如果你曾经听过数字音乐 - 尤其是任何一种有损音频格式 - 那么你已经接触过数学量化这种幕后数字信号处理非常普遍，而且往往是现代音频软件的一个不可或缺的功能或硬件（例如数模转换器）。但量化并不仅限于音频。该术语及其用途也适用于其他领域，例如物理或数字成像。
在录音棚中，麦克风拾取模拟音乐声波，然后将其处理成数字格式。信号可以在44,100 Hz下采样，并以8,16或24位深度量化（依此类推）。较高的位深度提供更多数据，这使得能够更准确地转换和再现原始波形。
从根本上说，量化是一个复杂的舍入过程，涉及一定程度的不精确。计算机以1和0运行，这就是为什么模数转换被认为是近似而非精确复制的原因。在音乐方面，量化信号不仅必须保持正确的连续值和幅度值，而且时序也必须准确。该过程必须确保维持音乐节奏，音符均匀分布并设置在相同的节拍（或其分数）上。否则，音频可能最终听起来或听起来很奇怪。
可以使用诸如Photoshop的图像编辑程序在视觉上观察这种量化概念。当大图像尺寸减小时，由于处理任务的数学处理，会丢失像素信息。该软件执行计算和舍入以丢弃不需要的像素，同时保留图像的整体完整性，比率和上下文 - 受约束的比例对于照片来说与节奏对于音乐一样重要。当放大并将照片的重新调整大小版本与原始版本进行比较时，边缘和对象往往看起来有点粗糙或锯齿状。有损压缩的这种视觉方面类似地涉及数字音频文件的类型。更多数据和/或更少压缩导致更高的整体质量。
