Technologie de lecture exclusive
Grâce à une compatibilité native avec Apple Silicon (processeurs M), Windows 11 et ALSA (Linux), cette approche éprouvée de la conception d'appareils audio haut de gamme apporte également par une amélioration notable de la transparence et de la qualité de lecture audio numérique, largement reconnue par les professionnels de la musique et les audiophiles.
Des performances optimales sur toutes les plateformes
- Moteur de lecture écrit dans le langage le plus direct disponible pour chaque système d'exploitation (y compris Linux)
- Des compilations spécifiques et optimisées pour chaque type de processeur (Intel, ARM)
- Plusieurs pilotes audio sous Windows, y compris KERNEL STREAMING (mode offrant une transparence maximale)

Accès DAC exclusif
- Accès direct et exclusif au périphérique audio (DAC)
- Contournement du mixer audio pour éviter les conversions de format inutiles
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En général, la lecture audio sur ordinateur se compose d’une séquence de tâches indépendantes. Après réception et décodage, le signal passe par un « mixeur » audio qui combine les sons provenant de différentes applications. Ce mixeur modifie la résolution des échantillons audio selon la règle du « plus petit dénominateur commun » et utilise un algorithme peu gourmand en ressources pour éviter toute latence supplémentaire, ce qui ajoute des artefacts de quantification en plus de la perte de qualité.
Audirvāna transmet les données intactes au périphérique audio (bit-perfect) en suivant le chemin le plus court possible. Pour ce faire, il dispose d’un accès direct et exclusif au périphérique qui contourne le mixeur audio interne, évitant ainsi les événements sonores provenant d’autres applications et les altérations indésirables du format audio de votre musique.
La mise en œuvre diffère selon les systèmes d'exploitation : sur Mac, un calcul en nombres entiers (non flottants) doit être imposé pour neutraliser le mixeur ; sous Windows, le format est respecté dès lors que vous disposez d'un accès exclusif via WASAPI ou KERNEL.
Traitement avant la lecture
- Activité minimale du processeur et de l'alimentation pendant la lecture
- Mise en mémoire tampon étendue et réglable
- Flux audio numérique « prêt à l'emploi » envoyé au DAC
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Audirvāna charge, décode et traite l'intégralité des données audio d'un morceau dans une mémoire tampon avant la lecture. Pendant la lecture, l'alimentation de l'ordinateur est stabilisée et l'activité du processeur est réduite au strict minimum : moins de 0,5 % de la charge du processeur.
Audirvāna fournit également un flux audio numérique « prêt à la lecture » qui permet à votre convertisseur de fonctionner dans des conditions optimales, c'est-à-dire un flux PCM (ou DSD) déjà décodé, qui tient compte des caractéristiques de votre DAC – pour l'ordre de réception des données au-delà de 16 bits par exemple – et réduit les tâches à effectuer à son niveau.
Le suréchantillonnage à l'aide des algorithmes intégrés d'Audirvāna peut également être utile. La plupart des DAC fonctionnent à des fréquences internes très élevées et à faible résolution. Les données audio sont donc converties et suréchantillonnées. Cette opération est effectuée par le DAC à l'aide d'algorithmes basiques, car ces puces ont une puissance de calcul limitée. Audirvāna peut exécuter des algorithmes de suréchantillonnage plus sophistiqués et plus exigeants en utilisant la puissance de traitement bien supérieure de l'ordinateur. Cela peut aider le DAC à être plus silencieux et plus précis, mais l'avantage dépend des caractéristiques de chaque modèle.

Optimisation du système
- Gestion du niveau de priorité attribué à Audirvāna pour l'accès au processeur
- Intégration de SysOptimizer sous macOS
- Une solution équivalente sous Windows 10 avec des applications tierces telles que Fidelizer
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Sous macOS, Audirvāna vous permet d'optimiser la qualité et la vitesse de lecture en gérant le niveau de priorité accordé à l'application en matière d'accès au processeur.
L'outil SysOptimizer est directement accessible et configurable dans les paramètres audio.
Vous pouvez également le faire sous Windows, mais en dehors de l'application, à l'aide d'un outil tiers tel que Fidelizer, par exemple.
