DAW का हिस्सा

DAW शेयर

मैंने DAW के हिस्से की जांच की। ग्लोबल, एबलटन लाइव, लॉजिक प्रो लोकप्रिय हैं, और जापान में यह पता चला है कि क्यूबसे, स्टूडियो वन लोकप्रिय है।

DAW का हिस्सा

DAW शेयर
इसने DAW के हिस्से को संक्षेप में प्रस्तुत किया। 2015 और 2018 में ask.audio के प्रश्नावली परिणाम और 2016 और 2017 में dtmstation.com के प्रश्नावली परिणाम के आधार पर।

DAW के ट्विटर फॉलोअर हैं

DAW डेवलपर्स के ट्विटर अनुयायी

मैंने DAW के ट्विटर अकाउंट के लिए फॉलोअर्स की संख्या को संकलित किया।

अगर DAW का ट्विटर अकाउंट है, तो हमने DAW के ट्विटर अकाउंट के फॉलोअर्स की संख्या, कंपनी के ट्विटर अकाउंट के फॉलोअर्स की संख्या और DAW के ट्वीटर अकाउंट का ट्विटर अकाउंट न होने पर, 0 नहीं तो प्लॉट किया है। कृपया ध्यान रखें कि क्योंकि कंपनी का ट्विटर अकाउंट DAW के ट्विटर अकाउंट की तुलना में अधिक फॉलोअर्स रखता है, इसलिए यह जरूरी नहीं है कि बहुत से फॉलोअर्स हैं।

DAW रिलीज़ वर्ष

डीएडब्ल्यू की प्रारंभिक रिलीज की तारीख

मैंने उस वर्ष का सारांश दिया जब DAW जारी किया गया था।

कई कंपनियों ने मिडी सीक्वेंसर को DAW के पूर्ववर्ती के रूप में बनाया है, लेकिन उस मामले में मिडी सीक्वेंसर की रिलीज़ वर्ष रिलीज़ वर्ष है। डिजिटल परफॉर्मर 1984 में मिडी सीक्वेंसर के पूर्ववर्ती के रूप में स्कोर प्रोडक्शन सॉफ्टवेयर "प्रोफेशनल कंपोजर" बना रहा है, लेकिन यह प्रारंभिक रिलीज में शामिल नहीं है।

डीएडब्ल्यू का शेयर विचार

क्यूबेस और स्टूडियो वन जापान में लोकप्रिय हैं

Dtmstation.com के प्रश्नावली परिणाम के अनुसार, क्यूबेस और स्टूडियो वन जापान में लोकप्रिय हैं। मुझे उम्मीद थी कि क्यूबेस और स्टूडियो वन जापान में अधिक कामुक होंगे, लेकिन परिणाम बिल्कुल उम्मीद के मुताबिक थे।

एबलटन लाइव विश्व स्तर पर लोकप्रिय है

Ask.audio के प्रश्नावली परिणाम के अनुसार, एबलटन लाइव विश्व स्तर पर लोकप्रिय है। हालांकि यह नतीजा पिन के प्रति संवेदनशील नहीं था, लेकिन ट्विटर और इसी तरह के डेटा के अनुयायियों की संख्या को देखते हुए, एबलटन लाइव वास्तव में लोकप्रिय हो रहा है। ※ इसी तरह के WEB डेटा पोस्ट नहीं किए जाते हैं।

लोकप्रिय DAW जापान और वैश्विक के बीच अलग क्यों है?

ऐसी संभावना है कि यह वैश्विक और जापानी DAW साझा के बीच अंतर कर रहा है या नहीं, यह जापानी विपणन पर ध्यान केंद्रित कर रहा है या जापानी विपणन पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। लोकप्रिय संगीत में अंतर इसका एक कारण हो सकता है।

एबलटन लाइव के विश्व स्तर पर सबसे लोकप्रिय होने का कारण

मैंने एबलटन लाइव का उपयोग करने की कोशिश की

मैंने वास्तव में एबलटन लाइव का उपयोग करने का प्रयास किया, इस कारण का पता लगाने के लिए कि एबल्टन लाइव ने विश्व स्तर पर लोकप्रियता हासिल की।

परिणामस्वरूप, क्यूबेस, स्टूडियो वन, एफएल स्टूडियो की तुलना में कोई बड़ा अंतर नहीं पाया गया। जिन स्थानों पर पैटर्न रखा जा सकता है वे FL स्टूडियो के करीब हैं, पियानो रोल और मिक्सर क्यूबेस और स्टूडियो वन के करीब हैं। यह हो सकता है कि आप अंतर को तब तक नहीं जानते जब तक आप इसे लंबे समय तक उपयोग नहीं करते।

एबलटन लाइव परीक्षण संस्करण के लिए यहां क्लिक करें

एबलटन लाइव यूजर की आवाज

एबलटन लाइव ऑडियो में अच्छा है

Not the best when it comes to dealing with actual audio clips, as opposed to MIDI. Still very capable, but a little more scattered and convoluted than Ableton and Logic.

Honestly? I use FL because I torrented a copy in high school, and got used to the workflow. I did eventually buy a copy because I’m not a douche. I use ableton as well now, because it’s much better for working with audio clips and live performance.

Source: https://www.reddit.com/r/edmproduction/comments/6lp1ix/what_daw_do_you_use_and_why/

FL स्टूडियो की तुलना में Ableton Live ऑडियो में ज्यादा अच्छा लगता है।

Ableton Live को मास्टर बनने में समय लगता है

Ableton is a bit more expensive and might be more harder to learn, FL is less expensive and it’s lifetime + kind if beginner friendly at first.

