Если вы когда-либо слушали цифровую музыку — особенно любой аудиоформат с потерями — то вы подвергались математическому квантованию. Такая закулисная цифровая обработка сигналов довольно распространена и чаще всего является неотъемлемой функцией современного аудио программного обеспечения или аппаратное обеспечение (например, цифро-аналоговые преобразователи ). Но квантование не ограничивается только аудио. Термин и его использование также применяются к другим областям, таким как физика или цифровая обработка изображений.
В студии звукозаписи микрофоны улавливают аналоговые музыкальные звуковые волны, которые затем преобразуются в цифровой формат. Сигнал может быть дискретизирован с частотой 44100 Гц и квантован с глубиной 8, 16 или 24 бита (и т. Д.). Большая битовая глубина обеспечивает больше данных, что обеспечивает более точное преобразование и воспроизведение исходного сигнала.
Что такое квантование?
По сути, квантование представляет собой сложный процесс округления, который включает в себя некоторую степень неточности. Компьютеры работают на единицах и нулях, поэтому аналого-цифровое преобразование считается близким приближением, а не точной копией. Когда речь идет о музыке, квантованный сигнал должен не только поддерживать правильную последовательность и амплитуду значений, но и время должно быть точным. Процесс должен гарантировать, что музыкальный ритм поддерживается с нотами, равномерно распределенными и установленными на одинаковые доли (или их доли). В противном случае звук может закончить звучать или быть странным для слушающих ушей.
Эту концепцию квантования можно визуально наблюдать с помощью программы для редактирования изображений, такой как Photoshop . Когда большое изображение уменьшается в размере, происходит потеря информации о пикселях из-за математического процесса, выполняющего задачу. Программное обеспечение выполняет вычисления и округление, чтобы отбрасывать нежелательные пиксели, сохраняя при этом общую целостность, соотношение и контекст изображения — ограниченные пропорции так же важны для фотографий, как и для ритма музыки. При увеличении и сравнении уменьшенной версии фотографии с оригиналом края и объекты обычно выглядят несколько грубыми или неровными. Этот визуальный аспект сжатия с потерями аналогично относится к типам цифровых аудиофайлов. Чем больше данных и / или меньше сжатия, тем выше общее качество.