Mơ hình nén khơng tổn hao (như hình 3.13) cho phép phục hồi bit –bit của thơng tin
data gốc sau khi giải nén. Chúng lọai bỏ dư thừa thống kê tồn tại trong tín hiệu audio bằng cách tiên đốn các giá trị từ các mẫu trước , cĩ thể đạt được các tỉ số nén nhỏ và nĩ phụ thuộc vào độ phức tạp của tín hiệu audio gốc.
@Thuật tốn sai biệt : tín hiệu audio chứa các âm lặp lại cũng như một lượng âm dư thừa và khơng tương thích về mặt nhận thức. Data lặp lại được loại bỏ trong quá trình mã hĩa và được
tạo lại ở phía giải mã. Các kỹ thuật DPCM cũng được dùng cho tín hiệu audio. Đầu tiên tín hiệu audio được chia thành các băng nhỏ chứa một lượng tone rời rạc nhất định. Kỹ thuật mã hĩa này cĩ tính thích nghi bằng cách xem xét năng lượng tín hiệu vào để hỗ trợ quá trình
lượng tử .
@Các bộ giải mã entropy : khai thác dư thừa trong sự biểu diễn các hệ số dải nhỏ đã lượng
tử để cải thiện hiệu suất ghi mã. Các hệ số này được gửi trong một thứ tự tăng dần theo tần số để tạo ra các giá trị lớn ở các tần thấp và các đoạn chạy dài của các giá trị gần bằng hoặc bằng
0 ở các tần cao. VLC được lấy từ các bảng Huffman khác nhau để phối hợp tốt với số liệu
thống kê của các giá trị tần cao và tần thấp.
@Các hệ thống điểm- trơi nổi khối (block floating –point): các giá trị nhị phân của quá trình chuyển đổi A/D được nhĩm thành các khối data trong miền thời gian , bằng cách lấy các mẫu
khác nhau tại ngõ ra A/D ; hay trong miền tần số bằng cách lấy các hệ số cĩ tần số kề nhau tại
ngõ ra FDCT (DCT thuận). Sau đĩ, các giá trị nhị phân trong một khối data được lấy tỉ lệ lên sao cho giá trị lớn nhất xấp xỉ giá trị đầy thang. Hệ số tỉ lệ này, gọi là số mũ (exponent), thì chung cho tất cả các giá trị trong khối. Do đĩ cĩ thể biểu diễn mỗi giá trị bằng một mantissa
,tức là giá trị mẫu, và bởi một số mũ chỉ báo biên độ đúng của mẫu. Đây là quá trình lượng tử
lại khơng đều (nonuniform) với các kích cỡ của bậc lượng tử được xác định bởi số bit được
gán trên mỗi khối.