音声圧縮
また、音声の標本化された値は非常に素早く変化するため、汎用のデータ圧縮アルゴリズムでは音声をうまく扱えず、同じバイト列が何度も繰り返されることもほとんどない。[-1 1]フィルタによる畳み込みは、スペクトルを若干ホワイトノイズ化(平坦化)する傾向があり、そのため可逆圧縮のエンコーダで利用される。その場合、デコーダが逆の操作を行って元の信号を復元する。FLAC、Shorten、TTA といったコーデックは、信号の周波数スペクトルを推定するのに線形予測法を用いる。エンコーダでは、その予測の逆を行って周波数スペクトルのピークを小さくすることでホワイトノイズ化し、デコーダは線形予測法をそのまま使って元の信号を再構築する。
可逆オーディオコーデックは音質には問題がないため、有用性は以下の観点で判断される。
圧縮・伸張の速度
圧縮率
対応するビット深度・サンプリングレート・チャンネル数
ソフトウェア・ハードウェアでの採用状況
誤り訂正能力
データ上の劣化は存在しないが、デコーダの性能などによって音質の劣化が発生し得る。オーディオマニアの間ではスーパーオーディオCDの圧縮を好まない傾向があり、ユニバーサルミュージックの「SACD~SHM仕様~」など非圧縮にこだわったソフトがリリースされている。
非可逆圧縮での圧縮の大部分はそれとは相補的なノイズシェーピングという現象によるものである。信号を符号化するビット数を減らすと、S/Nが悪化する。音響心理学に基づいた非可逆圧縮では、このような増大したノイズを知覚されないように「隠す」技法が重要である。これは例えば、高周波数成分に割り当てるビット数を削減することでなされる。そのようにするのは、元の情報に高周波数成分が少ないからではなく、人間の耳が低い周波数しか知覚できないからである。それによってノイズが隠蔽され、知覚されなくなる。
知覚モデルに基づく冗長性削減でも十分な圧縮率が得られない場合、さらなる非可逆圧縮が必要となる。音源によっては、そうしても音質の低下を感じないこともある。例えば、人間の話し声は音楽よりも圧縮可能である。非可逆圧縮の多くはデータレートを調整・設定可能であり、例えばビット毎秒で表現する。さらなる圧縮においても人間の聴覚モデルに基づいて、音の重要性を判断して圧縮していく。実際の聴覚モデルは様々で、それぞれ特定の用途に特化している。