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A la hora de hablar del procesamiento de señales y de la conmutación gráfica es común encontrarnos con una gran variedad de términos que afectan a la forma de las ondas y, por ende, al sonido. Uno de los más habituales es el término del aliasing, de hecho es muy probable que ya lo hayas visto especificado en las descripciones de algún reproductor o DAC con función anti-aliasing . Para que puedas despejar tus dudas en este artículo te hablamos al detalle sobre aliasing, qué es, por qué se produce y cómo se evita. ¡Sigue leyendo!
El aliasing es un efecto que tiene lugar cuando las señales continuas en el tiempo, como puede ser una señal analógica de voz, se vuelven indistinguible o se solapan al ser muestreadas digitalmente. Es decir, se trata del fenómeno que ocurre cuando una señal analógica se convierte en un digital de manera incorrecta debido a una tasa de muestreo insuficiente. En este sentido, es importante hacer una pequeña aclaración sobre el concepto de muestrear señales.
Hay que tener en cuenta que hoy en día la mayoría de los sistemas son digitales, para analizarlas existe una frecuencia determinada a la que podemos medirlas, y para ello se emplea el teorema de muestreo de Nyquist que establece que para recuperar la forma de una onda completa la frecuencia de muestreo ha de ser mayor o superior al doble de la máxima frecuencia a la que queremos muestrear.
Aclarado qué es el aliasing es importante hacer hincapié en por qué se produce y cómo afecta a la calidad del audio. Ten en cuenta que si la frecuencia de muestreo es demasiado baja las frecuencias altas no pueden representarse correctamente y "se pliegan" hacia el espectro audible, creando artefactos indeseados que es lo que se conoce como aliasing. Estos artefactos no estaban presentes en la señal original y suenan como tonos distorsionados o ruidos extraños , deteriorando la calidad del audio.
Para evitar el aliasing se utilizan filtros de paso bajo antes de la conversión de analógico a digital, eliminando las frecuencias por encima del rango que puede capturarse adecuadamente. Por ejemplo, en audio digital estándar, como los CD, la frecuencia de muestreo es de 44.1 kHz, lo que permite grabar frecuencias de hasta 22.05 kHz, suficiente para cubrir el rango audible humano (20 Hz a 20 kHz). Esta es la forma de eliminar aliasing en audio, ahora bien, existen otros mecanismos que cumplen con la misma función y que están destinados a mejorar la calidad del audio, sobre todo, en los reproductores Hi-Res de última generación, como el modelo Hiby RS6 .
En este caso en concreto se aumenta la frecuencia de muestreo para eliminarlo. El reproductor trabaja con el modo NOS, un sistema que omite el sobremuestreo y elimina el aliasing respondiendo de forma instantánea a los transistores y escalones y convirtiendo a analógico de la forma más cruda y directa posible. El modo NOS y OS seleccionable para mejorar el anti-aliasing también está disponible en otros dispositivos como los DACs, como es el caso del dispositivo Cayin RU6.
En definitiva, existen dos técnicas clave para eliminar esta distorsión o prevenirla durante el proceso de conversión de la señal analógica a digital, tal y como mencionábamos. Ten en cuenta que si no se eliminan las altas frecuencias durante la digitalización, el aliasing generará distorsiones y artefactos no deseados que degradan la calidad del audio y producen ruidos extraños que no estaban en la señal original. Lo vemos con más detalle.
Antes de convertir la señal analógica en digital se aplica un filtro de paso bajo para eliminar las frecuencias que están por encima de la mitad de la frecuencia de muestreo (conocida como la frecuencia de Nyquist). Este filtro asegura que solo las frecuencias dentro del rango representable se capturen, previniendo que las frecuencias más altas “se plieguen” hacia el rango audible.
Según el teorema de Nyquist la frecuencia de muestreo debe ser al menos el doble de la frecuencia más alta de la señal que se quiera representar, como explicábamos más arriba. Usar frecuencias de muestreo más altas (como 96 kHz o 192 kHz) permite capturar más detalles de la señal y evitar el aliasing, incluso si el filtro de paso bajo no es perfecto. Este método es común en aplicaciones profesionales donde la calidad del sonido es crítica.
