• 消除冗余数据（有损压缩技术）
  我们在音频采集的过程中，可以采集到各种各样的数据，但是人能识别的频率有限，所以就可以将人不能听到的声音删除掉，这就大大压缩了存储空间。
• 哈夫曼无损编码
  将我们人不能识别的声音删除掉之后，
  留下的这些声音要进行压缩编码，这些压缩后的编码在复原的时候，还能复原回与原来一摸一样的数据，我们称为无损压缩技术。

 

音频冗余信息

音频冗余信息包括：人耳听觉范围外的音频信号、被掩蔽掉的音频信号。

信号的掩蔽

信号的掩蔽可以分为：频域掩蔽 和 时域掩蔽。

 
 

横轴: 音频(Frequency | Hz)； 纵轴: 音量(声压级Sound Pressure Level | 分贝dB)；    (人耳除了声音频率的限制外，音量小于40分贝,人耳也无法听到。另外在频率差不多大的时候突然出现一个声响比较高的[红色]，那么相同频率的声响比较低的就会被遮蔽掉[紫色,这部分声音我们也可以去掉]。而不同频率的不会被遮蔽[绿色]。)                         安静阈值(Threshold In Quiet)    声响高的遮蔽者(Masker)

 

横轴: 时间轴(time|ms)； 纵轴: 声音的高低(听觉级Sensation Level | 分贝dB)；          ( 如果在持续的时间内，有一个比较高的声音，同时有一个比较低的声音，那这个比较低的声音就被遮蔽掉了。另外高音对它时域的 前50ms 和 后200ms 之内的低音都有影响。)           同时发生的 [ simultaneous ]

 

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