믹싱의 기초 - 14.3 오버샘플링(Oversampling)과 업샘플링(Upsampling)

안녕하세요? 믹싱 엔지니어, 싱어송라이터 김주영입니다.

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요즘에는 플러그인 개발과 데이터 셋, 방법론 등의 논문들을 읽고 있는데 꽤 어렵네요..

학부시절 데이터 이론이랑 코딩 수업도 열심히 들어 놓을 걸..하고 후회하고 있습니다..ㅜㅠ

음악한다고 남는 학점은 모두 음대 수업들만 팠는데, 다시 이과 쪽의 공부를 하게 될 줄은 몰랐습니다..하하..

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하지만, 사람은 마음먹으면 못할게 없다고 생각합니다!

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어차피 석사 졸업 논문 쪽은 크게 걱정이 없으니,

이번 학기에는 개인 프로젝트로 플러그인 개발을 좀 해보려합니다.

관련 논문도 쓰고 싶긴한데, 베이스가 되는 지식이 아직 모자라서 가능할지는 모르겠네요..

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뭐 어쨌든 오늘은 오버샘플링과 업샘플링에 대해 말씀드려볼까 싶습니다.

이 내용은 제 책, 믹싱의 기초에 기반하여 쓴 내용입니다.

믹싱의 기초 | 김주영 - 교보문고

그럼, 시작해볼까요?

https://www.audioholics.com/audio-technologies/upsampling-vs-oversampling-for-digital-audio

요즘 플러그인들을 보면 오버샘플링을 지원하는 경우가 많습니다.

비슷한 말로 업샘플링이라는 것도 있지요.

대강은 다들 아시겠지만, 정확한 정의는 무엇일까요?

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오버샘플링(Oversampling): 기존 데이터의 샘플레이트(Sample Rate)를 2, 4, 8 등 배수로 높여서 효과를 적용하는 것

업샘플링(Upsampling): 기존 데이터의 샘플레이트(Sample Rate)를 높여서 효과를 적용하는 것(배수가 아니어도 됨)

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조금 더 정확하게 이야기 하면,

오버샘플링은 중간 값들에 0을 집어넣어 샘플레이트를 늘린 뒤,

Low Pass 형태의 FIR(Finite Impulse Response) 필터를 통해 0 값들을 보간(Interpolation)하여 중간 값을 채워넣습니다.

제 사진인데요, 가로를 딱 2배 늘렸습니다! 사진에서는 프로그램이 어떻게 작동하는지 모르겠지만, 옆으로 늘리는데 그 중간값들을 새로 채워 넣는게 오버샘플링이다..라고 간단하게 이해하시면 될 것 같습니다.

쉽게 말하면 그림으로 따지면 그림을 옆으로 길게 확대하는 것입니다.

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업샘플링은 기존 있던 데이터들을 보간법을 통해 다른 샘플레이트로 변환시켜주는 것이지요.

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그럼 이런걸 왜 쓰냐...

오버샘플링은 더 부드럽고 자연스러운 신호처리(엘리아싱의 해결)를 위해 사용합니다.

업샘플링은 엘리아싱 해결보다는 샘플레이트 변경 때문에 사용하는 경우가 많습니다.

간단하죠?

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오버샘플링을 지원하는 플러그인의 경우에는 이렇게 샘플레이트를 늘리고,

신호처리가 끝난 뒤에 다운샘플링해서 원래 샘플레이트로 돌려두는게 일반적인 방법입니다.

다만, 엘리아싱 문제가 줄어드는게 정말 듣기 좋은가?..는 또 다른 문제입니다.

오버샘플링 기능을 제공하는 SSL Bus Compressor 2를 보겠습니다.

왼쪽이 오버샘플링을 하지 않을 때의 주파수 응답 그래프이고, 오른쪽이 2배 오버샘플링 할 때의 주파수 응답 그래프입니다.

필터의 양상이 다르다는게 딱 보이실 것 같습니다.

여기는 왼쪽이 오버샘플링을 하지 않을 때의 배음 왜곡, 오른쪽이 2배 오버샘플링을 했을 때의 배음 왜곡입니다.

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다른 측정 값들은 크게 차이를 보이지 않는데,

요 두 가지가 꽤 큰 소리 차이를 나타냅니다.

개인적으로 Bus Compressor 2에서는 오버샘플링을 하지 않았을 때

더 좋은 소리를 들려주는 경우가 많았습니다.

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마스터링 과정에서 높은 샘플레이트로 작업하는 것은 조금 다른 이야기입니다.

높은 샘플레이트를 사용하면 하드웨어를 사용할 때,

엘리어싱 효과를 줄이면서 초고역대 배음을 더 자연스럽게 받을 수 있기 때문에 사용하는 것입니다.

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오늘은 이 정도까지 하겠습니다.

그럼, 다음 글에서 또 뵙겠습니다~^^