2025-2030年下一代音频编解码技术展望与产业深度研究报告

1. 宏观背景与执行摘要

1.1 全球音频技术转折点：从压缩到重构

2025年标志着全球音频技术产业的一个关键转折点。在过去的三十年里，音频编解码技术的发展主线一直是“比特率战争”（Bitrate War），即如何在有限的带宽下尽可能保留原始信号的波形。然而，随着人工智能（AI）、边缘计算和无线传输协议的突破性进展，行业正在经历一场从“信号压缩”向“感知重构”和“语义理解”的范式转移。

根据市场研究数据的综合分析，全球音频编解码器市场在2025年已达到约77亿美元的规模，并预计将在2030年逼近100亿美元大关，年均复合增长率（CAGR）稳定在5.21%左右。这一增长并非仅仅源于设备数量的增加，更深层次的动力来自于流媒体服务的全真化升级、沉浸式体验的民主化以及机器听觉（Machine Hearing）的兴起。

1.2 驱动未来五年的三大核心力量

本报告将未来五年的技术演进归纳为三大核心力量：

1. 神经音频编解码（Neural Audio Codecs, NACs）的崛起：利用深度生成模型（如GANs、Transformers和Diffusion Models），编解码器不再仅仅是去除信号冗余的工具，而是变成了具备“生成式修复”能力的智能体。SoundStream、EnCodec和Lyra等模型证明了在超低比特率（sub-3kbps）下实现高保真传输的可能性，这彻底改变了网络通信和音频存储的经济模型。
2. 沉浸式音频标准的开放化与普及：以Samsung和Google主导的IAMF（Immersive Audio Model and Formats，品牌名Eclipsa Audio）正在挑战Dolby Atmos的统治地位。通过开源和免版税策略，结合AI驱动的场景感知技术，3D音频正从高端家庭影院迅速下沉至移动设备和UGC（用户生成内容）平台。
3. 无线传输协议的物理层突破：蓝牙技术的带宽瓶颈长期限制了无线音频的音质上限。Qualcomm XPAN技术的问世，通过微功率Wi-Fi将传输带宽扩展至蓝牙的数十倍，使得24-bit/192kHz的无损音频无线传输成为现实，开启了“Wi-Fi音频元年”。

1.3 报告结构与研究范围

本报告旨在为技术决策者、研发工程师及行业战略规划者提供一份详尽的未来路线图。报告将深入剖析上述三大技术支柱的技术原理、性能指标、生态系统及市场影响，并结合2025年最新的行业动态（如CES 2025发布的Eclipsa Audio、LRAC挑战赛结果等）进行前瞻性预测。

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2. 神经音频编解码器：AI定义音质的新纪元

2.1 传统音频编码的极限与神经编码的突破

传统的音频编解码器（如MP3, AAC, Opus）主要依赖于修正离散余弦变换（MDCT）和心理声学模型（Psychoacoustic Models）。其核心逻辑是“丢弃”——去除人耳听不到的频段或被掩蔽的信号。然而，这种“减法”策略存在物理极限：当比特率降低到一定阈值（通常为语音10kbps，音乐32kbps）以下时，量化噪声和编码伪影（Artifacts）将变得无法掩盖，导致音质急剧下降，出现“金属音”或“水下音”效应。

神经音频编解码器（NACs）采用了一种截然不同的“端到端”（End-to-End）深度学习方法。其核心逻辑不再是单纯的“保留波形”，而是“学习特征并重构”。

2.1.1 自动编码器（Autoencoder）架构解析

主流的神经编解码器（如SoundStream, EnCodec）通常采用卷积自动编码器结构：

• 编码器（Encoder）：作为一个非线性特征提取器，将高维的时域波形映射到低维、低帧率的潜在表示（Latent Representation）。这一过程类似于不仅压缩数据，还提取了音频的语义和声学特征。
• 解码器（Decoder）：充当生成器的角色，利用接收到的潜在特征，结合模型在训练阶段学到的先验知识（Prior Knowledge），“想象”并重构出原始波形。这意味着，解码器可以填补丢失的信息，甚至在带宽极低的情况下恢复高频细节。

