Nếu bạn đã từng nghe nhạc kỹ thuật số - đặc biệt là bất kỳ loại định dạng âm thanh bị mất nào - thì bạn đã tiếp xúc với lượng tử toán học. Xử lý tín hiệu kỹ thuật số đằng sau hậu trường này khá phổ biến và thường là một chức năng không thể thiếu của phần mềm âm thanh hiện đại hoặc phần cứng (ví dụ như bộ chuyển đổi digital-to-analog ). Nhưng lượng tử hóa không chỉ giới hạn ở âm thanh. Thuật ngữ và cách sử dụng của nó cũng áp dụng cho các trường khác, chẳng hạn như vật lý hoặc hình ảnh kỹ thuật số.
Định nghĩa
Lượng tử hóa là quá trình chuyển đổi một loạt các giá trị đầu vào thành một tập hợp các giá trị đầu ra nhỏ hơn gần đúng với dữ liệu gốc.
Cách phát âm: kwon • ti • zay • shuhn
Thí dụ
Trong phòng thu, micrô nhận các sóng âm thanh tương tự, sau đó được xử lý thành định dạng kỹ thuật số. Tín hiệu có thể được lấy mẫu ở 44,100 Hz và được lượng tử hóa với độ sâu 8-, 16 hoặc 24 bit (và vv). Độ sâu bit cao hơn cung cấp nhiều dữ liệu hơn, cho phép chuyển đổi và sinh sản chính xác hơn của dạng sóng ban đầu.
Thảo luận
Về cơ bản, lượng tử hóa là một quá trình phức tạp của làm tròn liên quan đến một số mức độ không chính xác. Máy tính hoạt động trên những cái và số không, đó là lý do tại sao chuyển đổi analog-to-kỹ thuật số được coi là một xấp xỉ gần đúng và không phải là một bản sao chính xác. Khi nói đến âm nhạc, không chỉ tín hiệu lượng tử duy trì sự kế thừa và biên độ chính xác của các giá trị, mà thời gian cũng phải chính xác. Quá trình này phải đảm bảo rằng nhịp điệu âm nhạc được duy trì, với các ghi chú được phân bố đồng đều và đặt trên cùng một nhịp (hoặc phân số của chúng). Nếu không, âm thanh có thể kết thúc nghe hoặc nghe lạ.
Khái niệm lượng tử hóa này có thể được quan sát bằng một chương trình chỉnh sửa hình ảnh, chẳng hạn như Photoshop. Khi một hình ảnh lớn được giảm kích thước, có một sự mất mát của thông tin điểm ảnh do quá trình toán học xử lý các nhiệm vụ. Phần mềm thực hiện các phép tính và làm tròn để loại bỏ các pixel không mong muốn trong khi vẫn giữ nguyên toàn vẹn, tỷ lệ và bối cảnh của tỷ lệ hình ảnh - ràng buộc là quan trọng đối với ảnh khi nhịp điệu là âm nhạc. Khi phóng to và so sánh phiên bản có kích thước lại của ảnh với bản gốc, các cạnh và đối tượng có xu hướng xuất hiện hơi thô hoặc lởm chởm. Khía cạnh hình ảnh này của nén mất dữ liệu tương tự như liên quan đến các loại tệp âm thanh kỹ thuật số. Nhiều dữ liệu hơn và / hoặc ít nén hơn dẫn đến chất lượng tổng thể cao hơn.