Source: https://www.reddit.com/r/edmproduction/comments/6lp1ix/what_daw_do_you_use_and_why/

Haha that’s the normal first reaction to opening Ableton — “wtf is this”

Source: https://www.reddit.com/r/WeAreTheMusicMakers/comments/82qf7i/which_daw_is_right_for_me/

Ableton Live को सीखने में समय लगता है।

Ableton Live को मास्टर बनने में कम समय लगता है

I really dislike the fact that people call FL beginner friendly compared to Ableton. Having used both for years, Ableton is so much easier to get into. Could be just me tho.

Source: https://www.reddit.com/r/edmproduction/comments/6lp1ix/what_daw_do_you_use_and_why/

यह भी राय है कि एबलटन लाइव वास्तव में उपयोग करना आसान है।

Ableton Live हिप-हॉप उत्पादन के लिए उपयुक्त है

Now that being said….Ableton….w/Push 2 is the goat DAW if you are into sample based production…specifically chopping samples…real hip hoppy stuff. My beef with Ableton is its archaic windows 98 looking interface.

Source: https://www.reddit.com/r/edmproduction/comments/6lp1ix/what_daw_do_you_use_and_why/

Ableton पुश 2 के साथ Ableton Live का उपयोग करना हिप-हॉप उत्पादन के लिए अच्छा लगता है। इस बात की संभावना है कि संयुक्त राज्य अमेरिका में चल रहे हिप हॉप में लोकप्रिय चलन के तहत एबलटन लाइव लोकप्रिय है।

एबलटन लाइव यूजर्स फ्रेंडली हैं

Ableton user forums are generally quite helpful and the community will treat a newcomer with some respect. You better put on your bulletproof vest when using the FL Studio user forums because I’ve never seen that many arrogant pricks in one place in all my life! They’d rather ridicule you than answer your simple question (even the Image-Line employees!). Thankfully I know the software pretty well now so I avoid their forums at all costs.

Source: https://www.quora.com/Why-is-Ableton-Live-more-popular-than-FL-studio

एबलटन लाइव उपयोगकर्ता FL स्टूडियो उपयोगकर्ताओं की तुलना में अधिक अनुकूल प्रतीत होते हैं।

एबलटन लाइव कलाकार विकास को प्रोत्साहित करता है

What makes Ableton makes so good is number 1 its relationships with simple and complex ways of doing things, it has a germen quality about it t, in other words, the UI, the look and feel is very high, enabling high flow ie its easy to “waste” hours playing with sounds, there are crucial in becoming a better producer, a weekend playing and making sounds rather than “songs” is more valuable in learning, than a 6 month class (or do both)h.

Source: https://www.quora.com/Why-is-Ableton-Live-more-popular-than-FL-studio

चूंकि एबलटन लाइव का उपयोग लंबे समय से स्वाभाविक रूप से किया जाता है, इसलिए एक राय है कि एक कलाकार के रूप में विकसित करना आसान है।

DAW का उपयोग शीर्ष कलाकारों द्वारा किया जाता है

यदि आप Ableton Live का उपयोग करने वाले एक लंबे कलाकार हैं, तो Ableton Live लोकप्रिय हो सकता है।

मार्शमेलो: एबलटन लाइव, एफएल स्टूडियो, लॉजिक प्रो

इस जानकारी के अनुसार मार्शमेलो एबलटन लाइव, एफएल स्टूडियो, लॉजिक प्रो का उपयोग कर सकता है।

ट्रैविस स्कॉट: FL स्टूडियो

इस जानकारी के अनुसार ट्रैविस स्कॉट FL स्टूडियो का उपयोग कर सकता है।

अन्य कलाकार

इस जानकारी के अनुसार, केल्विन हैरिस, डेविड गुएटा, आर्मिन वैन बुरेन, स्क्रीलेक्स, ज़ेडड प्रो टूल्स, एफएल स्टूडियो, एबलटन लाइव, लॉजिक प्रो, क्यूबेस, स्टूडियो वन का उपयोग कर रहे हैं।

ग्रन्थसूची

DAW प्रश्नावली

https://ask.audio/articles/top-12-most-popular-daws-you-voted-for
https://ask.audio/articles/the-top-11-most-popular-daws-you-voted-for

प्रश्नावली परिणाम

DAW का ट्विटर

Ableton Twitter: https://twitter.com/Ableton
Pro Tools Twitter: https://twitter.com/AvidProTools
Steinberg Twitter: https://twitter.com/steinbergmedia
FL Studio Twitter: https://twitter.com/fl_studio
PreSonus Twitter: https://twitter.com/presonus
Propellerhead Software Twitter: https://twitter.com/propellerheadsw
Cockos Twitter: https://twitter.com/cockos
Cakewalk Inc. Twitter: https://twitter.com/cakewalkinc
Bitwig Twitter: https://twitter.com/bitwig
MOTU Twitter: https://twitter.com/motutech

DAW रिलीज़ वर्ष

Ableton Live Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Ableton_Live
Logic Pro Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Logic_Pro
Pro Tools Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Pro_Tools
Cubase Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Steinberg_Cubase
FL Studio Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/FL_Studio
Studio One Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Studio_One_(audio_software)
Reason Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Reason_(software)
Reaper Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/REAPER
Sonar Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Cakewalk_(sequencer)
Garage Band Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/GarageBand
Bitwig Studio Initial Release Date: https://downloads-as.bitwig.com/stable/1.0.1/release-notes-1.0.1.html
Digital Performer Initial Release Date: https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_Performer

