① 話筒處理器的壓限和壓縮是怎麼回事怎樣設置
壓限器：很好理解打個比方吧，我們電平值限定在0dB，那麼只要小於0dB的信號可以隨便進，但是大於0dB的信號要進入就只能把自己壓到0dB以下了。
壓縮器：壓縮器一般用來控制信號的動態變化，對於輸入的信號，可以按照你設定的一個壓縮比例，把超過你設定的啟動電平以上部分的電平進行壓縮。壓縮器有4個主要的控制部分，啟動電平（threshold）、壓縮比（ratio）、啟動時間（attack）、恢復時間（release）。下面大致介紹一下各個部分的功能。 啟動電平：這個旋鈕用來讓你選擇當輸入信號電平達到什麼樣程度的時候，壓縮器開始工作。如果你設定在0分貝，那麼當輸入信號電平只要超過0分貝，壓縮器就開始啟動了，要修理你的信號了。如果輸入電平達不到你設定的啟動電平，壓縮器就等於直通了，你可以當它不存在。 壓縮比：這個東東就是讓你選擇用什麼樣的一個比例來壓縮已經超過啟動電平的部分了。比如你設定的啟動電平是0分貝，而此時，壓縮器的輸入電平達到了＋8分貝，如果你選擇2：1的壓縮比例，此時壓縮器輸出電平就不是＋8分貝而是＋4分貝了；如果此時你選擇的壓縮比是4：1，那麼輸出就變成＋2分貝了，如果你設定的壓縮比是無窮大，那麼不管壓縮器輸入電平超過啟動電平多少，輸出電平始終是0分貝，此時壓縮器就變成限幅器了
② 音頻壓縮原理
音頻壓縮的原理
轉自http://forums.dearhoney.idv.tw/viewtopic.php?t=24378
引用:
音訊資料因為其資料內容的特性，以傳統的壓縮法難達到很高的壓縮率，不過我們人耳並沒有無限的時間解析度和頻率解析度，其實原始的音樂訊號中包含了很多我們聽不到的資料，把這些對我們來講其實無意義的資訊給去掉，這樣就可以達到很高的壓縮率。這種利用人類 感官知覺的特性作的失真壓縮法，就叫做 perceptual coding。
人耳的生理結構，由外耳的耳殼收集外界的聲波到達中耳的耳膜產生震動，經由三塊小骨連接前庭窗傳入內耳，其中由於耳殼的內凹形狀，外耳道的長度和寬度.. 等等生理的構造，會對不同頻率產生共振升壓的效果，尤其是 2~5Khz 的頻率，會在這個過程中被放大。人耳聽覺頻率的范圍，大約是 20~20KHz，音量范圍則是 130dB SPL，大於 130dB 會產生痛苦的感覺，小於 0dB 則會被當成是靜音。如上所述，人耳對 2~5KHz 的頻率最敏感，越往高頻感覺越不敏銳，音量要超過一定的界限以上查能被我們人耳察覺，這個最低可以聽聞的界限，叫做 ATH（absolute threshold of hearing）。內耳的耳蝸有許多絨毛細胞，分別會對不同的頻率產生反應，將基底膜淋巴液的波動轉換成神經的電流訊號，傳達給大腦。也就是說耳蝸的作用就像一個頻譜分析儀，把聲波轉換成不同頻率的訊號，每一個特定位置的絨毛細胞會受特定頻率的刺激，但是當基底膜傳導波動時其鄰近周圍的絨毛細胞也會受到刺激。這也就是說如果有一個頻率的音量很大，在它附近同時有一個比較弱的頻率的話，比較弱的頻率的聲音就會被比較強的聲音給遮蔽掉，我們人耳沒有辦法分辦出有另一個比較弱的頻率的聲音存在。這個遮蔽的作用叫 frquency masking。另外從基底膜受到聲音震動到達穩定狀態，還有聲音結束後完全停止，中間都需要一段時間。所以如果有一個很大聲的聲音出現，在這個聲音開始之前，到這個聲音結束之後，有一段時間我們是聽不到其他聲音的，這種遮蔽效應，我們稱為 temporal masking，之前的叫 pre-masking，之後的叫 post-masking。
