走向超值而極緻的 HI-FI電腦訊源（連載）

[bchsieh]

其實我有一個想法，就是將已經很成熟的daphile依bc謝兄的建

議進行再編譯，例如核心插斷頻率設成11.025khz，只是：

1.我查不到daphile是否開源，允許他人再編譯

2.bc謝兄大概沒空幫我們編譯，需要有人熱心奉獻

Higuma兄您好，

小弟沒用過Daphile，不過看了一下diyaudio的討論，用的應該是一般的linux kernel加上realtime patch而已。
有人自己編譯後把Daphile原來的核心換掉。
所以基本上只要確定目前的Daphile用的核心版本之後，把原始碼抓回來，加上patch之後，就可以自編核心了。

看到這裡，我又開始對Daphile有點興趣了，不知有沒有推薦的硬體？或是有討論的文？
另外請教一下BC大，核心插斷頻率設成11.025khz是不是指在 Linux kernel的 config_hz這裡處理？
還是要另外包driver？

山姆兄您好，是的，就是config_hz這個項目，但是config_hz的選項裡面並沒有11025Hz，而且最高好像也只有1~2KHz。
必須要修改核心原始碼，才能讓linux核心跑11025Hz。

除了這些，其實還有一些設定要注意，例如系統時鐘不要使用HPET，要使用TSC等等。

小弟多年前在友站討論過相關的主題，最後也有將小弟的設定檔、以及小弟修改過的核心patch全都提供給大家參考。
您如果有興趣的話，可以先看一下那一串。
http://www.myav.com.tw/bbs/showthrea...2&pagenumber=1
最後的系統設定和patch在討論的第80頁。
kernel boot parameters的設定在第69頁，部分kernel boot parameters的解釋放在第32頁。

[bchsieh]

1.6G/1.6G應該不至於，因為我當年DDR3時代就是跑1.6G/0.8G。

小弟的linux用的是800M/400M。

[bchsieh]

[恕刪]
因為我狗運好，無論是 mcfifo 或 fifopi，都有非常明顯的 ian's味道(聲底)；這是我敢質疑其固件待改進的原因。無論那三個fifo做得多麼有問題，三者是完全不同的供電與架構，居然出現了類似的聲底，還把我的 audiomat dac聲底轉變成日本職人dac的聲底了！如此實在太明顯，我聽到的一定是 ian's味道無誤。

我再說一個更誇張的，chinpunto全套線性電源的 fifopi，插在第三條110v專線還沒連上我的音響呢！我就己經聽到我的音響系統開始變成日本職人的dac了....... 相對的 samshu是交換式電源，就完全不會轉換我的聲底了。

也因此我才認為我真正『沒聽到』的，應該是日本職人dac的聲底。在我聽來，它幾乎完全變成 ian's味道 了；如果兩者走向剛好一致，那就算 testxx好運啦！
[恕刪]

教授您真的是黃金雙耳，連這樣都聽得出來。
小弟只有裝一套Ian's FIFO，沒聽過其他的Ian's FIFO裝機的聲音，所以沒辦法交叉比較出Ian's FIFO的聲底。

[bchsieh]

客服六號提過樂之邦的電源技術，是以2mhz的頻率實時反饋實時補償，提供高瞬態響應和低紋波。
樂之邦下一代產品，電源噪音0.8uVrms（跟lt3042一樣），紋波噪音1mv，輸出2A。diy想要達到這樣的規格其實不容易。
http://www.musiland.com.cn/index.php...a=index&id=117
http://www.musiland.com.cn/index.php...a=index&id=111
https://forum.musiland.cn/viewtopic....64d4993ead0d05

seafood兄您好，

「2MHz實時反饋實時補償」表示用的是交換式DC-to-DC，就如小弟之前提過的MPS降壓模組。
大黑盒裡面用的也是MPS的交換式DC-to-DC，將12V降壓成5V來用。
而樂之邦的下一代產品，根據他們提供的圖，一看就知道是直接從LT3042的datasheet上面截圖下來的。
所以不是spec跟LT3042一樣，而是根本就是LT3042。
輸出2A，表示他們用PNP或NPN擴流。