सारांश

मैंने DAW के हिस्से की जांच की।

मैंने पाया कि लोकप्रिय DAW वैश्विक और जापान के बीच भिन्न है। ग्लोबल, एबटन लाइव, लॉजिक प्रो लोकप्रिय हैं, जापान क्यूबेस में, स्टूडियो वन लोकप्रिय है। उसके कई कारण हैं, लेकिन मुझे नहीं पता था कि क्या स्पष्ट था।

मीडिया लिस्टिंग की जानकारी

पृथ्वी

2018/12/20 "MusicTech"

MinusDelay को डीवीडी पर शिप किया गया था।

"म्यूजिकटेक पत्रिका अंक 190: गियर ऑफ द ईयर 2018"

2018/12/11 "फ़ाइंडर"

AI Mastering का स्मार्टफोन संस्करण पेश किया गया था।

"ऑडियो ऑटो मास्टरिंग एप्लिकेशन" साउंड प्रेशर ब्लो-अप कुन "सभी" स्मार्ट वीडियो निर्माता "को समर्पित

2018/11/11 "gearnews.com"

MinusDelay पेश किया गया था।

"इस सप्ताह सर्वश्रेष्ठ मुफ्त प्लग-इन: स्नारे डिज़ाइनर, माइनस देरी और डीईएसएस"

2018/11/06 "कंप्यूटर संगीत जापान"

ClearMixer पेश किया गया था।

"प्लग-इन स्वचालित रूप से एक स्पर्श के साथ बैंड कोहरे को कम करता है, BAKUAGE को रिलीज़ करें" ClearMixer "

2018/10/28 "कंप्यूटर संगीत जापान"

MinusDelay पेश किया गया था।

"Timing नि: शुल्क in प्लगइन उच्चारण समय में तेजी लाने के लिए, बकुज" माइनसडेल "मुफ्त वितरण शुरू हुआ! "

ClearMixer v1.2.0 जारी किया गया है। 32 पटरियों का समर्थन करता है

ClearMixer

ClearMixer v1.2.0 जारी किया गया है। मैंने 16 पटरियों से 32 पटरियों की संख्या बढ़ाई।

ClearMixer क्या है?

ClearMixer एक VST मिक्सर प्लग-इन है जो स्वचालित रूप से उपकरणों के बीच मास्किंग को कम करता है। यह उन लोगों के लिए आदर्श है जो आसानी से कम हस्तक्षेप के साथ मिश्रण करना चाहते हैं।

नवीनतम संस्करण डाउनलोड करें

डेमो संस्करण

उत्पाद संस्करण

उत्पाद संस्करण खरीदें

* अद्यतन विधि: स्थापित install.bat और यह ठीक है।

* कृपया उपयोग के लिए बंडल README देखें।

अद्यतन सामग्री (v1.2.0)

मैंने 16 पटरियों से 32 पटरियों की संख्या बढ़ाई।

32 ट्रैक संस्करण (नवीनतम संस्करण)

ClearMixer v1.2.0 32 ट्रैक ClearMixerSender v1.2.0 32 ट्रैक

16 ट्रैक संस्करण (पुराना संस्करण)

ClearMixer 16 ट्रैक

YouTube के लिए लाउडनेस ऑप्टिमाइज़ेशन विकल्प जोड़ा गया

यूट्यूब लाउडनेस सामान्यीकरण के लिए प्रयुक्त अनुमानित भारोत्तोलन वक्र

YouTube के लाउडनेस नॉर्मलाइज़ेशन स्पेसिफिकेशन के अनुसार, एआई मास्टरींग के कस्टम मास्टरिंग में ध्वनि दबाव को अनुकूलित करने का विकल्प जोड़ा गया है।

"लक्ष्य ध्वनि दबाव मोड" विकल्प

लक्ष्य ध्वनि दबाव की संदर्भ गणना विधि निर्दिष्ट करें।

लक्ष्य जोर मोड विकल्प

लाउडनेस (पारंपरिक ऑपरेशन)

लक्ष्य ध्वनि दबाव से मेल खाने के लिए ITU-R BS.1770 द्वारा निर्धारित की गई ज़ोर की सीमा। यह पहले की तरह ही व्यवहार है।

YouTube लाउडनेस

सीमा इतना है कि YouTube लाउडनेस सामान्यीकरण में उपयोग किए गए जोर का अनुमानित मूल्य लक्ष्य ध्वनि दबाव से मेल खाता है। अनुमानित सूत्र YouTube ज़ोर सामान्यकरण एल्गोरिथ्म सर्वेक्षण पर आधारित हैं।

सर्वेक्षण के अनुसार, चूंकि ध्वनि सामान्यीकरण का संदर्भ मान -10.3 डीबी है, यह देखते हुए कि वास्तविक ध्वनि दबाव लक्ष्य ध्वनि दबाव से थोड़ा कम हो जाता है, यदि लक्ष्य ध्वनि दबाव लगभग -9 डीबी पर सेट होता है, तो लाउडनेस सामान्यीकरण काम नहीं करता है या यह काम नहीं करता है आप इसे बहुत अंतिम ध्वनि दबाव पर सेट कर सकते हैं।

YouTube के लिए ज़ोर का अनुकूलन कैसे करें?

यहां "सीलिंग" विकल्प के साथ मिलकर, नीचे दी गई सेटिंग्स के साथ महारत हासिल करते हुए, आप YouTube के लिए अनुकूलित मास्टरिंग कर सकते हैं।

"लक्ष्य ध्वनि दबाव मोड": "YouTube लाउडनेस"

"लक्ष्य ध्वनि दबाव": "-9 dB"

"सीलिंग मोड": "ट्रू पीक (15 kHz लोपास)"

"छत": "-0.5 डीबी"

10 YouTube लाउडनेस सामान्यीकरण संदर्भ मान -10.3 डीबी है और लक्ष्य ध्वनि दबाव -9 डीबी है क्योंकि वास्तविक ध्वनि दबाव लक्ष्य ध्वनि दबाव से थोड़ा गिरता है।

इसे पारंपरिक तरीके से कैसे संचालित किया जाए?

