问通过截断减少样本位深度

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我猜你指的是(in * 0xFFFF) / 0xFFFFFF，在这种情况下，是的。

在截断之前，将精心制作的噪声信号添加到原始信号中，略低于截断阈值，将获得更好的探测结果。抖动)。

x * 0xffff / 0xffffff过于学究了，但是如果您的示例是签名的，那么就不是一个好的方式--而且通常可能不是一个好的方式。

是的，您希望源范围中的最大值与目标范围中的最大值相匹配，但那里使用的值仅适用于无符号范围，并且量化步长的分布意味着您很少使用可能的最大输出值。

如果样本有符号，则峰值正值将为0x7fff和0x7fffff，而峰值负值将为-0x8000和-0x800000。第一个问题是判断+1是否等于0x7fff，或者-1是否等于-0x8000。如果你选择后者，那么这是一个简单的移位操作。如果你试图两者兼得，那么零就不再是零。

在那之后，你就会有一个除法舍入为零的问题。这意味着与其他值相比，太多的值四舍五入为零。这会导致失真。

如果您想要根据峰值正值进行缩放，正确的形式应该是：

out = rint((float)in * 0x7fff / 0x7fffff);

如果你稍微摸索一下，你可能会找到一种有效的方法，用整数算术而不用除法。

对于任何给定的输入，此表单应该正确地四舍五入到最接近的可用输出值，并且它应该将最大可能的输入值映射到最大可能的输出值，但它将具有分散在整个范围内的丑陋的量化步长分布。

大多数人更喜欢：

out = (in + 128) >> 8;
if (out > 0x7fff) out = 0x7fff;

这种形式使事情变得稍微响亮一点，以至于正值可能会稍微修剪，但量化步长是均匀分布的。

添加128是因为右移向负无穷大进行舍入。平均量化误差为-128，您可以添加128来校正它，以使0精确地保持为0。溢出测试是必要的，因为输入值0x7fffff会给出0x8000的结果，并且当您将其存储在16位字中时，它会返回一个负值峰值。

学究可以在关于右移位和除法行为的假设中戳出漏洞，但为了清楚起见，我忽略了这些假设。

然而，正如其他人指出的那样，你通常不应该在没有抖动的情况下减少音频的比特深度，最好是噪声整形。TPDF抖动如下：

out = (in + (rand() & 255) - (rand() & 255)) >> 8;
if (out < -0x8000) out = -0x8000;
if (out > 0x7fff) out = 0x7fff;

同样，为了清晰起见，我将忽略rand()的使用方面的大问题。