2.1.2 残差矢量量化（Residual Vector Quantization, RVQ）

神经编解码器面临的最大挑战之一是如何将连续的潜在向量离散化，以便进行比特流传输。SoundStream和EnCodec引入了残差矢量量化（RVQ）机制，这是解决该问题的关键创新。

• 分层量化：RVQ由多个级联的矢量量化器组成。第一个量化器对输入向量进行粗略量化，随后的量化器依次对前一级的量化误差（残差）进行精细化量化。
• 可扩展比特率（Scalable Bitrate）：这种分层结构赋予了编解码器极大的灵活性。发送端可以根据当前的网络状况，动态决定传输多少层量化码本（Codebook）。例如，在网络拥塞时仅传输前4层（对应低比特率），网络良好时传输全部32层（对应高比特率），且无需重新训练模型。

2.2 关键模型深度技术剖析

特性	SoundStream (Google)	EnCodec (Meta)	Lyra V3 (Google)	TiCodec (学术界)
架构核心	CNN+ RVQ + GAN	CNN/Transformer+ RVQ + MS-STFT Discriminator	SoundStream 架构优化+ Int8 量化	时变/时不变特征分离编码
比特率覆盖	3 kbps- 18 kbps	1.5 kbps- 24 kbps	3.2, 6, 9 kbps	极低比特率优化
生成式能力	强（联合降噪）	极强（作为 MusicGen Tokenizer）	强（语音合成基础）	针对 TTS 优化
延迟特性	流式推理，低延迟	相对较高（需轻量化 Transformer）	20ms 帧长，极低延迟	关注语义传输
部署场景	Android, WebRTC	元宇宙，音乐生成	弱网 VoIP，低端手机	语义通信，AIGC

2.2.1 SoundStream：全能型选手的基准

SoundStream 是首个能够同时处理语音和音乐，并在智能手机 CPU 上实时运行的通用神经编解码器。其核心贡献在于证明了单一模型可以通过“Quantizer Dropout”技术覆盖宽泛的比特率范围，且无需针对每个比特率单独训练模型。在主观听感测试（MUSHRA）中，3kbps 的 SoundStream 音质超越了 12kbps 的 Opus，并接近 9.6kbps 的 EVS（增强型语音服务）标准。此外，SoundStream 具备联合压缩与增强的能力，可以在解码端同时完成背景噪声抑制，而不增加额外的处理延迟，这对实时通信至关重要。

2.2.2 EnCodec：生成式 AI 的基石

Meta 发布的 EnCodec 将神经编解码技术推向了高保真音乐领域。它支持 48kHz 立体声采样率，并引入了基于 Transformer 的语言模型来进一步压缩量化后的离散码流，实现了比 MP3 高 10 倍的压缩效率。更重要的是，EnCodec 定义了音频的“离散令牌”（Discrete Tokens），使其能够与大型语言模型（LLM）无缝集成。这使得 EnCodec 不仅是压缩工具，更是 MusicGen 等文本生成音乐模型的核心组件，确立了“Audio as a Token”的技术范式。

2.2.3 Lyra V3：边缘计算的极致优化

Google 的 Lyra 编解码器专为极低带宽环境设计。从 V2 开始，Lyra 转向了 SoundStream 架构。2025 年普及的 Lyra V3 进一步优化了模型权重，引入了 Int8 量化和稀疏矩阵运算，使得模型体积缩小了 43%，推理速度提升了 20% 以上。这使得即使是入门级的 Android 设备也能在 2G/3G 级别的弱网环境下提供清晰的语音通话体验。

