Как работает сжатие аудио. Сжатие звука

Цифровой звук, если это не музыка, которую можно закодировать в виде MIDI, столь же неудобен для сжатия, как и картинка. Звуковой сигнал редко обладает избыточностью, т.е. имеет повторяющиеся участки (в основном из-за шумов). А значит, плохо сжимается с использованием алгоритмов компрессии без потерь, аналогичных LZW или методу Хаффмана.

В 1940 г. Харви Флетчер, выдающийся американский физик, отец стереозвука, привлёк для исследований человеческого слуха большое число испытуемых. Он проанализировал зависимость абсолютного порога слышимости от частоты сигнала, т.е. при какой амплитуде звук определённой частоты не слышен для человека. В построенной на основе опытов кривой максимальные значения находятся, как и ожидалось, на границах диапазона слышимости (около 20 Гц и ближе к 20 кГц), а минимум - приблизительно 5 кГц. Но главное, на что он обратил внимание, - это способность слуха адаптироваться к появлению новых звуков, что выражается в повышении порога слышимости. Иначе говоря, одни звуки способны делать неслышимыми другие, что называют маскированием одного звука другим.

Последнее свойство слуха при компрессии позволяет после громкого звукового сигнала некоторое непродолжительное время вообще не воспроизводить, а значит и не сохранять никакого звука. Например, громкий щелчок продолжительностью в 0,1 с может замаскировать последующие за ним звуки на 0,5 с, которые не надо сохранять. Говорят, что коэффициент компрессии в этом примере достигает , а описанную процедуру сжатия обычно называют маскированием во временной области .

При маскировании в частотной области синусоидальный сигнал маскирует более тихие, близкие по частоте сигналы, в том числе и синусоидальные сигналы много меньшей амплитуды. Удобно использовать разбиение спектра на полосы различной ширины, основываясь на особенностях слуха человека. Обычно выделяют 27 так называемых критических полос (critical band): 0-я от 50 до 95 Гц, 1-я от 95 до 140 Гц, …, 26-я от 20250 Гц и выше.

Для выполнения алгоритма сжатия исходный сигнал разбивается на кадры, которые подвергаются частотному анализу. Алгоритм сжатия выглядит примерно так:

1. При помощи специальных алгоритмов (ими могут быть быстрое преобразование Фурье или аналогичные), сигналы разделяются на 32 равные полосы спектра, при этом в одну получившуюся полосу могут попасть сразу несколько критических полос.

2. Используя так называемую психоакустическую модель (в которую, как правило, и входит частотное маскирование), определяют уровень маскирования полосы соседними.

3. Уровень в полосе, не превышающий вычисленный порог, считается равным нулю и не сохраняется. Наоборот, немаскированный уровень записывается в выходные данные.

В дальнейшем на каждый ненулевой уровень выделяется некоторое число битов, достаточное для его примерного представления. Так, в той части спектра, где человеческое ухо имеет наименьший порог слышимости, информация кодируется шестнадцатью битами, а на краях, там, где ухо менее чувствительно к искажениям, шестью и менее битами. К полученному потоку битов можно, например, применить алгоритм сжатия Хаффмана.

Различаются три версии алгоритма описанного MPEG-сжатием звука. В каждой версии данные разделяются на кадры, т.е. отдельный кадр состоит из 32 полос по 12 значений в каждой.

В MPEG layer1 (дословно "слой 1") в частотном фильтре используются один кадр и алгоритмы, основанные на дискретном косинусе - преобразовании (DCT). Психоакустическая модель задействует только частотное маскирование. Алгоритм позволяет упаковывать при соотношении 1:4 с потоком 384 Кбит/с.

MPEG layer2 использует три кадра в частотном фильтре(предыдущий, текущий и последующий) общий объём 32 полосы по 12 значений в 3 кадрах. Модель использует и временное маскирование. Упаковывает с соотношением от 1:6 до 1:8.

