音频编码算法的核心在于利用人类听觉系统的特性。人耳并非对所有频率和强度的声音都具有相同的敏感度。例如，存在掩蔽效应，即较强的声音会掩盖较弱声音的存在，使其难以被察觉。许多音频编码算法以此为依据，去除那些人耳难以感知的音频信息，从而实现数据压缩。通过分析音频信号的频率成分、幅度等，编码算法可以确定哪些部分可以被安全地舍弃，而不影响人对声音的主观感受。
变换编码是常见的音频编码手段。以离散余弦变换（DCT）为例，它将时域的音频信号转换到频域。在频域中，音频信号的能量分布会更加清晰，大部分能量集中在低频部分，高频部分能量相对较少且包含许多人耳不易察觉的细节。编码算法可以对频域信号进行量化处理，对能量较低且人耳不敏感的高频成分分配较少的比特数，甚至直接舍弃，从而达到压缩数据的目的。之后，在解码时再通过逆变换将频域信号转换回时域，尽可能还原原始音频。
无损编码算法旨在在不丢失任何音频信息的前提下进行数据压缩。像FLAC（Free Lossless Audio Codec）这种无损编码格式，它通过预测音频信号中的冗余信息，并利用熵编码技术对这些冗余进行压缩。由于没有丢失任何数据，FLAC格式的音频文件在解码后能与原始音频完全一致，音质达到最高水准。然而，这种无损特性也意味着文件大小的压缩程度相对有限，通常比原始音频文件小20% - 50%左右，与有损编码相比，文件依然偏大。
有损编码算法则允许一定程度的信息丢失，以换取更高的压缩比。MP3（MPEG - 1 Audio Layer 3）是最为人熟知的有损编码格式之一。它通过心理声学模型分析音频信号，去除人耳听觉掩蔽效应下难以察觉的部分，再结合量化和熵编码等技术进行压缩。MP3在中等比特率（如128kbps - 192kbps）下，能将音频文件大幅压缩，文件大小可能仅为原始无损文件的十分之一甚至更小。但随着压缩比的提高，音频质量会有所下降，尤其在高频部分会出现细节丢失，声音变得不够清晰、自然。
在选择音频编码算法时，首先要考虑应用场景。对于音乐发烧友追求极致音质的音乐收藏，无损编码格式如FLAC是理想选择，尽管文件较大，但能保证原汁原味的音乐体验。而在网络音频传输，如在线音乐播放、语音通话等场景中，由于网络带宽和存储容量的限制，有损编码格式更为合适。例如，在移动设备上收听在线音乐，MP3或AAC（Advanced Audio Coding，一种比MP3音质更优、压缩比更高的有损编码格式）可以在保证可接受音质的同时，减少数据传输量，避免卡顿。
不同的硬件设备对音频编码格式的支持程度不同。一些老旧设备可能仅支持常见的MP3格式，而较新的智能设备则能兼容更多种类的编码格式。在选择编码算法时，需要确保目标设备能够正确解码音频文件。例如，在制作车载音乐播放文件时，要考虑车辆音响系统支持的音频格式，若不支持某些新的编码格式，即使音频文件音质再好，也无法在该设备上正常播放。
