เนื่องจากคนส่วนใหญ่ไม่สามารถได้ยินความถี่สูงกว่า 20kHz ต่อไปได้ฉันไม่เคยเข้าใจข้อโต้แย้งที่แน่นอนสำหรับการใช้อัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงกว่า 48kHz ที่ 48kHz ฉันเข้าใจว่าการสร้างตัวกรอง lowpass ด้วยแบนด์วิดท์สูงขึ้นเล็กน้อยเพื่อลบ aliasing แต่ฉันไม่เข้าใจว่าทำไมทุกคนต้องการบันทึกที่ 96kHz

สำหรับโครงการที่ใช้ระบบดิจิตอลอย่างเคร่งครัดเช่นใช้การสังเคราะห์แบบดิจิตอลบริสุทธิ์และไม่บันทึกเนื้อหาใด ๆ ที่จะถูกแปลงจากอะนาล็อก -> ดิจิตอลมีข้อได้เปรียบอะไรบ้างในการใช้อัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงกว่า 44.1kHz?

มีสิ่งอื่นใดอีกหรือไม่ที่จะได้รับประโยชน์จากการใช้ 96kHz? มันจะมีประโยชน์เมื่อใช้การดำเนินการ DSP บางประเภทในภายหลังหรือไม่? หรือมันเป็นผลของยาหลอกสำหรับหูอย่างหมดจด?

หมายเหตุ: มีคำถามอื่น ๆ ที่นี่ถามเกี่ยวกับอัตราการสุ่มตัวอย่างที่จะใช้สำหรับโครงการบันทึกประเภทต่าง ๆ แต่ที่นี่ฉันขอข้อมูลจริงที่ยากสำหรับเหตุผลทางคณิตศาสตร์หรือ DSP ที่เกี่ยวข้องกับการสนับสนุนการใช้อัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้น

ฉันมักจะใช้อัตราการสุ่มตัวอย่างสองครั้งหากเป็นไปได้ด้วยเหตุผลสำคัญสองข้อ

เหตุผลแรก: เพื่อกำจัดคุณสมบัติของตัวกรองป้องกันภาพเมื่อทำงานกับแหล่งกำเนิดเสียงแบบอะนาล็อก ตัวกรองป้องกันภาพคืออะไร?

สมมติว่าฉันกำลังบันทึกที่ 44100 Hz
ถ้าฉันจะบันทึกคลื่นไซน์ที่มีค่าน้อยกว่า 10 KHz คุณจะเห็นเส้นเอ็นอย่างชัดเจนเมื่อคุณพล็อตค่าตัวอย่างในกราฟ
หากฉันสุ่มตัวอย่างคลื่นไซน์ที่ 0dB FS ด้วยความถี่ 22,5KHz ตัวอย่างจะอ่าน 1 และ -1 สลับกัน

ตอนนี้นี่คือปัญหา ถ้าฉันบันทึกคลื่นไซน์ที่ 0dB FS ด้วยความถี่ 30 KHz และพล็อตตัวอย่างแต่ละตัวอย่างใช้เวลามากกว่าครึ่งไซน์และถ้าคุณเล่นตัวอย่าง - มันจะคืนไซน์ 11KHz (ถ้าคุณไม่เชื่อฉันให้วาดรูปง่ายๆ) พฤติกรรมนี้เรียกว่า 'เอฟเฟ็กต์ภาพ'