Каждому кто хоть немного пользовался компьютером, знакомо слово «архиватор». Кому незнакомо, поясним, что архиватором называется программа, предназначенная для сжатия/разжатия файлов. Среди наиболее известных являются WinZip и WinRar. Они сжимают файлы в одном случае на несколько процентов, в другом - в разы. Все зависит от типа файла. Исполняемые файлы уменьшаются на незначительную величину, зато текстовые теряют свой «вес» сразу в несколько раз. Однако такие методы сжатия не подходят к звуковым файлам по ряду причин. Прослушать такой файл можно только после его распаковки. Но тогда теряется весь смысл сжатия. А в бытовых плеерах это вообще становится невозможным. Правда, есть еще возможность использования оперативной памяти, но она настолько дорога, что «овчинка выделки не стоит». Вторая причина кроется в том, что даже после сжатия звукового файла особого выигрыша в освободившемся пространстве не получится. Если взять WAV-файл размером 44 Мб, то после Упаковки его с помощью архиватора WinZip получится файл размером 34 Мб. Как вы заметили, «бонус» в 10 Мб не впечатляет. К тому же с никуда не Девшимися проблемами распаковки.
Поэтому для звуковых файлов применяют немного иные способы сжатия, идним из них (наверное, самым распространенным) является сжатие с потерями (Loss compression). Принцип его построен на особенностях человеческого восприятия той или иной среды (звука, изображения). Очень понятно это объясняется на примере цифровой фотографии. Все знают, что она состоит из множества точек. Каждая точка имеет свой определенный цвет. ^0 физиологически глаз человека не способен воспринимать все эти цвета, показывать вам каждую точку по отдельности (даже увеличив в разы), многие из них вы вообще не увидите. Дальтонизм тут ни при чем. Берется зрение обычного здорового человека. Так вот, если из фотографии изъять все эти невидимые точки, их количество заметно поубавится. Соответственно, как вы понимаете, уменьшится и размер фотографии. На этом принципе происходит кодирование и видеофайлов.
Так же и с нашим слухом. Не все звуки мы способны слышать, тем не менее они записываются в файл. Получается, что они впустую занимают место на диске. После удаления этих «глухих» мест файл существенно «похудеет». Например, если в звуке одновременно присутствует очень мощный сигнал (грохот пушек) и тут же находит место более тихий (выстрел из пистолета с глушителем), то соответственно он все равно не будет услышан, и его можно спокойно удалить, не изменяя общей картины.
Также сразу же после громкого звука человеческое ухо резко понижает свою чувствительность к тихому звуку. Например, каждый когда-нибудь испытал звон в ушах после того, как у вас под ухом взорвали хлопушку или тому подобное. Ведь после этого вы не слышали даже то, что вам говорят? Еще учитывается невосприимчивость большинства людей к звукам, находящимся в определенном частотном диапазоне.
Обычно человек слышит в диапазоне от 20 до 2000 Гц. Все это относится к адаптивному кодированию. Благодаря ему достигается до десятикратного уменьшения размера файла.

Сегодня большинство из нас имеет дело преимущественно с цифровыми системами воспроизведения звука. В этих системах звук хранится в цифровом виде – то есть – в виде последовательностей нулей и единиц, которые после раскодирования их с помощью специального программного и аппаратного обеспечения, превращаются в звук. В мире цифровой музыки идет борьба, с одной стороны, за качество воспроизведения, а с другой – за объем хранимых данных. Это два противоборствующих понятия – чем выше качество звука, тем, обычно, больше места требуется для его хранения. Для того, чтобы сохранить цифровой звук с как можно более высоким качеством в как можно меньшем объеме информации, были разработаны алгоритмы сжатия звука.

Существует два различных подхода к сжатию аудиоинформации. Первый называется сжатием без потерь ( lossless ) – в ходе такого сжатия звук, записанный в цифровом виде, сохраняется полностью, без потерь. Другой подход к сжатию аудиоданных называется сжатием с потерями ( lossy ) – звук особым образом обрабатывается, из него удаляется все, по заключению алгоритма сжатия, лишнее, а то, что остается, сжимается. Такое сжатие, в сравнении со сжатием без потерь, позволяет добиться гораздо более высоких уровней сжатия, то есть – уменьшить размеры звуковых файлов, в то время как качество звучания, если не стараться сжать файл слишком сильно, страдает не особенно заметно.

Музыкальные записи можно сжимать и обычными архиваторами, однако они не могут работать в режиме реального времени, к тому же, уровень сжатия несжатых музыкальных записей редко когда превышает 50%. Другой, используемый на практике, способ сжатия аудиоинформации заключается в применении специальных программ – так называемых кодеков, с помощью которых можно сжимать и "на лету" заниматься раскодированием и воспроизведением сжатых композиций.

