当数字音频系统中的量化bit数量增多时，该系统对低音量音频信号的重现能力将增强。如上图所示，在16-bit的系统中，用来重现低音量信号的精度较低。而在20-bit和24-bit的数字音频系统中，重现同样波形的精度就要提高不少。—市场与技术之战为了使问题复杂化，大多数的音乐设备厂商都在谈及有关量化bit数目的时候，对自己的产品采用各种不同的数据指标。首先，他们通常都要谈论其模/数转换器和数/模转换器的转换深度。然后就是说存储
当数字音频系统中的量化bit数量增多时，该系统对低音量音频信号的重现能力将增强。如上图所示，在
16-bit的系统中，用来重现低音量信号的精度较低。而在20-bit和
24-bit的数字音频系统中，重现同样波形的精度就要提高不少。
— 市场与技术之战
为了使问题复杂化，大多数的音乐设备厂商都在谈及有关量化bit数目的时候，对自己的产品采用各种不同的数据指标。首先，他们通常都要谈论其模/数转换器和数/模转换器的转换深度。然后就是说存储到硬盘或是磁带上的数据所采用的bit数目。通常，他们所采用的规格都不外乎16、20和24-bit几种。但是，这里还隐藏着另外一个问题。任何具有数字化处理能力或是混音功能的设备（例如新型的音频工作站/硬盘机/软件/数字调音台等）都有一个处理深度（processing depth）问题。它表明了当使用音乐设备上的数字信号处理器对声音信号进行处理时所能达到的精度。
好了，我们现在可以搬回家一台全新的24-bit音乐工作站，将一切都调整得恰到好处，这时，我们的心情也会格外舒畅。但是，为什么在这套24-bit的音频系统上却只得到了93 dB的动态范围呢？这个问题嘛，它涉及到了技术上的数据与商业广告宣传的区别。有些设备厂商会对它的产品整体的各个部分进行测试，然后将精度最高的部分的数据当作整机的指标来进行宣传。假如一套设备中的转换器和存储单元均是采用16-bit的量化精度，但是它的内部效果处理单元的精度却是32-bit，那么你很可能就要被蒙骗了。
在真实世界中，如果一套数字音频系统内部采用24-bit或是32-bit的处理单元，但是它却是将数据以16-bit的格式来进行存储，那么你所听到的声音精度就将被限制在16-bit上。处理深度是由设备进行均衡、混响、淡入淡出处理时所使用的数字信号处理器的量化精度来决定的。如果你的数字音频系统只能向存储介质上记录16-bit的数据，即使所有的处理都是以24-bit或是32-bit的量化精度来进行的，最终得到的结果依然还是要回到16-bit的水平上，当然你可以通过抖动处理来进行适当的补偿。
当一套数字音频系统通过抖动处理对数据进行优化时，也不可避免要对数据进行舍入。处理的数据越多，这种舍入所带来的危险就越严重。你必须清楚一点，即使只是对声音中的一个频率段进行均衡处理，整个音频数据都要发生变化。这也正是一套采用16-bit进行数据存取的系统中使用24-bit或是32-bit数字信号处理的好处。
你要知道这样一件事情：当使用数字信号处理器对音频数据中的任何一个元素进行处理时，实际上处理芯片都要得到所有的采样点的数值，并在其中增加一些数据或是改变一些数据的值。当使用数字信号处理器进行声像和音量电平的调节这种最为简单的处理时，就属于上面这种情况。为了给电平增加1 dB，数字信号处理芯片需要将所有的采样点数据都乘以1.122018454（这是在24-bit处理精度下的情况，处理时采用的量化精度越高，则这个数在小数点后面的位数就越多）。如果要想将音量电平减低1 dB，则数字信号处理芯片需要将所有的采样点数据都乘以0.8912509383736（数字信号处理芯片不会做除法）。
找来一个计算器，然后随我一起来做这样一个小小的实验：在1到65535（这是16-bit音频系统中的全码）之间随便找一个数。将这个数乘以1.122018454（即增加1 dB），然后再乘以0.8912509383736（即降低1 dB）。于是结果又回到了原来的数。例如，我们选择一个数5,
327。给它乘以1.122018454后得到5,976.9923045，然后再乘以0.8912509383736，于是计算结果又回到了5,327。
