ADPCM

```

ADPCM: ترميز الصوت التكيفي التفاضلي النبضي

ADPCM (Adaptive Differential Pulse Code Modulation) هو أسلوب ترميز صوتي يستخدم لضغط إشارات الصوت الرقمية. يعتبر ADPCM تقنية فعالة لتقليل حجم البيانات الصوتية مع الحفاظ على جودة صوتية مقبولة. هذا المقال يهدف إلى تقديم شرح مفصل لـ ADPCM للمبتدئين، مع التركيز على مبادئه الأساسية، وكيفية عمله، ومزاياه وعيوبه، وتطبيقاته.

نظرة عامة على ترميز الصوت

قبل الخوض في تفاصيل ADPCM، من المهم فهم السياق العام لـ ترميز الصوت. ترميز الصوت هو عملية تحويل إشارة صوتية تناظرية إلى شكل رقمي يمكن تخزينه أو نقله. هناك نوعان رئيسيان من الترميز:

ترميز غير مضغوط (Uncompressed Encoding): مثل PCM (Pulse Code Modulation)، والذي يحتفظ بجميع معلومات الصوت الأصلية، مما يؤدي إلى حجم ملف كبير.
ترميز مضغوط (Compressed Encoding): يقلل من حجم البيانات الصوتية عن طريق إزالة البيانات الزائدة أو تقليل دقة الصوت. هناك أنواع مختلفة من الترميز المضغوط، بما في ذلك:

   *   ترميز فقدان البيانات (Lossy Compression): يزيل بعض البيانات الصوتية بشكل دائم، مما يؤدي إلى فقدان طفيف في الجودة. أمثلة: MP3، AAC.
   *   ترميز بدون فقدان البيانات (Lossless Compression): يضغط البيانات الصوتية دون فقدان أي معلومات. أمثلة: FLAC، ALAC.

ADPCM يقع ضمن فئة الترميز المضغوط، وهو يستخدم تقنية تسمى الترميز التفاضلي (Differential Encoding) لتقليل حجم البيانات.

مبادئ الترميز التفاضلي

الترميز التفاضلي يعتمد على فكرة أن التغيرات في إشارة الصوت عادة ما تكون أصغر من القيمة المطلقة للإشارة نفسها. بدلاً من ترميز القيمة المطلقة لكل عينة صوتية، يقوم الترميز التفاضلي بتشفير الفرق بين العينة الحالية والعينة السابقة. هذا يقلل من نطاق القيم التي يجب ترميزها، مما يسمح باستخدام عدد أقل من البتات لكل عينة.

على سبيل المثال، إذا كانت العينات الصوتية المتتالية هي 100 و 102، فإن الترميز التفاضلي سيشفر الفرق (2) بدلاً من القيم المطلقة (100 و 102).

كيف يعمل ADPCM؟

ADPCM هو امتداد للترميز التفاضلي. بالإضافة إلى ترميز الفرق بين العينات، يستخدم ADPCM التكيف (Adaptation) لضبط عملية الترميز بناءً على خصائص إشارة الصوت. هذا يسمح بتحقيق ضغط أفضل وجودة صوتية أفضل مقارنة بالترميز التفاضلي الثابت.

فيما يلي الخطوات الرئيسية لعملية ADPCM:

1. التنبؤ (Prediction): يتم استخدام قيمة العينة السابقة لتقدير قيمة العينة الحالية. يعتمد هذا التقدير على معامل التنبؤ (Prediction Coefficient)، والذي يتم تحديثه باستمرار. 2. حساب الفرق (Difference Calculation): يتم حساب الفرق بين قيمة العينة الحالية والقيمة المتوقعة. هذا الفرق يمثل الخطأ (Error) في التنبؤ. 3. تكميم الخطأ (Error Quantization): يتم تقليل دقة الخطأ باستخدام مجموعة تكميم (Quantization Set) ذات حجم محدود. عدد البتات المستخدمة لتمثيل الخطأ يحدد معدل البت (Bit Rate) لـ ADPCM. كلما زاد عدد البتات، زادت دقة الترميز وجودة الصوت، ولكن زاد حجم الملف. 4. ترميز الخطأ المكمم (Encoded Error): يتم ترميز الخطأ المكمم باستخدام عدد قليل من البتات. 5. تحديث المتنبئ (Predictor Update): يتم تحديث معامل التنبؤ بناءً على الخطأ المكمم. هذا يسمح للمتنبئ بالتكيف مع التغيرات في إشارة الصوت. 6. إعادة بناء العينة (Sample Reconstruction): في جهاز الاستقبال، يتم استخدام الخطأ المكمم ومعامل التنبؤ لإعادة بناء العينة الصوتية.

خطوات عمل ADPCM
الوصف \|	تقدير قيمة العينة الحالية بناءً على العينات السابقة. \|	حساب الفرق بين العينة الحالية والقيمة المتوقعة. \|	تقليل دقة الخطأ باستخدام مجموعة تكميم. \|	ترميز الخطأ المكمم باستخدام عدد قليل من البتات. \|	تحديث معامل التنبؤ بناءً على الخطأ المكمم. \|	إعادة بناء العينة الصوتية باستخدام الخطأ المكمم ومعامل التنبؤ. \|

أنواع ADPCM

هناك عدة أنواع مختلفة من ADPCM، بما في ذلك:

G.721: يستخدم معدل بت يبلغ 32 كيلوبت في الثانية.
