音頻編碼介紹

一. 音頻編碼介紹

自然界中的聲音非常複雜，波形極其複雜，通常我們采用的是脈沖代碼調制編碼，即PCM編碼。PCM通過抽樣、量化、編碼三個步驟将連續變化的模拟信号轉換為數字編碼。

1、什麼是采樣率和采樣大小（位/bit）？

聲音其實是一種能量波，是以也有頻率和振幅的特征，頻率對應于時間軸線，振幅對應于電平軸線。波是無限光滑的，弦線可以看成由無數點組成，由于存儲空間是相對有限的，數字編碼過程中，必須對弦線的點進行采樣。采樣的過程就是抽取某點的頻率值，很顯然，在一秒中内抽取的點越多，擷取得頻率資訊更豐富，為了複原波形，一次振動中，必須有2個點的采樣，人耳能夠感覺到的最高頻率為20kHz，是以要滿足人耳的聽覺要求，則需要至少每秒進行40k次采樣，用40kHz表達，這個40kHz就是采樣率。我們常見的CD，采率為44.1kHz。光有頻率資訊是不夠的，我們還必須獲得該頻率的能量值并量化，用于表示信号強度。量化電平數為2的整數次幂，我們常見的CD位16bit的采樣大小，即2的16次方。采樣大小相對采樣率更難了解，因為要顯得抽象點，舉個簡單例子：假設對一個波進行8次采樣，采樣點分别對應的能量值分别為A1-A8，但我們隻使用2bit的采樣大小，結果我們隻能保留A1-A中4個點的值而舍棄另外4個。如果我們進行3bit的采樣大小，則剛好記錄下8個點的所有資訊。采樣率和采樣大小的值越大，記錄的波形更接近原始信号。

2、有損和無損

根據采樣率和采樣大小可以得知，相對自然界的信号，音頻編碼最多隻能做到無限接近，至少目前的技術隻能這樣了，相對自然界的信号，任何數字音頻編碼方案都是有損的，因為無法完全還原。在計算機應用中，能夠達到最高保真水準的就是PCM編碼，被廣泛用于素材儲存及音樂欣賞，CD、DVD以及我們常見的WAV檔案中均有應用。是以，PCM約定俗成了無損編碼，因為PCM代表了數字音頻中最佳的保真水準，并不意味着PCM就能夠確定信号絕對保真，PCM也隻能做到最大程度的無限接近。我們而習慣性的把MP3列入有損音頻編碼範疇，是相對PCM編碼的。強調編碼的相對性的有損和無損，是為了告訴大家，要做到真正的無損是困難的，就像用數字去表達圓周率，不管精度多高，也隻是無限接近，而不是真正等于圓周率的值。

3、為什麼要使用音頻壓縮技術

要算一個PCM音頻流的碼率是一件很輕松的事情，采樣率值×采樣大小值×聲道數 bps。一個采樣率為44.1KHz，采樣大小為16bit，雙聲道的PCM編碼的WAV檔案，它據速率則為 44.1K×16×2 =1411.2 Kbps。我們常說128K的MP3，對應的WAV的參數，就是這個1411.2 Kbps，這個參數也被稱為資料帶寬，它和ADSL中的帶寬是一個概念。将碼率除以8,就可以得到這個WAV的資料速率，即176.4KB/s。這表示存儲一秒鐘采樣率為44.1KHz，采樣大小為16bit，雙聲道的PCM編碼的音頻信号，需要176.4KB的空間，1分鐘則約為10.34M，這對大部分使用者是不可接受的，尤其是喜歡在電腦上聽音樂的朋友，要降低磁盤占用，隻有2種方法，降低采樣名額或者壓縮。降低名額是不可取的，是以專家們研發了各種壓縮方案。由于用途和針對的目标市場不一樣，各種音頻壓縮編碼所達到的音質和壓縮比都不一樣，在後面的文章中我們都會一一提到。有一點是可以肯定的，他們都壓縮過。

4、頻率與采樣率的關系

   采樣率表示了每秒對原始信号采樣的次數，我們常見到的音頻檔案采樣率多為44.1KHz，這意味着什麼呢？假設我們有2段正弦波信号，分别為20Hz和20KHz，長度均為一秒鐘，以對應我們能聽到的最低頻和最高頻，分别對這兩段信号進行40KHz的采樣，我們可以得到一個什麼樣的結果呢？結果是：20Hz的信号每次振動被采樣了40K/20=2000次而20K的信号每次振動隻有2次采樣。顯然，在相同的采樣率下，記錄低頻的資訊遠比高頻的詳細。這也是為什麼有些音響發燒友指責CD有數位聲不夠真實的原因，CD的44.1KHz采樣也無法保證高頻信号被較好記錄。要較好的記錄高頻信号，看來需要更高的采樣率，于是有些朋友在捕捉CD音軌的時候使用48KHz的采樣率，這是不可取的！這其實對音質沒有任何好處，對抓軌軟體來說，保持和CD提供的44.1KHz一樣的采樣率才是最佳音質的保證之一，而不是去提高它。較高的采樣率隻有相對模拟信号的時候才有用，如果被采樣的信号是數字的，請不要去嘗試提高采樣率。

5、流特征

随着網絡的發展，人們對線上收聽音樂提出了要求，是以也要求音頻檔案能夠一邊讀一邊播放，而不需要把這個檔案全部讀出後然後回放，這樣就可以做到不用下載下傳就可以實作收聽了。也可以做到一邊編碼一邊播放，正是這種特征，可以實作線上的直播，架設自己的數字廣播電台成為了現實

本文轉自 fanxiaojun 51CTO部落格，原文連結：http://blog.51cto.com/2343338/1289461，如需轉載請自行聯系原作者