यदि आप निम्न सेटिंग्स करते हैं, तो पारंपरिक ऑपरेशन किया जाएगा।

"लक्ष्य ध्वनि दबाव मानक": "लाउडनेस"

"एआई मास्टरींग" में "सीलिंग" विकल्प जोड़ा गया

दूसरे दिन एआई मास्टरिंग के अपडेट में , हमने ट्रू पीक (इंटर सैंपल पीक) के आधार पर सीमित करने की कोशिश की, लेकिन कुछ मामलों में आप आवेदन के आधार पर सामान्य पीक के आधार पर सीमित करना चाह सकते हैं।

मैंने इसके लिए "सीलिंग" विकल्प जोड़ा, जो एआई मास्टरींग के "कस्टम मास्टरींग" के लिए था।

"छत" विकल्प

अधिकतम उत्पादन स्तर निर्दिष्ट करें। यह सामान्य सीमक VST प्लग-इन की छत के समान है। 0 dBFS अधिकतम है। यदि बाद के प्रसंस्करण में एन्कोडिंग की आवश्यकता होती है, तो एन्कोडिंग के कारण कतरन को रोकने के लिए संभव है कि इसे थोड़ा छोटा मूल्य बनाकर।

"छत मोड" विकल्प

अधिकतम आउटपुट स्तर की संदर्भ गणना विधि निर्दिष्ट करें। यह सामान्य सीमक वीएसटी प्लग-इन के ओवरसम्पलिंग विकल्प और ट्रू पीक (इंटरकम्पल पीक) विकल्प के समान है।

शिखर

पीक तथाकथित सामान्य चोटी है और असतत तरंग के आयाम के अधिकतम मूल्य पर आधारित है।

सच्ची चोटी

ट्रू पीक एक अंतरतम शिखर है, जो असतत तरंगों को सतत तरंगों में परिवर्तित करने के बाद आयाम के अधिकतम मूल्य के संदर्भ में है।

ट्रू पीक (15 kHz लोपास)

ट्रू पीक (15 kHz लोपास) 15 kHz पर कम-पास फ़िल्टरिंग के बाद अंतर-शिखर शिखर पर आधारित है। YouTube के पुन: एन्कोडिंग के कारण आप पीक परिवर्तन को अनुकरण कर सकते हैं, इसलिए यह YouTube के लिए आवाज़ बनाने के लिए सबसे अच्छा है।

इसे पारंपरिक तरीके से कैसे संचालित किया जाए?

निम्नानुसार सेटिंग करके, पहले जैसा ही ऑपरेशन किया जा सकता है।

"छत": 0 dBFS

"सीलिंग मोड": "पीक"

साउंड प्रेशर बम को अपडेट किया गया है

AI Mastering को अपडेट कर दिया गया है।

मैंने वन-टच मास्टरिंग सेटिंग खो दी

एआई मास्टरिंग का उपयोग करना आसान बनाने के लिए, मैंने एक स्पर्श मास्टरिंग सेटिंग खो दी। कृपया कस्टम मास्टिंग का उपयोग करें जब आप बास को बचाने के विकल्प का उपयोग करते हैं और मूवी शीर्षक विकल्प का उपयोग करते हैं।

एक स्पर्श माहिर के लक्ष्य ध्वनि दबाव को कम कर दिया गया है

हमने -9 डीबी में एक स्पर्श माहिर के लक्ष्य ध्वनि दबाव को कम कर दिया ताकि आप YouTube वीडियो जैसे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में सुरक्षित रूप से महारत हासिल कर सकें।

जो लोग उच्च ध्वनि दबाव के लिए पूछते हैं, कृपया कस्टम मास्टरिंग का उपयोग करें।

हमने कम बार उपयोग किए जाने वाले कार्यों को हटा दिया

"गहराई प्लस" फ़ंक्शन और "लिफ्ट अप" फ़ंक्शन को हटा दें। कृपया मुझे बताएं कि क्या आपको पुनर्जीवित करने की आवश्यकता है।

कस्टम मास्टरिंग में एकीकृत प्रीसेट माहिर

UI को सरल बनाने के लिए, हमने प्रीसेट मास्टरिंग को कस्टम मास्टरिंग में एकीकृत किया।

"YouTube लाउडनेस सुधार" संकेतक जोड़ा गया

"YouTube लाउडनेस करेक्शन" मीट्रिक इस बात का एक अनुमान है कि YouTube पर अपलोड करते समय लाउडनेस सामान्य होने से कितनी अधिक क्षतिपूर्ति होती है।

YouTube पर अपलोड करते समय इस मूल्य को बहुत छोटा होने से बचाना अच्छा है।

हम इस सर्वेक्षण के परिणामों के आधार पर गणना करते हैं।

"सच्ची चोटी" सूचक जोड़ा गया

"ट्रू पीक" सूचकांक अंतर नमूना शिखर है।

"ट्रू पीक (15 kHz कम पास)" सूचकांक 15 kHz के कम पास फिल्टर को लागू करने के बाद तरंग का अंतर नमूना शिखर है।

कुछ वीडियो प्लेटफॉर्म जैसे कि YouTube, अपलोड किए गए वीडियो फिर से एन्कोडेड हैं। उस समय तरंग बदल जाती है। पुन: एन्कोडिंग करने पर लागू होने वाला बड़ा प्रभाव कम पास फिल्टर है।

