. Trong thực tế, hầu hết các thiết bị có giá vừa phải đứng đầu với SNR từ 100 đến 110dB, vì hầu hết các phần tử mạch khác sẽ giới thiệu tiếng ồn của riêng chúng. Rõ ràng sau đó, các tệp 32 bit dường như khá dư thừa.
Bây giờ chúng ta đã hiểu những điều cơ bản về âm thanh kỹ thuật số, hãy để Lát chuyển sang một số điểm kỹ thuật hơn.
Nấc thang lên thiên đường
Hầu hết các vấn đề xung quanh sự hiểu biết và quan niệm sai lầm về âm thanh có liên quan đến cách thức mà các tài nguyên giáo dục và các công ty cố gắng giải thích các lợi ích bằng cách sử dụng tín hiệu thị giác. Có lẽ tất cả các bạn đã thấy âm thanh được biểu diễn dưới dạng một loạt các bước cầu thang cho các đường tìm bit sâu và hình chữ nhật cho tốc độ mẫu. Điều này chắc chắn trông rất tốt khi bạn so sánh nó với một dạng sóng tương tự mượt mà, do đó, nó dễ dàng để tìm ra các cầu thang mịn hơn, trông mượt mà hơn để thể hiện một dạng sóng đầu ra chính xác hơn.
Mặc dù nó có thể dễ bán cho công chúng, nhưng sự tương tự về độ chính xác của cầu thang phổ biến này là một sai lầm lớn và không đánh giá cao cách thức âm thanh kỹ thuật số thực sự hoạt động. Đừng để ý đến nó.
Tuy nhiên, đại diện trực quan này trình bày sai cách thức âm thanh hoạt động. Mặc dù có vẻ lộn xộn, nhưng về mặt toán học, dữ liệu dưới tần số Nyquist, một nửa tốc độ lấy mẫu, đã được ghi lại một cách hoàn hảo và có thể được sao chép hoàn hảo. Hình ảnh này, ngay cả ở tần số Nyquist, thường có thể được biểu diễn dưới dạng sóng vuông chứ không phải là sóng hình sin mượt mà, chúng ta có dữ liệu chính xác cho biên độ tại một thời điểm cụ thể, đó là tất cả những gì chúng ta cần. Con người chúng ta thường nhìn nhầm vào không gian giữa các mẫu, nhưng một hệ thống kỹ thuật số không hoạt động theo cùng một cách.
Độ sâu bit thường được liên kết với độ chính xác, nhưng thực sự nó xác định hiệu suất tiếng ồn của hệ thống. Nói cách khác, tín hiệu có thể phát hiện hoặc tái tạo nhỏ nhất.
Khi nói đến phát lại, điều này có thể phức tạp hơn một chút, bởi vì khái niệm dễ hiểu về các bộ xử lý dữ liệu cầm tay không có thứ tự, không đơn giản sẽ chuyển đổi giữa các giá trị ở tốc độ mẫu đã đặt, tạo ra kết quả bước cầu thang. Đây thực sự là một đại diện công bằng về cách thức hoạt động của các bộ xử lý âm thanh, nhưng trong khi chúng ta ở đây, chúng ta có thể sử dụng ví dụ này để chứng minh rằng bạn không nên lo lắng về những cầu thang đó.
Một thực tế quan trọng cần lưu ý là tất cả các dạng sóng có thể được biểu thị dưới dạng tổng của nhiều sóng hình sin, tần số cơ bản và các thành phần bổ sung ở bội số hài. Một sóng tam giác (hoặc một bước cầu thang) bao gồm các sóng hài lẻ ở biên độ giảm dần. Vì vậy, nếu chúng tôi có nhiều bước rất nhỏ xảy ra ở tốc độ mẫu của chúng tôi, chúng tôi có thể nói rằng có một số nội dung điều hòa bổ sung được thêm vào, nhưng nó xảy ra ở tần số gấp đôi âm thanh (Nyquist) của chúng tôi và có thể là một vài sóng hài vượt quá điều đó, vì vậy chúng tôi đã thắng Dù sao cũng không thể nghe thấy chúng. Hơn nữa, điều này sẽ khá đơn giản để lọc ra bằng cách sử dụng một vài thành phần.
