Главная идея, лежащая в основе любой компрессии - звука, видео или электронных таблиц - заключается в том, чтобы найти такое представление данных, которое занимало бы меньше места. Очевидно, что чем лучше вы разбираетесь в имеющихся у вас данных, тем более компактно вы сможете их записать. Лучшие современные методы компрессии звука используют множество фактов, относящихся к природе звуков реального мира и тому, как человек слышит. Несмотря на то, что общепринято различать «сжатые» и «несжатые» звуковые данные, говорить просто о различных способах «кодирования» звука было бы, вероятно, уместнее. Самый простой способ кодировки, с которым вы столкнетесь при работе с цифровым звуком, - это ИКМ, описанная в главе 3. Даже этот простой формат сложнее, чем могло бы показаться, и существует, по крайней мере, четыре формата ИКМ, широко используемые для записи файлов. Более подробно эти вопросы рассматриваются в главе 10. Большинство программистов считают, что звук, записанный с помощью ИКМ, компрессии не подвергается. Если вы начнете работать с форматом ИКМ, то алгоритмы компрессии звука преобразуют ИКМ в более компактный формат. B оставшейся части данной главы я приведу краткий обзор используемых для этого методов. Несколько последующих глав посвящены более детальному рассмотрению своеобразных алгоритмов компрессии звука, применяемых на практике.

Сжатие информации без потерь

Существует множество различных типов данных, которые необходимо сжимать, поэтому за истекшие годы была проведена огромная работа, направленная на разработку методов сжатия информации без потерь. B результате получились алгоритмы общего назначения, которые выискивают повторяющиеся последовательности в двоичных данных. Если им удается выявить такие последовательности, то они могут сжать данные, заменив последовательности кодами, их обозначающими. Производящий декомпрессию модуль (которому доступна информация о последовательностях таких разновидностей) может после этого произвести обратную операцию. Эти алгоритмы относятся к алгоритмам сжатия без потерь, так как восстановленные данные будут с точностью до бита идентичны исходным. Это очень важное свойство алгоритмов общего назначения, которые могут быть использованы для компрессии любых данных. Однако, как вы сможете убедиться сами, нет необходимости избегать потерь при сжатии аудиоданных.