compression audio non destructif

siger

24/04/2004 à 11:13

Cl.Massé a écrit :

LPAC, pour son taux de compression, pouvant aller jusqu'à 33%. Vu la
capacité des disques durs aujourd'hui, ce n'est utile que pour le
téléchargement.

La capacité des DD sur les étagères des marchants n'est pas forcément
la même que celle dans les ordinateurs. Il m'est arrivé d'archiver de
l'audio sur une partition de 2 Mo, grace à Monkey Audio, j'ai pu tout
mettre.

--
siger

Cl.Massé

25/04/2004 à 21:48

"siger" a écrit dans le message de
news:

La capacité des DD sur les étagères des marchants n'est pas forcément
la même que celle dans les ordinateurs. Il m'est arrivé d'archiver de
l'audio sur une partition de 2 Mo, grace à Monkey Audio, j'ai pu tout
mettre.

Tu veux dire 2 Go? 2 Mo est presque la capacité d'une disquette.
Maintenant le Go de disque dur est très bon marché, c'est même le
support le plus économique. Il y a sûrement un disque de 20 Go en
promotion dans le magazin le plus proche. Mais si le budget est
compressé, utiliser un bon compresseur.

--
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http://jude.iuma.com/

Cl.Massé

25/04/2004 à 22:39

> > Shématiquement, le principe est que la différence entre deux
> échantillons successif est en moyenne faible, et peut donc être
> codée sur moins de bits.

"Gerald" a écrit dans le message de
news:1gcqmjg.1wwx4hyomo8ywN%

Ce que tu décris là est le principe même de la conmpression
destructrive (ou destructrice ?). L'approximation *réalisée* entre
deux échantillons successifs n'est *pas* réversible une fois faite

Bien sûr que si. Ce sont des échantillons *numériques* représentables
par des entiers. Il n'y a aucune erreur d'arrondi, et l'opération est
exactement réversible (en général, l'inverse d'une soustraction est une
addition.)

Par contre je ne connais pas LPAC et Monkey's audio : ils peuvent tout
à fait être non destructifs pour des raisons différentes de celles que
tu invoques.

Ils fonctionnent tous les deux sur ce principe, à l'ordre supérieur. La
réduction à la zip est inefficace sur des fichiers audio (mais pas sur
les fichiers midi.)

--
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siger

25/04/2004 à 23:03

Cl.Massé a écrit :

"siger" a écrit :

La capacité des DD sur les étagères des marchants n'est pas
forcément la même que celle dans les ordinateurs. Il m'est arrivé
d'archiver de l'audio sur une partition de 2 Mo, grace à Monkey
Audio, j'ai pu tout mettre.

Tu veux dire 2 Go?

Oui :-)

Et c'est utile aussi pour archiver sur un CD.

--
siger

Gerald

26/04/2004 à 06:25

Cl.Massé wrote:

Bien sûr que si. Ce sont des échantillons *numériques* représentables
par des entiers. Il n'y a aucune erreur d'arrondi, et l'opération est
exactement réversible (en général, l'inverse d'une soustraction est une
addition.)

Je ne dis pas que tu aies tort, je dis que je ne comprends pas. Si tu as
la possibilité d'expliquer plus avant, ça me permettrait de me coucher
moins con, éventuellement (et peut-être pas le seul ?).

Donc on en est à des échantillons numériques voisins représentés par des
chiffre entiers. Quelle est l'opération qui leur est appliquée et
comment peut-elle être réversible (où est-elle mémorisée ?).

Je ne me suis pas intéressé à la compression de son, mais pour l'image
le principe est relativement simple : si deux pixels (échantillons
d'images) voisins ont une différence en couleurs inférieure à un certain
écart, le deuxième est supposé avoir la couleur du premier et on définit
ainsi des "zones" de couleurs identiques dans lesquelles on ne détermine
la couleur qu'une fois. Là où c'est destructeur, c'est qu'il n'est
évidemment mémorisé nulle part la nature de l'écart pour chaque pixel et
qu'il est donc impossible de savoir a posteriori quelle était sa couleur
initiale. C'est donc différent pour le son ?
--
Gérald

siger

26/04/2004 à 18:50

Gerald a écrit :

Je ne dis pas que tu aies tort, je dis que je ne comprends pas. Si
tu as la possibilité d'expliquer plus avant, ça me permettrait de
me coucher moins con, éventuellement (et peut-être pas le seul ?).