Nếu chúng ta tách các mẫu DAC, chúng ta có thể dễ dàng thấy rằng tín hiệu mong muốn của chúng ta được biểu diễn hoàn hảo cùng với dạng sóng bổ sung ở tốc độ mẫu của DAC.
Nếu điều này là đúng, chúng ta sẽ có thể quan sát điều này bằng một thí nghiệm nhanh. Hãy để Lừa một đầu ra trực tiếp từ một bộ giữ DAC không có thứ tự cơ bản và cũng truyền tín hiệu qua 2 rất đơn giảnthứ đặt bộ lọc thông thấp đặt ở một nửa tỷ lệ mẫu của chúng tôi. Tôi thực sự chỉ sử dụng tín hiệu 6 bit ở đây, để chúng ta thực sự có thể thấy đầu ra trên máy hiện sóng. Tệp âm thanh 16 bit hoặc 24 bit sẽ có ít nhiễu hơn trên tín hiệu cả trước và sau khi lọc.
Một ví dụ khá thô thiển, nhưng điều này chứng tỏ rằng dữ liệu âm thanh được tái tạo hoàn hảo trong cầu thang trông lộn xộn này.
Và như thể bằng phép thuật, bước cầu thang gần như biến mất hoàn toàn và đầu ra bị xóa nhòa, chỉ bằng cách sử dụng bộ lọc thông thấp mà không can thiệp vào đầu ra sóng hình sin của chúng ta. Trong thực tế, tất cả những gì chúng tôi đã làm là lọc ra các phần của tín hiệu mà bạn sẽ không nghe thấy. Điều đó thực sự không phải là một kết quả tồi đối với bốn thành phần cơ bản là miễn phí (hai tụ điện và hai điện trở có giá dưới 5 pence), nhưng thực sự có những kỹ thuật phức tạp hơn mà chúng ta có thể sử dụng để giảm tiếng ồn này hơn nữa. Tốt hơn nữa, chúng được bao gồm như là tiêu chuẩn trong hầu hết các bộ xử lý chất lượng tốt.
Đối phó với một ví dụ thực tế hơn, bất kỳ bộ xử lý tín hiệu nào được sử dụng với âm thanh cũng sẽ có bộ lọc nội suy, còn được gọi là lấy mẫu lên. Phép nội suy khá đơn giản là cách tính điểm trung gian ở giữa hai mẫu, do đó, bộ DAC của bạn thực sự đang tự mình thực hiện rất nhiều cách làm mịn này, và nhiều hơn gấp đôi hoặc gấp bốn lần tốc độ mẫu. Tốt hơn nữa, nó không chiếm bất kỳ dung lượng tập tin bổ sung nào.
Các bộ lọc nội suy thường thấy trong bất kỳ bộ giải mã nào có giá trị muối của nó là một giải pháp tốt hơn nhiều so với việc mang theo các tệp có tốc độ lấy mẫu cao hơn.
Các phương pháp để thực hiện việc này có thể khá phức tạp, nhưng về cơ bản, bộ DAC của bạn đang thay đổi giá trị đầu ra thường xuyên hơn nhiều so với tần số mẫu của tệp âm thanh của bạn sẽ đề xuất. Điều này đẩy các bước sóng bậc thang không nghe được ra ngoài tần số lấy mẫu, cho phép sử dụng các bộ lọc chậm hơn, dễ đạt được hơn mà ít gợn hơn, do đó bảo tồn các bit mà chúng ta thực sự muốn nghe.