2.2.4 TiCodec 与语义通信的未来

2025 年的研究热点转向了更深层次的语义压缩。TiCodec 提出将音频特征解耦为“时变”（Time-Varying，如语音内容）和“时不变”（Time-Invariant，如说话人音色、环境背景）特征。时不变特征在一段对话中只需传输一次，从而极大地节省了冗余信息的传输。这种思路标志着音频编码正从“波形编码”向“语义编码”演进，为未来的超低带宽通信提供了理论基础。

2.3 2025年低资源音频编解码挑战赛（LRAC）启示

2025年举办的 LRAC 挑战赛揭示了神经编解码器在实际部署中面临的严苛约束与解决方案。

• 延迟与算力的平衡：挑战赛要求 Track 1（透明传输）的延迟低于 30ms，算力低于 700 MFLOPS。这迫使研究者放弃庞大的 Transformer 结构，回归高效的 CNN（卷积神经网络）和轻量级注意力机制。
• 鲁棒性考验：参赛模型必须在混响和嘈杂环境中保持稳定。获胜方案（如 teamwzqaq 和 nju-aalab）普遍采用了多任务学习策略，在损失函数中增加了对语音清晰度和可懂度的加权，并通过数据增强模拟真实世界的恶劣声学环境。

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3. 沉浸式与3D音频：标准之争与生态重构

3.1 3D音频市场格局与预测

全球3D音频市场正处于爆发式增长的前夜。预计在2025年市场规模将达到69.8亿美元，并在2030年翻倍至112.2亿美元，年均复合增长率（CAGR）接近10%。这一增长由家庭娱乐系统的升级、车载沉浸式音响的普及以及VR/AR设备的迭代共同驱动。虽然北美目前占据最大市场份额（约33.8%），但亚太地区因移动流媒体和游戏用户的庞大基数，预计将成为增长最快的区域。

3.2 IAMF (Eclipsa Audio) vs. Dolby Atmos：一场关于“开放”的博弈

长期以来，Dolby Atmos（杜比全景声）凭借其先发优势和强大的好莱坞生态，几乎垄断了高端沉浸式音频市场。然而，2025年随着 IAMF (Immersive Audio Model and Formats) 以商业品牌 “Eclipsa Audio” 的大规模推广，市场迎来了最有力的挑战者。

3.2.1 技术架构与核心差异

维度	Dolby Atmos	IAMF (Eclipsa Audio)	MPEG-H 3D Audio
基础模型	基于对象 (Object-Based)+ 7.1.2 床声道 (Bed Channels)	混合架构：基于通道 (Channel)+ 基于场景 (Scene/Ambisonics)	混合架构：对象+ 通道 + 高阶 Ambisonics
垂直声场	支持，主要通过元数据控制对象高度	原生支持垂直音频表达，强调“全向包裹感”	支持，具备高阶声场重建能力
AI 增强	较少提及，依赖人工混音	AI 驱动的场景分析：自动识别并增强对白/音效	部分支持交互式对象分离
商业模式	专有技术，硬件/内容方需支付高额版税	开源、免版税 (AOMedia)，极大降低成本	开放标准，但涉及专利池许可费
生态盟友	Apple, Netflix, Disney+, Xbox	Google, Samsung, YouTube, Meta	广播电视机构 (欧洲/亚洲), Sony 360RA

3.2.2 Eclipsa Audio (IAMF) 的战略杀手锏

Eclipsa Audio 的出现并非简单的“另一个格式”，而是针对 Dolby Atmos 的痛点进行的精确打击：

1. 免版税（Royalty-Free）的经济诱惑：对于像 Samsung 这样每年出货数千万台电视和手机的巨头，Dolby 的版税是一笔巨大的成本。支持 IAMF 不仅能降低成本，还能掌握技术话语权。
2. AI 定义的自适应音频：Eclipsa Audio 引入了 AI 场景分析功能。它不仅是被动解码，还能主动分析内容——例如在动作片中增强爆炸声的低频，或在新闻节目中提亮人声。同时，它能根据回放设备（如电视底座扬声器 vs. 独立 Soundbar）的物理特性，动态调整渲染参数，确保在任何设备上都能获得最佳听感。
3. YouTube 的流量倾斜：作为 Google 的亲儿子，YouTube 是全球最大的视频平台。2025 年，YouTube 全面开启对 Eclipsa Audio 上传和播放的支持，这意味着海量的 UGC 内容（Vlog、独立音乐、游戏直播）将直接跳过 Dolby Atmos，进入沉浸式音频时代。

