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关于格式
Shorten(SHN)是由 Tony Robinson 在 SoftSound 开发并于 1993 年首次发布的无损音频压缩编解码器,是最早具有实用价值的无损压缩器之一。该算法使用线性预测从前置样本估计当前样本,然后对残差进行 Huffman 或 Golomb-Rice 编码。压缩比通常在 2:1 到 3:1 之间,并保证解码输出与原始数据逐位一致。Shorten 在 1990 年代末获得了重要的文化意义,成为在线交换现场音乐会录音的首选格式 — etree.org 等社区围绕 SHN 文件建立了完整的分发网络,Grateful Dead 和 Phish 等乐队也默许了这种做法。其一个优势在于格式的简洁性:即使在早期奔腾处理器等配置有限的硬件上,编解码速度也很快。另一个优势是确定性输出 — 相同的输入始终产生相同的字节,使得校验和能够可靠地验证成千上万交换者之间的文件完整性。虽然 FLAC 最终以更好的压缩率、定位支持和嵌入式元数据取代了 Shorten,但 SHN 仍具有重要的历史意义,大量现场音乐存档至今仍在流通。
HTK是隐马尔可夫模型工具包（Hidden Markov Model Toolkit）的原生波形容器，该软件套件由剑桥大学工程系开发，用于语音识别研究。HTK自1993年首次发布以来，迅速成为全球计算语言学实验室的参考平台，其文件格式也随之被广泛采用。每个文件存储一系列参数向量或原始采样，前缀为12字节的头部，指定帧数、以100纳秒为单位的帧周期、每帧字节数以及标识数据类型的类型代码——选项从波形PCM到梅尔频率倒谱系数和滤波器组能量不等。这种灵活性使单一容器既能承载源音频，也能承载提取的特征，无需更换解析器。刻意精简的头部避免了对齐填充或可选块，使得用C、Python或MATLAB仅需几行二进制I/O代码即可轻松读取。HTK持久影响力背后的三大优势是：与HTK训练和识别流水线的紧密集成、消除解析器歧义的确定性字节布局，以及在学术语料库中的广泛采用。