[jimmypan]

Hi stchen兄：
所以你是輸出給電供，再給器材？
那請問，您覺得給那個設備效果最明顯呢？聽說是dac？

如果是，給dac那段是怎麼接呢？一定要先給電供？變壓器直出給dac ok嗎？
感謝

我從使用 Tapatalk 的 GM1900 發送

[arnoldonomics]

我要去接小孩，但是 arnoldonomics 你運氣不好犯了一個大錯，我快速先提醒如下：

我剛剛才發現，絕對不能用 youtude 來欣賞鋼琴抖音！！！

我用了禁忌的方法，foobar2000 播放 youtude，透過 jplay asio進行雙cat。

結果發現，前文提到 00:38的第二個全力發揮的『鋼琴抖音』，youtude破壞性編碼之後，造成『人工echo』！！鋼琴抖音己經完全被蓋掉難以聽出來，聽到的全都是卡拉ok級的echo而不是鋼琴抖音喔！

真糟糕，現在才發現 youtude嚴重的性能天限？？

教授好，小弟認真聽音樂的時候不用YouTube啦! 放youtube是方便大家參考

另外雖然對於殘響自然與否的判斷和教授不太一致，但應該不至於把人工echo聽成"鋼琴抖音"。後者小弟推測是運用延音踏板去控制大二度或小二度和聲，藉由beat frequency的效果來創造音色顫動，聽感上還是很明顯的。

當然如果小弟理解有誤，也麻煩教授再多解釋一些鋼琴抖音的細節或聽感了~

喔對了，foobar2000 播放youtube是有風險的，youtube影片的video quality、audio quality選擇是很多的，foobar2000 的 youtube plugin會抓到哪個品質是未知的 而且由於youtube一直在改版遏止下載、盜連的情況，youtube plugin只要舊一些可能就只會抓到比較差的音軌，這時還不如用瀏覽器播放。 比較安全的作法是下載後檢查檔案，或是用Potplayer一類可以即時查看串流規格的播放軟體。

附帶一提，雖然小弟通常不用PotPlayer聽音樂，但這個軟體可以走wasapi exclusive，算是懶人福音

[jimmypan]

jimmypan兄您好，您的悄已滿，請清理一下空間..

謝兄，感謝，已清

我從使用 Tapatalk 的 GM1900 發送

[psycho]

這是當年教授聽了我分享的「Skarbo_DSK4179(布瑪迪耶-短笛帕格尼尼)」唱片，那時以為[恕刪]

兩張短笛是不同的錄音，我又沒有你這張唱片，這樣子無法判斷你現在的rip水準啦！要使用相同的錄音才行！

教授您真的是黃金雙耳，連這樣都聽得出來。
小弟只有裝一套Ian's FIFO，沒聽過其他的Ian's FIFO裝機的聲音，所以沒辦法交叉比較出Ian's FIFO的聲底。

那就太可惜了！我還真的是運氣好，聽了三者架構完全不同的 ian's fifo，才能輕易抓出它的聲底........不過話說回來，『據你所知』，沒有任何人質疑過 ian's 的聲底？？這個................連同下面樂之邦的問題一起討論。

seafood兄您好，
「2MHz實時反饋實時補償」表示用的是交換式DC-to-DC，就如小弟之前提過的MPS降壓模組。
大黑盒裡面用的也是MPS的交換式DC-to-DC，將12V降壓成5V來用。
而樂之邦的下一代產品，根據他們提供的圖，一看就知道是直接從LT3042的datasheet上面截圖下來的。
所以不是spec跟LT3042一樣，而是根本就是LT3042。
輸出2A，表示他們用PNP或NPN擴流。

基本上廠商公布的理論真的看看就好！我支持樂之邦的產品，從來都不是根據他們的說辭，而是基於使用者的普遍反應、猜測可能的結果，最後買下來真槍實彈地賭下去！然後就中獎了。當然，踩到雷的回首一看己經堆到天花板...........

