把音频迷思喂给ChatGPT，这是我得到的回复...
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十分好奇最近大火的ChatGPT，对于一些涉及专业领域的提问，是否能给出足够令人信服的答案，于是向它提了一些问题。
这些问题，有的是已经有明确答案的（以验证ChatGPT所给答案的可信度），有的是我自己通过经验总结出来、但没有理论支持的，又或者是我完全不了解，但很感兴趣的。
在测试中还发现，ChatGPT对于用中文提出的问题，有一定概率发生无响应或出错的状况。此外，生成中文答案的时间也更长。因此，以下所有问题均用英语提问。
ChatGPT的表现能令人满意麽？
1. FLAC编码会降低音质吗？
FLAC编码
ChatGPT：FLAC (Free Lossless Audio Codec) 是一种用来以不丢失任何原始音频数据的方式压缩音频的编码。这意味着当你解码一个FLAC文件时，得到的音频将与原始音频完全一样。因此，FLAC被认为是“无损”音频编码，它不应该在被编码和解码的过程中降低音频质量。
2. 为什么把WAV文件转码成MP3文件会得到原本并不存在的峰值？
MP3 VS WAV
MP3峰值
ChatGPT：将WAV文件转码成MP3文件会生成原本并不存在的峰值，是由于MP3被压缩的方式。WAV文件是未压缩音频文件，包含原始音频数据，而MP3文件是使用有损压缩算法来减小文件体积的压缩音频文件。
在转码过程中，WAV文件中的音频数据将会被MP3编码器处理，（编码器）使用的是一系列心理声学模型与感知代码的组合，从音频数据中去除富余或不相关的信息。这样减小了MP3的文件体积，但也引入了音频数据的变化，包括新加入的峰值和其他人为因素。
当MP3文件被重放时，这些音频数据的变化可被感知到，而且它们也会影响到文件的整体音质。在一些情况下，加入的峰值或其他人为因素是十分轻微且可能不会被感知的，而其他情况下它们是可闻的，并被认为是文件音质的恶化。（总结略）
3. 采样率转换的工作原理是怎样的？
采样率转换
ChatGPT：采样率转换是一个包含改变数字音频信号每秒样本数量的过程。这样做的目的一般是为了将被播放或被处理的信号的采样率与设备或回放系统的采样率进行匹配。
为了实现采样率转换，原始信号将会以被称作插值或抽取滤波器的算法，以更高或更低的采样率进行重采样。这个滤波器决定了基于原始样本的新样本会被怎样计算，使用诸如线性插值或sinc滤波技术。
一旦信号被重采样，它就可以在新的采样率下被播放或处理了。这使得信号与使用它的设备和系统兼容，同时也有助于减少混叠或其它人为因素，以提升音频音质。（总结略）
4. 上采样 / 下采样会影响音质吗？
44.1 VS 48
ChatGPT：将48kHz的信号下采样至44.1kHz很有可能会损失音质。这是因为下采样包括移去一部分原始样本，这样会造成结果音频的恶化。恶化的程度将取决于用于下采样信号的方法，以及原始音频的自身特性。（总结略）
将44.1kHz的信号上采样至48kHz将不会提升它的音质。上采样是一个提高音频信号采样率的过程，且不会固有地提升原始音频的音质。事实上，上采样有时甚至会降低音频的音质，因为在这一过程中额外加入的样本通常是以插值方法创建的，这会把人为因素和其它失真引入音频中。
5. 信号的“相位”，指的是什么？
相位解释
ChatGPT：一般来说，信号的相位指的是与一些参考点相关的信号的时值。换言之，信号的相位描述的是信号的振荡是怎样在时域中对齐的。
在电子工程和通信中，周期信号的相位通常被定义为，一个满周期的一个，消失在一个特定瞬间的部分。例如，如有一个周期为1秒的正弦波，其最大值位于t=0处，则在t=0.25秒时，正弦波将完成其一周期内的四分之一，其相位为0.25。
