ECMA-407 – Teil II

ECMA-407 ist der einzige hinsichtlich der psychoakustischen Komprimierung modulare Standard zum Transport von 3D-Audio. Formuliert wurde er in Zusammenarbeit von Industrie, Universitäten und öffentlich-rechtlichen Rundfunkanstalten. Er vereinigt in sich neueste Erkenntnisse der inversen Kodierung und der Invariantentheorie, modernste Synchronisierung sowie Loudness. Ein NHK-22.2-Signal lässt sich etwa durch weniger als 2 kb/s Seiteninformation ausdrücken, die bei vergleichbarer Qualität der psychoakustischen Komprimierung gleichwertige Ergebnisse zu MPEG-H bei tiefen Bitraten liefern. Die inverse Kodierung im Zeitraum findet ihr neuartiges Pendant im Fourierraum. Dieses kommt ohne Seiteninformation aus, bleibt konform zur Syntax von ECMA-407 und sorgt für erhöhte Stabilität und verfärbungsarme Signale. Eine erste Satellitenteststrecke mit ECMA-407 wurde im September 2014 in Zusammenarbeit mit France Télévisions von SES Astra in Betrieb genommen und von Swissaudec in der „Future Zone“ der IBC gezeigt. Auf der Tonmeistertagung 2014 in Köln wurde ECMA-407 in einem Workshop theoretisch, und mit einem in Echtzeit dekodierten NHK-22.2-Hörbeispiel praktisch vorgestellt.

Wie ein Codec „hören” lernt
ECMA-407 sieht im Encoder eine Signalanalyse vor, die letztlich nichts anderes als das Angleichen der Parametersätze der inversen Kodierungen an das räumliche Verhalten der Eingangssignale darstellt. Bei bekannten parametrischen, also adaptiven Verfahren geschieht dieses Angleichen statistisch, also letztlich durch Betrachtung der Kovarianz.
Die inverse Kodierung ist jedoch nicht adaptiv, was schlichtweg bedeutet, dass, sofern statistische Verfahren eingesetzt werden, genügend Datenmaterial zur Verfügung stehen muss, und der Encoder alle möglichen inversen Kodierungen errechnen muss. Dies stellt in der Praxis jedoch ein hörbar untaugliches, fehlerbehaftetes Verfahren dar, das die Freiheitsgrade der inversen Kodierung zudem nur unzureichend nutzt. Wer versucht hat, mit Mergings VoiCode Upmix-Plug-in, welches statistische Verfahren benutzt, generierte Signale an ein Originalsignal anzugleichen, der weiß, wie schwierig diese Aufgabe zu lösen ist.
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