Đo độ lớn âm thanh theo cách các nền tảng đo
Thả một tệp âm thanh vào và bạn sẽ nhận được độ lớn tích hợp của nó theo LUFS, dải độ lớn của nó, đỉnh mẫu của nó và khoảng cách của nó so với các mục tiêu mà Spotify, YouTube, Apple Podcasts và các đài truyền hình sử dụng.
Việc đo lường chạy trên thiết bị của bạn. Không có gì được tải lên, điều này quan trọng khi tệp là một tập chưa phát hành hoặc một bản master mà bạn vẫn đang thực hiện.
LUFS không giống với âm lượng
Đây là điểm khác biệt mà toàn bộ công cụ này dựa vào, và đó là lý do tại sao một đồng hồ đo mức trong trình chỉnh sửa sẽ không trả lời được câu hỏi này.
Một đồng hồ đo mức thông thường đo tín hiệu. Nó cho bạn biết các con số trong tệp lớn đến mức nào. LUFS đo độ lớn của âm thanh đối với người nghe, đây là một câu hỏi khác với một câu trả lời khác. Hai tệp có thể có đỉnh giống hệt nhau và mức trung bình giống hệt nhau nhưng vẫn nghe không giống nhau về âm lượng.
Tiêu chuẩn này lấp đầy khoảng cách đó bằng hai bước. Đầu tiên nó lọc âm thanh để ước tính cách tai người cảm nhận tần số, coi âm trầm dồn dập ít lớn hơn so với âm trung nơi giọng nói tồn tại. Sau đó nó loại bỏ các phần yên tĩnh trước khi tính trung bình, đây là phần khiến mọi người bối rối.
Tại sao sự im lặng có thể làm hỏng con số
Hãy lấy một cuộc phỏng vấn có một khoảng dừng dài ở giữa. Tính trung bình toàn bộ tệp và khoảng dừng kéo mức trung bình xuống, khiến tệp đo được yên tĩnh mặc dù mọi từ trong đó đều ở mức hợp lý. Thêm một khoảng dừng dài hơn và nó sẽ đo được yên tĩnh hơn nữa. Âm thanh không thay đổi chút nào.
Tiêu chuẩn này khắc phục điều này bằng cách sử dụng cổng. Các khối dưới một ngưỡng tuyệt đối sẽ bị loại bỏ, sau đó một lần xử lý thứ hai sẽ loại bỏ bất cứ thứ gì thấp hơn nhiều so với mức của phần còn lại, và chỉ các khối còn lại mới được tính trung bình. Kết quả là độ lớn của nội dung chứ không phải độ lớn của nội dung bị làm loãng bởi các khoảng trống của nó.
Đó là lý do thực tế lớn nhất để sử dụng chỉ số LUFS thay vì mức trung bình. Một khoảng dừng, một phần mở đầu lạnh lùng hoặc một phần kết thúc yên tĩnh sẽ không còn làm sai lệch kết quả.
Các mục tiêu, và điều gì xảy ra nếu bạn bỏ lỡ chúng
Các dịch vụ phát trực tuyến chuẩn hóa phát lại theo một mục tiêu để người nghe không phải điều chỉnh âm lượng giữa các bản nhạc. Các con số họ công bố nằm quanh mức âm mười bốn đối với nhạc trực tuyến và video, thấp hơn một chút đối với âm thanh podcast nói, và thấp hơn nữa đối với truyền hình.
Việc lớn hơn mức mục tiêu không bị từ chối, đó là lý do tại sao nó không bị chú ý. Nền tảng chỉ đơn giản là giảm âm lượng bản tải lên của bạn. Mọi thứ bạn đã làm để bản master có cảm giác lớn đều bị vô hiệu hóa khi phát lại, và những gì còn lại là một phiên bản phẳng hơn, nén hơn của nó. Mastering nóng không còn mang lại lợi ích gì; nó chỉ làm bạn mất đi tính động.