3.2.3 2025年的生态落地实况

• 硬件端：Samsung 宣布其 2025 全系电视（涵盖 Crystal UHD 到 Neo QLED 8K）及 Soundbar 将原生支持 Eclipsa Audio。这瞬间为该格式带来了数百万的家庭终端安装量。
• 移动端：Google 正在将 Eclipsa Audio 解码能力植入 Android 开放源代码项目（AOSP）的核心层。这意味着未来的 Android 16/17 设备将系统级支持该格式，无需应用单独适配。
• 创作端：为了解决内容匮乏的问题，A-CX 与 Google 合作推出了适用于 Avid Pro Tools 和 Reaper 的免费插件。这些工具允许音频工程师在熟悉的 DAW 环境中直接制作 IAMF 内容，打通了“从创作到发行”的关键链路。

3.3 流媒体巨头的博弈：Netflix 与 Disney+ 的抉择

尽管 Eclipsa Audio 来势汹汹，但在 2025 年，Netflix 和 Disney+ 等顶级流媒体平台在高端订阅（Premium Tier）中仍主要坚守 Dolby Atmos。原因在于：

1. 好莱坞惯性：电影工业的后期制作流程（Post-Production Workflow）已经深度绑定 Dolby 工具链，改变这一流程需要时间。
2. 品牌认知：Dolby Vision + Dolby Atmos 已成为高品质流媒体的代名词，消费者认知度极高。

然而，变数已经出现。随着 AOMedia（Netflix 亦是其创始成员）的推动，以及广告支持层级（Ad-Supported Tier）用户对成本的敏感，预计在 2026-2027 年，流媒体巨头可能会尝试在移动端或特定层级引入 Eclipsa Audio，以降低带宽和授权成本。

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4. 无线音频传输：突破带宽物理极限

长期以来，蓝牙音频传输受限于带宽（通常低于 1Mbps）和复杂的电磁环境，难以实现真正的无损音质。2025 年，随着底层传输协议的革新，这一物理瓶颈正在被彻底打破。

4.1 蓝牙 LE Audio 与 LC3 的全面接管

LC3 (Low Complexity Communication Codec) 已成为蓝牙 LE Audio 的强制性标准，正在全面取代老旧的 SBC 编解码器。

4.1.1 LC3 技术优势深度解析

• 频谱效率与音质：根据蓝牙技术联盟（SIG）的盲测数据，LC3 在 160kbps 比特率下的主观听感评分（MUSHRA）超过了 SBC 在 345kbps 下的表现，甚至与高码率的 AAC 相当。这意味着在同等音质下，LC3 可以节省 50% 的带宽和功耗。
• 极低延迟：LC3 支持 10ms 甚至 7.5ms 的超短帧长。结合 LE Audio 的等时通道（Isochronous Channels），端到端延迟可降低至 20-30ms 级别。相比之下，AAC 的延迟通常在 100ms 以上，LDAC 也在 80ms 左右。这使得 LC3 成为移动游戏和助听器应用的理想选择。
• 多流同步（Multi-Stream）：LC3 原生支持真正的左右耳独立同步传输（True Wireless Stereo），无需像传统蓝牙那样在主副耳之间进行信号转发，从而提升了连接稳定性和立体声分离度。

4.1.2 LC3 与 Opus 的复杂度之辩

尽管 Opus 在 VoIP 领域表现卓越且免版税，但蓝牙 SIG 最终选择了 LC3。其核心原因在于计算复杂度（Complexity）。对于电池极小的 TWS 耳机和助听器，每一毫安时的电量都至关重要。LC3 的设计目标是在保证音质的前提下，将计算量（MIPS/MCPS）降至最低。部分测试数据显示，LC3 的编码复杂度仅为 Opus 的一半左右（在特定配置下），这对边缘设备的续航至关重要。

