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형식 정보
Shorten(SHN)은 SoftSound)의 Tony Robinson이 1993년에 처음 발표한 무손실 오디오 압축 코덱으로, 최초의 실용적인 무손실 압축기 중 하나입니다. 이 알고리즘은 리니어 예측을 사용하여 이전 샘플로부터 각 샘플을 추정한 다음, 잔차를 허프만 또는 골롬-라이스 코드로 인코딩합니다. 압축률은 일반적으로 2:1에서 3:1 사이이며, 디코딩된 출력이 원본과 비트 단위로 동일하다는 것을 보장합니다. Shorten은 1990년대 후반에 온라인에서 라이브 콘서트 녹음을 거래하는 선호 포맷으로서 문화적 의미를 얻었습니다 — etree.org 같은 커뮤니티가 SHN 파일을 중심으로 전체 배포 네트워크를 구축했으며, Grateful Dead와 Phish 같은 밴드가 이 관행을 암묵적으로 지지했습니다. 장점 중 하나는 포맷의 단순성으로, 보급형 Pentium급 하드웨어에서도 인코딩과 디코딩이 빠르게 실행되었습니다. 또 다른 강점은 결정적 출력으로, 동일한 입력이 항상 동일한 바이트를 생성하여 수천 명의 트레이더 간 무결성 검증을 위한 체크섬이 신뢰성 있었습니다. FLAC이 결국 더 나은 압축, 탐색 지원, 내장 메타데이터로 Shorten을 대체했지만, SHN은 역사적 중요성을 유지하며 이 포맷의 광범위한 라이브 음악 아카이브가 오늘날에도 유통되고 있습니다.
HTK는 음성 인식 연구를 위해 Cambridge 대학교 공학부에서 개발한 소프트웨어 모음인 Hidden Markov Model Toolkit의 네이티브 파형 컨테이너입니다. 1993년에 처음 배포된 HTK는 전 세계 전산 언어학 연구실에서 빠르게 레퍼런스 플랫폼이 되었으며, 그 파일 포맷도 함께 보급되었습니다. 각 파일은 프레임 수, 100 ns 단위의 프레임 주기, 프레임당 바이트 수, 데이터 종류를 나타내는 유형 코드를 지정하는 12바이트 헤더가 앞에 붙은 파라미터 벡터 시퀀스 또는 원시 샘플을 저장합니다 — 옵션은 파형 PCM에서 멜 주파수 켑스트럼 계수와 필터 뱅크 에너지까지 다양합니다. 이러한 다용도성 덕분에 파서를 변경하지 않고도 하나의 컨테이너에 원본 오디오와 추출된 특성 모두를 담을 수 있습니다. 의도적으로 최소화된 헤더는 정렬 패딩이나 선택적 청크를 피하여, C, Python 또는 MATLAB에서 몇 줄의 바이너리 I/O로 읽을 수 있는 포맷을 만듭니다. 세 가지 장점이 HTK의 지속적인 관련성을 뒷받침합니다: HTK 학습 및 인식 파이프라인과의 긴밀한 통합, 파서 모호성을 제거하는 결정적 바이트 레이아웃, 학술 코퍼스에서의 광범위한 채택입니다.