Говоря о кодеках для сжатия аудиоинформации, следует различать понятия кодек и контейнер медиаданных. Контейнер – это, упрощенно говоря, некая стандартная оболочка , в которой хранятся аудиоданные, сжатые тем или иным кодеком. Например, в MP4-контейнере могут храниться данные, сжатые различными кодеками – в частности – кодеком сжатия с потерями AAC , кодеком сжатия без потерь ALAС и другими. Обычно для различных типов данных, которые хранятся в MP4-контейнере, применяются различные расширения файла. Точно так же, в WAV -файле могут храниться различные данные – например, сжатые в популярном формате MP3 или несжатая информация в формате PCM – в случае с WAV -файлами расширение имени файла остается неизменным (. wav ), а различаются эти файлы лишь по своей внутренней структуре.

Перечень программ

В табл. 3.1. приведены программы, описанные в данной теме. Это, в основном, универсальные программы, вы можете выбрать для кодирования тех или иных файлов любую из них. Входным форматом файлов по умолчанию является WAV , однако практически все программы умеют кодировать музыку между форматами и "разжимать" исходные файлы в стандартные WAV .

Таблица 3.1. Программы и форматы файлов

Программы и форматы	MP3	OGG	WMA	AAC	VQF	FLAC	WAV PACK	APE	ALAC
Lame	+
Winlame	+	+	+
RazorLame	+
Windows Media Encoder			+
aoTuV		+
iTunes				+
ImToo WMA MP3 Converter*	+		+
MP4 Converter**
ImToo Audio Encoder	+	+	+	+	+	+			+
Flac Frontend						+
Cue Splitter ***
WavPack Frontend							+
Monkey’s Audio								+
dBpoweramp	+	+	+	+		+	+	+	+

* Программа ImToo WMA MP3 Converter поддерживает большое количество входных форматов файлов, на выходе же могут быть лишь MP3 и WMA .

** Программа MP4 Converter конвертирует видеофайлы различных форматов в формат, понятный плеерам Apple iPod .

*** Программа для разбиения больших аудиофайлов в соответствии с индексными картами.

Сжатие с потерями

Среди существующих форматов сжатия аудиоданных с потерями можно отметить "большую четверку" - MP3 , WMA , Ogg Vorbis и AAC . Ваш MP3 -плеер с практически 100% вероятностью будет поддерживать один из этих форматов, а скорее всего – несколько. Знания о некоторых особенностях форматов будут особенно полезны при практической работе с аудиоинформацией. Например, в следующих лекциях мы рассмотрим ПО для работы со звуком, в частности, подробно остановимся на конверсии звука из одного формата в другой, и если вы будете знать о формате сжатия данных немного больше, чем его название, это может вам неплохо помочь. Итак, начнем с самого популярного формата.

MP3

Полное название MP3 – MPEG 1 Audio Layer 3. MP3 – это формат сжатия аудиоданных с потерями, который добился невероятной популярности по всему миру. В настоящее время существуют варианты стандарта - MPEG-2 Layer 3 и MPEG-2 .5 Layer 3.

История MP3 начинается в конце 1980-х годов, когда рабочая группа инженеров института Фраунгофера (Fraunhofer Society) начала работать над проектом DAB ( Digital Audio Broadcast ). Проект был частью исследовательской программы EUREKA и в ее рамках был известен как EU -147. MP3 стал результатом переработки стандартов сжатия аудиоинформации Musicam и ASPEC, добавления к идеям, используемых в этих стандартах, новых оригинальных концепций. Непосредственное отношение к стандарту имеет так же компания Thomson.

Стандарт развивался в начале 1990-х, в 1995 году была опубликована окончательная версия стандарта, однако еще в 1994 году был создан первый программный MP3 -кодировщик, который назывался l3enc. Тогда же было выбрано расширение. mp3 для файлов, закодированных в данном формате, а в 1995 году появился первый программный MP3 -проигрыватель Winplay3, доступный широкой общественности. Благодаря высокому качеству музыки при небольшом размере файлов, а так же из-за появления простого и качественного программного обеспечения для проигрывания и создания MP3 -файлов (например, широко известного и ныне здравствующего WinAmp’a, который появился еще в середине 1990-х годов), стандарт обрел огромную популярность и пользуется ей до сих пор.

