My 50 Cent als Ergänzung:
Meines Wissens liegt der Vorteil von 32bit FloatingPoint zum Einen in der höheren Wortbreite (32bit), also die Menge an bits, die zur Speicherung von Ganzzahlen bei der Messung des Signales zur Verfügung stehen. Dadurch ergibt sich gundsätzlich erstmal die Möglichkeit, eine viel höhere Anzahl von Messwerten zu speichern, also eine höhere Auflösung der Samples, resultierend in einem größeren Dynamikumfang. Zum Anderen können niedrigere Pegel mit noch höherer Auflösung dargestellt werden (FloatingPoint), da nicht genutzten bits für kleinere ganzzahlige Messwerte als Nachkommastellen genutzt werden können. Also eine noch höhere mathematische Auflösung bei niedrigen Pegeln, die sonst besonders von Aliasing betroffen sind.
Das wiederum sorgt dafür, das mehr Headroom vorhanden sein kann. In so fern hätte man also schon mehr Spielraum beim Austeuern einer Aufnahme, weil man auf Grund der besseren Auflösung nicht versuchen muß, so nah wie möglich ans Limit zu kommen. Aber auch bei 32bfp ist bei 32bit Schluß, darüber knirscht es.
Aber der eigentliche Vorteil von 32bfl liegt aber vor allem in der Weiterverarbeitung. Vereinfacht erklärt:
Bei der digitalen Summierung und Signalbearbeitung werden mathematische Operationen durchgeführt, die zu Rundungsfehlern führen. Z.B. beim Summieren von auf 0dB Peak normalisierten Tracks muss die Software alle Samples "leiser rechnen", damit die digitale Summe noch in die Wortbreite (die Anzahl der bits pro Sample) paßt, sonst gibt es einen Overflow und das Sample macht einen "Spung" von Maximalwert auf Minimalwert, also eine digitale Übersteuerung. Das betrifft auch die Verarbeitung in Plugins.
Das Runterrechen - also die Verkleinerung der Amplitude - der Samples sorgt bei rein ganzzahligen Speicherplätzen (Integer, kein Floating Point) _immer_ für Rundungsfehler, also Aliasing, sowas wie "Klötzchenbildung" in den Messwerten. Bei vielen Tracks und mehrern Bearbeitungsschritten in Summe klingt es dann irgendwann nicht mehr ganz so schön. Aber warum macht man Tracks dann so laut? Weil man möglichst viel Dynamik möchte und leise Signale sonst evtl. im Rauschen untergehen. Und je leiser ein Sample, desto mehr fallen Rundungsfehler rechnerisch - und klanglich - ins Gewicht. Also mach man am Besten einen Kompromiss und seine Samples nicht maximal laut, aber auch nicht zu leise, lebt mit ein paar Artefakten oder packt etwas Rauschen drauf, um sie zu maskieren (Dithering).
Bei 32bit Fließkomma muß man sich deswegen keine Sorgen machen, weil Rundungsfehler durch die höhere Auflösung - vor allem bei sehr klienen Amplituden durch die dann anwachsende Zahl an Nachkomastellen - sehr viel weniger ins Gewicht fallen. Ich kann beim Summieren also mit Audio-Samples von viel geringerem Pegel in den Kanälen arbeiten und ich schaffe mir so viel mehr Headroom für die Summe. Rundungsfehler, bzw. Aliasing sind dann quasi kein Thema mehr.
Ach, und zum Thema Floating Point ADC folgender Link für Interessierte:
High resolution floating point ADC, Submitted November 2004
https://www.ee.iitb.ac.in/~esgroup/es_mtech04_sem/es_sem04_paper_04307416.pdf
Falls ich bei der Erklärung irgendwo nicht ganz korrekt war, bitte ich um Nachsicht und freue mich über Aufklärung.