ซึ่งหมายความว่าก่อนที่จะสุ่มตัวอย่างสัญญาณเราต้องแน่ใจว่าไม่มีความถี่ใดที่นำเสนอสิ่งที่เหนือกว่าที่เรียกว่า "ความถี่ nyquist" (ซึ่งเป็นอัตราการสุ่มตัวอย่างครึ่งหนึ่ง) เมื่อใช้แหล่งกำเนิดเสียงแบบดิจิทัลที่ให้เสียงของพวกเขาได้ถูกสุ่มตัวอย่างมาแล้วนี่ไม่ใช่ข้อตกลงที่ยิ่งใหญ่เพราะบางครั้งพวกเขาสามารถตั้งโปรแกรมให้ไม่สร้างสัญญาณเหนือครึ่งอัตราการสุ่มตัวอย่างหรือพวกเขาสามารถกรองทุกอย่างโดยใช้เฟสเชิงเส้น ตัวกรอง brickwall ที่ไม่มีผลต่อส่วนที่เหลือ

แต่ถ้าคุณสุ่มสัญญาณจากแหล่งกำเนิดสัญญาณอนาล็อกตัวกรองนี้จะทำก่อนที่สัญญาณจะถูกสุ่มตัวอย่าง วิธีเดียวในการกรองเสียงอะนาล็อกคือการใช้วงจรอิเลคตร และเนื่องจากตัวกรองนั้นควรมีส่วนโค้งที่สูงชันมากมันจะส่งผลกระทบต่อความถี่ในช่วงเสียงแม้ว่าตัวกรองนั้นไม่ได้ออกแบบมาสำหรับมันก็ตาม ขณะนี้มีตัวกรองที่ดีภายในตัวแปลง A / D ดังนั้นปัญหาจึงน้อยมาก แต่มันค่อนข้างน่ารำคาญที่จะฟังเมื่อคุณทำงานหลายวันในระบบเสียง 44.1 KHz เทียบกับการใช้ 96KHz ตัวกรองที่จะนำไปใช้เมื่อคุณลดตัวอย่าง 96 กลับไปที่ 44.1 นั้นแน่นอนว่าเป็นตัวกรองดิจิทัลและอาจมีคุณภาพที่ดีกว่ามาก และมันจะถูกนำไปใช้เฉพาะเมื่อคุณทำเสร็จกับงานทั้งหมดดังนั้นมันจะไม่รบกวนคุณ

เหตุผลที่สอง: การกำจัดลักษณะของสัญญาณการทำให้เป็นคลื่น

เมื่อคุณบันทึกด้วยความละเอียด 24 บิตและคุณวางแผนที่จะให้เจ้านายของคุณอยู่ที่ 16 บิตคุณจะต้องมีสัญญาณที่ผิดเพี้ยนเพื่อปกปิดข้อผิดพลาดในการปัดเศษ ตอนนี้เสียงไม่ได้สวยในการบันทึกของคุณและในขณะที่สัญญาณรบกวนบรอดแบนด์ดีที่สุดสำหรับการปกปิดข้อผิดพลาดในการปัดเศษการปรับรูปร่างอาจเป็นการปรับปรุงครั้งใหญ่ที่นำไปใช้กับสัญญาณที่ผิดเพี้ยนเพื่อให้รบกวนน้อยลง ทีนี้ถ้าการบันทึกเสียงนั้นใช้ 96KHz คุณสามารถสร้างสัญญาณรบกวนซึ่งส่วนใหญ่เป็นความถี่ที่สูงกว่า 24KHz ได้ดังนั้นจึงไม่มีใครได้ยินเสียงพวกนั้นเลย เสียงที่ดังอยู่ในตอนท้ายของการบันทึกในที่สุดกรองออกในขณะที่คุณลงตัวอย่างโครงการของคุณกลับไปที่ 44.1 KHz

ดังนั้นบรรทัดล่าง: มันมีประโยชน์เมื่อบันทึกสิ่งอะนาล็อก:

• ได้แน่นอน. คุณมีสัญญาณรบกวนน้อยลงจากฟิลเตอร์ป้องกันภาพสั่นไหวและสัญญาณรบกวนน้อยลงเมื่อใช้กับการสร้างเสียงรบกวนที่เหมาะสม

