By SongTools.ai
ट्रू पीक, प्लेटफ़ॉर्म सामान्यीकरण और प्रतिस्पर्धा से कम न लगते हुए डायनामिक्स कैसे संरक्षित करें।
# संगीत उत्पादन के लिए स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म्स की मास्टरिंग: व्यावहारिक गाइड
2000 के दशक के अधिकांश समय और 2010 के दशक की शुरुआत में, संगीत उद्योग एक लाउडनेस वार में लगा था — मास्टर को जितना संभव हो उतना जोर से बनाने की दौड़, इस धारणा पर कि जोर बेहतर लगता है। परिणाम ऐसे रिलीज़ थे जो गतिशीलता से कुचले हुए, सुनने में थकाऊ, और अधिकतम RMS स्तरों का पीछा करने की प्रक्रिया में तकनीकी रूप से समझौता किए गए थे।
स्ट्रीमिंग ने इस युद्ध को खत्म किया। प्लेटफॉर्म्स द्वारा कुछ खास प्रेरक कहे जाने से नहीं, बल्कि इसलिए क्योंकि उन्होंने लाउडनेस नॉर्मलाइजेशन लागू किया — एक सिस्टम जो स्वचालित रूप से प्लेबैक वॉल्यूम को एक सुसंगत लक्ष्य स्तर तक समायोजित करता है। जब हर ट्रैक लगभग समान लाउडनेस पर बजाया जाता है, तो अत्यधिक कम्प्रेशन के लिए प्रतिस्पर्धी प्रोत्साहन गायब हो जाता है।
नॉर्मलाइजेशन कैसे काम करता है इसे समझना, और आपकी मास्टर्स के लिए इसका क्या मतलब है, अब पेशेवर तरीके से संगीत रिलीज़ करने के लिए एक बुनियादी आवश्यकता है।
स्ट्रीमिंग में लाउडनेस LUFS में मापी जाती है — Loudness Units Full Scale। यह एक आंतरिक माप है जो इस बात को ध्यान में रखता है कि मानव श्रवण अलग-अलग आवृत्तियों को समय के साथ कैसे भारित करता है, सिर्फ पीक स्तरों को मापने के बजाय।
प्रमुख स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म्स के वर्तमान नॉर्मलाइजेशन लक्ष्य:
यदि आपकी integrated loudness किसी प्लेटफॉर्म के लक्ष्य से अधिक आती है — मान लीजिए आप -8 LUFS पर Spotify को एक मास्टर देते हैं — प्लेटफॉर्म इसे -14 LUFS तक लाने के लिए गेन रिडक्शन लागू करता है। आपकी मास्टर प्लेबैक पर 6 dB कम की जाती है।
यहाँ समस्या है: जब आप -8 LUFS को हासिल करने के लिए किसी मिक्स को भारी रूप से compress और limit करते हैं, तो आपने गतिशीलता रेंज को लाउडनेस के लिए ट्रेड किया है। प्लेटफॉर्म इसे वापस कम करने के बाद, आपके पास एक मास्टर है जो compress और फ्लैट लगता है, उसी प्लेबैक स्तर पर जैसे एक -14 LUFS मास्टर जो खुला और गतिशील लगता है।
आप कुछ नहीं जीते। आपने सिर्फ अपने संगीत को बदतर बना दिया।
अधिकांश genres के लिए व्यावहारिक दृष्टिकोण -14 से -13 LUFS की एकीकृत लाउडनेस का लक्ष्य रखना है, -1 dBTP की true peak अधिकतम के साथ। कुछ इंजीनियर lossy encoding artifacts के लिए अतिरिक्त headroom प्रदान करने के लिए -0.3 dBTP पसंद करते हैं।
-14 LUFS पर, Spotify आपके ट्रैक को गेन रिडक्शन के बिना पूर्ण वॉल्यूम पर चलाता है। आपका मिक्स गतिशीलता रेंज को बरकरार रखता है जो इसे सांस लेने देता है।
कुछ genres — विशेष रूप से भारी compressed EDM और hip-hop — -10 या -11 LUFS की ओर प्रथाएं रखते हैं। इन मामलों में, आप घनत्व के लिए कुछ गतिशीलता रेंज को ट्रेड करने के लिए एक जानबूझकर रचनात्मक विकल्प बना रहे हैं। यह वैध है, लेकिन आप अभी भी अधिकांश प्लेटफॉर्म्स पर कम किए जा रहे हैं।
अपनी एकीकृत लाउडनेस की जांच करने का सबसे कुशल समय मिक्स चरण में है, mastering को भेजने से पहले। आपके मिक्स पर एक लाउडनेस विश्लेषण आपको बताता है कि आपका शुरुआती बिंदु कहाँ है और mastering इंजीनियर को सटीक रूप से brief करने में आपकी मदद करता है।
SongTools.ai का Loudness Analysis टूल आपके ट्रैक की integrated LUFS, short-term loudness, और सभी प्रमुख प्लेटफॉर्म लक्ष्यों में true peak स्तरों को मापता है। इस जांच को mastering के बाद नहीं, पहले चलाने का अर्थ है कि आप अनुमान के बजाय सटीक जानकारी के साथ mastering पर पहुंचते हैं।
आपके DAW द्वारा दिखाया गया पीक स्तर और true peak स्तर एक नहीं हैं। जब डिजिटल ऑडियो को एनालॉग में परिवर्तित किया जाता है या MP3 या AAC जैसे lossy प्रारूप में एन्कोड किया जाता है, तो नमूने के बीच के नमूने ऐसे पीक्स बना सकते हैं जो प्रदर्शित अधिकतम को अतिक्रम करते हैं — इन्हें intersample peaks कहा जाता है।
एक मिक्स जो आपके DAW में -0.5 dBFS पीक दिखाता है, एन्कोडिंग के बाद 0 dBTP को अतिक्रम करने वाले true peaks हो सकते हैं। यही कारण है कि -1 dBTP मानक मौजूद है — यह इन intersample peaks के लिए headroom प्रदान करता है ताकि वे अंतिम delivery chain में clipping के बिना resolve हो सकें।
delivery से पहले अपनी मास्टर पर एक true peak जांच चलाएं। यदि आप -1 dBTP से अधिक हैं, तो आपको मास्टर को कम करने की आवश्यकता है।
इस लेख में चर्चित सभी टूल SongTools.ai पर उपलब्ध हैं — मुफ्त एक्सप्लोर करें।