यह कम पास फिल्टर यूट्यूब की फिर से एन्कोडिंग में लागू की कटऑफ आवृत्ति के अनुसार 15.1kHz, 15.8kHz, 18KHz है, 20 kHz है।

यदि "ट्रू पीक (15 kHz कम पास)" इंडेक्स 0 dBFS से कम है, तो YouTube पर अपलोड करते समय क्लिपिंग की संभावना कम होती है।

मैंने शिखर पर एक हेड रूम रखना संभव बनाया

अब तक, महारत हासिल करने के बाद ध्वनि स्रोत का शिखर 0 dBFS में समायोजित किया गया था, लेकिन ध्वनि स्रोत को पुन: एन्कोडिंग करते समय क्लिप करना आसान होता है।

क्लिपिंग की चिंता किए बिना ध्वनि स्रोत को संभालने के लिए यह अधिक सुविधाजनक था, इसलिए मैंने इसे शिखर के लिए एक छोटा कमरा बना दिया। विशेष रूप से, हम "ट्रू पीक (15 kHz कम पास)" को -0.5 dBFS से कम निर्धारित करते हैं।

शाजम क्या है? - ऐप्स जो गाने के लिए खोज सकते हैं

हम एप्लिकेशन "शाज़म" पेश करते हैं जो गाने की खोज कर सकता है।

शाजम क्या है?

यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जो माइक्रोफोन से उठाए गए ध्वनि के साथ गानों की खोज कर सकता है।

शाज़म स्थापित करें

आप नीचे दिए गए लिंक से इंस्टॉल कर सकते हैं।

 

शाजम का उपयोग कैसे करें

जब आप शाज़म शुरू करते हैं, तो आपको निम्न स्क्रीन दिखाई देगी।

Shazam

नीचे स्क्रीन प्रदर्शित करने के लिए मध्य बटन टैप करें, माइक्रोफ़ोन से ध्वनि उठाएं और गाने खोजें।

शज़म का पता लगाएं

थोड़ी देर रुको और गीत की पहचान की जाएगी।

यह मूल उपयोग है। वैकल्पिक रूप से, आप अतीत में खोजे गए गीतों के इतिहास को देखने के लिए माई शाज़म को टैप कर सकते हैं।

शाजम का सिद्धांत

निम्नलिखित के अनुसार, शाजम को ध्वनिक फिंगरप्रिंट नामक तकनीक के साथ लागू किया जाना प्रतीत होता है।

मजबूत लैंडमार्क-आधारित ऑडियो फिंगरप्रिंटिंग

ध्वनिक फिंगरप्रिंट - विकिपीडिया

सारांश

हमने एक एप्लिकेशन "शाज़म" पेश किया जो गाने की खोज कर सकता है।

हमने जापान में यूट्यूब वीडियो के ध्वनि दबाव का विश्लेषण किया

जापानी यूट्यूब लाउडनेस हिस्टोग्राम

मैंने जापान में यूट्यूब वीडियो के ध्वनि दबाव का विश्लेषण किया

यूट्यूब पर, जोर सामान्यीकरण शुरू किया गया है। यूट्यूब पर लाउडनेस सामान्यीकरण उस वीडियो की मात्रा को कम करता है जिसका ध्वनि दबाव बहुत अधिक है, लेकिन उस फिल्म की मात्रा को बढ़ाता नहीं है जिसका ध्वनि दबाव बहुत कम है।

यदि आपके पास YouTube पर बहुत कम ध्वनि दबाव वाले बहुत सारे वीडियो हैं, तो आप ध्वनि की गुणवत्ता को प्रभावित करने की सीमा तक ध्वनि दबाव बढ़ाकर YouTube पर खेले गए वॉल्यूम को बढ़ा सकते हैं।

सवाल

यूट्यूब पर कितनी फिल्म बहुत कम ध्वनि दबाव है?

जैसा ऊपर बताया गया है।

यदि YouTube वीडियो की लंबाई लंबी है तो ध्वनि दबाव ड्रॉप हो जाता है?

जैसे-जैसे लंबाई बढ़ जाती है, संभावना है कि वेवफॉर्म की चोटी बढ़ने से बढ़ेगी। यदि आप एक लिमिटर का उपयोग करते हैं, तो आप उन चोटियों को दबा सकते हैं, लेकिन यदि आप एक लिमिटर का उपयोग नहीं करते हैं, तो लंबाई बढ़ने के साथ ध्वनि दबाव कम हो सकता है।

इससे, यदि आप लंबाई और जोर से संबंधों की जांच करते हैं, तो यह निर्णय लेने के लिए एक सामग्री प्रतीत होती है कि लिमिटर का उपयोग किया जाता है या नहीं। लंबाई और जोर से संबंधित अन्य कारक हैं, इसलिए हम अकेले निर्णय नहीं ले सकते हैं, लेकिन एक बार जब हम लंबाई और ध्वनि दबाव के बीच संबंधों की जांच करते हैं।

विश्लेषण लक्ष्य वीडियो

ए जापान के शीर्ष यूट्यूब

"हेज़ाइम" चैनल के लगभग सभी वीडियो

बी जापानी संगीत चैनल

"लैंटिस चैनल" चैनल के लगभग सभी वीडियो

सी जापानी टीवी स्टेशन चैनल

"AbemaTV आधिकारिक YouTube" चैनल के लगभग सभी वीडियो

* 2018/12/8 से पहले वीडियो

※ क्योंकि लगभग सभी फिल्में विश्लेषण में विफल रही हैं

List वीडियो सूची परिशिष्ट में वर्णित है

विश्लेषण सूचकांक

प्रबलता

यह ध्वनि दबाव का संकेतक है। आईटीयू-आर बीएस.1770-3 के साथ परिकलित।

लाउडनेस रेंज

यह गतिशील रेंज का संकेतक है। हमने खिड़की की लंबाई की गणना और गणना की और ईबीयू टेक 3342 की ओवरलैप लंबाई की गणना की। खिड़की की लंबाई 0.4 एस, ओवरलैप लंबाई 0.3 एस।