前面提到耳蝸就像一部頻譜分析儀，或者說像一個 band pass filter，會把聲音分成許多不同的次頻帶，每個頻帶里都有一個中心頻率，越往兩邊遮蔽的效果就越弱，在同一個頻帶裡面的頻率會互相影響，我們對他們的感知特性也十分的接近，這種人耳知覺特性的頻帶，我們稱為 critical band。critical band 的寬度並不是都相等的，低頻的部分比較窄，高頻的部分則比較寬，總共分成 26 個 critical band。
除了人耳的生理結構特性以外，大腦的作用也佔了一個很重要的角色。我們都知道音高是由基音決定，而音色是由泛音決定，我們很驚訝的發現，人類的大腦會自動補上基音，即使這個基音並不存在。譬如說電話的頻寬只有 300~3200Hz，但是當我們聽一個基音在 120Hz 的男性講電話的時候，我們還是可以聽出他的正確的音高，不會把男生聽成女生。大腦是如何運用復雜的計算去重建這個不存在的基音，我們目前尚無法得知。
經過長期的實驗和觀察，我們可將人耳的聽覺特性定性，建立一個人耳的聽覺模型，叫做 psychoacoustic model。有了這些對人耳知覺特性的了解，我們就可以根據這些理論來壓縮音訊資料，把我們聽不到的聲音去掉。
說是去掉，實際上是怎麼做的呢？
要將無限的連續的類比訊號轉變為有限的離散的數位資料，中間必須經過取樣和量化的手續。譬如說現在量化的位階只有 0~8 九個數字，每一個位階的間隔大小是一格，對一個 4.9 的訊號作量化，得到的數字是 5，和原來 4.9 相差 0.1，這個誤差叫做量化噪音。假設我們把量化的位階減少到 5 個，分別等於原來 0~8 的 0, 2, 4, 6, 8 這幾個數字，位階的間隔大小擴大變成二格，此時再對 4.9 量化，量化的結果是 4，誤差擴大到 0.9，也就是說量化的位階越少，量化的間隔就越大，量化噪音也就越大。
我們做一個實驗，把 16bit 的聲波檔轉為 8bit，當場丟掉一半的資訊，檔案也就小了一半，最簡單的失真壓縮不過我們觀察頻譜發現，減少量化的 bit 數產生的量化噪音，會造成全頻帶都水平上升一定雜訊，你如果聽這個 8bit 的聲波檔，會發現背景充滿沙沙沙的噪音，這就是因為量化誤差產生的量化噪音。
那我們會想，這樣全頻帶都減少一定的 bit 數太沒有效率，為什麼不把他分成好幾個頻帶（critical band），再根據人耳的心理聲學模型的遮蔽效應，對不同頻帶分配不同的 bit 數，讓各個頻帶產生的量化噪音低於遮蔽效應的曲線以下，這樣這些產生的量化噪音我們就聽不到，對知覺來說等於是無失真壓縮，這樣豈不更好？
所以我們就把壓縮的工作分成兩個部分，一個部分將原來的 PCM data 經過 band pass filter 分成好幾個 subband 次頻帶，另一個部分就是心理聲學模型，分析頻譜，找出遮蔽效應的曲線，然後根據這個曲線，對每個 subband 分別量化，決定分配的 bit 數，讓產生的量化噪訊低於遮蔽效應的曲線，使量化的失真不會被人耳聽到，這樣就大功告成了
然後接下來要說的就是這個最復雜的心理聲學模型是怎麼工作的.... ^^;
怎麼講一講變成這麼長 ^^;;
都還沒進入主題...
