先讲一个故事， 刚工作的时候，听说过一个日本大师说，只要离近一点，人们可以很轻易的看到一个大屏幕电视里的一个坏点，但有时就算再仔细听，是却很难听出甚至听不出耳机频响中的一些缺陷。
大师还说了很多，总之，言外之意就是人的听觉其实远没有视觉敏锐，发烧圈的一些乱象并不是一些人的耳朵太好而是不好，所以只能靠脑补，精神世界的东西当然一切皆有可能。
也许128k和无损之间还不是那么难分辨，但是对于有些音乐来说，256k和无损就很难分辨了。
附一个常见的音乐播放软件Foobar官方的ABX测试插件，大家可以试一下320k MP3和WAV之间的差别，我相信会让很多人怀疑人生的~
ABX是一种强制选择测试。一个实验对象的选择可以是有价值的，即实验对象确实诚实地试图确定X看起来是更接近A还是B。如果多人测试中一个人没有发现区别，这可能会冲淡其他专心参加测试的受试者的结果，使结果符合辛普森悖论，从而导致错误的总结结果。简单地查看测试结果的总数(n个答案中的m个是正确的)并不一定能揭示这个问题的发生。（即需要对单独个体的结果也逐一分析）
严格意义上来说，ABX测试属于双盲听测试的一种。但在现实中，ABX测试用于判断能否听出区别，双盲听测试（例如MUSHRA）用于可以听出不同区别时，主观评价哪一个更好，以及各个产品之间的实际差异有多大，并排除声音以外的其他偏见因素干扰。
如果差异很小，参与测试的人可能会感到沮丧，并简单地通过随机投票来完成测试。所以当差异很小时，如果不采取适当的措施，像ABX这样的强制选择测试可能会倾向于负面结果。
不过，我个人认为，对于一些人声称的「一耳朵区别」和「天差地别」来说，他们应该不会存在这种沮丧心理。
有研究表明，视觉约占人类感知的70%~80%，听觉仅为10%~20%而另一方面，人类敏锐的视觉能力会第一时间告诉大脑正在听的是什么，而如果你刚好有志同道合的信仰抑或是萦绕心头的marketing故事，那么「声音」可能就对味了，甚至在音乐播放之前。假如此时与一些测试结果有很大出入，那么数据理所应当的就「没用」了。
在我看来有一部分人只是在烧钱。
而一些人给了你一些概念和目标，让你有继续烧下去的动力。
