Gerald Schuller ist seit 2008 ordentlicher Professor am Institut fr Medientechnik der Technischen Universitt Ilmenau. Er war von Januar 2002 bis 2008 Leiter der Gruppe Audiocodierung fr spezielle Anwendungen am Fraunhofer-Institut fr Digitale Medientechnologie in Ilmenau und ist nun Mitglied des Fraunhofer IDMT. Bevor er zum Fraunhofer Institut kam, war er von 1998 bis 2001 als technischer Mitarbeiter bei Bell Laboratories, Lucent Technologies und Agere Systems, einem Lucent Spin-off, ttig. Dort arbeitete er im Forschungslabor fr Multimedia-Kommunikation. Er erhielt 1989 sein Diplom in Elektrotechnik von der Technischen Universitt Berlin und promovierte 1997 an der Universitt Hannover zum Dr.-Ing. Er studierte 1989/90 am Massachusetts Institute of Technology und 1993 am Georgia Institute of Technology.

Dieses Lehrbuch stellt die Grundlagen der Audiocodierung vor, die zur Komprimierung von Audio- und Musiksignalen verwendet wird. Dabei werden Python-Programme sowohl als Beispiele zur Veranschaulichung der Prinzipien als auch fr Experimente fr den Leser verwendet. Zusammen bilden diese Programme dann komplette Audiocodierer. Der Autor beginnt mit grundlegenden Kenntnissen der digitalen Signalverarbeitung (Abtastung, Filterung), um eine grndliche Einfhrung in Filterbnke, wie sie bei der Audiocodierung verwendet werden, und deren Entwurfsmethoden zu geben. Er fhrt dann mit der nchsten Kernkomponente fort, den psycho-akustischen Modellen. Der Autor zeigt schlielich, wie man sie entwirft und implementiert. Schlielich beschreibt der Autor Komponenten fr speziellere Kodierer, wie die Integer-to-Integer MDCT-Filterbank und prdiktive Kodierung fr verlustfreie und verzgerungsarme Kodierung. Zu jedem Abschnitt gibt es Python-Programmbeispiele, die die Prinzipien veranschaulichen und die Werkzeuge fr Experimente bereitstellen.

• Umfassende Erluterung der Grundlagen von Filterbnken und Audiocodierung;
• Bietet Python-Beispiele fr jedes Prinzip, so dass fertige Audiocodierer in der Sprache erhalten werden;
• Enthlt eine Reihe von Unterrichtsmaterialien mit bungen, Experimenten und Beispielen.

Dieses Lehrbuch stellt die Grundlagen der Audiocodierung vor, die zur Komprimierung von Audio- und Musiksignalen verwendet wird. Dabei werden Python-Programme sowohl als Beispiele zur Veranschaulichung der Prinzipien als auch fr Experimente fr den Leser verwendet. Zusammen bilden diese Programme dann komplette Audiocodierer. Der Autor beginnt mit grundlegenden Kenntnissen der digitalen Signalverarbeitung (Abtastung, Filterung), um eine grndliche Einfhrung in Filterbnke, wie sie in der Audiocodierung verwendet werden, und deren Entwurfsmethoden zu geben. Er fhrt dann mit der nchsten Kernkomponente fort, den psycho-akustischen Modellen. Der Autor zeigt schlie lich, wie man sie entwirft und implementiert. Schlie lich beschreibt der Autor Komponenten fr speziellere Kodierer, wie die Integer-to-Integer MDCT-Filterbank und prdiktive Kodierung fr verlustfreie und verzgerungsarme Kodierung. Zu jedem Abschnitt gibt es Python-Programmbeispiele, die die Prinzipien veranschaulichen und die Werkzeuge fr Experimente bereitstellen.

• Umfassende Erluterung der Grundlagen von Filterbnken und Audiocodierung;
• Bietet Python-Beispiele fr jedes Prinzip, so dass fertige Audiocodierer in der Sprache erhalten werden;
• Enthlt eine Reihe von Unterrichtsmaterialien mit bungen, Experimenten und Beispielen.