1. 取樣(sampling)：

連續的音響訊號(即聲波)經過取樣後即可產生數位的音訊，一般可以利用類比數位轉換器(A/D Converter)達到這樣的效果。

　

2. 取樣頻率(Sampling Frequency Rate)：

取樣時我們要考慮取樣的頻率，為了達到不失真的效果，經過科學家的證明，只要取樣頻率大於原始訊號頻率的兩倍以上，即可減低錯誤，達到和原始聲音極真實的音訊。舉例來說，人類聽覺頻率範圍大約是20KHz，因此我們就要以40KHz的取樣頻率來對聲音作取樣。

　

3. 取樣大小及量化(Sampling Size and Quantization)：

在取樣的過程中，不斷連續變化的類比訊號要用數位化的數值來表示，這樣的過程就會產生所謂的量化誤差(Quantization error)。所謂量化誤差指的是實際聲音訊號之震幅(amplitude)和數位化後所得數字之間的差異。如果用將數位信號還原成類比訊號的角度來看，量化誤差就是失真(Distortion)。我們可以用增加取樣大小的方式來降低量化誤差，也就是利用更多的位元(bits)來表示一個取樣訊號，這樣便可以提高精確度。

所謂的量化(Quantization)就是將類比訊號所代表的連續範圍分成一段一段的區間(Interval)，每一段區間我們定義一個數位化的值。區間的數目是跟取樣大小有關，舉例來說，有一種最簡單的量化法稱為"線性量化法"(Linear quantization)，這種量化法採用等距離的間隔空間，假設一個訊號它的最大值是5.0，取樣大小為3個位元，則每個量化區間就是5.0/2^3，也就是0.625單位。另外一種相反的量化法就是"非線性量化法"(Nonlinear quantization)，這種量化法採用不同的間隔空間。以"對數量化法"(Logarithm quantization)為例，低震幅範圍的量化區間就比高震幅範圍的區間較為接近，用這種量化法產生的結果就是在低震幅時我們會得到較好的效果。通常如果使用同樣的取樣大小，非線性量化法會比線性量化法得到較佳的音訊品質。但是如果是要對音訊做濾波(filtered)或一些運算時，使用線性量化法會比較容易處理。

目前已經發展了許多音訊編碼的方法用以減少儲存量或是傳輸的時間，以下所列為兩種較普遍的編碼方法：
　

1. PCM(Pulse code modulation)：
2. ADPCM(Adaptive delta pulse modulation)：

下面是一些音訊格式列表：

聲音的處理可以有以下的幾種功能:

A. 編輯 (Editing)：

我們可以藉由聲音編輯軟體對數位音訊做拷貝、複製、剪貼等功能，以下的範例我們利用軟體對音訊做一個簡單的處理：
　

　　
B. 特殊效果 (Effect)

我們可以藉由聲音編輯軟體對數位音訊做一些特殊效果，例如增加迴音、淡入淡出(fade-in fade-out)等功能：
　

1. 倒轉波型：

將原始波型倒轉成另一波型。
　

2. 淡入及淡出：

做淡入及淡出的效果時，我們要選擇起始的百分比，以決定淡入及淡出的幅度。
　

3. 增加迴音：

增加迴音時除了要選擇幅度外，還要選擇回音延遲的時間，通常是以毫秒為單位。