4.2 Qualcomm XPAN：微功率 Wi-Fi 颠覆无线音频

如果说 LC3 是蓝牙的优化，那么 Qualcomm XPAN (Expanded Personal Area Network) 则是对无线音频传输逻辑的重构。XPAN 技术利用 S7 Gen 1 音频平台中的微功率 Wi-Fi 模块，实现了蓝牙无法企及的性能。

• 真正的无损传输：XPAN 支持高达 24-bit/192kHz 的无损音频流。相比之下，即使是“无损”蓝牙编解码器（如 aptX Lossless），在射频环境恶劣时也经常会降级为有损传输。XPAN 利用 Wi-Fi 的高带宽，确保了比特流的完美完整性。
• 全屋覆盖（Whole Home Coverage）：蓝牙的有效传输距离通常在 10 米以内且穿墙能力差。XPAN 设备可以连接到家庭 Wi-Fi 网络，允许用户在整个房屋甚至庭院范围内漫游，只要有 Wi-Fi 覆盖，音乐就不会中断。
• 无感切换：XPAN 系统会持续监测信号质量。当用户离开手机蓝牙范围但仍在 Wi-Fi 范围内时，音频链路会自动无缝切换到 Wi-Fi，用户完全感觉不到中断。
• 首发设备案例：小米 Buds 5 Pro Wi-Fi 版 配合小米 15 Ultra 手机，成为了全球首款支持 XPAN 的商用终端。这标志着耳机不再仅仅是手机的蓝牙配件，而成为了独立的网络音频终端。

4.3 专有高解析度编解码器的生态位

在 LC3 和 XPAN 的夹击下，传统的“发烧级”蓝牙编解码器仍在寻找自己的位置：

• aptX Lossless：作为 Snapdragon Sound 技术栈的一部分，它在蓝牙链路下实现了 CD 级（16-bit/44.1kHz）的逐位无损传输。虽然带宽（约 1Mbps）不及 XPAN，但它不需要额外的 Wi-Fi 硬件，兼容性更广。Sennheiser Momentum True Wireless 4 和 Bose QuietComfort Ultra 等旗舰产品均已支持。
• AIRIA (前 SCL6/MQair)：由 Lenbrook 收购 MQA 资产后推出的 AIRIA，主打“时域优化”（Time-Domain Optimization）和极宽的动态比特率范围（200kbps 至 20Mbps）。它被设计为一种通用的传输容器，既适应蓝牙也适应 UWB。目前，其主要通过 Lenbrook 旗下的 NAD、Bluesound 品牌以及发烧友流媒体服务 HDtracks 进行推广。

4.4 编解码器性能对比概览表

编解码器	技术基础	最大比特率	采样率/位深	延迟 (ms)	主要优势	主要劣势
LC3	MDCT, 心理声学	~345 kbps	48kHz / 32-bit	~20-30	低功耗，低延迟，LE Audio 标准	有损压缩，非Hi-Res定位
aptX Lossless	ADPCM 变体	~1.2 Mbps	44.1kHz / 16-bit	~80	蓝牙下的 CD 无损音质	需 Qualcomm 芯片全链路支持
LDAC	混合编码	990 kbps	96kHz / 24-bit	~200	广泛的 Android 支持，Hi-Res 标杆	延迟高，连接稳定性受干扰影响
XPAN	Wi-Fi 传输	>10 Mbps	192kHz / 24-bit	低	真无损，超远距离，全屋覆盖	需特定 Wi-Fi 硬件 (S7 Pro)，功耗略高
SoundStream	神经网络	18 kbps	24-48kHz	中/低	极低码率下的高音质，AI 修复	计算量大，需 NPU 加速

