在数字音视频编解码中如何将量化后的音频信号从量化位数增加到更小的数量上?

一种方法是使用非线性抽样，即将信号以更高的采样率转换为更高精度，然后对高精度信号进行降采样。不仅能有效降低数据处理量和带宽占用，而且可以保证信号质量不受损失。

可以使用声音压缩技术。首先要确定目标量化位数，并根据实际的应用场景和要求选择合适的算法进行优化；其次要采用合理的参数设定方式以达到更效果（如调整失真、采样率等），最后对量化后音频信号进行压缩处理再输出。 在数字音视频编解码中如何选择适当的音量 一般而言需要根据实际应用场景和要求来选择合适的音量大小；如果目标是通过网络传输声音数据的话则需尽量减少音量损失以提高音质，而对于本地存储或广播等情况可以适当增加音量以达到更效果。

通过添加噪声、降低采样率和/或压缩来减小量化后的音频信号。众所周知，数字音频信号由许多独立的声道组成…

可以使用采样率降低技术，即将每个样本（即一个点）乘以一个小数值，使其变为更高精度的数据。仁者见仁智者辨，但采样率降低对于数字音视频编解码中，音频信号的量化位数的确是一种比较常用的方法

这可以通过降低量化比特数来实现。清算 是将量化位数减小的方法 而增益归零 则是通过减少采样率并利用一些特殊算法去除声音中的噪声和杂音.

当一个音乐文件被编码为 M 格式时，它会被分解成几个数据块。велли

通过重新采样，比如可以使用8位/16位采样率等。跟着这个链接了解更多：

一种常见的方法是使用降采样算法。想要知道详细信息吗