随着信息电子技术的兴起,互联网及其他新兴领域也在蓬勃发展。在当今信息时代,人类每天都在产生海量的数据信息。数据信息里面包含了众多具有价值的内容,但是也有大量的冗余的数据。伴随着互联网的广域覆盖和深入融合,信息技术已成为人们工作生活中不可分割的一部分。网络带宽逐步增加,硬盘空间迅速扩容,但无论是增加空间的开源方法,抑或是试图节流减少数据量,两者皆是解决数据冗余问题的核心要点。因此,如何保留有效信息、去除冗杂信息,成为了数据处理的研究热点。学者们对数据进行某种重新编码操作,去除冗杂数据,并把这一过程称之为数据压缩。目前人们针对常用音频格式如MP3、WAV、FLAC和AAC等已经进行了不同程度的压缩,但数据中依然包含了大量重复的冗杂信息。在使用目前世界上通用的WINRAR、ZIP、7Z等软件方法对音频文件进行压缩后,我们发现现有的算法无法对音频文件进行高效的压缩。因此本文对音频文件的压缩方法进行了研究,并基于算术编码,提出了一种音频文件的无损压缩方法。本文的工作分为以下两个方面:1.针对目前常用压缩软件对音频文件压缩效率低的问题上,提出了一种编码压缩方法。由于音频文件的编码所用字符繁多,很难使用静态编码模型进行编码压缩。同时由于音频文件的编码之间的相关性较小,基于字典的编码压缩方法非但不能缩减数据量,还会增加编码所需的数据量。基于此背景,本文以算术编码为基础,针对音频文件进行了三方面的改进。首先,通过高斯模型生成符号频率的初始值,并使用转义码对多阶上下文模型的长字节符号进行编码,最后利用二进制索引树来存储算术编码中的符号累积频率来得到最佳的效果。因此本文所用的方法可以对音频文件可以有效压缩,不会出现压缩后数据量增加的情况。通过一系列的实验,将本文提出的方法与目前市场上常用的压缩软件进行对比,本文方法在压缩效率上更为出色。2.对常用音频格式特点的编码压缩进行针对性优化。虽然自适应的算术编码方法对音频文件的编码压缩被证实为有效,但不同格式的音频文件所采用的编码方法也截然不同。因此我们希望能针对某个特定的音频文件格式,根据其文件的不同部分和编码标准,提高该音频文件格式的编码压缩效果。MP3音频文件一直是当前使用最广泛的歌曲格式。因此,我们对MP3音频文件进行了更深一步的研究,针对MP3音频文件,根据其格式标准提出了一种改进的RLE算法,并通过软件模块的设计和实现,对其重新编码的压缩算法进行了优化和提高。实验结果论证了本文所述优化方法的高效性。