มันจะมีประโยชน์เมื่อทำงานกับสิ่งดิจิตอลที่มาจาก softsynth ของฉันหรือไม่

• ใช่ยังมีประโยชน์ถ้าคุณวางแผนที่จะทำงานกับ 24 บิตและควบคุมมันได้ถึง 16 บิต คุณสามารถได้รับเสียงรบกวนอย่างมากจากการสร้างสัญญาณที่สั่นไหว

สำหรับโครงการที่ใช้ระบบดิจิตอลอย่างเคร่งครัดเช่นใช้การสังเคราะห์แบบดิจิตอลบริสุทธิ์และไม่บันทึกเนื้อหาใด ๆ ที่จะถูกแปลงจากอะนาล็อก -> ดิจิตอลมีข้อได้เปรียบอะไรบ้างในการใช้อัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงกว่า 44.1kHz?

ใช่. ตัวอย่างบางส่วน:

การสร้างความถี่ที่คุณไม่ต้องการ

นามแฝงจากการสังเคราะห์แบบดิจิทัล

หลายตาราง / ฟันเลื่อย / สามเหลี่ยมกำเนิดคลื่นจะไร้เดียงสาที่เขียนในการที่พวกเขาผลิตจำนวนอนันต์ของเสียงดนตรีที่มีชื่อว่าและเสียงที่ไม่ดีอย่างเห็นได้ชัด ( ..., +1, +1, +1, +1, −1, −1, −1, −1, ...คือไม่ได้คลื่นสี่เหลี่ยมที่ถูกต้องและฮาร์โมนิ aliased จะผลิตเสียงจูนวิทยุในช่วงหลัง portamento.)

หากความถี่การสุ่มตัวอย่างสูงขึ้นเอฟเฟกต์นี้จะลดลงเนื่องจากความถี่การ aliasing อยู่ห่างจากย่านความถี่เสียงมากขึ้น

แน่นอนว่ามันจะดีกว่าถ้าตัวกำเนิดถูกเขียนด้วยวิธีกำจัดนามแฝงอย่างสมบูรณ์แต่คุณไม่สามารถควบคุมมันได้ในฐานะผู้ใช้ แม้แต่คนที่เขียนดีมักจะประนีประนอมด้วยนามแฝง "ลดลง"ไม่ จำกัด วงอย่างสมบูรณ์ดังนั้นอัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้นจึงยังช่วยได้

นามแฝงจากการบิดเบือนดิจิตอล

ในทำนองเดียวกันเมื่อคุณใช้การบิดเบือนแบบดิจิตอลที่ไม่ใช่แบบเชิงเส้นใด ๆ มันจะสร้างฮาร์โมนิกหรือผลิตภัณฑ์intermodulationจำนวนไม่ จำกัด สิ่งที่จะถูกสร้างขึ้นเหนือความถี่ Nyquist นั้นจะถูกส่งกลับเป็นช่วงเสียง

แม้ว่ามันจะเป็นไปได้ในทางทฤษฎีที่จะบิดเบือนในแบบ band Bandaแต่ก็ไม่ได้เป็นเรื่องปกติที่ปลั๊กอินตัวแปลงสัญญาณจะทำเช่นนี้ ปลั๊กอินบิดเบือนกีตาร์ทั้งหมดที่ฉันทดสอบมีนามแฝงแม้ประมวลผลที่ 96 kHz

ฉันไม่แน่ใจว่าปัญหานี้จริงหรือไม่ สิ่งต่าง ๆ มากมายทำให้เกิดการบิดเบือนเล็กน้อยเช่นคอมเพรสเซอร์หรือไดรฟ์ข้อมูลจางหายไป แต่จำนวนนั้นน้อยมากดังนั้นจำนวน aliased จึงน้อยกว่ามาก สำหรับการบิดเบือนที่หนักหน่วงความถี่ของนามแฝงอาจไม่สามารถสังเกตเห็นได้เพราะถูกฝังอยู่ในเสียงรบกวน อัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้นจะช่วยลดผลกระทบที่เป็นอันตรายใด ๆ