那位客服六號應該不是核心技術人員，所以無法使用正確的理論來說明樂之邦的科技水準，這還真的正常（或者是故意不說清楚？）。如果記得沒錯，他們在討論區也認為其產品之內接電池比外接電供佳、樂之邦耗電極小不需外接電源......總之都是害怕『入門者』以為很麻煩而故意把使用方法說得很簡單，所以其內容當然都只能聽聽就好。

我甚至認為，恐怕連他們自己最重要的內部核心技術人員，都不知道自己怎麼好狗運地碰到了全世界唯一最正確的 usb ddc。

我猜測其產品何以能成為世界第一，理由有下：

第一、交換式電源的演算法。研究了一下交換式電源，發現論文級的交換式電源或d類放大，甚至是使用cpu去針對市電進行運算。換句話說，如果有 dc-dc的交換式電源（或Ｄ類放大）的獨家演算法，就可能外表只是小小一個、供電能力卻形同１５００Ｗ。一直以來我對樂之邦的產品，都是『只吃電腦的５Ｖ就比別人外接１５００Ｗ還更有力』，推想一定是內部ＤＣ／ＤＣ有獨門密技。

第二、I2S 的內部對齊演算法。這個就是 BC大魔王 給我的啟發了！ 來自物理上不同的電路，一條是資料，一條是時脈。兩個資料要如何保證絕對是『同時送出去』？就算重新改編成SPDIF，要怎麼保證SPDIF的每段資料都是同時而均等的？

從工程科技上，會認為『同時』就是0.00000000000000000000001 NS 的誤差就叫逼進同時。

從知覺心理學上，只要『同時』的誤差是『某個常態分配』且平均值為0，知覺系統就可以絕對性地腦補成『0誤差』。

而樂之邦是用了什麼神奇的演算法才能保證連改編成SPDIF都比人家原汁原味的I2S還要更『同時』？那就只有其內部人員才知道了！其實以我的類神經網路模型實力，要建構一個知覺心理學上『0誤差』的I2S或SPDIF產生器實在太簡單！不過，這樣的一個USB DDC，需要『半個房間大』的『小型伺服器』再加『平行式ANSI C系統』才能跑類神經網路，成本大概新台幣三百萬元以上..........

所以我是從來都不知道、也不相信廠商對其產品的解說，真的就是耳聽為憑。其實這就是類神經網路的學習方法：什麼叫做下圍棋？『我(深藍)』什麼都不懂啦！我只知道下了幾百兆次棋、輸百兆次也贏了百兆次後，『我(深藍)』就是世界第一高手了。至於到底是用什麼原理下棋？鬼才知道，沒有任何人知道，『我(深藍)』更是完全不知道。

同樣的道理，CAT的素材試驗夠多次，自然而然就可以透過類神經網路的學習方法，快速判斷出聲底與可能的原因了。當然了！因為不可能嘗試數百兆次，所以出錯的次數一定很多，才更需要多方面不同的意見與嘗試呢！.....

因此等著好好玩 chinpunto 或 tesxx的 ian's 囉！玩越多就懂越多了.....

[arnoldonomics]

"恕刪"
第二、I2S 的內部對齊演算法。這個就是 BC大魔王 給我的啟發了！ 來自物理上不同的電路，一條是資料，一條是時脈。兩個資料要如何保證絕對是『同時送出去』？就算重新改編成SPDIF，要怎麼保證SPDIF的每段資料都是同時而均等的？

從工程科技上，會認為『同時』就是0.00000000000000000000001 NS 的誤差就叫逼進同時。

從知覺心理學上，只要『同時』的誤差是『某個常態分配』且平均值為0，知覺系統就可以絕對性地腦補成『0誤差』。

而樂之邦是用了什麼神奇的演算法才能保證連改編成SPDIF都比人家原汁原味的I2S還要更『同時』？那就只有其內部人員才知道了！其實以我的類神經網路模型實力，要建構一個知覺心理學上『0誤差』的I2S或SPDIF產生器實在太簡單！不過，這樣的一個USB DDC，需要『半個房間大』的『小型伺服器』再加『平行式ANSI C系統』才能跑類神經網路，成本大概新台幣三百萬元以上..........