Возможности MP3

Говоря о возможностях формата MP3, пожалуй, надо начать с формата, в котором хранят музыку на обычных музыкальных CD-дисках, на так называемых Audio CD . Звук, записанный на такие диски, имеет вполне определенные характеристики, а именно, это 44.1kHz 16Bit Stereo (44,1 кГц, 16-битный стереозвук). В переводе на нормальный человеческий язык это означает, что каждая секунда звучания состоит из 44100 образцов (этот параметр называют частотой дискретизации), каждый из которых имеет размер 16 бит (то есть – два байта), причем, информация записывается для двух каналов – для правого и для левого. В итоге получается, что для хранения одной секунды музыки в формате Audio CD потребуется 44100*16*2=1411200 бит, или 176400 байт, или 172,2 Кб. Таким образом, пятиминутная композиция займет 176400*5*60=52920000 байт, то есть – почти 50 мегабайт дискового пространства. Даже сегодня, учитывая десятки, а чаще – сотни гигабайт жестких дисков, которые есть в распоряжении обычных пользователей, довольно сложно представить себе музыкальную коллекцию, состоящую исключительно из звука, записанного в таком неэкономном формате. Что и говорить о жестких дисках на пару гигабайт, которые были пределом мечтаний многих лет десять назад.

Файлы, сжатые в MP3 практически без потери первоначального качества, занимают в 6-10 раз меньше места, чем оригинал. То есть из огромного 50-мегабайтного файла получается вполне пристойный 5-мегабайтный. Причем, если сжать такой файл с помощью обычных алгоритмов сжатия (RAR или ZIP, например), которые используются для простых файлов, мы получим, в лучшем случае, 50% выигрыш (то есть файл порядка 25 Мб). В чем же дело? Почему же MP3 способен так сильно сжимать файлы, практически не ухудшая их качества. Ответ на вопрос здесь кроется в слове "практически". Ведь обычное сжатие не изменяет качества композиций, оно полностью сохраняет его, а MP3 проводит некие манипуляции с файлом, которые могут сказаться на его качестве.

Как работает MP3

В основе MP3 лежит множество механизмов сжатия, в частности, так называемое адаптивное кодирование, основанное на психоакустических моделях, которые учитывают особенности восприятия звука человеком и удаляют из него все "лишнее" - все то, что среднестатистическому человеку невозможно услышать при прослушивании композиций. Как мы уже говорили, если не стремиться слишком сильно сжать композицию, применив наиболее качественный вариант MP3-кодирования, то ее размер будет примерно в 6-10 раз меньше оригинала с CD-качеством, а качество этих двух записей будет идентичным – вряд ли даже профессионал различит их. При более высоких уровнях сжатия потери (их еще называют артефактами сжатия) слышны гораздо сильнее, но тот, кто пользуется сильно сжатой MP3-музыкой, сознательно идет на такой шаг. Например, сильно сжатые MP3 чрезвычайно популярны в среде сотовых телефонов – часто встроенной памяти аппарата не хватает для того, чтобы закачать в него достаточное количество качественных MP3, в результате владелец жертвует качеством записи ради количества. Но вернемся к описанию принципов работы MP3, в частности, к психоакустическим моделям.

Адаптивное кодирование, основанное на психоакустических моделях, применяет различные знания об особенностях восприятия звуков человеком. Так, если одновременно воспроизводятся два звуковых сигнала, один из которых слабее, то более слабый сигнал заглушается (или, как говорят, маскируется) более сильным сигналом. В результате получается, что человек слышит более сильный звук, а более слабый – нет. В таком случае информация о более слабом звуке просто отбрасывается. Точно так же происходит, если сразу после громкого звука идет тихий – громкий звук вызывает временное понижение слуховой чувствительности, в результате – тихий звук оказывается не слышным – информацию о нем так же можно убрать. Так же при обработке музыкальных композиций учитывается то, что большинство людей не способны различить сигналы, мощность которых находится ниже определенного уровня для различных частотных диапазонов.

Битрейт

При MP3-кодировании особенную важность имеет так называемый битрейт (bitrate или ширина потока), который задается при кодировании. Например, уже описанный Audio CD может быть закодирован с максимальным битрейтом 320 Кбит/c (килобит в секунду – этот показатель так же обозначают как kbps , kbs , kb/s) до 128 и ниже. На практике, при битрейте ниже 128 Кбит/с качество звучания падает настолько сильно, что кодировать с подобным битрейтом есть смысл лишь тогда, когда другой альтернативы просто нет.

