रव रूपण

नॉइज़ शेपिंग देना ऐसी प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग सामान्यतः डिजिटल ऑडियो, इमेज और वीडियो प्रोसेसिंग में किया जाता है, सामान्यतः डिजिटल सिग्नल की क्वान्टिजेशन (सिग्नल प्रोसेसिंग) या ऑडियो बिट डेप्थ रिडक्शन के प्रोसेस के भाग के रूप में डिथरिंग के कॉम्बिनेशन में इसका उद्देश्य रिजल्टएंट सिग्नल के स्पष्ट सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात को इनक्रीस करना है। यह एरर के पावर स्पेक्ट्रम को परिवर्तित करके ऐसा करता है जो डिथरिंग और क्वान्टिजेशन द्वारा प्रस्तुत किया जाता है; जैसे कि नॉइज़ पॉवर फ्रीक्वेंसी बैंड में लो लेवल पर होती है, जिस पर नॉइज़ कम डिजायरेबल माना जाता है और बैंड करेस्पोंडिंगली हाई लेवल पर होता है, जहां इसे अधिक डिजायरेबल माना जाता है। इमेज प्रोसेसिंग में उपयोग किया जाने वाला पोपुलर नॉइज़ शेपिंग देने वाला एल्गोरिदम 'फ्लोयड स्टाइनबर्ग डिथरिंग' के रूप में जाना जाता है; और ऑडियो प्रोसेसिंग में उपयोग किए जाने वाले कई नॉइज़ शेपिंग देने वाले एल्गोरिदम 'अब्सोल्यूट थ्रेसहोल्ड हियरिंग' मॉडल पर आधारित हैं।

ऑपरेशन
कोई भी फीडबैक लूप फ़िल्टर (सिग्नल प्रोसेसिंग) के रूप में कार्य करता है, डिजायरेबल नॉइज़ को फ़िल्टर करने के लिए डिज़ाइन किए गए फीडबैक लूप में क्वान्टिजेशन नॉइज़ क्रिएट करके नॉइज़ को शेप देने का कार्य किया जाता है।

लो-पास बॉक्सकार फ़िल्टर उदाहरण:


 * $$\ y[n] = x[n] + e[n-1],$$

जहाँ b कांस्टेंट है, $n$ साइकिल नंबर है, $x[n]$ इनपुट सैंपल वैल्यू है, $y[n]$ आउटपुट सैंपल मान है जो क्वांटिज़ेशन (सिग्नल प्रोसेसिंग) होना है, , और $e[n]$ नमूने में प्रस्तुत क्वान्टिजेशन एरर है $n$:


 * $$\ e[n] = y_\text{quantized}[n] - y[n].$$

इस मॉडल में, जब किसी नमूने की बिट डेप्थ कम हो जाती है, तो परिमाणित मान और मूल मान के बीच क्वान्टिजेशन एरर को मापा और संग्रहीत किया जाता है। उस एरर मान को उसके क्वान्टिजेशन से पहले अगले नमूने में फिर से जोड़ा जाता है। प्रभाव यह है कि क्वान्टिजेशन एरर लो पास फिल्टर है | लो-पास को 2-सैंपल बॉक्सकार फ़ंक्शन फ़िल्टर द्वारा फ़िल्टर किया जाता है (जिसे मूविंग_एवरेज#सिंपल मूविंग एवरेज के रूप में भी जाना जाता है)। परिणामस्वरूप, पहले की तुलना में, क्वान्टिजेशन एरर में हाई फ्रीक्वेंसीयों पर कम पॉवर और कम फ्रीक्वेंसीयों पर हाई पॉवर होती है।

ध्यान दें कि हम अनुपात को संशोधित करके फ़िल्टर की कटऑफ़ फ्रीक्वेंसी को समायोजित कर सकते हैं, $b$, पिछले नमूने की एरर के बारे में जिसे वापस फीड किया गया है:


 * $$\ y[n] = x[n] + b e[n-1] $$

अधिक सामान्यतः, किसी भी FIR फ़िल्टर या IIR फ़िल्टर का उपयोग अधिक जटिल फ्रीक्वेंसी प्रतिक्रिया वक्र बनाने के लिए किया जा सकता है। ऐसे फ़िल्टरों को Least_squares#भारित न्यूनतम वर्ग विधि का उपयोग करके डिज़ाइन किया जा सकता है। डिजिटल ऑडियो के मामले में, आम तौर पर उपयोग किए जाने वाले वेटिंग फ़ंक्शन को श्रवण वक्र की पूर्ण सीमा से विभाजित किया जाता है, अर्थात।


 * $$\ W(f) = \frac{1}{A(f)}.$$

नॉइज़ को शेपिंग देने में हमेशा प्रोसेस के भीतर ही उचित मात्रा में तड़पना  शामिल होना चाहिए ताकि सिग्नल में निर्धारित और सहसंबद्ध एररयों को रोका जा सके। यदि डिथर का उपयोग नहीं किया जाता है तो नॉइज़ शेपिंग देना प्रभावी रूप से केवल विरूपण शेपिंग देने के रूप में कार्य करता है - विरूपण ऊर्जा को विभिन्न फ्रीक्वेंसी बैंडों में धकेलता है, लेकिन यह अभी भी विरूपण है। यदि इस प्रोसेस में डीथर जोड़ा जाता है


 * $$\ y[n] = x[n] + b e[n-1] + \mathrm{dither},$$

तब क्वान्टिजेशन एरर वास्तव में नॉइज़ बन जाती है, और प्रोसेस वास्तव में नॉइज़ को शेपिंग देती है।

