AD模數轉換（Analog-to-Digital Conversion，簡稱ADC）是將模擬訊號轉換為數字訊號的過程。對於音訊處理來說，ADC是音訊錄製、數字音訊處理和傳輸的關鍵步驟。以下是對AD模數轉換在音訊方面的詳細講解：
1. ADC的基本原理
ADC的過程包括以下幾個步驟：
取樣（Sampling）：將連續變化的模擬訊號在時間上進行離散化。
量化（Quantization）：將離散化的取樣值在幅度上進行離散化。
編碼（Encoding）：將量化後的離散值轉換為數字編碼。
2. 取樣
取樣是指在特定時間間隔對模擬訊號進行取樣。取樣頻率（Sampling Rate）決定了每秒鐘對模擬訊號進行取樣的次數，單位為赫茲（Hz）。根據奈奎斯特取樣定理，取樣頻率必須至少是訊號最高頻率的兩倍，才能完整地重建原始訊號。對於音訊訊號，常見的取樣頻率有：
44.1 kHz：用於CD音訊。
48 kHz：用於專業音訊和影片裝置。
96 kHz：用於高解析度音訊。
3. 量化
量化是將取樣得到的模擬訊號值轉換為離散的數字值。這一步驟決定了訊號的幅度解析度，通常用量化位數（Quantization Bits）來表示。常見的量化位數有：
16位：用於CD音訊。
24位：用於專業音訊錄製。
32位浮點：用於高動態範圍音訊處理。
量化過程會引入量化誤差和量化噪聲，因為實際的模擬訊號值通常不在量化級別的精確值上。
4. 編碼
編碼是將量化後的離散值轉換為數字訊號的過程。常見的編碼方式有：
脈衝編碼調製（PCM）：最常見的數字音訊表示方法，直接表示量化後的取樣值。
增量調製（DPCM）：對取樣值的差分進行編碼，以減少資料量。
自適應差分脈衝編碼調製（ADPCM）：在DPCM的基礎上，動態調整量化級別，提高編碼效率。
5. 取樣定理與失真
根據奈奎斯特定理，取樣頻率必須大於訊號頻寬的兩倍，以避免混疊（Aliasing）現象。如果取樣頻率不足，則高頻訊號會摺疊到低頻訊號上，導致失真。因此，在實際應用中，通常會在ADC前使用抗混疊濾波器（Anti-Aliasing Filter）對輸入訊號進行預處理，濾除超過奈奎斯特頻率的高頻成分。
6. ADC效能指標
評價ADC效能的常見指標有：
訊雜比（SNR）：訊號功率與噪聲功率之比，反映了ADC的噪聲水平。
總諧波失真（THD）：ADC引入的諧波失真程度。
動態範圍（Dynamic Range）：可檢測的最小訊號與最大訊號之比。
無雜散動態範圍（SFDR）：主訊號與最強雜散訊號之比。
7. 音訊ADC的實際應用
在音訊處理的實際應用中，ADC通常整合在音訊介面、音效卡和數字錄音裝置中。其效能和質量直接影響到音訊錄製和處理的效果。高質量的音訊ADC需要具備高取樣率、高量化精度和低噪聲的特點，以確保錄製的音訊訊號保真度高、失真低。
8. 高階技術
一些高階技術如過取樣（Oversampling）和噪聲整形（Noise Shaping）也廣泛應用於音訊ADC中，以進一步提高音訊質量。過取樣透過提高取樣率來降低量化噪聲，而噪聲整形則透過頻域轉換，將量化噪聲移到聽覺不敏感的頻段。
結論
AD模數轉換在音訊處理中的作用至關重要。理解ADC的基本原理、量化過程、效能指標以及實際應用，有助於在音訊錄製和處理過程中選擇合適的裝置和技術，以獲得高質量的音訊訊號。這對於音訊工程師和音訊愛好者來說，是提高音訊作品質量的基礎知識。