Nếu bạn tò mò về lý do tại sao chúng tôi muốn xóa nội dung này mà chúng tôi có thể nghe thấy, thì lý do đơn giản là việc tái tạo dữ liệu bổ sung này xuống chuỗi tín hiệu, nói trong bộ khuếch đại, sẽ lãng phí năng lượng. Hơn nữa, tùy thuộc vào các thành phần khác trong hệ thống, nội dung siêu âm siêu âm tần số cao này có thể thực sự dẫn đến lượng méo xuyên điều chế cao hơn trong các thành phần băng thông hạn chế. Do đó, tệp 192 kHz của bạn có thể gây hại nhiều hơn là tốt, nếu thực sự có bất kỳ nội dung siêu âm nào có trong các tệp đó.
Nếu cần thêm bằng chứng, I hèll cũng hiển thị đầu ra từ một bộ xử lý chất lượng cao sử dụng Circus Logic CS4272 (hình trên cùng). CS4272 có phần nội suy và bộ lọc đầu ra được tích hợp sẵn. Tất cả những gì chúng tôi đang làm cho thử nghiệm này là sử dụng bộ điều khiển vi mô để cung cấp cho bộ xử lý hai mẫu cao và thấp 16 bit ở 48kHz, cung cấp cho chúng tôi dạng sóng đầu ra tối đa có thể ở 24kHz. Không có thành phần lọc nào khác được sử dụng, đầu ra này xuất phát trực tiếp từ DAC.
Tín hiệu đầu ra 24kHz (trên cùng) từ thành phần DAC cấp studio này chắc chắn không giống như dạng sóng hình chữ nhật được liên kết với các tài liệu tiếp thị thông thường. Tốc độ mẫu (Fs) được hiển thị ở dưới cùng của máy hiện sóng.
Lưu ý cách sóng hình sin đầu ra (trên cùng) chính xác bằng một nửa tốc độ của đồng hồ tần số (dưới cùng). Không có các bước cầu thang đáng chú ý và dạng sóng tần số rất cao này trông gần giống như một sóng hình sin hoàn hảo, không phải là một sóng vuông trông khối mà tài liệu tiếp thị hoặc thậm chí là một cái nhìn thoáng qua vào dữ liệu đầu ra sẽ đề xuất. Điều này cho thấy ngay cả khi chỉ có hai mẫu, lý thuyết Nyquist hoạt động hoàn hảo trong thực tế và chúng ta có thể tạo lại một sóng hình sin thuần túy, không có bất kỳ nội dung điều hòa bổ sung nào, mà không có tỷ lệ mẫu hoặc độ sâu lớn.
Sự thật về 32-bit và 192 kHz
Như với hầu hết mọi thứ, có một số sự thật được che giấu đằng sau tất cả các biệt ngữ và âm thanh 32 bit, 192 kHz là thứ có công dụng thực tế, không nằm trong lòng bàn tay của bạn. Các thuộc tính kỹ thuật số này thực sự có ích khi bạn tập trung trong môi trường phòng thu, do đó, yêu cầu mang âm thanh chất lượng phòng thu trên điện thoại di động, nhưng các quy tắc này chỉ đơn giản là áp dụng khi bạn muốn đặt bản nhạc hoàn chỉnh vào túi của mình.
Trước hết, hãy để bắt đầu với tốc độ mẫu. Một lợi ích thường được khuyến khích của âm thanh độ phân giải cao hơn là việc lưu giữ dữ liệu siêu âm mà bạn có thể nghe thấy nhưng tác động đến âm nhạc. Rác, hầu hết các nhạc cụ đều rơi ra trước giới hạn tần số nghe của chúng tôi, micrô được sử dụng để thu được một khoảng trống ở mức tối đa khoảng 20kHz, và tai nghe của bạn mà bạn sử dụng chắc chắn sẽ giành chiến thắng. Ngay cả khi họ có thể, đôi tai của bạn chỉ đơn giản là có thể phát hiện ra nó.
Độ nhạy thính giác điển hình của con người đạt cực đại ở mức 3kHz và nhanh chóng bắt đầu giảm sau 16kHz.