विश्लेषण परिणाम

प्रबलता

लाउडनेस हिस्टोग्राम

जापानी यूट्यूब लाउडनेस हिस्टोग्राम

लाउडनेस संचयी घनत्व वितरण

जापानी यूट्यूब लाउडनेस सीडीएफ

लाउडनेस टाइम श्रृंखला

जापानी यूट्यूब लाउडनेस टाइम श्रृंखला

लाउडनेस रेंज

लाउडनेस रेंज हिस्टोग्राम

जापानी यूट्यूब लाउडनेस रेंज हिस्टोग्राम

लाउडनेस रेंज संचयी घनत्व वितरण

जापानी यूट्यूब लाउडनेस रेंज सीडीएफ

लाउडनेस रेंज समय श्रृंखला

जापानी यूट्यूब लाउडनेस रेंज टाइम सीरीज़

जोर और जोर से सीमा के बीच संबंध

लाउडनेस बनाम लाउडनेस रेंज स्कैटर प्लॉट

यूट्यूब लाउडनेस बनाम लाउडनेस रेंज

लाउडनेस बनाम लाउडनेस औसत और मानक विचलन

जापानी यूट्यूब लाउडनेस बनाम लाउडनेस रेंज एरर बार

लंबाई

लंबाई हिस्टोग्राम

जापानी यूट्यूब लंबाई हिस्टोग्राम

लंबाई संचयी घनत्व वितरण

जापानी यूट्यूब लंबाई सीडीएफ

लंबाई समय श्रृंखला

जापानी यूट्यूब लंबाई समय श्रृंखला

लंबाई और जोर से संबंध

लंबाई बनाम लाउडनेस स्कैटर प्लॉट

जापानी यूट्यूब लंबाई बनाम लाउडनेस

लंबाई बनाम लाउडनेस औसत और मानक विचलन

जापानी यूट्यूब लंबाई बनाम लाउडनेस त्रुटि बार

विचार

यूट्यूब पर कितनी फिल्म बहुत कम ध्वनि दबाव है?

"लांटिस" को छोड़कर, "लाउडनेस संचयी घनत्व वितरण" को देखते हुए, वीडियो का 9 0% या उससे अधिक की जोर -14 डीबी या उससे कम है।

चूँकि इस समय उपयोग किया जाने वाला लाउडनेस गणना सूत्र YouTube से भिन्न है, इसलिए मैं यह नहीं दिखा सकता कि ज़ोर का सामान्यीकरण किसी भी तरह से लागू होता है, लेकिन जैसा कि मुझे लगता है कि -14 dB यहाँ संदर्भ के रूप में पर्याप्त छोटा है , क्योंकि लैंटिस के अलावा अन्य ध्वनि दबाव यदि आप इसे बढ़ाते हैं, तो ऐसा लगता है कि YouTube पर खेलने के समय वॉल्यूम बढ़ जाएगा।

यदि YouTube वीडियो की लंबाई लंबी है तो ध्वनि दबाव ड्रॉप हो जाता है?

"लाउडनेस बनाम लंबाई औसत और मानक विचलन" के अनुसार, इस तरह की एक तथ्य असंभव है।

परिशिष्ट

जापान में वीडियो वीडियो विश्लेषण (एसएसवी)

सारांश

मैंने जापान में यूट्यूब वीडियो के ध्वनि दबाव का विश्लेषण किया।

"हारुआन" जोर से सामान्यीकरण YouTuber के साथ पूरी तरह से अनुपालन है! ?

" हारुआन " यूट्यूब हो सकता है जो जोर से सामान्यीकरण के साथ पूरी तरह से अनुपालन करता है।

लाउडनेस सामान्यीकरण पूरी तरह से अनुपालन आप क्या है?

YouTuber YouTube की जोर सामान्यीकरण विनिर्देश को समझता है और इसे अच्छी तरह से उपयोग करता है।

लाउडनेस सामान्यीकरण क्या है?

यूट्यूब स्वचालित रूप से वीडियो के बीच मात्रा समायोजित करता है।

क्या आपने YouTube वीडियो के दायाँ क्लिक मेनू से "विस्तृत आंकड़े" देखा है?

यूट्यूब वीडियो आँकड़े

कृपया इसमें "सामग्री जोर" पर ध्यान दें। यह मान एक संदर्भ है जब YouTube जोरदार सामान्यीकरण करता है।

यदि "सामग्री जोर" सकारात्मक है, तो YouTube वॉल्यूम को कम करेगा। यदि यह शून्य है, तो वॉल्यूम अपरिवर्तित बनी हुई है।

ध्वनि के बारे में दो तथ्य

जोर सामान्यीकरण का अच्छा उपयोग करने के लिए, निम्नलिखित दो तथ्य महत्वपूर्ण हैं।

ए। ध्वनि दबाव और ध्वनि की गुणवत्ता के बीच एक व्यापार-बंद संबंध है

बी बड़ी मात्रा बेहतर लगता है

जोर सामान्यीकरण का अच्छा उपयोग कैसे करें

यूट्यूब पर, जोर से सामान्यीकरण काम करता है, ऐसे बिंदु हैं जहां ध्वनि दबाव बढ़ने पर भी ध्वनि की मात्रा में वृद्धि नहीं होती है । यह वह बिंदु है जहां उपरोक्त "सामग्री जोर" 0 हो जाता है।

