বক্তৃতা এন‌কো‌ডিং অ‌ডিও উপাত্ত সং‌কোচ‌নের এক‌টি গুরুত্বপূর্ণ বিভাগ। প্রত্যক্ষজ নকশাগু‌লো মানু‌ষের কান সাধারণত যা শুন‌তে পায় মিউ‌জিক -এর সা‌থে কিছুটা পার্থক্য তা ধারণা কর‌তে ব্যবহৃত হয়। ফ্রি‌কো‌য়ে‌ন্সির প‌রিসরকে মানু‌ষের আওয়াজ সাধারণভা‌বে মিউ‌জি‌কের যতটা প্র‌য়োজন তার চে‌য়ে অ‌নেক সীমাবদ্ধভা‌বে বহন ক‌রে নি‌য়ে যাওয়া প্র‌য়োজন হ‌তো, আর আওয়াজটি সাধারণত কম জ‌টিল। ফলস্বরূপ, বক্তৃতা অল্প বিট‌রে‌ট - এ উচ্চ মা‌নে এন‌কোড করা যে‌তে পা‌রে।

সং‌কো‌চনীয় উপাত্ত য‌দি অ্যানা‌লগ হয় (যেমন, এক‌টি ভো‌ল্টেজ যা সম‌য়ের সা‌থে ভিন্ন হয়) এ‌টি‌কে ডি‌টিটাল ক‌রে সংখ্যায় প্রকাশ কর‌তে কোয়ান্টাই‌জেশন নিযুক্ত হয় (সাধারণত পূর্ণসংখ্যামূলক)। এ‌টি অ্যানালগ থে‌কে ডি‌জিটাল রুপান্ত‌র‌কে নি‌র্দে‌শিত ক‌রে। য‌দি পূর্ণসংখ্যাগু‌লো উভয় ৮ বিট কোনটাই‌জেশন দ্বারা উৎপন্ন হয়, তাহ‌লে অ্যানালগ সং‌কে‌তের সম্পূর্ণ প‌রিসর ২৫৬ পূণর্সংখ্যাগু‌লো‌তে ভাগ হ‌য়ে যায় এবং সং‌কেত মূল্য এক‌টি ইন্টার্ভাল‌ে একই কোনটাইজ হ‌য়ে যায়। য‌দি, ১৬-বিট পূর্ণসংখ্যা উৎপা‌দিত হয়, তাহ‌লে অ্যানালগ সং‌কে‌তের প‌রিসর ৬৫৫৩৬ ইন্টার্ভা‌লে ভাগ হ‌য়ে যায়।

এই সম্পর্ক‌টি উচ্চ রি‌সো‌লিউশনের মধ্যকার আপোষ স্পষ্ট ক‌রে (বিশাল সংখ্যক অ্যানালগ ইন্টার্ভাল) এবং উচ্চ সং‌কোচন (ছোট পূর্ণসংখ্যা উৎপা‌দিত হয়)। পৃ‌থক বক্তৃতা সং‌কোচন পদ্ধ‌তি দ্বারা কোয়ানটাই‌জেশ‌নের এই অ্যাপ‌লি‌কেশন ব্যবহৃত হয়। এ‌টি সম্পন্ন, সাধারণভা‌বে, দু‌টি প্র‌বেশ প‌থের মিশ্রণের মাধ্য‌মে:


বক্তৃতা এনকো‌ডিং
হ্রাসহীন
সময়রেখা
দৃ‌ষ্টিভ‌ঙ্গি এবং বর্তমা‌নে অব্যবহৃত সম্ভাবনা