ขาดของความถี่ที่คุณทำลง

ข้อกังวลที่เป็นไปได้อีกประการหนึ่งคือความถี่อัลตราโซนิกที่สังเคราะห์ขึ้นอาจมีประโยชน์ในการประมวลผลในภายหลังแม้ว่าคุณจะไม่ได้ยินเสียงโดยตรงในการบันทึก:

การเปลี่ยนความถี่จากการเปลี่ยนแปลงเวลา

หากคุณสุ่มตัวอย่างคลื่นใหม่เพื่อทำให้ช้าลงเช่นในเครื่องเล่น soundfont ความถี่ล้ำเสียงเหล่านั้นจะกลายเป็นความถี่ที่ได้ยินได้ หากคุณกรองพวกเขาออกเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้นามแฝงในอัตราการสุ่มตัวอย่างที่ต่ำกว่าเสียงที่ช้าลงจะหายไปในระดับไฮเอนด์

บิดเบือน / Modulation

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้การบิดเบือนจะสร้างความถี่ในการรวมใหม่ที่ตำแหน่งผลรวมและตำแหน่งที่แตกต่างจากความถี่ในการบันทึกดั้งเดิม เวลานี้เรามีความกังวลเกี่ยวกับความถี่เสียงที่ต้องการซึ่งเกิดจากการบิดเบือน / การปรับความถี่อัลตราโซนิก (ไม่เกี่ยวข้องกับนามแฝง) หากความถี่อัลตราโซนิกเหล่านั้นไม่ได้อยู่ในการบันทึกก่อนการบิดเบือนเอาต์พุตจะหายไปจากความถี่ที่ได้ยินได้ที่สร้างขึ้นและมันจะไม่เลียนแบบเอฟเฟกต์อะนาล็อกที่เทียบเท่ากัน

อีกครั้งฉันไม่แน่ใจว่านี่เป็นปัญหาจริงหรือไม่ แต่อย่างน้อยก็เป็นไปได้และอัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้นซึ่งรวมอัลตร้าซาวด์จะทำให้ดีขึ้น

โดยทั่วไปการทำงานในอัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้นจะให้ "headroom" เพื่อป้องกันปัญหาเกี่ยวกับเอฟเฟกต์และสิ่งต่าง ๆ ที่อาจไม่สามารถนำไปใช้ได้อย่างถูกต้อง เช่นเดียวกับการถ่ายเอกสารการถ่ายสำเนาคุณภาพของสำเนาแต่ละชุดจะดีขึ้นเท่าไรการย่อยสลายที่น้อยลงก็จะเกิดขึ้นในผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

ไร้ประโยชน์สำหรับการเล่น

นี่ไม่ได้หมายความว่าอัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้นเป็นความคิดที่ดีสำหรับการเล่นของมิกซ์เสร็จ พวกเขาไม่. ตามที่อธิบายไว้ข้างต้นความเพี้ยนของอัลตร้าซาวด์สามารถสร้างเสียงที่ได้ยินได้และลำโพงเป็นสิ่งที่เป็นเส้นตรงที่สุดในห่วงโซ่เสียงดังนั้นคุณจึงต้องการกำจัดอัลตร้าซาวด์ใด ๆ จากส่วนผสมสุดท้ายเพื่อป้องกันไม่ให้ลำโพงบิดเบี้ยว

ไม่มีประโยชน์ในการสุ่มตัวอย่างอัตราการเล่นเพลงที่สูงขึ้น; ควรใช้ในขั้นตอนการบันทึกและการประมวลผลเท่านั้น ดู24/192 ดาวน์โหลดเพลง ... และทำไมพวกเขาทำให้รู้สึกไม่

