Hal pertama yang dipelajari siapa pun tentang format audio MP3 adalah bahwa format ini didasarkan pada algoritma kompresi lossy. Kompresi lossy berarti bahwa untuk mengurangi ukuran file beberapa audio asli
telah dihapus yang secara inheren mengurangi kesetiaan rekaman. Berapa banyak data yang dihapus selama proses kompresi didasarkan pada kombinasi faktor termasuk preferensi pengguna, persyaratan portabilitas,
ruang disk yang tersedia, dll. Dalam kasus pengunduhan mp3 juice, pengguna memiliki sedikit kendali atas seberapa banyak kesetiaan yang telah dihapus dari sumber suara.
Dalam istilah yang sangat sederhana perbedaan kesetiaan dapat ditunjukkan dengan menghilangkan huruf dari kata-kata tertentu dalam kalimat berikut. Ini adalah w_at sebuah kalimat yang akan lo_k seperti jika itu
compres_ed usi_g a_ algoritma kompresi los_y imajiner. Kelihatannya tidak terlalu bagus tapi saya yakin Anda bisa memahami artinya. Itu kompresi lossy; cukup data disediakan agar Anda dapat memahami artinya
meskipun beberapa data hilang.
Jadi bagaimana cara mengembalikan kesetiaan? Jawaban singkatnya adalah Anda tidak bisa atau harus saya katakan tidak bisa, sampai sekarang. Telah ada terobosan dalam pemikiran bagaimana menggambarkan pola gelombang audio yang disebut Teori Genom Suara. Teori menyatakan bahwa representasi digital suara bukan
hanya serangkaian pola gelombang yang direkam tetapi sebenarnya terdiri dari “gen suara”. Mirip dalam konsep DNA, spektogram suara terdiri dari komponen yang terpisah dan dapat dilihat yang dapat “diurutkan” dan “disintesis”. Urutan gen suara inilah yang memungkinkan perangkat lunak berdasarkan Teori Genom
Suara untuk merekonstruksi data yang hilang dari file audio terkompresi yang hilang.
Melewati kalimat terkompresi kami dari atas melalui Fidelity Amplifier imajiner akan memberi kita kalimat yang terlihat seperti ini: Ini adalah w_at sebuah kalimat akan terlihat seperti jika dikompresi menggunakan
algoritma kompresi lossy imajiner. Seperti yang Anda lihat, peningkatan kesetiaan menghasilkan representasi asli yang jauh lebih menyenangkan dan akurat.
Hal yang menarik dari Sound Genome Theory adalah juga dapat digunakan untuk mengkompres audio. Perangkat lunak yang didasarkan pada teori dapat mencapai kompresi yang sebanding atau lebih baik
daripada algoritme kompresi lossy yang populer saat ini, namun tetap mempertahankan fidelitas yang direkam. Perangkat lunak ini juga dapat digunakan pada MP3 yang ada untuk mencapai pengurangan data
lossless tambahan. Menggunakan perangkat lunak berdasarkan Teori akan menurunkan ukuran file aktual atau kecepatan bit tanpa kehilangan ketepatan rekaman aslinya.
