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최신 고음질 MQA에 대한 근본적 고찰


MQA란 레코딩, 아카이빙 등을 통해 효율적으로 고해상도 오디오를 전달하는 방식이다. 밥 스튜어트(Bob Stuart)와 피터 크레이븐(Peter Craven)이라는 연구자들이 장기간 연구를 통해 고안했으며 MQA사가 최종적으로 개발했다.

고해상도 오디오는 미세한 신호 구조 또는 변조 노이즈 등의 특성을 미루어 볼 때, 디지털보다 아날로그에서 훨씬 더 정확하게 전달된다. 특히나 샘플링 레이트, 비트 심도에서 차이가 난다.

요즘 디지털 오디오 세계는 ‘구조가 없는’ 혹은 다소 비과학적인 접근법을 취했다. 데이터 비율을 과도하게 늘려 최종 사용자의 편리성이 무너진 것이다.

하지만 MQA는 샘플링 이론과 신경과학이 가진 통찰력을 현대 기술로 결합해 음악 신호의 통계를 결합하는 방법으로, 단순히 말하자면 ‘최대 효율로 아날로그 신호를 디지털로 전환한 뒤 다시금 아날로그로 돌아오는’ 기술이다.

신경과학의 통찰력이라니 매우 뜬금없다고 느껴질지 모르지만 이 이야기는 조금만 밑에서 다루도록 하자. 먼저, 이러한 통찰력을 기기에 부여하는 것이 중요하다. 이는 현재 사용 중인 기기에서 MQA의 음질이 정말로 다르다는 것을 느낌을 의미한다. 동시에 처리 과정이나 게이트 웨이(A/D, D/A)의 핵심 요소도 사라지면 안 된다.

MQA는 보통 형식과 기준이 다르기 때문에, 하나의 코덱 보다는 ‘철학’이라고 인지함이 옳다.

배경



MQA의 사운드 품질


요즘은 샘플링 레이트, 비트 심도가 높은 ‘고해상도’ 디지털 오디오 파일을 비교적 쉽게 찾을 수 있다. 하지만 문제는 코딩 과정에서 큰 비용이 든다는 점이다. 24-bit/88.2 kHz의 레코딩은 16-bit/44.1 kHz보다 데이터 비율이 세 배 필요하며 이는 샘플링 레이트가 176.4 kHz, 352.8 kHz로 올라감에 따라 차례로 두 배씩 증가한다. 이는 DXD의 샘플링 레이트이다. 물론 음향은 훨씬 좋아진다. 하지만 데이터 비율과 저장 용량에 큰 비용이 소모된다. 여기서 데이터 비율은 놔두고 샘플링 레이트만 올린다는 생각이 들 수 있겠지만, 그것은 고음질이 아니다. 44.1 kHz 와 48 kHz의 샘플링 레이트에는 한계가 있기 때문이다.

최근의 연구는 앤티 앨리어싱(높은 해상도의 신호를 낮은 해상도에서 나타낼 때 생기는 깨짐 현상을 최소화 하는 방법)과 복원 필터의 시간 영역 성능에서 오래 인정받아온 개념을 다시 한번 입증한다. 대부분은 가파란 디지털 선형위상 필터에 관한 것인데, 인지할만한 음향 품질의 저하가 있었다는 사실이다. 또한, 최근 디지털 오디오에 사용된 로우-패스 필터를 감지할 수 있다는 직접적인 증거도 발표되었다.



MQA 속도의 표현력(그래프가 낮을수록 좋음)


적어도 1946년 이래로는 일반적인 신호 분석 시 퓨리에의 시간-주파수 불확실성을 사람이 넘어섰으며 상당한 차이가 있어 시간 차가 다섯 배는 난다는 사실을 보여주었다.

이러한 발견은 인간의 청력이 진화 과정에서 결정되었다는 사실을 뒷받침한다. 특히 ‘잠재적 위협’이 될만한 소리와 ‘위협적이지 않은’ 소리를 찰나의 순간에도 구분할 수 있도록 하기 위함이었다. 싸울 것인지 도망갈 것인지를 결정해야 하기 때문이다. 물론, 시각도 이에 한 몫 하겠지만 인간은 발치에서 자신을 노리는 적이라 던지 등 뒤에서 도사리는 위험을 360˚로 볼 수 없으니 청력이 무엇보다 중요한 요소로 떠올랐다.

위험을 감지하기에 가장 중요한 감각은 청력과 더불어 듣는 ‘속도’, 위험으로부터 벗어날 수 있는 거리를 재빨리 추정하는 능력이었다. 거리를 가늠하기 위한 방법으로 소리의 딜레이를 느꼈다. 소리의 딜레이가 짧은지 긴지, 가까운 곳에서 소리의 반향이 일어나는지를 통해 이를 알 수 있었다. 자연적으로 짧은 간격의 시간을 감지하는 능력을 얻게 되었으며 주파수나 대역폭을 인지할 수 있게 된 것이다.

자연의 소리에서 생기는 음장감, 메아리, 동물의 음성, 말소리 등을 인지하기 위해 인간은 다양한 시간-주파수 밸런스를 습득했다. 그리고 현재까지의 오디오 시스템은 이를 설명할 수 없었다.

위의 설명은 인간의 청력 시스템에서 시간 영역의 기민함이 주파수 영역의 기민함보다 중요함을 말해준다. 또한, 왜 시간-주파수의 불확실성이 FFT(고속 퓨리에 변환) 분석기보다 우월한 위치에 있는지도 설명할 수 있다. 인과 신호는 이러한 업적을 달성하는 데 있어 핵심적인 요소이다. 만약 자연적인 신호 파형의 시간이 반전되어있다면 더 이상 우리는 퓨리에 분석의 시간-주파수 불확실성을 능가할 수 없다.

시간적인 기민함은 생존에 근거한 특성에서 나타난다. 기원을 찾아보자면 호모 사피엔스의 출현보다 더 이전인 포유동물의 시대로 돌아가야 한다.



위 모든 내용을 미루어보아 시간 영역의 기민함이 음악을 인지하는 행위와 무관하다는 것은 어불성설이다. 사실 시간-주파수 불확실성을 받아들이는 데 가장 능숙한 이들은 뮤지션이라는 실험도 있다. 이들은 뮤지션이 되기 위한 ‘훈련’을 받았으므로 남들보다 귀가 예민할 수 있다. 따라서 오디오 시스템 성능의 전통적인 주파수 영역을 보는 시각은 근본적으로 음악에 대한 우리의 접근법과는 다르다. 오디오의 스펙이나 하이파이 오디오의 인코딩, 장비 설계 방식에 새로운 시각을 가져보자. 시간 영역의 성능을 몸소 느낄 수 있을지 모른다. 또한, 앞서 설명한 내용을 곱씹으며 MQA로 어떤 이득을 얻을 수 있을지 생각해 보는 것도 좋다.


출처: http://bobtalks.co.uk/
번역: Daeun



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