การมีเฮดรูมสำหรับเอฟเฟกต์เป็นเหตุผลที่สมเหตุสมผลในทางทฤษฎี (และในทางปฏิบัติ) ที่จะมีอัตราการสุ่มตัวอย่างสูงกว่าขีด จำกัด การได้ยินของมนุษย์ถึงสองเท่า

เหตุผลนี้ทำให้มองเห็นได้ง่ายโดยเปรียบเทียบกับการแก้ไขภาพ - ถ้าคุณบอกว่าภาพ 800x600 px กับภาพโดยรวมของกำแพงอิฐความคมชัดสูงแหอวนสิ่งทอลายทางหรือพื้นผิวความคมชัดสูงอื่น ๆ ที่เว้นระยะห่าง ทวีคูณ 45 °โดยไม่ทำให้เกิดเอฟเฟกต์ของแสงและรายละเอียดเบลอ ด้วยเสียงการบิดเบือนที่เกิดขึ้นกับการแก้ไขมีเงื่อนไขต่างกัน แต่ใช้หลักการทฤษฎีการสุ่มตัวอย่าง Nyquist-Shannon นามแฝงเป็นคำที่ใช้บ่อยกว่า "เอฟเฟ็กต์ภาพ" สำหรับเหตุการณ์ที่เสียงตัวอย่างมีเนื้อหาความถี่อยู่ครึ่งหนึ่งของอัตราการสุ่มตัวอย่าง (เรียกว่าความถี่ Nyquist)

ในทางปฏิบัติเช่นเดียวกับ Pelle ten Cate ได้อธิบายไปแล้วตัวกรอง low-pass low brick นั้นไม่สามารถทำได้ แต่จะมีการไล่ระดับสีลาด (slope) เสมอ

อีกเหตุผลที่ดีในการบันทึกด้วยอัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้นคือการได้ภาพสเตอริโอที่แม่นยำยิ่งขึ้นเนื่องจากการได้ยินของมนุษย์ในส่วนใหญ่อาศัยความแตกต่างของเวลาเล็กน้อย (ประมาณ 5-20 มิลลิวินาทีและทางร่างกายเหล่านี้เป็นความแตกต่างของเฟส) ส่วนหัว "เงา" และด้านอื่น ๆ ก็เป็นส่วนหนึ่งเช่นกัน

ด้วยอัตราการสุ่มตัวอย่างซีดีเพลง 44100 Hz แต่ละตัวอย่างแสดงถึง 22,6 microseconds และตัวอย่างหนึ่งช่วงความถี่ 882 Hz มี 50 ตัวอย่าง นอกจากนี้การหน่วงเวลาค่อนข้างนานที่ 20 มิลลิวินาทีมีระยะเวลานาน 50 ตัวอย่าง ดังนั้นเพียง 25 ตัวอย่างที่ความถี่กลางนั่นหมายถึงการยกเลิกเฟส 180 °

ดังนั้นอัตราการสุ่มตัวอย่าง 44,1 KHz นั้นดีพอ แต่ไม่มีประโยชน์สำหรับการแก้ไขมากนัก

สิ่งที่ควรคำนึงถึงก็คือการใช้การทำ dithering (เช่นเดียวกับการแก้ไขภาพ) เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดเสียงรบกวนในเชิงปริมาณ และต่อไปคุณจะถามฉันควรใช้ปริมาณ 24 บิตแทน 16 บิต ...

อีกเหตุผลที่ดีในการใช้อัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้นคือการแก้ไขข้อบกพร่องของการใช้งานปลั๊กอิน ตัวเขียนปลั๊กอินจำนวนมากไม่ได้คำนึงถึงผลกระทบจากการขยายแบนด์วิดท์ของการดำเนินการสัญญาณไม่เชิงเส้นอย่างถูกต้องและด้วยเหตุนี้คุณจะได้รับเอฟเฟกต์นามแฝงก่อนออกจากกล่อง