С одним и тем же битрейтом могут быть закодированы различные исходные материалы, например, звук может быть не стереофоническим, а монофоническим, другой может быть частота дискретизации или размер выборки, однако битрейт – это очень важный интегральный показатель качества MP3-файла. В общем случае, чем он больше – тем это лучше. Очень часто при кодировании MP3-записей Audio CD -качества, можно встретить битрейт 192 Кбит/с – он неплохо подходит для этих целей, однако при прослушивании подобных записей на качественной аудиоаппаратуре (особенно, если сравнить их с оригинальными Audio CD ), заметны артефакты сжатия.

Однако, нельзя однозначно утверждать, что любая музыкальная композиция, скажем, записанная на битрейте 192 Кбит/с лучше, чем композиция, записанная на 128 Кбит/с. Многое зависит от самой музыки, от кодировщика, от исходного качества записи, а так же от того, какой тип битрейта использован при записи композиции.

Так, наиболее простой тип битрейта – это постоянный битрейт – или CBR ( Constant Bit Rate ). Этот битрейт не меняется в течение кодирования всей композиции, то есть каждая секунда звучания, независимо от ее содержимого, кодируется одинаковым количеством бит.

Bit Rate ) – его можно назвать комбинацией VBR и CBR . Так, перед началом кодирования пользователь задает средний битрейт, а при кодировании программа, используя переменный битрейт, следит за тем, чтобы в итоге битрейт вписался в установленное пользователем ограничение. Качество выходного файла получается, таким образом, хуже, чем при использовании VBR (но немного лучше, чем при использовании аналогичного CBR ), однако размер файла поддается гибкой и точной регулировке.

В ходе кодирования исходный аудиосигнал разбивается на участки, которые называются фреймами. Каждый фрейм кодируются отдельно, а при декодировании звуковой сигнал реконструируется из декодированных фреймов. Особый интерес при кодировании MP3 представляет способ обработки стереосигнала – давайте остановимся на этом вопросе подробнее.

Сжатие звуковых данных (сжатие аудио ) - тип сжатия данных, кодирования, применяемая для уменьшения объема аудиофайлов или для возможности уменьшения полосы пропускания для потокового аудио. Алгоритмы сжатия звуковых файлов реализуются в компьютерных программах, называемых аудиокодеками. Изобретение специальных алгоритмов сжатия звуковых данных мотивировано тем, что общие алгоритмы сжатия неэффективны для работы со звуком и делают невозможным работу в реальном времени.

Как и в общем случае, различают сжатия звука без потерь, что делает возможным восстановление исходных данных без искажений, и сжатие с потерями, при котором такое восстановление невозможно. Алгоритмы сжатия с потерями дают большую степень сжатия, например audio CD может вместить не более часа «несжатой» музыки, при сжатии без потерь CD вместит почти 2 часа музыки, а при сжатии с потерями при среднем битрейте - 7-10 часов.

Сжатие без потерь

Сложность сжатия звука без потерь заключается в том, что записи звука являются чрезвычайно сложными в своей структуре. Одним из методов сжатия является поиск образцов и их повторений, однако этот метод не эффективен для более хаотических данных, которыми являются, например оцифрованный звук или фотографии. Интересно, что если сгенерированная компьютером графика значительно легче поддается сжатию без потерь, то синтезированный звук в этом отношении не имеет преимуществ. Это объясняется тем, что даже сгенерированный компьютером звук обычно имеет очень сложную форму, которая представляет сложную задачу для изобретения алгоритма.

Другая сложность заключается в том, что звучание обычно меняется очень быстро и это также является причиной того, что упорядоченные последовательности байтов появляются очень редко.

Наиболее распространенными форматами сжатия без потерь являются:
Free Lossless Audio Codec (FLAC), Apple Lossless , MPEG-4 ALS , Monkey"s Audio , и TTA .

Сжатие с потерями

Сжатие с потерями имеет чрезвычайно широкое применение. Кроме компьютерных программ, сжатие с потерями используется в потоковом аудио в DVD, цифровом телевидении и радио и потоковому медиа в интернете.