我是要解釋什麼是 scale factor，這個牽扯到量化的過程，還有 short block 和 long block，這個牽扯到心理聲學模型的判斷和 MDCT window 大小的轉換，主要目的是解決 pre-echo 的問題，結果越講越多... ><
看的人就忍耐一下吧... -_-;;;
前面說到心理聲學模型是如何工作的。ISO MPEG1 Audio 提供了兩個心理聲學模型，分別是 psychoacoustic model 1 和 2，model 2 比 model 1 要來得復雜，但是判斷的效果較好。兩個聲學模型可以用在任何一個 layer，layer 1~3（MPEG1 layer 3 = MP3）。不過我們通常是將 model 1 用在 MP1 和 MP2，model 2 用在 MP3。不過當然也有例外，譬如說有一個特殊版本的 toolame（壓 MP1, MP2 最好的 encoder）就是改用 model 2 的心理聲學模型而不用 model 1。
MPEG1 Audio 壓縮的時候一邊是用一個 polyphase filter bank，將 PCM data 分成好幾個"等寬的" subband 等待進一步量化壓縮，一邊是 psychoacoustic model，使用 512（MP1）或 1024（MP2/MP3）point（取 512/1024 個 sample 計算，或者說 window size=512/1024）的 FFT 轉換，將 PCM data 轉換到頻率域，進行頻譜分析。之所以另外使用 FFT 來分析，是因為 FFT 有比較好的頻率解析度，計算各個頻率的遮蔽效應時會比較精確。然後 psychoacoustic model 會將頻率按照 critical band（人耳聽覺特性的頻帶）分為好幾組，計算各個 critical band 的遮蔽曲線。在計算遮蔽曲線時，第一件要做的工作是區分哪些頻率的聲音是 tone，哪些頻率的聲音是 noise。為什麼要這麼區分呢？因為根據實驗發現這兩種聲音的遮蔽能力不一樣，noise 具有比 tone 更強的遮蔽效應。這邊會提到兩個名詞，一個是 TMN（Tone Mask Noise），tone 遮蔽 noise 的能力，單位是 dB，比較弱，另一個是 NMT（Noise Mask Tone），noise 遮蔽 tone 的能力，比較強。這兩個名詞很眼熟嗎？MP+/MPC 就有提供讓使用者修改這兩個參數的設定。調降這兩個參數，會減低 tone 和 noise 的遮蔽能力，整個遮蔽曲線會往下降，可以容忍的量化噪音就比較低，量化噪音必須減少，分配的 bit 數就必須增加，所以 MP+/MPC 調低這兩個參數，bitrate 會往上竄升，但是量化雜訊也會隨之減少。
在判斷哪些聲音是 tone，哪些聲音是 noise，model 1 和 model 2 採用不同的方法。model 1 是尋找區域范圍內，音量最大的頻率，把這個頻率當作 tone，因為 tone 通常是一定的區域范圍內音量最大的。其他剩下的部分就當成是 noise，加起來以一個單一的頻率代表。
model 2 的作法則不是去區分 tone 和 non-tone（noise），而是給每個頻率一個 tone index，由 0~1，index 數字越大，代表這個頻率越像 tone，根據這個 index 的比例大小，分別計算他們的遮蔽影響力，這樣是不是更精確呢。那要怎麼判斷某個頻率有多像 tone 呢？ model 2 是用 predict 的方法。predict 的意思是以現在的狀態，去預測下一個狀態是什麼。在這里 model 2 會儲存過去的兩個分析過的 window 頻譜，根據頻譜的變化，來判斷哪些頻率有多像 tone。因為 tone 的聲音會具有可預測性，前後的變化會有高度的關聯性，不會隨機的雜亂跳動。根據前後的頻譜變化，model 2 更可以准確的分辦出 tone 和 noise。
找出 tone 和 noise 以後，接著把不重要沒有意義的 tone/noise 去掉，譬如說兩個 tone 靠近，一強一弱，或是低於 ATH 絕對聽覺極限以下的 tone/noise，都可以把他去掉。然後計算剩下來的 tone/noise 的遮蔽效應，求出每個 critical band 的遮蔽曲線，最後在合並這些曲線，找出全體的遮蔽曲線。