ตัวอย่างเช่นคอมเพรสเซอร์นั้นเป็นแอมพลิฟายเออร์ที่ควบคุมแรงดันไฟฟ้า ... มันคูณสัญญาณหนึ่ง (สัญญาณเสียง) ด้วยสัญญาณอื่น (อัตราขยาย) การคูณ 2 สัญญาณยังเป็นที่รู้จักกันในนามการมอดูเลตวงแหวนหรือเฮเทอโรไดนิ่ง; มันมีผลกระทบของการสร้างผลรวมและสัญญาณที่แตกต่างของ 2 อินพุต ถ้าคุณคูณไซน์ 15 kHz ด้วยไซน์ 10 kHz คุณจะได้รับสัญญาณเอาท์พุตที่มีส่วนประกอบ 5 kHz และ 25 kHz หากการเพิ่มขึ้นของคอมเพรสเซอร์ของคุณมีการโจมตีที่รวดเร็วมากและสัญญาณอินพุตมีแบนด์วิดธ์กว้างสัญญาณคอมโพเนนต์ "รวม" สามารถข้ามขีด จำกัด Fs / 2 ได้อย่างง่ายดายบนพื้นฐานชั่วคราวทำให้เกิดขยะขยะความถี่ต่ำปลอมในเอาต์พุตของคุณ สัญญาณ.

การแก้ไขที่แท้จริงสำหรับสิ่งนี้มีไว้สำหรับปลั๊กอินที่จะนำไปใช้โดยใช้การสุ่มตัวอย่างภายใน แต่ถ้าคุณไม่สามารถเข้าใจได้ว่าสิ่งที่ดีที่สุดถัดไปคือการใช้ระบบที่มีค่า F สูงที่สุดเท่าที่จะทำได้ คุณจะไม่มีเนื้อหาเสียงจริง ๆ ในสตราโตสเฟียร์ แต่คุณได้รับการปกป้องจากปลั๊กอินบางตัวที่ผ่านพ้นขอบเขต

เหตุผลทางคณิตศาสตร์อย่างน้อยก็เพื่อความต้องการของโลกเสียงโดยทั่วไปแล้วทฤษฎีการสุ่มตัวอย่างของ Nyquist-Shannonบางครั้งก็เรียกว่าทฤษฎีบท Nyquist ซึ่งในภาษาพื้นฐานเพียงระบุว่าการทำซ้ำอย่างเต็มที่ รูปคลื่นที่มีความถี่สูงสุด n Hz คุณต้องการตัวอย่าง 2n ต่อวินาที

เมื่อบันทึกด้วยหลายแทร็คฉันเชื่อว่าความลึกของบิตสำคัญกว่าอัตราการสุ่มตัวอย่าง

ตัวอย่างเช่น 24 บิตน่าจะดีกว่า 16 บิต สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับวิธีการที่แทร็กของคุณถูกผสมเข้าด้วยกันและสิ่งที่เรียกว่า "ข้อผิดพลาดในการปัดเศษ" เมื่อมีบิตไม่เพียงพอ

ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่สามารถรองรับ 96k & 24 บิตได้ง่ายดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องชำระน้อยลง

คุณสามารถสร้างการบันทึกคุณภาพสูงโดยใช้อุปกรณ์ 16/44.1 ที่เก่ากว่า

มันเกี่ยวกับความสามารถมากกว่าอุปกรณ์

"... ข้อเท็จจริงที่แท้จริงและยากสำหรับเหตุผลทางคณิตศาสตร์หรือ DSP ที่เกี่ยวข้องใด ๆ ที่สนับสนุนการใช้อัตราการสุ่มตัวอย่างที่สูงขึ้น"

เรียกว่าข้อเท็จจริงจริงมาจากวิศวกรเสียงจริงมีความเป็นไปได้ในการค้นหาหลายที่นี่ แต่มันอาจจะเร็วกว่าการค้นหาบนอินเทอร์เน็ตสำหรับบทความที่เขียนโดยวิศวกรจริง การถามที่นี่หมายถึงคุณชำระให้กับเราฉันไม่ใช่วิศวกรเสียง แต่ฉันสามารถใช้เครื่องมือค้นหา

