基本上，这都是关于将信息分解成几个“位”。实际的音频信号是一个随时间变化的“值”，但通常以不同的形式考虑它是有用的。作为一个类比，考虑数字256：根据您对数字的处理方式，将数字视为200 + 50 + 6、 或16 + 240、 或16*16、 或可能是有用的2^8；有无数种方法来处理这个数字，你使用哪一种取决于你想要达到的目标。

“频域表示”是进行上述分解的一个示例，但使用的是信号而不是数字。在这种情况下，您将原始信号表示为正弦曲线的总和，它们都具有不同的频率、幅度和相位。如果你把它们加在一起，你就会得到原来的信号。您也可以选择以不同的方式来表示它，例如使用小波，或者任何其他可能有名称或什至可能没有名称的方法（如果它对您正在做的事情有用的话）。也许你可以把它分成 3 秒的块，然后将每个块中的信号重新排列为单调递增，并记住你是如何对它们重新排序的。这听起来有点荒谬，但是有一种方法可以通过这种重新排序来处理 MRI 图像（它不使用分块部分，

正弦曲线的一个优点是，正如 Nathan Day 所说，它与我们的耳朵解释声音音高的方式有关。但更重要的原因是正弦曲线是复指数，是线性系统的特征函数；也就是说，如果将输入和输出视为正弦曲线的总和，则线性系统的分析要简单得多。这就是傅立叶分析如此广泛和重要的主要原因。

对您的问题的简短回答：您可以在无数个域中表示音频信号。对于另一个流行的域，请参阅小波。

音频只存在于时域中，在音频中我们将其转换为正弦波的总和，因为这与我们听到声音的方式有关。还有其他方法可以解释声音，这完全取决于该表示是否对您有用。你可能会感兴趣的是，小波、颗粒合成、共振峰合成，我记得读过一些东西，它通过将声音表示为一种颗粒合成，其中每个颗粒由自然谐波系列组成，我认为它被称为共振合成。