Donc on en est à des échantillons numériques voisins représentés
par des chiffre entiers. Quelle est l'opération qui leur est
appliquée et comment peut-elle être réversible (où est-elle
mémorisée ?).

Je ne me suis pas intéressé à la compression de son, mais pour
l'image le principe est relativement simple : si deux pixels
(échantillons d'images) voisins ont une différence en couleurs
inférieure à un certain écart, le deuxième est supposé avoir la
couleur du premier et on définit ainsi des "zones" de couleurs
identiques dans lesquelles on ne détermine la couleur qu'une fois.
Là où c'est destructeur, c'est qu'il n'est évidemment mémorisé
nulle part la nature de l'écart pour chaque pixel et qu'il est
donc impossible de savoir a posteriori quelle était sa couleur
initiale. C'est donc différent pour le son ?

Ça ne répond probablement pas à ta question, mais j'essaye quand
même : des logiciels comme WinZip compactent et décompactent au bit
près. Je ne sais pas quelle la spécificité des compacteurs pour
l'audio, mais je suppose que c'est le même principe.

--
siger

Cl.Massé

27/04/2004 à 19:13

"Gerald" a écrit dans le message de
news:1gcu5ur.16658dx1topgdeN%

Je ne dis pas que tu aies tort, je dis que je ne comprends pas. Si tu
as la possibilité d'expliquer plus avant, ça me permettrait de me
coucher moins con, éventuellement (et peut-être pas le seul ?).

Donc on en est à des échantillons numériques voisins représentés par
des chiffre entiers. Quelle est l'opération qui leur est appliquée et
comment peut-elle être réversible (où est-elle mémorisée ?).

C'était déjà très simplifié. Ok, pour réduire le fichier, on conserve
le premier échantillon, on remplace le deuxième echantillon par la
différence entre le deuxième échantillon et le premier, on remplace le
troisième échantillon par la différence entre le troisième et le
deuxième échantillon, le quatrième par la différence entre le quatrième
et le troisième... L'opération inverse est évidente (enfin j'espère.)
La réduction est possible parce qu'il y a une forte corrélation entre
les échantillons contigus, et qu'il y a donc des informations
redondantes.

Si le fichier ne contient pas de fréquences trop élévées, les
différences entre les échantillons sont moins grandes en moyenne que les
échantillons eux même. Il y a alors une deuxième phase qui consiste à
retirer les bits de plus fort poids qui sont nuls, et à compacter les
nombres ainsi obtenus.

Cette méthode est peu efficace, mais on la réitère pour obtenir des
méthodes d'ordre supérieur. Le principe général est de prévoir la
valeur de l'échantillon suivant en fonction des précédents, et de ne
conserver que la différence entre la prédiction et l'échantillon.

Je ne me suis pas intéressé à la compression de son, mais pour l'image
le principe est relativement simple : si deux pixels (échantillons
d'images) voisins ont une différence en couleurs inférieure à un
certain écart, le deuxième est supposé avoir la couleur du premier et
on définit ainsi des "zones" de couleurs identiques dans lesquelles on
ne détermine la couleur qu'une fois. Là où c'est destructeur, c'est
qu'il n'est évidemment mémorisé nulle part la nature de l'écart pour
chaque pixel et qu'il est donc impossible de savoir a posteriori
quelle était sa couleur initiale. C'est donc différent pour le son ?

Là, il y a d'abord une réduction de couleur, puis une réduction de
donnée non destructive à la zip. C'est une méthode plutôt utilisée pour
les textes et les graphiques. Mais un fichier audio n'est pas fait de
plages ou le signal est à peu près constant (en termes savants, du
silence), ce serait plutôt le spectre en fréquence. L'oeil fait déjà
une compression drastique en ne différenciant que trois domaines de
fréquences, mais l'oreille peut discerner un très grand nombre de
fréquences différentes. Les deux cas sont donc très différents.

--
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http://jude.iuma.com/

"Gerald" <Gerald@alussinan.org> a écrit dans le message de
news:1gcu5ur.16658dx1topgdeN%Gerald@alussinan.org...

Je ne dis pas que tu aies tort, je dis que je ne comprends pas. Si tu
as la possibilité d'expliquer plus avant, ça me permettrait de me
coucher moins con, éventuellement (et peut-être pas le seul ?).

Donc on en est à des échantillons numériques voisins représentés par
des chiffre entiers. Quelle est l'opération qui leur est appliquée et
comment peut-elle être réversible (où est-elle mémorisée ?).

C'était déjà très simplifié. Ok, pour réduire le fichier, on conserve
le premier échantillon, on remplace le deuxième echantillon par la
différence entre le deuxième échantillon et le premier, on remplace le
troisième échantillon par la différence entre le troisième et le
deuxième échantillon, le quatrième par la différence entre le quatrième
et le troisième... L'opération inverse est évidente (enfin j'espère.)
La réduction est possible parce qu'il y a une forte corrélation entre
les échantillons contigus, et qu'il y a donc des informations
redondantes.

Si le fichier ne contient pas de fréquences trop élévées, les
différences entre les échantillons sont moins grandes en moyenne que les
échantillons eux même. Il y a alors une deuxième phase qui consiste à
retirer les bits de plus fort poids qui sont nuls, et à compacter les
nombres ainsi obtenus.

Cette méthode est peu efficace, mais on la réitère pour obtenir des
méthodes d'ordre supérieur. Le principe général est de prévoir la
valeur de l'échantillon suivant en fonction des précédents, et de ne
conserver que la différence entre la prédiction et l'échantillon.

Je ne me suis pas intéressé à la compression de son, mais pour l'image
le principe est relativement simple : si deux pixels (échantillons
d'images) voisins ont une différence en couleurs inférieure à un
certain écart, le deuxième est supposé avoir la couleur du premier et
on définit ainsi des "zones" de couleurs identiques dans lesquelles on
ne détermine la couleur qu'une fois. Là où c'est destructeur, c'est
qu'il n'est évidemment mémorisé nulle part la nature de l'écart pour
chaque pixel et qu'il est donc impossible de savoir a posteriori
quelle était sa couleur initiale. C'est donc différent pour le son ?

Là, il y a d'abord une réduction de couleur, puis une réduction de
donnée non destructive à la zip. C'est une méthode plutôt utilisée pour
les textes et les graphiques. Mais un fichier audio n'est pas fait de
plages ou le signal est à peu près constant (en termes savants, du
silence), ce serait plutôt le spectre en fréquence. L'oeil fait déjà
une compression drastique en ne différenciant que trois domaines de
fréquences, mais l'oreille peut discerner un très grand nombre de
fréquences différentes. Les deux cas sont donc très différents.

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"Gerald" a écrit dans le message de
news:1gcu5ur.16658dx1topgdeN%

Je ne dis pas que tu aies tort, je dis que je ne comprends pas. Si tu
as la possibilité d'expliquer plus avant, ça me permettrait de me
coucher moins con, éventuellement (et peut-être pas le seul ?).

Donc on en est à des échantillons numériques voisins représentés par
des chiffre entiers. Quelle est l'opération qui leur est appliquée et
comment peut-elle être réversible (où est-elle mémorisée ?).

C'était déjà très simplifié. Ok, pour réduire le fichier, on conserve
le premier échantillon, on remplace le deuxième echantillon par la
différence entre le deuxième échantillon et le premier, on remplace le
troisième échantillon par la différence entre le troisième et le
deuxième échantillon, le quatrième par la différence entre le quatrième
et le troisième... L'opération inverse est évidente (enfin j'espère.)
La réduction est possible parce qu'il y a une forte corrélation entre
les échantillons contigus, et qu'il y a donc des informations
redondantes.

Si le fichier ne contient pas de fréquences trop élévées, les
différences entre les échantillons sont moins grandes en moyenne que les
échantillons eux même. Il y a alors une deuxième phase qui consiste à
retirer les bits de plus fort poids qui sont nuls, et à compacter les
nombres ainsi obtenus.

Cette méthode est peu efficace, mais on la réitère pour obtenir des
méthodes d'ordre supérieur. Le principe général est de prévoir la
valeur de l'échantillon suivant en fonction des précédents, et de ne
conserver que la différence entre la prédiction et l'échantillon.

Je ne me suis pas intéressé à la compression de son, mais pour l'image
le principe est relativement simple : si deux pixels (échantillons
d'images) voisins ont une différence en couleurs inférieure à un
certain écart, le deuxième est supposé avoir la couleur du premier et
on définit ainsi des "zones" de couleurs identiques dans lesquelles on
ne détermine la couleur qu'une fois. Là où c'est destructeur, c'est
qu'il n'est évidemment mémorisé nulle part la nature de l'écart pour
chaque pixel et qu'il est donc impossible de savoir a posteriori
quelle était sa couleur initiale. C'est donc différent pour le son ?

Là, il y a d'abord une réduction de couleur, puis une réduction de
donnée non destructive à la zip. C'est une méthode plutôt utilisée pour
les textes et les graphiques. Mais un fichier audio n'est pas fait de
plages ou le signal est à peu près constant (en termes savants, du
silence), ce serait plutôt le spectre en fréquence. L'oeil fait déjà
une compression drastique en ne différenciant que trois domaines de
fréquences, mais l'oreille peut discerner un très grand nombre de
fréquences différentes. Les deux cas sont donc très différents.

--
~~~~ clmasse à libre point hexagone
http://jude.iuma.com/

Gerald

27/04/2004 à 22:55

Cl.Massé wrote:

Si le fichier ne contient pas de fréquences trop élévées, les
différences entre les échantillons sont moins grandes en moyenne que les
échantillons eux même. Il y a alors une deuxième phase qui consiste à
retirer les bits de plus fort poids qui sont nuls, et à compacter les
nombres ainsi obtenus.

Cette méthode est peu efficace, mais on la réitère pour obtenir des
méthodes d'ordre supérieur. Le principe général est de prévoir la
valeur de l'échantillon suivant en fonction des précédents, et de ne
conserver que la différence entre la prédiction et l'échantillon.

Clair et compréhensible, je m'incline !

Questions subsidiaires : de telles opérations ne sont probablement pas
possibles "à la volée" et comme dans le cas du zip ou du sit, cela donne
des archives "compactées" (et non "compressées"). Cela présente-t-il
encore un intérêt au prix actuel du Mo de stockage ?
--
Gérald

François Polloli

28/04/2004 à 00:05

Bonsoir,

Le 27/04/04 19:13, dans 408e9a16$0$514$, « Cl.Massé »
a écrit :

Merci pour toutes ces explications.

L'oeil fait déjà
une compression drastique en ne différenciant que trois domaines de
fréquences, mais l'oreille peut discerner un très grand nombre de
fréquences différentes.

Ouh là... Attention, terrain miné !... Je me suis intéressé à fond aux
"compétences" comparées de l'oeil et de l'oreille, il y a trois ans
environ... déjà que tout le monde n'est pas d'accord quand on ne parle que
d'acoustique ou uniquement d'optique, alors si on parle des deux à la fois,
il devient essentiel de citer des sources en béton armé, si possible !...

Brèfle... La conclusion à laquelle j'étais arrivée était la suivante
(enfin... quelques éléments de conclusion, hein...) :

Pour ce qui concerne le domaine fréauenciel... l'oreille est capable de
distinguer un mélange de fréquences (spectre harmonique) et même un mélange
de mélanges de fréquences (un do3 de flûte, un mi3 de clarinette, et un...
heu... fa #5 de piccolo). Cette discrimination, l'oeil n'en est pas
capable : plus on mélange des teintes plus ça devient marron-gris.

Là où l'oeil dépasse éventuellement l'oreille, c'est dans la discrimination
angulaire : sur une image, on peut très bien distinguer deux points séparés
d'une certaine distance (assez petite), tandis que l'oreille est plus
approximative. Mais l'oreille entend dans les trois direction de l'espace
tandis que le champ visuel est limité à moins d'un hémisphère.

C'est assez ancien dans mes souvenirs... Mais un truc qui m'épate, c'est la
circularité du spectre visible, qui se referme apparemment sur lui-même,
comme si les aigus "rejoignaient" les extrêmes graves. Un autre truc sur
lequel j'avais pas mal réfléchi, c'est la notion d'équivalence d'octave,
partagées par toutes les musiques qu'on connaît, et qui n'a, semble-t-il pas
de parallèle dans le domaine visuel.

J'avais trouvé deux excellents bouquins à Beaubourg :
- FOLEY (James D.) [et al.], Computer Graphics (Principles and Practice) 2nd
ed., Addison-Wesley, 1990 (ch. 13).
Pour ceux qui ne lisent pas la langue de Shakespeare, on trouve des choses
semblables dans :
- ROGERS (David F.), Algorithmes pour l'infographie, McGraw-Hill, Paris,
1988 (ch. 5).

Je cherchais des algorithmes valides pour faire des conversions RGB -> TLS
ou RGB -> TSV (et inverses). J'avais donc dû apprendre ce que c'est qu'un
espace colorimétrique étouhétou...

Pour revenir en charte, mon but était de "colorier" des objets dans une
"maquette" OpenMusic. Pas seulement en fonction de la hauteur (n'importe
quel séquenceur sait faire ça). Mais aussi en fonction de l'intensité, du
nombre de notes d'un accord, de la durée, etc. bref, en fonction de
n'importe quoi de quantifiable... Et ça marche !

Sur le web, j'avais déniché un très joli site :
<http://www.pourpre.com/chroma/>
Et cet autre <http://www.smartpixel.net/chromoweb/fr/>

--

François - 'vais faire des coloriages, tiens !

Bonsoir,

Le 27/04/04 19:13, dans 408e9a16$0$514$636a15ce@news.free.fr, « Cl.Massé »
<reply@theitjobboard.com> a écrit :

Merci pour toutes ces explications.

L'oeil fait déjà
une compression drastique en ne différenciant que trois domaines de
fréquences, mais l'oreille peut discerner un très grand nombre de
fréquences différentes.

Ouh là... Attention, terrain miné !... Je me suis intéressé à fond aux
"compétences" comparées de l'oeil et de l'oreille, il y a trois ans
environ... déjà que tout le monde n'est pas d'accord quand on ne parle que
d'acoustique ou uniquement d'optique, alors si on parle des deux à la fois,
il devient essentiel de citer des sources en béton armé, si possible !...

Brèfle... La conclusion à laquelle j'étais arrivée était la suivante
(enfin... quelques éléments de conclusion, hein...) :

Pour ce qui concerne le domaine fréauenciel... l'oreille est capable de
distinguer un mélange de fréquences (spectre harmonique) et même un mélange
de mélanges de fréquences (un do3 de flûte, un mi3 de clarinette, et un...
heu... fa #5 de piccolo). Cette discrimination, l'oeil n'en est pas
capable : plus on mélange des teintes plus ça devient marron-gris.

Là où l'oeil dépasse éventuellement l'oreille, c'est dans la discrimination
angulaire : sur une image, on peut très bien distinguer deux points séparés
d'une certaine distance (assez petite), tandis que l'oreille est plus
approximative. Mais l'oreille entend dans les trois direction de l'espace
tandis que le champ visuel est limité à moins d'un hémisphère.

C'est assez ancien dans mes souvenirs... Mais un truc qui m'épate, c'est la
circularité du spectre visible, qui se referme apparemment sur lui-même,
comme si les aigus "rejoignaient" les extrêmes graves. Un autre truc sur
lequel j'avais pas mal réfléchi, c'est la notion d'équivalence d'octave,
partagées par toutes les musiques qu'on connaît, et qui n'a, semble-t-il pas
de parallèle dans le domaine visuel.

J'avais trouvé deux excellents bouquins à Beaubourg :
- FOLEY (James D.) [et al.], Computer Graphics (Principles and Practice) 2nd
ed., Addison-Wesley, 1990 (ch. 13).
Pour ceux qui ne lisent pas la langue de Shakespeare, on trouve des choses
semblables dans :
- ROGERS (David F.), Algorithmes pour l'infographie, McGraw-Hill, Paris,
1988 (ch. 5).

Je cherchais des algorithmes valides pour faire des conversions RGB -> TLS
ou RGB -> TSV (et inverses). J'avais donc dû apprendre ce que c'est qu'un
espace colorimétrique étouhétou...

Pour revenir en charte, mon but était de "colorier" des objets dans une
"maquette" OpenMusic. Pas seulement en fonction de la hauteur (n'importe
quel séquenceur sait faire ça). Mais aussi en fonction de l'intensité, du
nombre de notes d'un accord, de la durée, etc. bref, en fonction de
n'importe quoi de quantifiable... Et ça marche !

Sur le web, j'avais déniché un très joli site :
<http://www.pourpre.com/chroma/>