所以我是從來都不知道、也不相信廠商對其產品的解說，真的就是耳聽為憑。其實這就是類神經網路的學習方法：什麼叫做下圍棋？『我(深藍)』什麼都不懂啦！我只知道下了幾百兆次棋、輸百兆次也贏了百兆次後，『我(深藍)』就是世界第一高手了。至於到底是用什麼原理下棋？鬼才知道，沒有任何人知道，『我(深藍)』更是完全不知道。

同樣的道理，CAT的素材試驗夠多次，自然而然就可以透過類神經網路的學習方法，快速判斷出聲底與可能的原因了。當然了！因為不可能嘗試數百兆次，所以出錯的次數一定很多，才更需要多方面不同的意見與嘗試呢！.....

因此等著好好玩 chinpunto 或 tesxx的 ian's 囉！玩越多就懂越多了.....

教授好，深藍和neural network 沒有任何關係，IBM的深藍西洋棋程式廣義上其實是窮舉法...

前幾年的圍棋程式是Alpha(zero) Go，本質也是搜索演算法，不過運用neural network幫助搜尋時的判斷。

neural network(類神經網路)的一個類比方式是經驗法則，從每次選擇的結果學習，目標是越來越好(實作上常常學壞掉就是)
也沒有說學越多一定可以學得越好，很遺憾neural network相關的演算法通常沒有這個特性(loss function is convex)
有一張Nvidia 2080的電腦就可以把neural network跑得嚇嚇叫了，成本其實不高...

小弟倒是有些好奇樂之邦DT2的量測結果會如何? 不曉得bchsieh兄有沒有測過~

另外教授覺得以DAC來說，對數位訊號品質/DDC敏感是好事還是壞事? 小弟問過讀IC設計的朋友，DA晶片在設計時應該是沒在考慮/要求輸入要是理想方波的 discrete R2R架構還比較有可能在這方面比較要求 (不過小弟覺得如果連TDA1541的spec都沒達到的話，discrete R2R實在沒什麼意義... 更別提R2R架構晶片的巔峰 - PCM1704

啊，來個有趣的問題好了，市面上哪個DAC晶片用的半導體製程是最先進的XDD

音響業最致力於研究psychoacoustics的好像是Harmen International(好吧...三星(汗)? 不過研究成果應該主要運用在喇叭和耳機設計，還有空間校正演算法、虛擬環繞演算法等等，電子電路的東西應該比較少運用psychoacoustics。

[seafood]

....

而樂之邦是用了什麼神奇的演算法才能保證連改編成SPDIF都比人家原汁原味的I2S還要更『同時』？那就只有其內部人員才知道了！其實以我的類神經網路模型實力，要建構一個知覺心理學上『0誤差』的I2S或SPDIF產生器實在太簡單！不過，這樣的一個USB DDC，需要『半個房間大』的『小型伺服器』再加『平行式ANSI C系統』才能跑類神經網路，成本大概新台幣三百萬元以上..........

以平行式實時計算而言，伺服器不如fpga。
fpga 的固件不能看成一般的程式，fpga 的固件是對 fpga 內部電路的一種描述，修改固件相當於修改 fpga 內部電路。
而電路的特性，本身就是可以平行運行的。
fpga要實現上百萬條電路平行運行是很簡單的。fpga也常常用來加速神經網絡計算。
而同樣的演算法，fpga又不如asic。