ถ้าคุณเคยฟังเพลงดิจิตอล - โดยเฉพาะรูปแบบเสียงที่สูญเสียไป - จากนั้นคุณก็เคยสัมผัสกับการควอนไทซ์ทางคณิตศาสตร์การประมวลผลสัญญาณดิจิตอลเบื้องหลังนี้เป็นเรื่องธรรมดาและมักเป็นส่วนสำคัญของซอฟต์แวร์เสียงสมัยใหม่หรือ ฮาร์ดแวร์ (เช่นตัวแปลงสัญญาณดิจิตอล - อะนาล็อก) แต่ quantization ไม่ จำกัด เพียงเสียง คำและการใช้งานยังใช้กับสาขาอื่น ๆ เช่นฟิสิกส์หรือการถ่ายภาพดิจิทัล
ในสตูดิโอบันทึกเสียงไมโครโฟนจะรับคลื่นเสียงเพลงอนาล็อกซึ่งจะประมวลผลเป็นรูปแบบดิจิทัล สัญญาณสามารถสุ่มตัวอย่างได้ที่ 44,100 Hz และวัดด้วยความละเอียด 8, 16- หรือ 24 บิต (และอื่น ๆ ) ความลึกของบิตที่สูงขึ้นจะให้ข้อมูลมากขึ้นซึ่งจะช่วยให้สามารถแปลงและทำซ้ำรูปแบบของคลื่นต้นฉบับได้แม่นยำยิ่งขึ้น
พื้นฐาน quantization เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนของการปัดเศษที่เกี่ยวข้องกับบางระดับของความไม่ถูกต้อง คอมพิวเตอร์ทำงานกับคนและศูนย์ซึ่งเป็นเหตุผลที่การแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอลถือว่าเป็นข้อมูลใกล้เคียงและไม่ใช่สำเนาที่แน่นอน เมื่อเป็นเรื่องเกี่ยวกับดนตรีสัญญาณไม่เพียง แต่จะต้องรักษาสัญญาณที่ถูกควอนไทซ์เพื่อรักษาความถูกต้องและความกว้างของค่าที่ถูกต้อง แต่เวลาจะต้องมีความถูกต้องด้วย กระบวนการนี้ต้องทำให้มั่นใจว่าจังหวะดนตรีจะคงอยู่โดยมีการกระจายเสียงอย่างสม่ำเสมอและตั้งอยู่ในจังหวะเดียวกัน (หรือเศษส่วน) มิฉะนั้นอาจทำให้เสียงจบลงหรือฟังดูแปลก ๆ
แนวคิดนี้ของ quantization สามารถสังเกตเห็นได้ด้วยโปรแกรมแก้ไขภาพเช่น Photoshop เมื่อภาพขนาดใหญ่มีขนาดลดลงจะทำให้ข้อมูลพิกเซลสูญหายเนื่องจากกระบวนการทางคณิตศาสตร์จัดการงาน ซอฟต์แวร์ทำการคำนวณและปัดเศษเพื่อยกเลิกพิกเซลที่ไม่ต้องการในขณะที่รักษาความสมบูรณ์โดยรวมอัตราส่วนและบริบทของสัดส่วนภาพที่ จำกัด เป็นสิ่งสำคัญสำหรับรูปถ่ายตามจังหวะเพลง เมื่อซูมเข้าและเปรียบเทียบภาพขนาดใหม่ของภาพต้นฉบับขอบและวัตถุจะมีลักษณะหยาบหรือขรุขระ ลักษณะภาพของการบีบอัดแบบ lossy นี้คล้ายกับประเภทของไฟล์เสียงดิจิตอล ข้อมูลเพิ่มเติมและ / หรือการบีบอัดที่น้อยลงส่งผลให้คุณภาพโดยรวมสูงขึ้น