สิ่งที่ต้องพิจารณาคือพื้นเสียงของคุณ คำตอบอื่น ๆ พูดถึงว่าคุณจะเพิ่มเสียงรบกวนอย่างไรและพูดถึงข้อผิดพลาดที่ทำให้เกิดเสียงและควอนติเซชั่น แต่คำตอบอื่น ๆ ที่ใกล้เคียงที่สุดคือการพูดถึงพื้นเป็นอาหารอันโอชะ: "... ความถี่ aliased อาจไม่สังเกตเห็น "

หากคุณกำลังบันทึกที่สถานที่ก่อสร้างสถานีรถไฟหรืออู่ต่อเรือคุณสามารถถูกและบันทึกที่ 44.1 หากคุณไม่ได้แสวงหาความสมบูรณ์แบบ - มิฉะนั้นเช่นเดียวกับวิดีโอ 4: 2: 2 และไม่ใช่ 4: 2: 0 ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับ เสียงมากกว่า Bits แต่ไม่เกิน 32 (สำหรับคุณภายในซอฟต์แวร์มากกว่า 32) และอัตราตัวอย่างสูงกว่า แต่ไม่เกิน 96kHz (อีกครั้งสำหรับคุณใช้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ภายในซึ่งทำงานที่อัตราตัวอย่างสูงกว่า)

ลองบทความเหล่านี้เพื่อให้คุณเริ่มต้นค้นหาคำแนะนำของวิศวกร - คุณจะไม่ไปที่ข้อตกลงทางกฎหมาย stackexchange สำหรับข้อมูลสำคัญดังนั้นเรียนรู้ที่จะเรียนรู้ในท้ายที่สุดมันคือจำนวนเงินที่คุณสนใจผู้ชมของคุณใส่ใจระดับทักษะของคุณและสิ่งที่คุณสามารถจ่ายได้

ทำไมต้อง 88.2 - http://www.soundonsound.com/sound-advice/q-why-882khz-best-sample-rate-recording

ทำไมต้อง 24/96 - http://www.premiersoundfactory.com/modules/pico/content0035.html

สถานที่มากมายบนอินเทอร์เน็ตรวมถึงหลักสูตรออนไลน์ฟรี

เวอร์ชั่นสั้นคือใช่มีเหตุผลและเป็นเรื่องยาก - อย่าโยนในข้อผิดพลาดที่จุดเริ่มต้นและหวังว่าจะครอบตัดพวกเขาในภายหลังคุณจะไม่ต้องการให้ใครบางคนพูดในขณะที่คุณกำลังพยายามบันทึกหรือคนแปลกหน้าวิ่งผ่าน Shot - ยังมีวิดีโอที่มีทั้งแบบนั้นและอีกหลายนิ้วหัวแม่มือ

แฮ็คที่ต้องจำคือบันทึกเสียงดังโดยไม่ต้องตัดในอัตราที่สูงที่คุณสามารถจ่ายได้ (เวลา, พื้นที่เก็บข้อมูล, ทักษะ, เงิน, และประเภทของอินพุต (IE: สถานที่ก่อสร้าง), ผู้ชม) และตัดความแตกต่างที่เงียบที่สุด การหาปริมาณหมัดและเสียงรบกวน (ที่คุณอาจไม่เคยสังเกตมาก่อนจนกว่าเราจะพูดถึงมัน)

[เขียนโดยมีเจตนาที่จะเป็นคำตอบง่ายๆโดยไม่มีข้อผิดพลาดตามข้อเท็จจริงและไม่ได้มีเจตนาที่จะทำให้ผู้สนใจรักเสียงหรือวิศวกรเสียงมืออาชีพ]