一般而言，信号相位的度量单位是°或弧度。一个满周期的信号等价于360°或2π弧度。
信号的相位是很重要的，因为它能影响信号该如何被感知。例如，对于音频信号，信号的相位能影响声音如何被听众听到。在广播通信中，信号的相位能影响其如何被接收端接收与解码。在其他应用中，信号的相位能影响信号如何被系统处理和使用。
6. 在混音时，缓冲区大小会影响音质吗？
缓冲区大小
ChatGPT：是的，在混音时，缓冲区大小能影响音质。在数字音频制作中，缓冲区大小指的是同时被音频硬件和软件处理的音频数据的数量。更大的缓冲区意味着更多的音频数据能被同时处理，这样能提供更好的表现与更低的时延 (latency)。然而，更大的缓冲区也会引入更多的处理延迟 (delay)，这样会影响混音的音质。
通常而言，更大的缓冲区...（与前文重复）...能够减少失真量和混音中的噪音。然而，更大的缓冲区也会引入更多的延迟，这样使得实时监听与调整混音变得更困难。
总的来说，最理想的缓冲区大小取决于项目特定的需求与音频硬件和软件的兼容性。一般地，平衡更大缓冲区带来的益处（更佳音质和表现）与潜在的缺陷（延迟的增加）是很重要的。
7. 什么是“分立式A类 (discrete class A)”设计？
分立式A类设计
ChatGPT：在电路中，分立式A类设计指的是一种，使用一个无任何形式的正反馈或负反馈的简单晶体管或其它主动元件来放大输入信号的电路架构。在这种架构中，晶体管在其传递特性的线性区域内工作，它总是以导电的方式存在偏压（此句翻译可能有误）。
这类电路架构被称作“分立式”，是因为它使用独立的元件，例如晶体管、电阻，以及电容，而不是集成电路或其他复杂电路元件。它被称作“A类”，是因为晶体管一直是通电的，这意味着它一直处在主动模式下且从不会被阻断。
分立式A类设计的主要好处是它能提供高度的线性度以及低失真，使其尤为适用于高质量的音频重放。然而，这类电路架构的效能也相对较低，会产生大量的热，从而限制其用途。
（总结略）
8. 模拟压缩器会像数字压缩器那样产生混叠吗？
硬件混叠
ChatGPT：模拟压缩器并不会产生混叠，因为它们采样信号的方式和数字压缩器不同。当信号被以一个低到无法精确还原原始信号的采样率采样时，会产生混叠。因为模拟压缩器不会对信号做采样，故它们不会受混叠影响。然而，这不意味着模拟压缩器对所有形式的失真都免疫。模拟压缩器还是会产生其他类型的失真，例如谐波失真和互调失真，取决于它们的设计与被处理的信号。
9. 相比ADC，设计与制造DAC会更容易吗？
DAC VS ADC
ChatGPT：一般来说，相比ADC，设计和制造DAC会更容易。这是因为DAC的工作原理相对更简单：他们使用一系列与输入信号成比例的电压或电流值，把输入的数字信号转换成输出的模拟信号。相对地，ADC必须实现一个更为复杂的过程，叫做采样与量化，从而把一个输入的模拟信号转换成一个输出的数字信号。这一过程包括在常规区间内对输入信号采集样本，然后使用一系列预定义的电平把这些样本转换成数字值。因为更多的复杂度，设计和制造ADC会比DAC更具挑战性。
10. 被动summing会比主动summing差吗？
被动 VS 主动summing
ChatGPT：一般而言，主动summing的音质会被认为是比被动summing更好的。这是因为主动summing允许对被加和的信号做更好的控制，相比被动summing，它也能提供更好的隔离和噪音抑制。另一方面，被动summing使用被动元件（例如电阻和电容）固有的阻抗来加和信号，这就导致了不那么精确的控制与更低质量的音频。然而，主动和被动summing之间的特定差异取决于组装和其他因素，而且在某些情况下，一些人可能更偏好被动summing的声音。
注意：所有翻译均基于ChatGPT的回答，不代表我的观点。还请各位自行判断正误。如果以上内容存在错误，以及大家如果有其他提问，还请在评论区指出。
