1.无损音频WV格式
2.WavPack技术
3.wav音频怎么去掉header播放

无损音频WV格式

       WavPack是码处由David Bryant开发的一款自由开源的无损音频压缩格式，它支持8、码处、码处位以及位浮点表示的码处WAV文件，包括多声道和高采样率的码处数据。压缩比例因源数据不同而变化，码处python如何阅读源码通常在流行音乐中为%至%，码处对宽音域音乐效果较好。码处WavPack的码处独特之处在于其混合模式，生成两个文件：一个较小的码处有损压缩文件和一个用于无损恢复的修正文件，解决了用户选择有损或无损压缩的码处纠结。

       WavPack以高效压缩与解压为特点，码处采用开放源代码，码处遵循BSD许可证，码处视频源码吧适用于多平台。码处其设计考虑了错误处理的健壮性，支持流媒体，以及对高分辨率和多声道的支持。它还具备混合/有损模式，硬件支持，标签支持，大块数据处理，回放增益兼容，软件支持广泛，可生成自解压文件，并支持位浮点数据流。

       自年初始开发以来，网络便签源码WavPack经历了多个版本的改进。1.0版以无损压缩为主，随后的版本引入了有损编码。在3.0版中，增加了快速模式、无头PCM音频文件压缩和错误检测功能。混合模式在后续版本中逐渐成熟，4.0版及其后续版本引入了更多功能，使其成为功能全面的无损音频压缩器。

       WavPack得到了广泛软件支持，包括Windows、Linux、Mac OS X等平台的java天气 源码多个音频播放器和编辑器。此外，它还被应用于DVD+Audio的音频压缩，取代了Meridian Lossless Packing的昂贵成本。

       WavPack技术以整数运算保证高速度，采用自适应算法进行编码，其数据编码器优于Rice编码，具有直接转换为位码和适应有损编码的优点。编码机制在有损模式下采用自适应去相关，保证了压缩的高效性和数据完整性。

       由于对整数运算的依赖，WavPack在不同芯片上的表现稳定，避免了浮点运算可能带来的不一致性。源代码移植性好，聚仙源码支持多种操作系统和硬件架构。

WavPack技术

       为了追求高速运算效率，WavPack采用了整数算术的简单预测方法。在“最快”模式下，预测值基于前两个采样的线性外推，如若前两个值分别为-和，预测值即为。在标准模式下，预测值的权重会根据音频数据频谱特性自适应调整，从无影响到最大影响范围变化。

       编码过程中，实际采样减去预测值得到误差。单声道直接将误差送入编码器，而立体声则根据声道间的相关性分别计算。在快速模式下，左右声道的误差值直接编码；而在标准模式下，误差值则会根据声道平衡性选择平均、左或右声道的编码方式。

       David Bryant开发的WavPack编码器在某些方面优于Rice编码。尽管Rice编码在位编码上具有优势，但WavPack编码约有0.位/采样的差距。WavPack编码器的优点在于无需缓存数据，直接将每个采样转换为位码，提高了计算效率；并且易于适应有损编码，只需传送重要数据的最高3位，包括符号位和平均3.位/采样表示的值。

       WavPack的“有损”模式利用非自适应或自适应去相关技术，根据噪音水平调整编码值。在快速模式下，简单四舍五入；而在标准模式下，通过自适应去相关，进一步减少噪音。

       WavPack算法避免了浮点运算，因为这可能导致在不同芯片上压缩性能不一致，如Pentium芯片的缺陷。为了保证数据完整性，编码器在输出数据流后添加了位错误检测码。

       WavPack源代码具有高度移植性，支持多种平台，如Linux、Mac OS X、Solaris、FreeBSD等Unix系统，Windows、DOS、Palm OS、OpenVMS等，适应多种架构如x、ARM、PowerPC、AMD等。

扩展资料

       WavPack是 David Bryant 开发的一个自由、开放源代码的无损音频压缩格式。

wav音频怎么去掉header播放

       WAV格式的细节在互联网上都可以找到，你仅仅需要在Google上搜索下。但是，遗憾的是，我并没有搜索到一个很好的Java库来读取WAV文件，而且可以移植到Android下。因此，我自己写了一些简单的代码。

       下面这个方法就是如何读取一个WAV文件的头部：

       private static final String RIFF_HEADER = "RIFF";

       private static final String WAVE_HEADER = "WAVE";

       private static final String FMT_HEADER = "fmt ";

       private static final String DATA_HEADER = "data";

       private static final int HEADER_SIZE = ;

       private static final String CHARSET = "ASCII";

       /* ... */

       public static WavInfo readHeader(InputStream wavStream) throws IOException,

       DecoderException {

       ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(HEADER_SIZE);

       buffer.order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN);

       wavStream.read(buffer.array(), buffer.arrayOffset(), buffer.capacity());

       buffer.rewind();

       buffer.position(buffer.position() + );

       int format = buffer.getShort();

       checkFormat(format == 1, "Unsupported encoding: " + format); // 1 means

       // Linear

       // PCM

       int channels = buffer.getShort();

       checkFormat(channels == 1 || channels == 2, "Unsupported channels: "

       + channels);

       int rate = buffer.getInt();

       checkFormat(rate <= && rate >= , "Unsupported rate: " + rate);

       buffer.position(buffer.position() + 6);

       int bits = buffer.getShort();

       checkFormat(bits == , "Unsupported bits: " + bits);

       int dataSize = 0;

       while (buffer.getInt() != 0x) { // "data" marker

       Log.d(TAG, "Skipping non-data chunk");

       int size = buffer.getInt();

       wavStream.skip(size);

       buffer.rewind();

       wavStream.read(buffer.array(), buffer.arrayOffset(), 8);

       buffer.rewind();

       }

       dataSize = buffer.getInt();

       checkFormat(dataSize > 0, "wrong datasize: " + dataSize);

       return new WavInfo(new FormatSpec(rate, channels == 2), dataSize);

       }

       上面的代码中，缺少的部分应该是显而易见的。正如你所看到的，仅仅支持位，但在你可以修改代码以支持8位（AudioTrack不支持任何其他分辨率的）。

       下面这个方法，则是用来读取文件剩余的部分 – 音频数据。

       public static byte[] readWavPcm(WavInfo info, InputStream stream)

       throws IOException {

       byte[] data = new byte[info.getDataSize()];

       stream.read(data, 0, data.length);

       return data;

       }

       我们读取的WavInfo结构体，包含采样率，分辨率和声道数已经足够让我们去播放我们读取的音频了。

       如果我们不需要将全部音频数据一次性放入内存中，我们可以使用一个InputStream，一点一点地读取。