G.726: يستخدم معدلات بت مختلفة، تتراوح من 16 إلى 32 كيلوبت في الثانية.
G.727: يستخدم معدل بت يبلغ 40 كيلوبت في الثانية.
IMA ADPCM: تم تطويره بواسطة شركة Intel، ويستخدم على نطاق واسع في تطبيقات الوسائط المتعددة.

كل نوع من هذه الأنواع يستخدم خوارزميات مختلفة للتنبؤ والتكميم والتحديث، مما يؤدي إلى اختلافات في جودة الصوت ومعدل البت.

مزايا ADPCM

ضغط البيانات (Data Compression): يوفر ADPCM ضغطًا فعالًا للبيانات الصوتية، مما يقلل من حجم الملفات المطلوبة لتخزين أو نقل الصوت.
جودة صوتية مقبولة (Acceptable Sound Quality): على الرغم من أنه ترميز مضغوط، إلا أن ADPCM يمكن أن يوفر جودة صوتية مقبولة لمعظم التطبيقات.
بساطة التنفيذ (Ease of Implementation): خوارزمية ADPCM نسبياً بسيطة، مما يجعلها سهلة التنفيذ في الأجهزة والبرامج.
تأخير منخفض (Low Latency): ADPCM يتميز بتأخير منخفض، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل الاتصالات الصوتية.

عيوب ADPCM

فقدان البيانات (Data Loss): ADPCM هو ترميز فقدان البيانات، مما يعني أنه يزيل بعض المعلومات الصوتية بشكل دائم.
تشويه الصوت (Sound Distortion): يمكن أن يؤدي تكميم الخطأ إلى تشويه الصوت، خاصة عند استخدام معدلات بت منخفضة.
حساسية للضوضاء (Sensitivity to Noise): ADPCM حساس للضوضاء في إشارة الصوت، مما قد يؤدي إلى تدهور جودة الصوت.
أداء أقل من الترميزات الحديثة (Lower Performance than Modern Codecs): بالمقارنة مع الترميزات الحديثة مثل MP3 و AAC، يوفر ADPCM ضغطًا أقل وجودة صوتية أقل.

تطبيقات ADPCM

الاتصالات الصوتية (Voice Communications): يستخدم ADPCM على نطاق واسع في تطبيقات الاتصالات الصوتية، مثل الهواتف اللاسلكية وأنظمة الاتصالات الداخلية.
تسجيل الصوت (Audio Recording): يمكن استخدام ADPCM لتسجيل الصوت على الأجهزة المحمولة وأجهزة الكمبيوتر.
ألعاب الفيديو (Video Games): يستخدم ADPCM في ألعاب الفيديو لتخزين المؤثرات الصوتية والموسيقى.
تطبيقات الوسائط المتعددة (Multimedia Applications): يستخدم ADPCM في تطبيقات الوسائط المتعددة لتخزين وتشغيل الصوت.
أنظمة الإنذار (Alarm Systems): يستخدم ADPCM في أنظمة الإنذار لتسجيل الرسائل الصوتية.

ADPCM والخيارات الثنائية

على الرغم من أن ADPCM هو تقنية ترميز صوتي، إلا أنه يمكن ربطه بشكل غير مباشر بعالم الخيارات الثنائية من خلال فهم كيفية تأثير جودة الصوت على تجربة المستخدم في بعض التطبيقات المتعلقة بالتداول. على سبيل المثال، في منصات التداول التي تعتمد على الإشعارات الصوتية أو التحليلات الصوتية، يمكن أن تؤثر جودة الصوت (التي قد تستخدم ADPCM أو ترميزات أخرى) على قدرة المتداول على اتخاذ قرارات سريعة ومستنيرة.

بالإضافة إلى ذلك، فإن فهم مبادئ الضغط والتشفير (مثل تلك المستخدمة في ADPCM) يمكن أن يكون مفيدًا للمتداولين الذين يتعاملون مع البيانات الرقمية، حيث يمكن أن يساعدهم في فهم كيفية معالجة البيانات وتخزينها ونقلها.

- استراتيجيات الخيارات الثنائية ذات الصلة:**

- تحليل فني:**

- تحليل حجم التداول:**

- مؤشرات إضافية:**

- اتجاهات التداول:**

الخلاصة

ADPCM هو تقنية ترميز صوتي فعالة ومستخدمة على نطاق واسع. على الرغم من أنه ليس بنفس كفاءة الترميزات الحديثة، إلا أنه لا يزال خيارًا جيدًا للتطبيقات التي تتطلب ضغطًا فعالًا وجودة صوتية مقبولة وتأخيرًا منخفضًا. فهم مبادئ ADPCM وكيفية عمله يمكن أن يكون مفيدًا للمطورين والمهندسين الذين يعملون مع الصوت الرقمي. ```

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين