जनरेशन लॉस: Difference between revisions

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==उदाहरण==
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फोटोकॉपी की लगातार पीढ़ियों के परिणामस्वरूप छवि विरूपण और गिरावट होती है।<ref>{{cite web |url=http://www.webopedia.com/TERM/G/generation_loss.html |title=पीढ़ी हानि|date=March 2007 |publisher=Webopedia |access-date=September 28, 2016}}</ref> यह प्रलेखित किया गया है कि [[ Instagram ]] पर लगातार रीपोस्टिंग के परिणामस्वरूप ध्यान देने योग्य परिवर्तन होते हैं।<ref>{{cite web |url=http://petapixel.com/2015/02/11/experiment-shows-happens-repost-photo-instagram-90-times/ |title=Experiment Shows What Happens When You Repost a Photo to Instagram 90 Times
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==यह भी देखें==
==यह भी देखें==

Revision as of 16:58, 5 August 2023

JPEG छवि को 90 डिग्री (ऊपर से नीचे तक) 0, 100, 200, 500, 900 और 2000 बार घुमाने से डिजिटल पीढ़ी का नुकसान हुआ (दोषरहित उपकरणों का उपयोग किए बिना)

जनरेशन हानि डेटा की बाद की प्रतियों या ट्रांसकोड के बीच गुणवत्ता की हानि है। कोई भी चीज़ जो प्रतिलिपि बनाते समय प्रतिनिधित्व की गुणवत्ता को कम करती है, और प्रतिलिपि बनाने पर गुणवत्ता में और कमी का कारण बनती है, उसे पीढ़ी हानि का एक रूप माना जा सकता है। फ़ाइल आकार में वृद्धि पीढ़ी हानि का एक सामान्य परिणाम है, क्योंकि कलाकृतियों की शुरूआत वास्तव में प्रत्येक पीढ़ी के माध्यम से डेटा की एन्ट्रापी को बढ़ा सकती है।

एनालॉग पीढ़ी हानि

एनालॉग संकेत में (ऐसे सिस्टम सहित जो डिजिटल रिकॉर्डिंग का उपयोग करते हैं लेकिन एनालॉग कनेक्शन पर प्रतिलिपि बनाते हैं), पीढ़ी हानि ज्यादातर केबल, एम्पलीफायर, ऑडियो मिक्सर, रिकॉर्डिंग उपकरण और स्रोत और गंतव्य के बीच किसी भी चीज़ में संकेत शोर और बैंडविड्थ (सिग्नल प्रोसेसिंग) मुद्दों के कारण होती है। खराब समायोजित वितरण एम्पलीफायरों और बेमेल प्रतिबाधाएं इन समस्याओं को और भी बदतर बना सकती हैं। एनालॉग और डिजिटल के बीच बार-बार रूपांतरण से नुकसान भी हो सकता है।

जटिल एनालॉग ऑडियो और वीडियो संपादन में जेनरेशन लॉस एक प्रमुख विचार था, जहां बहुस्तरीय संपादन अक्सर मध्यवर्ती मिश्रण बनाकर बनाए जाते थे जिन्हें फिर टेप पर "बाउंस डाउन" कर दिया जाता था। पीढ़ी के नुकसान को कम करने और परिणामी शोर और खराब आवृत्ति प्रतिक्रिया को कम करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता थी।

आवश्यक पीढ़ियों की संख्या को कम करने का एक तरीका एक ऑडियो मिक्सिंग या वीडियो संपादन सूट का उपयोग करना था जो एक साथ बड़ी संख्या में चैनलों को मिश्रित करने में सक्षम हो; चरम मामले में, उदाहरण के लिए 48-ट्रैक रिकॉर्डिंग स्टूडियो के साथ, एक संपूर्ण जटिल मिश्रण एक ही पीढ़ी में किया जा सकता है, हालांकि यह सर्वोत्तम-वित्त पोषित परियोजनाओं को छोड़कर सभी के लिए अत्यधिक महंगा था।

डॉल्बी ए जैसे पेशेवर एनालॉग शोर कटौती प्रणालियों की शुरूआत ने श्रव्य पीढ़ी हानि की मात्रा को कम करने में मदद की, लेकिन अंततः डिजिटल सिस्टम ने इसकी जगह ले ली, जिससे पीढ़ी हानि काफी हद तक कम हो गई।[1]

दूरसंचार उद्योग समाधान के लिए गठबंधन के अनुसार, "पीढ़ी हानि एनालॉग रिकॉर्डिंग तक सीमित है क्योंकि डिजिटल रिकॉर्डिंग और पुनरुत्पादन ऐसे तरीके से किया जा सकता है जो अनिवार्य रूप से पीढ़ी हानि से मुक्त है"।[1]

डिजिटल पीढ़ी हानि

सही ढंग से उपयोग किए जाने पर, डिजिटल तकनीक पीढ़ी हानि को समाप्त कर सकती है। इसका तात्पर्य इंटरनेट स्ट्रीमिंग या ऑप्टिकल डिस्क के माध्यम से वितरण के लिए अंतिम हानिपूर्ण एनकोड तक रिकॉर्डिंग या निर्माण से दोषरहित संपीड़न कोडेक्स या असम्पीडित डेटा का विशेष उपयोग है। यदि उपकरण ठीक से काम कर रहा है तो डिजिटल फ़ाइल की प्रतिलिपि बनाने से सटीक प्रतिलिपि मिलती है। डिजिटल प्रौद्योगिकी की इस विशेषता ने अनधिकृत नकल के जोखिम के बारे में जागरूकता को जन्म दिया है।उदाहरण के लिए, डिजिटल तकनीक व्यापक होने से पहले, एक रिकॉर्ड लेबल, यह जानकर आश्वस्त हो सकता था कि उनके संगीत ट्रैक की अनधिकृत प्रतियां कभी भी मूल जितनी अच्छी नहीं थीं।

हानिपूर्ण वीडियो या ऑडियो संपीड़न कोडेक्स का उपयोग करते समय पीढ़ी हानि अभी भी हो सकती है क्योंकि ये प्रत्येक एनकोड या रीएनकोड के साथ स्रोत सामग्री में कलाकृतियों को पेश करते हैं। एप्पल प्रोरेस, उन्नत वीडियो कोडिंग और एमपी3 जैसे हानिपूर्ण संपीड़न कोडेक्स का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है क्योंकि वे देखने के प्रयोजनों के लिए असम्पीडित या दोषरहित संपीड़ित मूल से अप्रभेद्य होते हुए फ़ाइल आकार में नाटकीय कटौती की अनुमति देते हैं। पीढ़ी हानि से बचने का एकमात्र तरीका असम्पीडित या दोषरहित संपीड़ित फ़ाइलों का उपयोग करना है; जो भंडारण के दृष्टिकोण से महंगा हो सकता है क्योंकि उन्हें रनटाइम के प्रति सेकंड फ्लैश मेमोरी या हार्ड ड्राइव में बड़ी मात्रा में भंडारण स्थान की आवश्यकता होती है। असम्पीडित वीडियो के लिए उच्च डेटा दर की आवश्यकता होती है; उदाहरण के लिए, 30 फ्रेम प्रति सेकंड पर 1080p वीडियो के लिए 370 मेगाबाइट प्रति सेकंड तक की आवश्यकता हो सकती है।[2] हानिपूर्ण कोडेक्स ब्लू-रे और इंटरनेट पर वीडियो स्ट्रीमिंग को संभव बनाते हैं क्योंकि इनमें से कोई भी स्वीकार्य फ्रेम दर और रिज़ॉल्यूशन पर असम्पीडित या दोषरहित संपीड़ित वीडियो के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा प्रदान नहीं कर सकता है। छवियाँ पीढ़ी हानि से उसी तरह पीड़ित हो सकती हैं जैसे वीडियो और ऑडियो।

मूल के बजाय हानिपूर्ण रूप से संपीड़ित फ़ाइल को संसाधित करने से आमतौर पर एक असम्पीडित मूल से समान आउटपुट उत्पन्न करने की तुलना में गुणवत्ता की अधिक हानि होती है। उदाहरण के लिए, किसी वेब पेज के लिए कम-रिज़ॉल्यूशन वाली डिजिटल छवि बेहतर होती है, अगर यह उच्च गुणवत्ता वाली पहले से संपीड़ित जेपीईजी फ़ाइल की तुलना में एक असम्पीडित कच्ची छवि से उत्पन्न होती है।

ऐसी तकनीकें जो डिजिटल सिस्टम में पीढ़ी हानि का कारण बनती हैं

डिजिटल सिस्टम में, अन्य फायदों के कारण उपयोग की जाने वाली कई तकनीकें, पीढ़ी हानि का कारण बन सकती हैं और इनका सावधानी से उपयोग किया जाना चाहिए। हालाँकि, डिजिटल फ़ाइल की प्रतिलिपि बनाने से कोई पीढ़ी हानि नहीं होती है - प्रतिलिपि की गई फ़ाइल मूल के समान होती है, बशर्ते कि एक सही प्रतिलिपि चैनल का उपयोग किया जाए।

कुछ डिजिटल परिवर्तन प्रतिवर्ती हैं, जबकि कुछ नहीं। दोषरहित संपीड़न, परिभाषा के अनुसार, पूरी तरह से प्रतिवर्ती है, जबकि हानिपूर्ण संपीड़न कुछ डेटा को फेंक देता है जिसे पुनर्स्थापित नहीं किया जा सकता है। इसी प्रकार, कई अंकीय संकेत प्रक्रियाएं प्रतिवर्ती नहीं हैं।

इस प्रकार हानिपूर्ण संपीड़न कोडेक्स का उपयोग करते समय पीढ़ी के नुकसान से बचने के लिए शुरुआत से अंत तक ऑडियो या वीडियो सिग्नल श्रृंखला की सावधानीपूर्वक योजना बनाना और एकाधिक रूपांतरणों को कम करने के लिए पुनर्व्यवस्थित करना महत्वपूर्ण है। अक्सर, स्रोत, गंतव्य और मध्यवर्ती के लिए पिक्सेल की संख्या और नमूनाकरण दरों का मनमाना विकल्प पीढ़ी हानि को पूरी तरह से समाप्त करने के लिए डिजिटल प्रौद्योगिकी की क्षमता के बावजूद डिजिटल सिग्नल को गंभीर रूप से खराब कर सकता है।

इसी प्रकार, हानिपूर्ण संपीड़न का उपयोग करते समय, यह आदर्श रूप से केवल एक बार किया जाएगा, फ़ाइल से जुड़े वर्कफ़्लो के अंत में, सभी आवश्यक परिवर्तन किए जाने के बाद।

ट्रांसकोडिंग

हानिपूर्ण प्रारूपों के बीच रूपांतरण - चाहे वह एक ही प्रारूप में डिकोडिंग और पुन: एन्कोडिंग हो, विभिन्न प्रारूपों के बीच, या एक ही प्रारूप के विभिन्न बिटरेट या पैरामीटर के बीच - पीढ़ी हानि का कारण बनता है।

हानिपूर्ण संपीड़न और डीकंप्रेसन के बार-बार उपयोग से पीढ़ी हानि हो सकती है, खासकर यदि उपयोग किए गए पैरामीटर पीढ़ियों के अनुरूप नहीं हैं। आदर्श रूप से एक कलन विधि निष्क्रिय होगा, जिसका अर्थ है कि यदि सिग्नल को डीकोड किया जाता है और फिर समान सेटिंग्स के साथ फिर से एनकोड किया जाता है, तो कोई नुकसान नहीं होता है, और स्केलेबल होता है, जिसका अर्थ है कि यदि इसे कम गुणवत्ता सेटिंग्स के साथ फिर से एन्कोड किया जाता है, तो परिणाम वैसा ही होगा जैसे कि इसे मूल सिग्नल से एनकोड किया गया हो - स्केलेबल वीडियो कोडिंग देखें। अधिक सामान्यतः, किसी विशेष एन्कोडिंग के विभिन्न मापदंडों के बीच ट्रांसकोडिंग से आदर्श रूप से सबसे बड़ी साझा गुणवत्ता प्राप्त होगी - उदाहरण के लिए, 4 बिट लाल और 8 बिट हरे रंग वाली छवि से 8 बिट लाल और 4 बिट हरे रंग वाली छवि में परिवर्तित करना। आदर्श रूप से लाल रंग की गहराई के 4 बिट और हरे रंग की गहराई के 4 बिट के साथ बिना किसी और गिरावट के केवल एक छवि प्राप्त होती है।

कुछ हानिपूर्ण संपीड़न एल्गोरिदम इस संबंध में दूसरों की तुलना में बहुत खराब हैं, न तो निष्क्रिय हैं और न ही स्केलेबल हैं, और यदि पैरामीटर बदले जाते हैं तो और गिरावट आती है।

उदाहरण के लिए, जेपीईजी के साथ, गुणवत्ता सेटिंग बदलने से अलग-अलग परिमाणीकरण स्थिरांक का उपयोग किया जाएगा, जिससे अतिरिक्त नुकसान होगा। इसके अलावा, चूंकि जेपीईजी को 16×16 ब्लॉक (या 16×8, या 8×8, क्रोमा सबसैंपलिंग के आधार पर) में विभाजित किया गया है, जो क्रॉपिंग 8×8 सीमा पर नहीं आती है, वह एन्कोडिंग ब्लॉक को स्थानांतरित कर देती है, जिससे पर्याप्त गिरावट होती है - समान समस्याएं घूर्णन पर घटित होता है। क्रॉपिंग के लिए जेपीईजीट्रान या इसी तरह के उपकरणों के उपयोग से इससे बचा जा सकता है। इसी तरह की गिरावट तब होती है जब वीडियो कीफ़्रेम पीढ़ी दर पीढ़ी पंक्तिबद्ध नहीं होते हैं।

संपादन

डिजिटल रेज़ैम्पलिंग (बिटमैप) जैसे कि छवि स्केलिंग , और अन्य डीएसपी तकनीकें भी कलाकृतियों को पेश कर सकती हैं या हर बार उपयोग किए जाने पर सिग्नल-टू-शोर अनुपात (एस/एन अनुपात) को कम कर सकती हैं, भले ही अंतर्निहित भंडारण दोषरहित हो।

पुन: नमूनाकरण अलियासिंग का कारण बनता है, दोनों कम-आवृत्ति घटकों को धुंधला करते हैं और उच्च-आवृत्ति शोर जोड़ते हैं, जिससे घबराहट होती है, जबकि परिमित परिशुद्धता में फिट होने के लिए गणनाओं को पूरा करने से परिमाणीकरण (सिग्नल प्रोसेसिंग) होता है, जिससे रंग बैंडिंग होती है; यदि इसे डिथर द्वारा ठीक किया जाए, तो यह शोर बन जाता है। दोनों ही मामलों में, ये सिग्नल के एस/एन अनुपात को ख़राब करते हैं, और कलाकृतियों का कारण बन सकते हैं। संपादन करते समय उच्च परिशुद्धता का उपयोग करके परिमाणीकरण को कम किया जा सकता है (विशेष रूप से फ़्लोटिंग पॉइंट नंबर), केवल अंत में निश्चित परिशुद्धता को कम करके।

अक्सर, विशेष कार्यान्वयन सैद्धांतिक आदर्शों से कम हो जाते हैं।

उदाहरण

फोटोकॉपी की लगातार पीढ़ियों के परिणामस्वरूप छवि विरूपण और गिरावट होती है।[3] यह प्रलेखित किया गया है कि इंस्टाग्राम पर लगातार रीपोस्टिंग के परिणामस्वरूप ध्यान देने योग्य परिवर्तन होते हैं।[4] इसी तरह, यूट्यूब पर बार-बार पोस्ट करने से काम ख़राब हो गया।[5][6] वीएचएस टेपों की प्रतिलिपि बनाने में इसी तरह के प्रभावों का दस्तावेजीकरण किया गया है।[5] ऐसा इसलिए है क्योंकि दोनों सेवाएँ उन पर अपलोड किए गए सभी डेटा पर हानिपूर्ण कोडेक्स का उपयोग करती हैं, भले ही अपलोड किया जा रहा डेटा सेवा पर पहले से होस्ट किए गए डेटा का डुप्लिकेट हो, जबकि वीएचएस एक एनालॉग माध्यम है, जहां हस्तक्षेप से शोर जैसे प्रभाव रिकॉर्डिंग पर अधिक ध्यान देने योग्य प्रभाव डाल सकते हैं।

यह भी देखें

टिप्पणियाँ

  1. 1.0 1.1 "पीढ़ी हानि". ATIS Telecom Glossary. Alliance for Telecommunications Industry Solutions. September 28, 2016. Archived from the original on 2017. Retrieved September 28, 2016. {{cite web}}: Check date values in: |archive-date= (help)
  2. "H.264 is magic: A technical walkthrough of a remarkable technology". 2 November 2016.
  3. "पीढ़ी हानि". Webopedia. March 2007. Retrieved September 28, 2016.
  4. Zhang, Michael (February 11, 2015). "Experiment Shows What Happens When You Repost a Photo to Instagram 90 Times". Petapixel. Retrieved September 28, 2016.
  5. 5.0 5.1 Simpson, Isaac (December 4, 2013). "एक यूट्यूब वीडियो को 1,000 बार कॉपी करना नरक में जाने के समान है". The Daily Dot. Retrieved September 28, 2016 – via YouTube.
  6. Zhang, Michael (June 4, 2010). "मैं एक कमरे में बैठा हूं, यूट्यूब स्टाइल". Petapixel. Retrieved September 28, 2016.


बाहरी संबंध