實際上 psychoacoustic model 會計算一個數值，然後把這個數值傳給量化階段的程式，讓量化階段的程式知道這個頻帶可以允許的量化噪音是多少，該分配多少的 bit 數。這個傳給量化程式的參數叫做 SMR（Signal to Mask Ratio）。
很眼熟的名詞對不對
SMR=SNR-NMR
MP+/MPC/Lame 可以讓你自行設定 minimum SMR 的底線是多少。
前面提過，MPEG1 Audio 在分成好幾個 subband 准備做量化的時候，用的是"等寬"的 filter bank，這和我們人耳特性的 critical band 不同，由下圖可以看出，低頻的部分一個 subband，包含了好幾個 critical band。到了高頻的時候，好幾個 subband 包含在一個 critical band 裡面。這樣心理聲學模型計算出來的各個 critical band 的 SMR 要怎麼給呢？
model 1 是取 subband 涵蓋的范圍中，最小的 SMR。這麼做在低頻的時候，會將好幾個 critical band 的 SMR 取其最小的一個給 subband，因為 subband 包含了好幾個 critical band，如果用這幾個 critical band 中最大的 SMR，將會有部分頻率的遮蔽效應會估計錯誤，所以為了妥協，只好取最小的。高頻的時候則是好幾個 subband 共用一個 SMR。model 1 有一個致命傷，就是高頻的時候，前面我們說過 model 1 每個 critical band 的 noise 是以一個總和集中的頻率代表，現在這個 critical band 橫跨好幾個 subband，以這個中央代表的 noise 頻率計算出來的 SMR，就無法適用在每個 subband 裡面。（距離中央越遠的就越不正確）
model 2 低頻的時候取最小的 SMR，和 model 1 一樣，高頻的時候則是取 critical band 好幾個 SMR 的平均值給 subband。model 2 不用集中式的 noise，而是用 tone index 的方式來計算 tone 和 noise 的遮蔽效應，所以在高頻的時候會比 model 1 精確。
好了，心理聲學模型不能再講下去了，頭暈了... @_@
圖... 有機會再補 ^^;
終於進入主題了：MDCT 和 Quantization（量化）。
前面提到我們將 PCM data 分成好幾個 subband 等待心理聲學模型的判斷，做進一步的量化壓縮，這種壓縮法我們叫做 subband coding。這個 filter 我們用的是 polyphase filter bank，將 PCM data 分成 32 個等寬的 subband。這個 ployphase filter bank 有幾個缺點：
1. 它是有失真的 filter，也就是說，還沒有做會失真的量化步驟，經過 filtering 以後的 subsample 立刻將它還原回 PCM data，結果就已經和原來不一樣了。不過這個失真很小（小於 0.07dB）所以對品質不會有太大的傷害。
2. 它是等寬的頻帶，不符合人耳聽覺特性的 critical band，對後續量化階段的處理不利
3. 它的截止點平緩，所以當輸入頻率很靠近截止點的時候，相鄰的兩個 subband 會發生 aliasing（或者說 overlap，.....請看圖...有機會再補....-_-;;）
MP1 一個 frame 384 個 sample，MP2 和 MP3 用 1152 個 sample，而且 MP3 會將 polyphase filter bank 切出來的 32 個 subband 的 sample，再用 MDCT 轉換，進一步劃分成更細的頻帶，提高對頻率的解析度。這個將原本資料轉換到另一個空間之後再進行壓縮的方法，我們稱為 transform coding。因為MP3 混合了 subband filterbank 和 MDCT，所以我們把 MP3 的這個 filtering 的過程稱為 Hybird Filterbank。