Tuy nhiên, lấy mẫu 192 kHz khá hữu ích trong việc giảm nhiễu (từ khóa đó một lần nữa) khi lấy mẫu dữ liệu, cho phép xây dựng đơn giản các bộ lọc đầu vào thiết yếu và cũng rất quan trọng đối với hiệu ứng kỹ thuật số tốc độ cao. Quá khổ trên phổ âm thanh cho phép chúng ta lấy trung bình tín hiệu để đẩy tầng tạp âm xuống. Bạn có thể thấy rằng hầu hết các ADC tốt (bộ chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số) ngày nay đều được tích hợp sẵn trong quá trình lấy mẫu 64 bit trở lên.
Mọi ADC cũng cần loại bỏ các tần số vượt quá giới hạn Nyquist của nó, hoặc bạn sẽ kết thúc với việc khử răng cưa âm thanh khủng khiếp vì các tần số cao hơn được xếp lại xuống thành phổ âm thanh. Có khoảng cách lớn hơn giữa tần số góc bộ lọc 20 kHz của chúng tôi và tốc độ mẫu tối đa phù hợp hơn với các bộ lọc trong thế giới thực, đơn giản là có thể dốc và ổn định như các bộ lọc lý thuyết yêu cầu. Điều này cũng đúng ở đầu DAC, nhưng như chúng ta đã thảo luận về điều chế có thể đẩy nhiễu này lên tần số cao hơn để lọc dễ dàng hơn.
Bộ lọc càng dốc thì gợn càng nhiều trong băng thông. Việc tăng tốc độ mẫu cho phép sử dụng các bộ lọc chậm chậm, giúp duy trì đáp ứng tần số phẳng trong băng thông âm thanh.
Trong miền kỹ thuật số, các quy tắc tương tự áp dụng cho các bộ lọc thường được sử dụng trong quy trình trộn phòng thu. Tốc độ mẫu cao hơn cho phép các bộ lọc hoạt động nhanh hơn, nhanh hơn, yêu cầu dữ liệu bổ sung để hoạt động đúng. Không có điều này là bắt buộc khi phát lại và các bộ xử lý tín hiệu, vì chúng tôi chỉ thú vị ở những gì bạn thực sự có thể nghe.
Chuyển sang 32 bit, bất kỳ ai từng thử viết mã bất kỳ toán học phức tạp từ xa nào cũng sẽ hiểu tầm quan trọng của độ sâu bit, cả với dữ liệu số nguyên và dấu phẩy động. Như chúng tôi đã thảo luận, càng nhiều bit thì càng ít nhiễu và điều này trở nên quan trọng hơn khi chúng tôi bắt đầu phân chia hoặc trừ tín hiệu trong miền kỹ thuật số do lỗi làm tròn và để tránh lỗi khi nhân hoặc thêm.
Độ sâu bit bổ sung rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn của tín hiệu khi thực hiện các hoạt động toán học, chẳng hạn như bên trong phần mềm âm thanh phòng thu. Nhưng chúng ta có thể vứt bỏ dữ liệu bổ sung này sau khi hoàn thành việc làm chủ.
Dưới đây là một ví dụ, giả sử chúng ta lấy một mẫu 4 bit và mẫu hiện tại của chúng ta là 13, là 1101 ở dạng nhị phân. Bây giờ cố gắng chia số đó cho bốn và chúng tôi còn lại 0011 hoặc đơn giản là 3. Chúng tôi đã mất thêm 0,25 và điều này sẽ gây ra lỗi nếu chúng tôi cố gắng làm toán bổ sung hoặc biến tín hiệu của chúng tôi trở lại dạng sóng tương tự.
Các lỗi làm tròn này biểu hiện dưới dạng một lượng rất nhỏ của biến dạng hoặc nhiễu, có thể tích lũy qua một số lượng lớn các hàm toán học. Tuy nhiên, nếu chúng tôi mở rộng mẫu 4 bit này với các bit thông tin bổ sung để sử dụng làm phe hoặc dấu thập phân thì chúng tôi có thể tiếp tục phân chia, thêm và nhiều lần lâu hơn nhờ các điểm dữ liệu bổ sung. Vì vậy, trong thế giới thực, lấy mẫu ở mức 16 hoặc 24 bit và sau đó chuyển đổi dữ liệu này sang định dạng 32 bit để xử lý lại giúp tiết kiệm tiếng ồn và biến dạng. Như chúng tôi đã tuyên bố, 32 bit là rất nhiều điểm chính xác.
