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       視音頻信號數(shù)字化后所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)速率相當大，例如一分鐘的雙聲道立體聲.采樣頻率為11.025kHz,8bit量化，其數(shù)據(jù)速率達176.4kbit/s,存儲容量需要1.323MB,而數(shù)字化激光唱盤的CD-DA紅皮書標準是采用44.1kHz釆樣，16bit量化，雙聲道一分鐘其存儲容量達10.584MB。

       視頻信息數(shù)字化后數(shù)據(jù)量更大，以分量編碼的數(shù)字視頻信號為例，其數(shù)據(jù)率高達216Mbit/s,在此情況下，1小時的電視節(jié)目需要近80GB的存儲容量，要遠距離傳送這樣一路高速率的數(shù)字視頻信號，通常要占用108?216MHz的信道帶寬，顯然這樣大的數(shù)碼率在現(xiàn)有的數(shù)字信道中傳輸或在現(xiàn)有的媒體上存儲，其成本是十分昂貴的。因此為了提高信道利用率和在有限的信道容量下傳輸更多的信息，必須對視音頻數(shù)據(jù)進行壓縮。

1.數(shù)據(jù)壓縮的理論依據(jù)

       在數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)中Shannon所創(chuàng)立的信息論對數(shù)據(jù)壓縮有著極其重要的指導意義，它一方面給出了數(shù)據(jù)壓縮的理論極限，一方面指明了數(shù)據(jù)壓縮的技術(shù)途徑。

       由信息論基礎(chǔ)知識可知，信源概率分布越均勻其熵越大；反之，其熵越小。離散無記憶信源只要其概分布不均勻就存在著信息的冗余，因而就存在著數(shù)據(jù)壓縮的可能性。而信源壓縮編碼的基本途徑之一，就是在一定信源概率分布條件下，盡可能使編碼平均碼長接近于信源的熵，減少冗余信息。

       信源往往并不是無記憶的，其前后出現(xiàn)的信源符號常常具有一定的相關(guān)性。兩信源符號間的相關(guān)性越大，冗余也越大，因此.數(shù)據(jù)壓縮的另一個基本途徑則是去除信源中各信源符號間的相關(guān)性。

2.限失真壓縮編碼

       由信息論基礎(chǔ)知識可知，信源冗余來自信源本身的相關(guān)性和信源概率分布的不均勻性。因此，通過去除信源的相關(guān)及改變信源概率分布模型，則可達到壓縮數(shù)據(jù)量的目的。限失真壓縮編碼即是在允許解碼后信號有一定失真的情況下，通過去除信源的自相關(guān)來達到壓縮數(shù)據(jù)的目的。在允許失真不超過某一限度時，壓縮編碼的比特率是受限的，存在著一個下限，這個下限由率失真函數(shù)來定義。

       率失真理論雖然沒有給出怎樣達到比特率下限的具體方法，但從理論上指明了方向。即在給定信號允許失真度的條件下,為了減少信號傳輸?shù)谋忍芈剩瑧M量減小傳輸信號的方差。目前.在視音頻編碼中普遍采用的預測編碼和變換編碼，正是根據(jù)這一理論對原始視音頻信號進行適當處理’使處理后信號的方差減小，最終達到壓縮編碼的目的。

3.無失真壓縮編碼

       預測編碼和變換編碼都是基于去除樣值間的相關(guān)性而達到數(shù)據(jù)壓縮的目的。如果信源已經(jīng)是無記憶的,即各樣值間已沒有相關(guān)性或相關(guān)性很小。這時只要各事件出現(xiàn)的概率不相等，該信源就仍然有冗余度存在，就還有進一步進行數(shù)據(jù)壓縮的可能性。無失真壓縮編碼的基本原理則是去除信源的概率分布不均勻性，使編碼后的數(shù)據(jù)接近其信息炳而不產(chǎn)生失真，因此,這種編碼方法又叫炳編碼。另外，由于這種編碼完全基于信源的統(tǒng)計特性因而也可稱其為統(tǒng)計編碼。無失真壓縮編碼的方法主要有：基于信號樣值概率分布特性的Huffman編碼、算術(shù)編碼和基于信號樣值相關(guān)性的游程編碼。

(1)Huffman編碼

       變字長編碼的最佳編碼定理：在變字長編碼中，對于岀現(xiàn)概率大的信息符號編以短字長的碼，對于概率小的符號編以長字長的碼。如果碼字長度嚴格按所對應符號出現(xiàn)概率大小逆順序排列.則平均碼字長度一定小于其他任何符號順序排列方式。

       Huffman編碼是根據(jù)可變長度最佳編碼定理，應用Huffman算法而得到的一種編碼方法?？梢宰C明，在給定符號集和概率模型時，沒有任何其他整數(shù)碼比Huffman碼有更短的平均碼長，也即它是一種最優(yōu)碼。

       雖然Huffman碼是變長的，碼流中又沒有分隔碼字的標識符，但由于它的無歧義性，完全能夠正確地恢復原信源所輸出的符號序列來。

       需要注意的是，由于Huffman構(gòu)碼過程的最基本依據(jù)是信源的離散概率，如果信源的實際概率模型與構(gòu)碼時所假設(shè)的概率模型有差異，實際的碼長將大于預期值，編碼效率將下降。

(2)算術(shù)編碼

       算術(shù)編碼是另一種利用信源概率分布特性、能夠趨近熵極限的編碼方法。盡管它也是對出現(xiàn)概率大的符號采用短碼，對出現(xiàn)概率小的符號采用長碼，但其編碼原理與Huffman編碼卻不相同。而且在信源概率分布比較均勻的情況下其編碼效率高于Huffman編碼。它和Huffman編碼的最大區(qū)別在于它不是使用整數(shù)碼。算術(shù)編碼的特點在于