By SongTools.ai
प्लेटफ़ॉर्म वास्तव में क्या मापते हैं, अति-कंप्रेशन से कैसे बचें, और एकीकृत मीटर कैसे पढ़ें।
# धारा: loudness-mastering-streaming-platforms
रिकॉर्डिंग के इतिहास के अधिकांश समय, mastering इंजीनियर अपने masters को सभी से ज्यादा जोर से बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते रहे। यह मान्यता थी कि जोर से अच्छा लगता है — और फिजिकल रिटेल के संदर्भ में जहां ट्रैक्स अलग-अलग बजाए जाते थे, यह आंशिक रूप से सच था।
स्ट्रीमिंग युग ने इस सशस्त्र दौड़ को खत्म कर दिया। जब प्लेटफॉर्म पर हर ट्रैक को एक ही perceive किए गए loudness टार्गेट पर नॉर्मलाइज़ किया जाता है, तो अपने master को over-compress करने का कोई फायदा नहीं है। दरअसल, loudness को प्लेटफॉर्म के टार्गेट से परे धकेलना आपको नुकसान पहुंचाता है — आपका ट्रैक कम हो जाता है और दूसरों के मुकाबले over-compressed लगता है।
प्लेटफॉर्म loudness standards को समझना अब professional mastering की एक मौलिक आवश्यकता है।
LUFS (Loudness Units relative to Full Scale) स्ट्रीमिंग loudness के लिए मानक माप इकाई है। यह एक ट्रैक की पूरी अवधि पर integrated loudness को मापता है, जो साधारण peak metering नहीं करता, इस तरह से मानव perception को ध्यान में रखते हुए।
प्लेटफॉर्म टार्गेट्स:
True Peak (dBTP) inter-sample peaks सहित peak level को मापता है — वह distortion जो digital samples के बीच होता है जब audio को analogue में convert किया जाता है। true peak को -1 dBTP से नीचे रखने से conversion process में distortion रुकता है।
Loudness टार्गेट्स विभिन्न शैलियों के साथ अलग तरह से interact करते हैं:
SongTools.ai का Loudness Analysis tool आपकी audio file को process करता है और रिटर्न करता है:
अगर आपका ट्रैक -14 LUFS integrated से काफी जोर में है, तो स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म्स द्वारा इसे कम किया जाएगा। अगर यह -14 पर या उससे नीचे है, तो यह अपने original level पर या उसके पास बजेगा। Distribution से पहले अपने master को समझना आपको प्लेटफॉर्म्स के आपके लिए ऐसा करने से पहले समायोजन करने देता है।
आपके master का सही LUFS टार्गेट आपकी शैली और आपके limiting और compression की गुणवत्ता पर निर्भर करता है। लक्ष्य प्लेटफॉर्म के normalisation टार्गेट पर maximum perceive की गई ऊर्जा प्राप्त करना है — जिसका मतलब है आपकी शैली के conventions के भीतर पूरी dynamic range का उपयोग करना, न कि brute-force limiting।
एक mastering इंजीनियर के साथ काम करें (या एक high-quality AI mastering service) जो streaming loudness standards को समझता है। "जितना संभव हो सके उतना जोर" के दिन निश्चित रूप से खत्म हो गए हैं।
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