Bây giờ, điều quan trọng không kém để nhận ra là chúng tôi không cần phải có thêm khoảng trống này khi chúng tôi trở lại miền tương tự. Như chúng ta đã thảo luận, khoảng 20 bit dữ liệu (-120dB của tiếng ồn) mức tối đa tuyệt đối có thể phát hiện được, vì vậy chúng ta có thể chuyển đổi trở lại kích thước tệp hợp lý hơn mà không ảnh hưởng đến chất lượng âm thanh, mặc dù thực tế là âm thanh của audiophiles. có lẽ than thở dữ liệu bị mất này.
Tuy nhiên, chúng tôi chắc chắn sẽ đưa ra một số lỗi làm tròn khi di chuyển đến độ sâu bit thấp hơn để luôn có một số lượng rất nhỏ biến dạng vì các lỗi này không phải lúc nào cũng xảy ra ngẫu nhiên. Mặc dù đây không phải là vấn đề với âm thanh 24 bit vì nó đã vượt ra khỏi tầng nhiễu tương tự, nhưng một kỹ thuật có tên là Dithering Nott đã giải quyết vấn đề này một cách gọn gàng cho các tệp 16 bit.
Một ví dụ so sánh về sự biến dạng được giới thiệu bằng cách cắt và phối màu.
Điều này được thực hiện bằng cách ngẫu nhiên bit ít có ý nghĩa nhất của mẫu âm thanh, loại bỏ các lỗi méo nhưng đưa ra một số nhiễu nền ngẫu nhiên rất yên tĩnh được lan truyền trên các tần số. Mặc dù giới thiệu tiếng ồn có thể nhìn thấy trực quan, nhưng điều này thực sự làm giảm lượng méo âm thanh do tính ngẫu nhiên. Hơn nữa, bằng cách sử dụng các mẫu phối màu có hình dạng nhiễu đặc biệt lạm dụng đáp ứng tần số của tai người, âm thanh được phối màu 16 bit thực sự có thể giữ được mức nhiễu nhận biết rất gần với 120dB, ngay tại giới hạn nhận thức của chúng ta.
Dữ liệu 32 bit và tốc độ mẫu 192kHz có lợi ích đáng chú ý trong phòng thu, nhưng các quy tắc tương tự không được áp dụng để phát lại.
Nói một cách đơn giản, hãy để các hãng phim làm tắc nghẽn ổ cứng của họ với nội dung có độ phân giải cao này, chúng tôi chỉ đơn giản là không cần dữ liệu thừa khi phát lại chất lượng cao.
Gói lại
Nếu bạn vẫn còn ở bên tôi, don lồng hiểu bài viết này như một sự bác bỏ hoàn toàn những nỗ lực cải thiện các thành phần âm thanh trên điện thoại thông minh. Mặc dù việc chào hàng số có thể là vô ích, các thành phần chất lượng cao hơn và thiết kế mạch tốt hơn vẫn là một sự phát triển tuyệt vời trong thị trường di động, chúng ta chỉ cần đảm bảo các nhà sản xuất tập trung sự chú ý của họ vào những điều đúng đắn. Chẳng hạn, bộ xử lý 32 bit trong LG V10, nghe có vẻ đáng kinh ngạc, nhưng bạn không cần phải bận tâm với kích thước tệp âm thanh lớn để tận dụng lợi thế của nó.
Khả năng điều khiển tai nghe trở kháng thấp, bảo vệ tầng tiếng ồn thấp từ jack cắm đến giắc cắm và cung cấp độ méo tối thiểu là những đặc điểm quan trọng hơn nhiều đối với âm thanh trên điện thoại thông minh so với tốc độ bit hoặc mẫu được hỗ trợ về mặt lý thuyết, và chúng tôi hy vọng có thể để đi sâu vào những điểm này chi tiết hơn trong tương lai.