Et cet autre <http://www.smartpixel.net/chromoweb/fr/>

--

François - 'vais faire des coloriages, tiens !

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Bonsoir,

Le 27/04/04 19:13, dans 408e9a16$0$514$, « Cl.Massé »
a écrit :

Merci pour toutes ces explications.

L'oeil fait déjà
une compression drastique en ne différenciant que trois domaines de
fréquences, mais l'oreille peut discerner un très grand nombre de
fréquences différentes.

Ouh là... Attention, terrain miné !... Je me suis intéressé à fond aux
"compétences" comparées de l'oeil et de l'oreille, il y a trois ans
environ... déjà que tout le monde n'est pas d'accord quand on ne parle que
d'acoustique ou uniquement d'optique, alors si on parle des deux à la fois,
il devient essentiel de citer des sources en béton armé, si possible !...

Brèfle... La conclusion à laquelle j'étais arrivée était la suivante
(enfin... quelques éléments de conclusion, hein...) :

Pour ce qui concerne le domaine fréauenciel... l'oreille est capable de
distinguer un mélange de fréquences (spectre harmonique) et même un mélange
de mélanges de fréquences (un do3 de flûte, un mi3 de clarinette, et un...
heu... fa #5 de piccolo). Cette discrimination, l'oeil n'en est pas
capable : plus on mélange des teintes plus ça devient marron-gris.

Là où l'oeil dépasse éventuellement l'oreille, c'est dans la discrimination
angulaire : sur une image, on peut très bien distinguer deux points séparés
d'une certaine distance (assez petite), tandis que l'oreille est plus
approximative. Mais l'oreille entend dans les trois direction de l'espace
tandis que le champ visuel est limité à moins d'un hémisphère.

C'est assez ancien dans mes souvenirs... Mais un truc qui m'épate, c'est la
circularité du spectre visible, qui se referme apparemment sur lui-même,
comme si les aigus "rejoignaient" les extrêmes graves. Un autre truc sur
lequel j'avais pas mal réfléchi, c'est la notion d'équivalence d'octave,
partagées par toutes les musiques qu'on connaît, et qui n'a, semble-t-il pas
de parallèle dans le domaine visuel.

J'avais trouvé deux excellents bouquins à Beaubourg :
- FOLEY (James D.) [et al.], Computer Graphics (Principles and Practice) 2nd
ed., Addison-Wesley, 1990 (ch. 13).
Pour ceux qui ne lisent pas la langue de Shakespeare, on trouve des choses
semblables dans :
- ROGERS (David F.), Algorithmes pour l'infographie, McGraw-Hill, Paris,
1988 (ch. 5).

Je cherchais des algorithmes valides pour faire des conversions RGB -> TLS
ou RGB -> TSV (et inverses). J'avais donc dû apprendre ce que c'est qu'un
espace colorimétrique étouhétou...

Pour revenir en charte, mon but était de "colorier" des objets dans une
"maquette" OpenMusic. Pas seulement en fonction de la hauteur (n'importe
quel séquenceur sait faire ça). Mais aussi en fonction de l'intensité, du
nombre de notes d'un accord, de la durée, etc. bref, en fonction de
n'importe quoi de quantifiable... Et ça marche !

Sur le web, j'avais déniché un très joli site :
<http://www.pourpre.com/chroma/>
Et cet autre <http://www.smartpixel.net/chromoweb/fr/>

--

François - 'vais faire des coloriages, tiens !

Cl.Massé

28/04/2004 à 20:23

"Gerald" a écrit dans le message de
news:1gcxaaw.vxg8zi5kpl4oN%

Questions subsidiaires : de telles opérations ne sont probablement pas
possibles "à la volée"

Ben si.

et comme dans le cas du zip ou du sit, cela donne
des archives "compactées" (et non "compressées").

Depuis bien avant, on parlait de réduction de données. Le compactage
serait plutôt retirer les blancs ou les zéros. On peut aussi réduire
les données en cherchant les suites de caractères qui reviennent, comme
dans un texte. C'est d'ailleurs le principe de zip ou de la réduction
gif.

Cela présente-t-il encore un intérêt au prix actuel du Mo de
stockage?

C'est plutôt utile pour le téléchargement, et ça devrait permettre la
vente de musique en ligne.

--
~~~~ clmasse à libre point hexagone
http://jude.iuma.com/

compression audio non destructif

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