大部分人在學習奎斯特定理之前，就已經接觸過數字音頻了。如果您以高于最高頻率至少兩倍的頻率，對一個模擬信號進行采樣的話，便可以將其轉換為與模擬信號信息相同的數字信號，通過一個低通濾波器，便可以獲得和您輸入的信號一模一樣，甚至分毫不差的內容。

而事實上，大部分都認為模擬信號“聽起來更好“。但如果數字信號更加精確的話，為什么還會有這么多人認為模擬的聽起來更好呢？首先，我們的耳朵已經逐漸變得習慣并喜歡模擬錄音的一些缺陷部分。正如電子管放大器對于音樂信號的失真以及壓縮，會比精準的晶體管更讓人感到舒服一樣，模擬磁帶同樣會使得聲音變得更加豐滿溫暖。

當然，僅憑這一點也無法構成人們忽略數字音頻的便利性的理由。因為如果想要這種模擬的溫暖音色的話，完全可以通過其他的方式，比如電子管壓縮器等等。真正的原因其實在于，奎斯特定理中所沒有告訴我們的，一個現實問題。首先，現實里并不存在奎斯特定理中所要求的，完美的低通濾波器。

現實存在的濾波器都有著斜率的限制，因此我們需要將其滾降數值設定得比理論中提出的更低才行。而且，斜率過于陡峭的濾波器在濾波頻點附近會產生大量的相位干涉作用。并且，一些混疊現象必然會在極高頻點處引發聲泄露。不過現在，有一種名為“過采樣”的技術被發明出來，可以有效減少以上問題。

另一個問題，便是所謂的有限字長效應——我們一般都會使用16位采樣，而不是奎斯特定理中所提出的純數。因此，我們必須在采樣樣本值上有所妥協。

首先，16bit并不像看起來那么便利。雖然它確實是可以轉換為高達96dB的動態范圍，但是這也是絕對頂點——不能再高了。因此這也導致了平均的音樂電平都必須保持在一個較低的水平，才能為峰值留出足夠的余量。但是在低振幅的區域，本底噪聲卻又是一個無法避免的問題。

除此之外，任何的增益變化（不論是因為軌道疊加還是單純的音量調整）都會導致采樣自動四舍五入到最接近比特值的電平，從而造成失真。不過幸運的是，一種名為高頻振動的技術可以解決這個問題。但是，時鐘抖動卻又導致了另一個問題。

如果采樣時鐘的定時不夠完美的話，則會產生另外一種失真。對于一個獨立的單元來說，解決方案是更換一個更加精確的定時；減少定時的誤差可以將失真降低到一個可以忽略不計的水平。但是，當和其他的單元進行數字連接的時候，問題會變得更復雜一些，不過只要能正確處理，便不會出現太大問題。

最后，在數字音頻相關的討論中，最常被忽略的細節，便是奎斯特的采樣是瞬時值——也就是脈沖。

我們的數字系統通常向轉換器和低通濾波器輸出的是一種階梯狀的信號，并保持當前采樣的電平，直到下一個采樣輸入之后才會有變化。這就導致了頻率成分的下降，并且會損失高頻信號——而脈沖所含的高頻能量，要比階梯狀信號多得多。這個問題的解決方案，當然不是去產生一個根本不可能完美產生的脈沖，而是要通過濾波器來調整頻率響應。