Новацией этого метода сжатия было использование психоакустики для обнаружения компонентов звучания, которые не воспринимаются слухом человека. Примером могут служить или высокие частоты, которые воспринимаются только при достаточной их мощности, или тихие звуки, возникающие одновременно или сразу после громких звуков и поэтому маскируются ними - такие компоненты звучания могут быть переданы менее точно, или и вообще не переданы.

Для осуществления маскировки сигнал из временной последовательности отсчетов амплитуды превращается в последовательность спектров звуков, в которых каждый компонент спектра кодируется отдельно. Для осуществления такого преобразования используются методы быстрого преобразования Фурье, МДКП, квадратурной-зеркальных фильтров или другие. Общий объем информации при таком перекодировании остается неизменным. Сжатие в определенной частотной области может заключаться в том, что замаскированные или нулевые компоненты не запоминаются вообще, или кодируются с меньшим разрешением. Например, частотные компоненты в до 200 Гц и более 14 кГц могут быть закодированы с 4-битной разрядностью, тогда как компоненты в среднем диапазоне - с 16 битной. Результатом такой операции станет кодирования со средней разрядностью 8-бит, однако результат будет значительно лучше, чем при кодировании всего диапазона частот с 8-битной разрядностью. Однако очевидно, что перекодированные с низким разрешением фрагменты спектра уже не могут быть восстановлены в точности, и, таким образом, теряются безвозвратно.
Главным параметром сжатия с потерями является битрейт, определяющий степень сжатия файла и, соответственно, качество. Различают сжатия с постоянным битрейтом (англ. Constant BitRate - CBR), переменным битрейтом (англ. Variable BitRate - VBR) и усереденим битрейтом (англ. Average BitRate - ABR).

Наиболее распространенными форматами сжатия с потерями являются: AAC, ADPCM, ATRAC, Dolby AC-3, MP2, MP3, Musepack Ogg Vorbis, WMA и другие.

Общепризнанные методы сжатия данных, такие, как RLE, статистические и словарные методы, могут быть использованы для компрессии звуковых файлов без потерь, но результат существенно зависит от конкретных аудиоданных. Некоторые звуки будут хорошо сжиматься с помощью RLE, но плохо - статистическими алгоритмами. Другим звукам больше подходит статистическое сжатие, а при словарном подходе, наоборот, может произойти расширение. Приведем краткую характеристику эффективности этих трех методов при сжатии звуковых файлов.

RLE хорошо работает со звуками, которые содержат длинные серии повторяющихся звуковых фрагментов - сэмплов. При 8-битном сэмплировании это может происходить довольно часто. Напомним, что разность электрического напряжения между двумя 8-битовыми сэмплами и составляет около 4 мВ. Несколько секунд однородной музыки, в которой звуковая волна будет меняться менее чем на 4 мВ, породят последовательность из тысяч тождественных сэмплов. При 16-битном сэмплировании, очевидно, длинные повторы встречаются реже, и, следовательно, алгоритм RLE будет менее эффективен.

Статистические методы присваивают коды переменной длины звуковым сэмплам в соответствии с их частотностью. При 8-битном сэмплировании имеется всего 256 различных сэмплов, поэтому в большом звуковом файле сэмплу могут быть распределены равномерно. Такой файл не удастся хорошо сжать методом Хаффмана. При 16-битном сэмплировании допускается более 65000 звуковых фрагментов. В этом случае, возможно, что некоторые сэмплы будут встречаться чаще, а другие - реже. При сильной асимметрии вероятностей хороших результатов можно добиться с помощью арифметического кодирования.

Методы, основанные на словарном подходе, предполагают, что некоторые фразы будут встречаться часто на протяжении всего файла. Это происходит в текстовом файле, в котором отдельные слова или их последовательности повторяются многократно. Звук, однако, является аналоговым сигналом и значения конкретных сгенерированных сэмплов в большой степени зависит от работа АЦП. Например, при 8-битном сэмплировании, волна в 8 мВ становится числовым сэмплом, равным 2, но близкая ей волна, скажем, в 7.6 мВ или 8.5 мВ может стать другим числом. По этой причине, речевые фрагменты, содержащие совпадающие фразы и звучащие для нас одинаково, могут слегка отличаться при их оцифровывании. Тогда они попадут в словарь в виде разных фраз, что не даст ожидаемого сжатия. Таким образом, словарные методы не очень подходят для сжатия звука.