चूंकि ध्वनि दबाव और ध्वनि की गुणवत्ता व्यापार-बंद संबंधों में होती है, जिससे ध्वनि दबाव बढ़ता है ताकि यूट्यूब पर "सामग्री जोर" 0 या उससे अधिक हो जाए, ध्वनि की मात्रा नहीं बढ़ाएगी, इसलिए वॉल्यूम जितना बड़ा होगा, उतना ही बेहतर ध्वनि सुनाई जा सकती है। इसके बजाए, केवल ध्वनि की गुणवत्ता नीचे जाती है

तो, YouTube पर वीडियो बढ़ाने पर सबसे अच्छा समाधान 0 या 0 के नीचे "सामग्री जोर" सेट करना है।

"हरुकानारू" वीडियो सामग्री जोर से "

हाल के हरारा वीडियो की "सामग्री जोर" पर नज़र डालें। मुझे लगता है कि हर वीडियो 0 डीबी के पास है

2018/12/02 का वीडियो ("सामग्री जोर" 0.0 डीबी)

23 सितंबर, 2018 का वीडियो ("सामग्री जोर" 0.0 डीबी)

दूसरे शब्दों में, हरून की फिल्म यूट्यूब पर ध्वनि दबाव और ध्वनि की गुणवत्ता का सबसे अच्छा संतुलन है। यह अनजाने में होने के लिए असामान्य है, इसलिए यह जानबूझकर किया जा सकता है।

हालांकि, थोड़ी देर पहले वीडियो में, "सामग्री जोर" 0 डीबी से विचलित हो जाती है

2018/05/25 फिल्म ("सामग्री जोर" -1.7 डीबी)

2017/11/12 का वीडियो ("सामग्री जोर" - 8.5 डीबी)

हाल ही में, यह जोर सामान्यीकरण के अनुरूप हो सकता है।

सारांश

यह एक लेख था कि यूट्यूब " हरुआन " जोर से सामान्यीकरण के साथ पूरी तरह से अनुपालन कर सकता है।

यूट्यूब अनुप्रयोगों और समाचार अनुप्रयोगों के लिए, यूट्यूब की जोर सामान्यीकरण मानदंड पर्याप्त रूप से कम है, इसलिए अब से एसईओ की प्रतिक्रिया देना स्वाभाविक हो सकता है।

यूट्यूब की जोर सामान्यीकरण एल्गोरिदम

यूट्यूब लाउडनेस सामान्यीकरण के लिए प्रयुक्त अनुमानित भारोत्तोलन वक्र

YouTube पर उच्चतम ध्वनि गुणवत्ता वाले वीडियो को बढ़ाने के लिए, आपको YouTube जोर सामान्यीकरण विनिर्देश को जानने की आवश्यकता है।

हालांकि, यूट्यूब की जोर सामान्यीकरण विनिर्देश प्रकाशित नहीं किया गया है। कुछ लोगों की पहले से ही जांच की जा चुकी है, लेकिन विशिष्ट गणना सूत्र ज्ञात नहीं हैं।

मैंने YouTube पर जोर सामान्यीकरण के लिए सूत्र का अनुमान लगाने का प्रयास किया।

यूट्यूब जोर सामान्यीकरण विनिर्देश

निम्नलिखित सर्वेक्षण परिणामों का सारांश है।

जोर से सामान्यीकरण इस तरीके से किया जाता है कि ध्वनि स्रोत की जोर से जोर से लक्ष्य मूल्य में समायोजित किया जाता है जितना संभव हो उतना सीमा में जहां चोटी क्लिप नहीं होती है।

ध्वनि स्रोत की जोर से इसकी विशिष्टताओं के साथ गणना की जाती है, लेकिन निम्नलिखित के साथ ईबीयू टेक 3341 की शॉर्ट-टर्म जोर की वेटिंग वक्र को प्रतिस्थापित करके और शॉर्ट-टर्म जोर से अधिकतम मूल्य ले कर, 1 डीबी की सटीकता प्राप्त करना संभव है अनुमानित किया जा सकता है।

यूट्यूब लाउडनेस सामान्यीकरण के लिए प्रयुक्त अनुमानित भारोत्तोलन वक्र

अनुसंधान नीति

हम विस्तार से YouTube की जोरदार सामान्यीकरण के ढांचे और जोर से गणना के विवरण की जांच करेंगे।

यूट्यूब की जोर सामान्यीकरण का एक बड़ा फ्रेम

मुझे लगता है कि शायद यह यहाँ की चर्चा करते समय निम्नलिखित की तरह दिखता है

यूट्यूब पर जोरदार सामान्यीकरण इस तरह से किया जाता है कि ध्वनि स्रोत की जोर से जोर से लक्ष्य मूल्य में समायोजित किया जाता है जहां तक ​​चोटी क्लिप नहीं होती है। जब अभिव्यक्ति के साथ लिखा जाता है, तो यह निम्न हो जाता है।

मुआवजा (डीबी) = न्यूनतम (- पीक, लक्ष्य - लाउडनेस)

चोटी ध्वनि स्रोत की चोटी है, लाउडनेस ध्वनि स्रोत की जोर है, लक्ष्य स्थिर है, जोर लक्ष्य लक्ष्य है, और मुआवजा सुधार लाभ है। कुल मात्रा मुआवजे की मात्रा से समान रूप से बदलती है।

YouTube वीडियो पर राइट क्लिक करें और विस्तृत सांख्यिकीय जानकारी से देखी गई सामग्री जोर से लाउडनेस - लक्ष्य के बराबर है।

