在数字信号处理中，量化技术根据其级划分方式主要分为均匀量化和非均匀量化。
均匀量化，如ADC（模拟到数字转换器）的输入动态范围被均匀地划分为2的n次方份，这样的设计使得每个幅度范围内的信号被等间距地转换为数字值，适用于信号变化相对均匀的情况。
非均匀量化则突破了这种均匀性，它的划分依据不规则，通常采用类似于指数函数的曲线，这在处理如语音信号这样的信号时更为适用，因为人耳对小幅度信号的敏感度遵循指数规律。为了能更精确地还原信号，非均匀量化倾向于将更多的比特位（bit）分配给小幅度信号，如A律和μ律量化。
分类上，我们还有标量量化和矢量量化。标量量化是一维的，每个幅度信号对应一个独立的量化结果。相反，矢量量化是二维或更高维度的，通过组合两个或更多幅度来决定一个输出结果。以二维为例，输入信号的幅度组合确定了平面上的一个点，而这个平面上预先根据概率划分为N个小区域，每个区域代表一个特定的输出码字（codeword）。
矢量量化的优势在于它引入了多个因素来决定输出，并利用概率方法，因此在效率上通常优于标量量化，尤其在处理多维度信号时，能够更好地适应信号的特性。
在数字信号处理领域，量化指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号并不需要经过量化的过程。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。