量化

量化是将输入映射到一组固定值的过程。例如，应用程序可能包含一个量化函数，将一系列浮点数四舍五入到最接近的整数。结果是一个只包含整数的精简数据集。

量化数据会提供一组离散值。虽然这些值是估算值，但处理起来会更容易。例如，在绘制人口数据图表时，将数字四舍五入到最接近的千位可能很有用。将RGB值限制在有限范围内，可能有助于在发布网站时保持颜色一致。

音频制作

量化在数字音频制作中很常见，但它可以指几种不同的操作。例如：1）音高量化，2）采样量化，以及3）MIDI 量化。

1. 音高量化

钢琴和大键琴等乐器具有离散的音符。长号和吉他等其他乐器则具有无限范围的音高。量化吉他输入可能有助于使其音色与音频混音中的钢琴或其他乐器相匹配。

2. 采样量化

采样是将模拟音频信号转换为数字格式的过程。由于模拟音频具有无限范围的频率，将其转换为数字数据时，需要将这些值量化到固定范围内。采样率决定每秒对信号进行采样或量化的次数。标准采样率包括 44.1 kHz 和 96 kHz（每秒 96,000 次）。

3. MIDI 量化

MIDI录音不包含音频数据，而是存储录音过程中演奏的每个音符的信息。它包括按下了哪个音符、何时按下、按下的力度（力度值），以及何时松开。

虽然 MIDI 录音已经包含离散数据，但仍然可以量化每个音符的时间。例如，使用数字键盘录制鼓循环后，通常会将数据量化到最接近的十六分音符、八分音符，甚至四分音符。将低音鼓和军鼓的音符移到精确的时间点，可以形成更加一致的节拍。

NOTE:量化音频和 MIDI 数据有助于修正录音中的细小错误和不一致之处。不过，这也可能使录音听起来不自然，因为人的演奏并不完美。因此，专业录音会谨慎使用自动调音，而 MIDI 量化最适合电子音乐。[/n]