Việc yên tĩnh hơn là vấn đề ngược lại. Một số dịch vụ tăng âm lượng âm thanh yên tĩnh và một số để nguyên, vì vậy một bản master yên tĩnh có thể trở nên yếu hơn thực sự so với mọi thứ xung quanh nó.
Dải độ lớn cho bạn biết điều mà mức trung bình không thể
Hai tệp có thể có cùng độ lớn tích hợp nhưng hoạt động hoàn toàn khác nhau. Dải độ lớn là sự chênh lệch giữa các đoạn yên tĩnh và các đoạn lớn.
Hẹp là bình thường và chính xác cho giọng nói. Một podcast giữ trong vài đơn vị sẽ dễ nghe trong ô tô hoặc bằng tai nghe, vì không có gì biến mất dưới tiếng ồn đường phố.
Rộng là nơi rắc rối bắt đầu đối với nội dung nói. Một dải rộng có nghĩa là các phần lớn thì thoải mái và các phần yên tĩnh thì không nghe được trong bất kỳ môi trường nghe thực tế nào, đó là điều khiến mọi người phải với tay điều chỉnh âm lượng hai lần một phút. Đối với âm nhạc, một dải rộng có thể chính xác là điểm mấu chốt, vì vậy con số này là thông tin chứ không phải là một phán quyết.
Đỉnh mẫu, và Tại sao nó không phải là đỉnh thực
Số đọc đỉnh ở đây là đỉnh mẫu: giá trị lớn nhất thực sự có mặt trong tệp đã giải mã.
Đỉnh thực, mà tiêu chuẩn cũng định nghĩa, tái tạo dạng sóng giữa các mẫu và có thể đọc cao hơn một chút, bởi vì một tín hiệu có thể vượt mức giữa hai điểm lấy mẫu mà không mẫu nào hiển thị điều đó. Đo lường nó một cách đúng đắn cần lấy mẫu quá mức.
Vì vậy, hãy coi một đỉnh mẫu gần bằng không là đủ gần để có rủi ro chứ không phải là đạt sạch, và hãy để lại cho mình một khoảng dự phòng. Công cụ này không báo cáo đỉnh thực, và nó nói rõ điều đó thay vì dán nhãn một con số này là con số kia.
Những gì nó không thể cho bạn biết
Liệu âm thanh có hay không.
Độ lớn là một phép đo, không phải là một sự đánh giá. Một tệp có thể đạt chính xác mục tiêu của nó mà vẫn thô, đục, bị nén quá mức, hoặc được ghi trong một căn phòng kém chất lượng. Không điều nào trong số đó xuất hiện trong LUFS, bởi vì LUFS đang trả lời tốt một câu hỏi hẹp thay vì trả lời tệ mọi câu hỏi.
Nó cũng đo lường tệp mà bạn cung cấp cho nó. Nếu bạn đang kiểm tra một bản phối sẽ được làm chủ sau này, con số sẽ thay đổi. Hãy đo lường thứ mà bạn thực sự sẽ xuất bản.
Độ lớn so với các kiểm tra âm thanh khác
Độ lớn và độ sạch kỹ thuật là những câu hỏi riêng biệt, và đáng để thực hiện cả hai. Công cụ kiểm tra chất lượng âm thanh xem xét cắt xén, mức trung bình trong dBFS, nhiễu nền và tín hiệu trên nhiễu, đó là câu hỏi “bản ghi này có bị hỏng không”. Trang này trả lời “đây có phải là âm lượng phù hợp cho nơi nó sẽ đến không”.
Một tệp có thể đạt một và không đạt cái kia theo cả hai hướng. Âm thanh sạch nhưng độ lớn sai sẽ bị nền tảng giảm âm lượng. Âm thanh có độ lớn chính xác vẫn có thể bị cắt xén và rè.
Để khắc phục những gì bạn tìm thấy, công cụ dọn dẹp bản ghi âm giọng nói giảm nhiễu nền, và công cụ cắt âm thanh cắt bỏ khoảng lặng ở cuối mà cổng tiếng bỏ qua nhưng người nghe thì không.