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5. 产业链、硬件与开发工具生态

5.1 芯片厂商的“算力竞赛”

音频编解码的竞争早已超越了算法本身，演变为芯片算力的竞争。

• Qualcomm：通过 S7/S5 音频平台和 Hexagon NPU，构建了封闭而强大的 Snapdragon Sound 生态。其策略是将编解码器（aptX, XPAN）、AI 降噪、空间音频算法硬化在芯片中，提供给 OEM 厂商“交钥匙”方案。Hexagon NPU 的强大算力使得在耳机端运行复杂的神经网络成为可能。
• MediaTek：在智能电视领域，Pentonic 系列芯片集成了高性能 APU（AI Processing Unit）。这些 APU 不仅用于画质增强（AI-SR），现在也被用于音频处理，如 IAMF 的对象识别和声场重构。MediaTek Filogic 系列 Wi-Fi 芯片的整合，也为其在无线音频传输上提供了底层支持。

5.2 开发者工具与内容创作链条

为了打破“先有鸡还是先有蛋”的僵局，行业巨头正在大力完善工具链。

• IAMF 开源工具：AOMedia 在 GitHub 上开源了 iamf-tools 和 libiamf 参考代码，支持从 WAV 或 ADM-BWF（广播波形格式）直接编码为 IAMF。这降低了开发者的接入门槛。
• DAW 插件化：A-CX 提供的 Eclipsa Audio 插件让音频工程师可以在 Pro Tools、Reaper 等主流数字音频工作站（DAW）中直接进行 3D 混音并导出符合标准的 IAMF 文件。这种“插件化”策略使得创作者无需改变原有的工作流即可生产下一代音频内容。
• 神经模型库：Hugging Face 等平台上 facebook/encodec_24khz 等预训练模型的开放，以及 ESPnet 等工具包的更新，使得学术界和小型开发者能够基于最先进的神经编解码器进行二次开发和微调，加速了技术的民主化进程。

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6. 结论与2030年战略展望

6.1 核心结论：音频技术的终极融合

1. AI 重新定义“压缩”：到 2030 年，传统的“信息论压缩”将让位于“语义重构”。神经编解码器将使得 3kbps 的数据流听起来像高清录音。音频传输将不再是波形的搬运，而是特征与语义的传递。
2. 开放与封闭的动态平衡：IAMF (Eclipsa Audio) 凭借免版税和 AI 增强特性，将首先在 UGC 平台和 Android/三星生态中站稳脚跟。虽然它短期内难以撼动 Dolby Atmos 在高端影视制作中的地位，但长尾市场的潜力不可估量。
3. 连接技术的泛在化：2025 年是 Wi-Fi 进入个人音频设备的元年。XPAN 等技术将模糊蓝牙与 Wi-Fi 的界限，未来的音频设备将是始终在线、无缝切换的智能节点。

6.2 行业建议

• 对于消费电子厂商（OEMs）：必须加速 NPU 在耳机、音箱等外设中的部署。未来的音频竞争是 AI 算力的竞争，只有具备端侧推理能力的设备才能承载神经编解码器和复杂的空间音频渲染。同时，拥抱 IAMF 标准是规避专利风险、融入 Android 泛生态的最佳策略。
• 对于流媒体平台：应密切关注神经编解码器在移动端的应用潜力。对于新兴市场或流量敏感型用户，引入 SoundStream 或 EnCodec 类技术可以显著降低带宽成本并提升用户体验。同时，建立双格式（Atmos + IAMF）内容库将是应对未来终端多样化的稳健之选。
• 对于内容创作者：掌握基于对象（Object-Based）的音频制作流程已成必修课。熟悉 ADM-BWF 格式和 IAMF 工具链，将有助于在即将到来的沉浸式音频爆发潮中占据先机。

展望 2030，我们或许将不再讨论“编解码器”的参数，因为音频技术将隐入背景。当 AI 能够完美地理解并重构声音，当无线传输不再有带宽焦虑，人类将最终获得听觉体验的完全自由。

