Sons Numériques : Échantillonnage et Quantification

Introduction au Son Numérique

Le son, tel que nous l'entendons, est une vibration de l'air, c'est-à-dire une onde analogique. Pour qu'un ordinateur puisse manipuler un son, il faut le convertir en une forme numérique. Ce processus implique deux étapes principales : l'échantillonnage et la quantification. On peut imaginer ce processus comme prendre des 'photos' du signal sonore à intervalles réguliers, puis mesurer la hauteur de chaque 'photo'.

Échantillonnage

L'échantillonnage consiste à mesurer l'amplitude du signal sonore à des intervalles réguliers. La fréquence à laquelle ces mesures sont prises est appelée fréquence d'échantillonnage, mesurée en Hertz (Hz). Par exemple, une fréquence d'échantillonnage de 44100 Hz (utilisée pour les CDs audio) signifie que l'amplitude du signal est mesurée 44100 fois par seconde.

Le théorème de Nyquist-Shannon stipule que la fréquence d'échantillonnage doit être au moins deux fois supérieure à la fréquence maximale du signal à échantillonner pour éviter le phénomène d'aliasing (repliement de spectre). L'aliasing se produit lorsque les hautes fréquences sont mal interprétées et apparaissent comme des fréquences plus basses, ce qui déforme le son. L'oreille humaine peut entendre des sons jusqu'à environ 20 kHz, c'est pourquoi une fréquence d'échantillonnage d'au moins 40 kHz est nécessaire (et 44.1 kHz est une norme).

Exemple concret : Imaginez une hélice qui tourne. Si vous prenez des photos de l'hélice trop lentement, elle pourrait sembler tourner dans le sens inverse ou même rester immobile sur les photos. L'échantillonnage est similaire : si vous n'échantillonnez pas assez rapidement, vous ne pourrez pas représenter fidèlement le signal sonore.

Quantification

La quantification consiste à attribuer une valeur numérique à chaque échantillon. Comme les ordinateurs fonctionnent avec des nombres binaires, l'amplitude de chaque échantillon est arrondie à la valeur discrète la plus proche parmi un ensemble de valeurs possibles. Le nombre de valeurs possibles est déterminé par la résolution (ou profondeur de bits).

Une résolution de 8 bits permet 2⁸ = 256 valeurs possibles. Une résolution de 16 bits permet 2¹⁶ = 65536 valeurs possibles. Plus la résolution est élevée, plus la représentation du signal est précise et moins il y a de bruit de quantification (erreur due à l'arrondissement). Le bruit de quantification se manifeste comme un léger sifflement ou grésillement dans le son.

Exemple concret : Imaginez que vous mesurez la hauteur de personnes avec une règle. Si la règle n'a que des graduations tous les 10 cm, vous ne pourrez pas mesurer la hauteur avec une précision au centimètre près. La quantification est similaire : plus vous avez de 'graduations' (niveaux de quantification), plus votre mesure de l'amplitude du signal sera précise.

Impact de l'Échantillonnage et de la Quantification sur la Qualité Sonore

La fréquence d'échantillonnage et la résolution déterminent la qualité du son numérique. Une fréquence d'échantillonnage plus élevée permet de capturer des fréquences plus hautes, tandis qu'une résolution plus élevée réduit le bruit de quantification.

Tableau récapitulatif :

Formats de Fichiers Audio

Il existe de nombreux formats de fichiers audio, chacun avec ses propres caractéristiques en termes de compression, de qualité et de taille de fichier. Certains formats sont non compressés (comme WAV et AIFF), ce qui signifie qu'ils conservent toute l'information du son original, mais prennent plus de place. D'autres formats sont compressés (comme MP3, AAC et Ogg Vorbis), ce qui réduit la taille du fichier en supprimant certaines informations (jugées moins importantes par des algorithmes psychoacoustiques). La compression peut être avec perte (lossy) ou sans perte (lossless). La compression avec perte (MP3) réduit davantage la taille du fichier, mais dégrade légèrement la qualité du son. La compression sans perte (FLAC, ALAC) réduit la taille du fichier sans perte de qualité.

Ce qu'il faut retenir

• Échantillonnage: Mesure de l'amplitude d'un signal sonore à intervalles réguliers (fréquence d'échantillonnage).
• Théorème de Nyquist-Shannon: La fréquence d'échantillonnage doit être au moins deux fois supérieure à la fréquence maximale du signal.
• Quantification: Attribution d'une valeur numérique à chaque échantillon (résolution).
• Résolution: Nombre de valeurs possibles pour représenter l'amplitude d'un échantillon (profondeur de bits).
• Formats de fichiers audio: WAV, MP3, FLAC, etc. Chacun avec ses propres caractéristiques de compression et de qualité.
• Aliasing: Distorsion du signal due à une fréquence d'échantillonnage trop faible.
• Bruit de quantification: Erreur due à l'arrondissement lors de la quantification.