Eğer dijital müziği dinlediyseniz - özellikle her türlü kayıp ses formatı - o zaman matematiksel nicelleştirmeye maruz kaldınız. Bu, sahne arkasındaki dijital sinyal işlemenin oldukça yaygın olduğu ve çoğu zaman modern ses yazılımının ayrılmaz bir işlevi veya donanım (örn. dijital-analog dönüştürücüler). Ancak kuantizasyon sadece sesle sınırlı değildir. Terim ve kullanımları ayrıca fizik veya dijital görüntüleme gibi diğer alanlara da uygulanır.
Bir kayıt stüdyosunda, mikrofonlar analog müzik ses dalgalarını toplar, daha sonra dijital formatta işlenir. Sinyal 44.100 Hz'de örneklenebilir ve 8-, 16- veya 24-bit derinlikle (ve benzeri) nicelendirilebilir. Daha yüksek bit derinlikleri, orijinal dalga formunun daha doğru bir şekilde dönüştürülmesini ve çoğaltılmasını sağlayan daha fazla veri sağlar.
Temel olarak, kuantizasyon, birtakım belirsizlikler içeren karmaşık bir yuvarlama sürecidir. Bilgisayarlar bir ve sıfırlar üzerinde çalışırlar, bu yüzden analogdan dijitale dönüştürme, tam bir kopya olarak değil, yakın bir yaklaşım olarak kabul edilir. Müzik söz konusu olduğunda, sadece nicelenmiş sinyal değerlerin doğru bir şekilde artmasını ve genliğini korumalıdır, aynı zamanda zamanlamanın da doğru olması gerekir. Süreç, müzik ritminin korunmasını ve notların eşit olarak dağıtılmasını ve aynı vuruşlara (veya bunların fraksiyonlarına) ayarlanmasını sağlamalıdır. Aksi halde ses, kulaklara kulak vermek için sondaj ya da garip olabilir.
Bu kuantizasyon kavramı, Photoshop gibi bir görüntü düzenleme programıyla görsel olarak gözlemlenebilir. Büyük bir görüntü boyutu azaldığında, görevi ele alan matematiksel işlemden dolayı piksel bilgisi kaybı olur. Yazılım, görüntülerin genel bütünlüğünü, oranını ve içeriğini korurken istenmeyen pikselleri atmak için hesaplamaları ve yuvarlama işlemlerini gerçekleştirir; kısıtlı oranlar, ritim müzik olarak olduğu için fotoğraflar için kritiktir. Fotoğrafın yeniden boyutlandırılan versiyonunu orijinaline yakınlaştırırken ve karşılaştırırken, kenarlar ve nesneler biraz kaba veya pürüzlü görünmeye eğilimlidir. Kayıp sıkıştırmanın bu görsel yönü benzer şekilde dijital ses dosyalarının türleri ile ilgilidir. Daha fazla veri ve / veya daha az sıkıştırma, daha yüksek toplam kalite ile sonuçlanır.
