Technologie de lecture exclusive
Avec une compatibilité native avec Apple Silicon (processeurs M), Windows 11 et ALSA (Linux), cette approche éprouvée de conception d’appareils audio haut de gamme conduit aussi à 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.
Performances optimales sur chaque plateforme
- Moteur de lecture écrit dans le langage le plus direct accessible pour chaque système d’exploitation (Linux inclus)
- Compilations spécifiques optimisées pour chaque type de processeur (Intel, ARM)
- Plusieurs pilotes audio sous Windows, dont KERNEL STREAMING (mode offrant une transparence maximale)

Accès exclusif au DAC
- Accès direct et exclusif au périphérique audio (DAC)
- Contournement du mixeur audio pour éviter les conversions de format inutiles
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Habituellement, la lecture audio sur ordinateur consiste en une succession de tâches indépendantes. Après la réception et le décodage, le signal passe par un « mixeur » audio qui combine les sons de différentes applications. Ce mixeur modifie la résolution des échantillons audio selon une règle du « plus petit dénominateur commun » et utilise un algorithme peu gourmand pour éviter une latence supplémentaire, ce qui ajoute des artefacts de quantification en plus d’une perte de qualité.
Audirvāna transmet des 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 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 flottant) doit être imposé pour neutraliser le mixeur ; sous Windows, le format est respecté dès que vous disposez d’un accès exclusif via WASAPI ou KERNEL.
Traitement en amont de la lecture
- Faible activité du CPU et de l’alimentation pendant la lecture
- Mise en mémoire tampon étendue et ajustable
- Flux audio numérique « prêt à lire » envoyé au DAC
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Audirvāna charge, décode et traite l’intégralité des données audio d’un morceau avant la lecture dans une mémoire tampon. Pendant la lecture, l’alimentation de l’ordinateur est stabilisée et l’activité du processeur limitée au strict minimum : moins de 0,5 % de charge CPU.
Audirvāna délivre également un flux audio numérique « prêt à lire » 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 aider. La plupart des DAC fonctionnent à des fréquences internes très élevées et à faible résolution. Les données audio sont donc converties et suréchantillonnées. Cela est réalisé 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 exigeants en tirant parti de la puissance de traitement bien supérieure de l’ordinateur. Cela peut aider le DAC à être plus silencieux et précis, mais le bénéfice dépend des caractéristiques de chaque modèle.

Optimisation du système
- Gestion du niveau de priorité accordé à Audirvāna sur l’accès au processeur
- Intégration du SysOptimizer sous macOS
- Possibilité 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 sur l’accès au processeur.
L’outil SysOptimizer est directement accessible et configurable dans les réglages audio.
Vous pouvez aussi le faire sous Windows, mais en dehors de l’application, à l’aide d’un outil tiers comme Fidelizer par exemple.