MDCT 之後，可以運用 butterfly 的計算，消除 polyphase filter bank 產生的 aliasing。
不過成也 MDCT 敗也 MDCT，經過這個 MDCT 轉換之後，資料會完全喪失時間的資訊。什麼是喪失時間資訊？我們回頭來說 FFT。
做 FFT 計算的時候，window size 越大（取進來計算的 sample 越多），對頻率的分解能越強，頻率的計算越精確。但是這些 PCM data 的 sample 是照時間排列的，對 44.1KHz 的 PCM 一次取 32768 個 sample 進來計算，如果不用 overlap，則你的頻率解析度（ie. spectral line resolution）是 1.346Hz，而時間解析度只有 1sec * 32768/44100 = 743.04msec，你看不到小於 735.61msec 的頻率變化的過程。頻率解析度和時間解析度兩個量無法同時求得精確的值，時間越精確（取進來計算的 sample 越少），頻率解析就越差，頻率越精確（取進來計算的 sample 越多），時間解析就越差。
MP3 經由 polyphase filter bank 之後轉 MDCT 的過程如下
1. 1152 個 PCM sample 分成兩個部分，各 576 個 sample，稱為一個 granule。
2. 這 576 個 sample 送進 polyphase filter bank，輸出 32 sample（按頻率順序）x 18 組（按時間排序）
3. 重排為 18 個 sample（按時間排序）x 32 組（按頻率排序）
4. 每一組中的 18 個 sample 為時間順序，加上前面一次轉換的 18 個 sample，總共 36 個 sample 送進去做 MDCT 轉換（所以 MDCT window 有 50% 的 overlap 重疊）
5. 轉出來為 18 個 sepctral line（按頻率排序）x 32 組（按頻率排序）
好復雜嗎？ ^^;
總之 MDCT 轉換完以後，時間資訊就不見了（每一個都是 spectral line，都是頻率資訊，不過頻率資訊更細了）。
丟掉時間資訊會有什麼影響呢？
假設現在轉換的這一塊聲音區塊前面是很微弱的聲音，到後面突然出現音量急遽升高的情形，譬如說鼓手突然開始打鼓，這種波形我們稱為「attack」：突然拉起的波形。遇到這種情況心理聲學模型會很笨的認為這個區塊裡面有很強的 masker，可以提供很高的遮蔽曲線，所以可以允許較大的量化失真，因此量化的步驟就會給比較少的 bit。MDCT 一次轉換就是取 576 個 sample，這個 block 的長度，同時也就是時間的長度，所以一次死就死全部的 block，量化失真產生的 noise 會擴散到整個 block 的長度范圍（也就是時間范圍），所以前面聲音很微弱的區段，也會發生這些量化噪音，想當然爾，原來微弱的音量根本無法遮蔽掉這些量化噪音，如果後面大音量區段的 pre-masking 前遮蔽曲線也不夠遮蔽這些 noise，我們就會聽到這些量化噪音了，那麼心理聲學模型也就破功了。
這種壓縮瑕疵叫做 pre-echo。
這個道理類似 JPEG 圖檔的壓縮瑕疵，JPEG 一次轉換是拿 8x8 的區塊去做 DCT 轉換，遇到區塊內包含銳利的邊緣、線條（有很多的高頻成分）的時候，經過 DCT 轉換，高頻的量化失真會擴散到整個 8x8 的像素區塊，所以我們常常看到 JPEG 或 MPEG 檔案畫面上銳利線條的周圍（譬如說文字的周圍）會有那種斑斑點點，破碎的壓縮瑕疵，這就是因為一次死死全部，整個區塊都完蛋的關系。
MP+/MPC 因為不用 transform coding，不做 MDCT 轉換，所以他的 pre-echo 的問題比較小，觀察 MPC 壓出來的波形，幾乎看不到 pre-echo 的壓縮瑕疵。
一個相反的例子，MPEG2 AAC/MPEG4 AAC 完全不用 subband filterbank，直接做 MDCT 轉換（前置有一個 gain-control），不過 AAC 有一套對付 pre-echo 的 tool（或者叫 mole）叫做 TNS，可以用來解決 pre-echo 的問題。
這個，越扯越遠，寫不完了 ><
解決 pre-echo 的方法下次繼續....