डिजिटल ऑडियो में
ऑडियो में नॉइज़ को शेपिंग देना सामान्यतः बिट-रिडक्शन योजना के रूप में लागू किया जाता है। डिथर का सबसे बुनियादी रूप सपाट, सफेद नॉइज़ है। हालाँकि, कान निम्न लेवल पर दूसरों की तुलना में कुछ फ्रीक्वेंसीयों के प्रति कम संवेदनशील होते हैं (समान-ज़ोर समोच्च देखें)। नॉइज़ को शेपिंग देने का उपयोग करके क्वान्टिजेशन एरर को प्रभावी ढंग से चारों ओर फैलाया जा सकता है ताकि इसका अधिक हिस्सा उन फ्रीक्वेंसीयों पर केंद्रित हो जिन्हें सुना नहीं जा सकता है और इसका कम हिस्सा उन फ्रीक्वेंसीयों पर केंद्रित है जिन्हें सुना जा सकता है। इसका परिणाम यह होता है कि जहां कान सबसे अधिक महत्वपूर्ण होते हैं, वहां क्वान्टिजेशन एरर को काफी कम किया जा सकता है और जहां कान कम संवेदनशील होते हैं, वहां नॉइज़ बहुत अधिक होता है। यह सीधे डिथर की तुलना में 4 बिट्स की कथित नॉइज़ में कमी दे सकता है। जबकि 16-बिट ऑडियो को सामान्यतः 96 डीबी की गतिशील रेंज माना जाता है (क्वांटिज़ेशन विरूपण गणना देखें), इसे वास्तव में नॉइज़-शेपिंग के डिथर का उपयोग करके 120 डीबी तक बढ़ाया जा सकता है।

नॉइज़ शेपिंग और 1-बिट कन्वर्टर्स

1989 के आसपास से, 1 बिट डेल्टा-सिग्मा मॉड्यूलेशन|डेल्टा-सिग्मा मॉड्यूलेटर का उपयोग एनॉलॉग से डिजिटल परिवर्तित करने वाला उपकरण में किया गया है। इसमें बहुत हाई दर पर ऑडियो का सैंपल लेना शामिल है (उदाहरण के लिए 2.8224 सैंपल फ्रीक्वेंसी) लेकिन केवल बिट का उपयोग करना। क्योंकि केवल 1 बिट का उपयोग किया जाता है, इस कनवर्टर में केवल 6.02 डीबी की गतिशील रेंज होती है। हालाँकि, नॉइज़ तल 1.4112 मेगाहर्ट्ज की नाइक्विस्ट फ्रीक्वेंसी के नीचे संपूर्ण गैर- एलियासिंग  फ्रीक्वेंसी रेंज में फैला हुआ है। नॉइज़ शेपिंग देने का उपयोग श्रव्य सीमा (20 हर्ट्ज से 20 किलोहर्ट्ज़) में मौजूद नॉइज़ को कम करने और श्रव्य सीमा से ऊपर नॉइज़ को बढ़ाने के लिए किया जाता है। इसके परिणामस्वरूप ब्रॉडबैंड डानामिक रेंज केवल 7.78 डीबी है, लेकिन यह फ़्रीक्वेंसी बैंड के बीच सुसंगत नहीं है, और सबसे कम फ्रीक्वेंसीयों (श्रव्य रेंज) में डायनामिक रेंज बहुत अधिक है - 100 डीबी से अधिक। नॉइज़ शेपिंग देना स्वाभाविक रूप से डेल्टा-सिग्मा मॉड्यूलेटर में बनाया गया है।

1 बिट कनवर्टर सोनी द्वारा डायरेक्ट स्ट्रीम डिजिटल प्रारूप का आधार है। 1 बिट कनवर्टर (और इस प्रकार डीएसडी सिस्टम) की आलोचना यह है कि क्योंकि सिग्नल और फीडबैक लूप दोनों में केवल 1 बिट का उपयोग किया जाता है, फीडबैक लूप में पर्याप्त मात्रा में डिथर का उपयोग नहीं किया जा सकता है और कुछ शर्तों के तहत विरूपण सुना जा सकता है।. 2000 के बाद से बनाए गए अधिकांश ए/डी कन्वर्टर्स मल्टी-बिट या मल्टी-लेवल डेल्टा सिग्मा मॉड्यूलेटर का उपयोग करते हैं जो 1 बिट से अधिक आउटपुट उत्पन्न करते हैं ताकि फीडबैक लूप में उचित डीथर जोड़ा जा सके। पारंपरिक पल्स कोड मॉडुलेशन  सैंपलिंग के लिए सिग्नल को डेसीमेशन (सिग्नल प्रोसेसिंग) से 44.1 kHz या अन्य उपयुक्त सैंपल दरों पर ले जाया जाता है।

आधुनिक एडीसी में
एनालॉग डिवाइसेज़ जिसे वे नॉइज़ शेपिंग रिक्वांटाइज़र के रूप में संदर्भित करते हैं, उसका उपयोग करते हैं, और टेक्सस उपकरण ्स जिसे वे SNRBoost के रूप में संदर्भित करते हैं उसका उपयोग करते हैं  आसपास की फ्रीक्वेंसीयों की तुलना में नॉइज़ लेवल को लगभग 30db कम करना। यह गैर-निरंतर संचालन की लागत पर आता है लेकिन स्पेक्ट्रम फर्श पर  अच्छा बाथटब शेपिंग तैयार करता है। इसे बिट-बूस्ट जैसी अन्य प्रौद्योगिकीों के साथ जोड़ा जा सकता है स्पेक्ट्रम के रिज़ॉल्यूशन को और बढ़ाने के लिए।