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主要数据来源索引：

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引用的著作

1. Audio Codec Market Size, Share & 2025 Growth Trends Report - Mordor Intelligence, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/audio-codec-market
2. Low-Resource Audio Codec (LRAC): 2025 Challenge Description - arXiv, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://arxiv.org/html/2510.23312v2
3. [2107.03312] SoundStream: An End-to-End Neural Audio Codec - arXiv, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://arxiv.org/abs/2107.03312
4. facebook/encodec_24khz - Hugging Face, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://huggingface.co/facebook/encodec_24khz
5. IAMF: Immersive Audio for a New Decade | Alliance for Open Media, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://aomedia.org/blog%20posts/IAMF-Immersive-Audio-for-a-New-Decade/
6. Introducing Eclipsa Audio: immersive audio for everyone | Google Open Source Blog, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://opensource.googleblog.com/2025/01/introducing-eclipsa-audio-immersive-audio-for-everyone.html
7. Eclipsa Audio: Ushering in a New Generation of 3D Sound With Samsung, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://news.samsung.com/global/eclipsa-audio-ushering-in-a-new-generation-of-3d-sound-with-samsung
8. Snapdragon S7 Sound Platforms | Premium Audio Technology - Qualcomm, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://www.qualcomm.com/audio/products/s-series/snapdragon-s7-gen-1-sound-platforms
9. XPAN - Qualcomm, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://www.qualcomm.com/products/features/XPAN
10. SoundStream: An End-to-End Neural Audio Codec - Google Research, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://research.google/blog/soundstream-an-end-to-end-neural-audio-codec/
11. Audio Codecs: From Common Choices to the Best Pick - Tencent MPS, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://mps.live/blog/details/audio-codecs-from-common-to-best
12. SoundStream: An End-to-End Neural Audio Codec - arXiv, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://arxiv.org/pdf/2107.03312
13. Meta’s AI-powered audio codec makes files ten times smaller than MP3 - Techzine Global, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://www.techzine.eu/news/data-management/93243/metas-ai-powered-audio-codec-makes-files-ten-times-smaller-than-mp3/
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15. Releases · google/lyra - GitHub, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://github.com/google/lyra/releases
16. Google Releases Lyra 1.3 For Advancing This Very Low Bitrate Audio Codec - Phoronix, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://www.phoronix.com/news/Google-Lyra-1.3
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18. Fewer-token Neural Speech Codec with Time-invariant Codes - arXiv, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://arxiv.org/html/2310.00014v2
19. VOCODEC: AN EFFICIENT LIGHTWEIGHT LOW-BITRATES SPEECH CODEC Leyan Yang1,2,†, Ronghui Hu1,2,†, Yang Xu1,2,†, Jing Lu1,2,∗ - Cisco, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://crowdsourcing.cisco.com/lrac-challenge/2025/assets/files/2025_lrac_challenge_technical_report_track1_nju-aalab_and_track2_leyan.pdf
20. Baseline Systems for the 2025 Low-Resource Audio Codec Challenge - arXiv, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://arxiv.org/html/2510.00264v3
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25. All you need to know about Eclipsa Audio - Movies Games and Tech, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://moviesgamesandtech.com/2025/03/23/all-you-need-to-know-about-eclipsa-audio/
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28. 7 Best Streaming Services with Dolby Atmos in 2025 | A Good Movie to Watch, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://agoodmovietowatch.com/cord-cutting/best-streaming-services-with-dolby-atmos/
29. Netflix vs Disney+: Which Streaming Giant Wins 2025? - Cord Cutters - Gadget Hacks, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://cord-cutters.gadgethacks.com/news/netflix-vs-disney-which-streaming-giant-wins-2025/
30. Ad-Supported Streaming Will Continue Growing in 2025 - MNTN Research, 访问时间为 十二月 13, 2025， https://research.mountain.com/insights/ad-supported-streaming-will-continue-growing-in-2025/
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