③ 自己壓縮的文件設了密碼，解壓時忘了密碼請問怎麼辦
lrain在前面的文件加密說得十分輕松，可是我們破解起來就不是那麼容易的事情了，在沒有字典的情況下你破解一下6個字元長度的密碼花2~3個小時是常有的事情，可是誰讓咱們想當黑客呢！要知道想做黑客，第一步就是要學會有耐心，你有嗎？
破解zip文件加密的最好的工具應該是elcomsoft公司出的azpr(advanced
aip
password
recovery,高級zip文件破解)，破解速度很快(你還是需要黑客的耐心)，但是沒有注冊版本只有能破解3位長度的密碼，下載網址
http://www.elcomsoft.com/azpr.html。
如圖16就是azpr的主界面，選項很多，這里我們只介紹我們常用的幾個：
1.「encrypted
zip-file」中選擇你要破解的加密zip文件。
2.在「type
of
attack」中選擇你需要採用的破解方式，如果你有那些黑客常用的破解字典，請選擇「dictionary」我們一般選用「brute-force(暴力窮舉破解)」。
3.在「brute-force
range
options」中選擇密碼所有可能的組成字母，這里有一個原則，你首先選擇「all
caps
latin(a-z)」如果不行，可以再多選擇一個，最後才選擇「all
printable」，我在破解的時候選擇了「all
printable」，結果破解一個6位的密碼，要花我5天多的時間，我的天啊！lrain早該發現並更換了。
rar文件之解密
rar文件的解密我們同樣可以使用elcomsoft公司的arpr(advanced
rar
password
recovery，高級rar密碼破解)，下載網址
http://www.elcomsoft.com/arpr.html，使用方法和前面的azpr一樣(
④ 只用壓縮單塊效果器能不能調的出布魯斯的音色level，tone，sustain，attack值具體怎麼調
壓縮跟布魯斯音色沒什麼太大的關系，所以即便你買了也出不來布魯斯的音色。我覺得你應該買BOSS那塊布魯斯過載。
⑤ zip加密壓縮包怎麼破解
一、案情分析：密碼破解工具泛濫 反黑刀對於這類密碼破解問題可以說是瞭若指掌了，如今針對各種密碼的破解工具泛濫成災，而壓縮文件包是大家最經常使用的一種文件，因此更是引起了很多「黑客」的關注，下面看看他們到底有哪些伎倆！ 二、突擊偵破：密碼恢復工具也成黑客幫凶 其實很多軟體最初開發的初衷是好的，比如各種遠程式控制制軟體，而到了黑客手裡就成了遠程盜取的工具，這里要介紹的黑客常用的兩款壓縮文件密碼恢復工具也是如此！ 1.WINZIP壓縮文件的破解 針對WINZIP壓縮文件，黑客最常使用的工具就是Elcomsoft公司的「Advanced ZIP Password Recovery」（簡稱AZPR），AZPR提供了一個圖形化的用戶界面，黑客經過幾個簡單的步驟就可以破解ZIP壓縮文件包的密碼。 第一步：配置破解工具 首先在「ZIP password-encrypted file」打開被加密的ZIP壓縮文件包，可以利用瀏覽按鈕或者功能鍵F3來選擇將要解密的壓縮文件包；在「Type of attack」中選擇攻擊方式：包括「Brute-force」（強力攻擊）、「mask」（掩碼搜索）、「Dictionary」（字典攻擊）等；在「Brute-force range options」設定強力攻擊法的搜索范圍，如果用戶了解口令的組合特點，通過設定以下選擇可以大大縮短搜索時間；在「Start from」中 ，當用戶知道口令的起始字元序列時，可以設定該選項。例如，當用戶知道口令全部使用小寫字母，長度是5，並且以字母「k」開頭，那麼可以在該項填寫「kaaaa」，AZPR將從這個口令開始依次向後搜索所有的可能密碼；在「Password length」中可以設定口令長度，這也是一個決定搜索時間的重要選項； 「Auto-save」：自動存儲選項的功能是定期自動保存軟體當前設置與當前工作狀態，這些關鍵參數將會定期自動保存在一個名為「~azpr.ini」，用戶可以自行指定保存參數的文件名、自動保存的時間間隔等等，該選項使得用戶能夠繼續上次中斷的解密進程。