同時に聴覚心理モデルを使った分析によりマスキングの閾値を計算し、量子化雑音が閾値以下になるよう周波数領域の各成分へのビット割り当てを行う。マスキングにより聞こえにくい成分には少ないビットを割り当てられ、マスキングの閾値以下の成分にはビットが割り当てられない。周波数領域のパラメータは割り当てられたビット数に従って量子化が行われ、さらにエントロピー符号化(例えばハフマン符号化)などの手法を用いてデータの圧縮が行われる。最終的な符号化結果は、ビット割り当てなどの補助情報と共に最終的な符号化ビット列としてまとめられる。周波数領域のパラメータへの変換の際、時間の分解能と周波数の分解能とのバランスをとる必要がある。一般に信号の周波数を高い分解能で分析しようとすると長い時間の観測が必要なため時間方向の分解能は低くなり、逆に時間分解能を高くすれば周波数分解能は低くなる。多くの処理アルゴリズムでは、入力信号を分析し打楽器(例えばカスタネット)の音のように変化の激しい信号に対しては時間分解能を高くし、管楽器(例えばピッコロ)の音のように変化が少ない信号に対しては周波数分解能を高くすることで、人間の聴覚特性にあった分析を行う。デコード時はエンコードの時と逆の操作を行う。まず最初に符号化ビット列から周波数領域の符号化結果と補助情報とを取り出す。補助情報に従って符号化結果の逆量子化を行い周波数領域のパラメータを求め、これらを時間領域の信号に再変換して信号を復元する。変換符号化.変換符号化()は、入力信号の周波数領域へマッピングに直交変換(より一般的にはユニタリ変換)を利用する方式である。さまざまな直交変換を使えるため自由度が高い。サブバンド符号化.サブバンド符号化()は、入力信号の周波数領域へマッピングに複数のバンドパスフィルタを利用する方式である。バンドパスフィルタの集まりで入力となる周波数を複数のサブバンドに分解し、それぞれのサブバンドの信号について量子化と符号化を行う。人間の聴覚心理学上の特性を利用し帯域ごとのビット配分を決めるのは他の知覚符号化方式と同様である。