Можно добиться лучших результатов при сжатии звука с потерей части аудиоинформации, развивая методы компрессии, которые учитывают особенности восприятия звука. Они удаляют ту часть данных, которая остается неслышимой для органов слуха. Это похоже на сжатие изображений с отбрасыванием информации, незаметной для глаза. В обоих случаях мы исходим из того факта, что исходная информация (изображение или звук) является аналоговым, то есть, часть информации уже потеряно при квантовании и оцифровывании. Если допустить еще некоторую потерю, сделав это аккуратно, то это не повлияет на качество воспроизведения разжатого звука, который не будет сильно отличаться от оригинала. Мы кратко опишем два подхода, которые называются подавлением пауз и уплотнением.

Идея подавления пауз заключается в рассмотрении малых сэмплов, как если бы их не было (то есть, они равны нулю). Такое обнуление будет порождать серии нулей, поэтому метод подавления пауз, на самом деле, является вариантом RLE, приспособленным к сжатию звука. Этот метод основан на особенности звукового восприятия, которое состоит в терпимости уха человека к отбрасыванию еле слышных звуков. Аудиофайлы, содержащие длинные участки тихого звука будут лучше сжиматься методом подавления пауз, чем файлы, наполненные громкими звуками. Этот метод требует участие пользователя, который будет контролировать параметры, задающие порог громкости для сэмплов. При этом необходимы еще два параметра, они не обязательно контролируются пользователем. Один параметр служит для определения самых коротких последовательностей тихих сэмплов, обычно, это 2 или 3. А второй задает наименьшее число последовательных громких сэмплов, при появлении которых прекращается тишина или пауза. Например, после 15 тихих сэмплов может последовать 2 громких, а затем 13 тихих, что будет определено как одна большая пауза длины 30, а аналогичная последовательность из 15, 3 и 12 сэмплов, станет двумя паузами с коротким звуком между ними.

Уплотнение основано на том свойстве, что ухо лучше различает изменения амплитуды тихих звуков, чем громких. Типичное АЦП звуковых карт компьютеров использует линейное преобразование при переводе напряжения в числовую форму. Если амплитуда была конвертирована в число , то амплитуда будет переведена в число . Метод сжатия на основе уплотнения сначала анализирует каждый сэмпл звукового файла и применяет к нему нелинейную функцию для сокращения числа бит, назначенных этому сэмплу. Например, при 16-битных сэмплах, кодер с уплотнением может применять следующую простую формулу

(6.1)

для сокращения каждого сэмпла. Эта формула нелинейно отображает 16-битные сэмплы в 15-битные числа интервала , причем маленькие (тихие) сэмплы меньше подвергаются искажению, чем большие (громкие). Табл. 6.7 иллюстрирует нелинейность этой функции. На ней показано 8 пар сэмплов, причем в каждой паре разность между сэмплами равна 100. Для первой пары разность между их образами равна 34, а разность между образами последней (громкой) пары равна 65. Преобразованные 15-битные числа могут быть приведены к исходным 16-битным сэмплам с помощью обратной формулы

. (6.2)

		Разность			Разность

Табл. 6.7. Отображение 16-битных сэмплов в 15-битные числа.

Сокращение 16-битных сэмплов до 15-битных чисел не дает существенного сжатия. Лучшее сжатие получается, если в формулах (6.1) и (6.2) заменить число 32767 меньшим. Например, если взять число 127, то 16-битные сэмплы будут представлены 8-битными числами, то есть, коэффициент сжатия буде равен 0.5. Однако, декодирование будет менее аккуратным. Сэмпл 60100 будет отображен в число 113, а при декодировании по формуле (6.2) получится сэмпл 60172. А маленький 16-битный сэмпл 1000 будет отображен в 1.35, что после округления даст 1. При декодировании числа 1 получится 742, что сильно отличается от исходного сэмпла. Здесь коэффициент сжатия может быть параметром, непосредственно задаваемым пользователем. Это интересный пример метода сжатия, при котором коэффициент сжатия известен заранее.

На практике нет необходимости обращаться к уравнениям (6.1) и (6.2), поскольку результат отображения можно заранее приготовить в виде таблицы. Тогда и кодирование, и декодирование будут делаться быстро.

Уплотнение не ограничивается уравнениями (6.1) и (6.2). Более изощренные методы, такие как -правило и -правило, широко применяются на практике и входят во многие международные стандарты сжатия.