यूट्यूब पर लाउडनेस गणना फॉर्मूला

यूट्यूब की जोरदार गणना फॉर्मूला अपने आप का उपयोग कर रहा है। तो, मुझे अनुमान लगाने की ज़रूरत है।

आईटीयू-आर बीएस.1770-3 के संदर्भ में निम्नलिखित मॉडल पर विचार करें।

तुल्यकारक -> खिड़की से कटौती -> LUFS में कनवर्ट करें -> गेटिंग -> एकत्रीकरण

तुल्यकारक

एक तुल्यकारक द्वारा प्रत्येक आवृत्ति वजन।

पिछले प्रयोगों में, आईटीयू-आर बीएस.1770-3 में अपनाए गए के-वेटिंग और अन्य लोकप्रिय भारोत्तोलन लागू नहीं हुए थे, इसलिए प्रत्यक्ष आवृत्ति विशेषताओं का अनुमान लगाएं।

खिड़की से कटौती

रेक्ट विंडो के साथ तरंगों को काट लें।

खिड़की की लंबाई और ओवरलैप अनुपात पैरामीटर हैं।

संदर्भ के लिए, आईटीयू-आर बीएस.1770-3 और ईबीयू टेक 3341 के क्षणिक और एकीकृत मानकों में 400 मीटर की खिड़की की लंबाई और 100 एमएस की ओवरलैप लंबाई (ओवरलैप अनुपात 75% है)। ईबीयू टेक 3341 के अल्पावधि जोर से पैरामीटर में 3 सेकंड की खिड़की की लंबाई होती है और 2.9 सेकेंड या उससे अधिक की ओवरलैप लंबाई होती है (ओवरलैप अनुपात 96.7% या उससे अधिक है)।

LUFS में कनवर्ट करें

निकाले गए तरंगों के आरएमएस की गणना करें और इसे लॉग 10 (आरएमएस) के साथ LUFS में परिवर्तित करें।

यह स्टीरियो 1000 हर्ट्ज साइन लहर के साथ 0 होने के लिए भी सुधार करता है। आईटीयू-आर बीएस.1770-3 के लिए सुधार राशि -0.6 9 1 डीबी है।

गेटिंग

जोर से चुप्पी के समय को खत्म करने के लिए, हम कटौती करके प्राप्त कई आरएमएस मूल्यों के बीच छोटी आवाज़ें छोड़ देते हैं।

आईटीयू-आर बीएस.1770-3 और ईबीयू टेक 3342 का संदर्भ लें और पूर्ण थ्रेसहोल्ड गेटिंग और रिलेटिव थ्रेसहोल्ड गेटिंग करें।

पैरामीटर संबंधित थ्रेसहोल्ड मान हैं। मैं उन पैटर्नों का भी प्रयास करता हूं जो गेटिंग नहीं करते हैं।

संदर्भ के लिए, आईटीयू-आर बीएस.1770-3 और ईबीयू टेक 3341 के पैरामीटर पूर्ण थ्रेसहोल्ड -70 एलकेएफएस और रिलेटिव थ्रेसहोल्ड -10 डीबी हैं। ईबीयू टेक 3342 की लाउडनेस रेंज की गणना के लिए पैरामीटर्स पूर्ण थ्रेसहोल्ड -70 एलकेएफएस और रिलेटिव थ्रेसहोल्ड -20 डीबी हैं।

एकत्रीकरण

गेटिंग में शेष आरएमएस मूल्यों का औसत या अधिकतम लें।

ITU-R BS.1770-3 एक औसत लेता है, लेकिन ऐसा लगता है कि इस हिसाब से शॉर्ट-टर्म के अधिकतम मूल्य का उपयोग करने की संभावना है।

पैरामीटर अनुमान के लिए इस्तेमाल किया गया परीक्षण वीडियो

जोर से गणना मॉडल के पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए एक परीक्षण फिल्म तैयार करें।

यहाँ के अनुसार, ऐसा लगता है कि इस बात की संभावना है कि यदि कुछ निश्चित संख्या में प्लेबैक संख्याएँ नहीं हैं, तो लाउड नॉर्मलाइज़ेशन लागू नहीं होगा, या यह तब तक लागू नहीं होगा जब तक कि पोस्टिंग के बाद से कुछ समय बीत न जाए। अपने दम पर परीक्षण वीडियो तैयार किए बिना, पर्याप्त प्लेबैक संख्याएं हैं, कुछ मौजूदा वीडियो का चयन करें जिन्हें पर्याप्त बार पोस्ट किया गया है, और उन्हें परीक्षण वीडियो बनाते हैं।

परिशिष्ट में परीक्षण वीडियो की एक सूची वर्णित है।

तुल्यकारक पैरामीटर अनुमान

एक निरंतर मात्रा के साथ एक sinusoidal परीक्षण फिल्म का उपयोग करके, आप जोर से बराबर के अलावा प्रभाव को खत्म कर सकते हैं। इसका उपयोग हम पहले तुल्यकारक की आवृत्ति प्रतिक्रिया का अनुमान लगाते हैं।

विभिन्न आवृत्तियों के साइन लहर ध्वनि स्रोत के लिए, YouTube पर सामग्री जोर से मापें और ध्वनि स्रोत के आरएमएस से अंतर लेकर आवृत्ति विशेषताओं का अनुमान लगाएं। अनुमान परिणाम नीचे है। विस्तृत डेटा के लिए कृपया परिशिष्ट देखें।

यूट्यूब लाउडनेस सामान्यीकरण के लिए प्रयुक्त अनुमानित भारोत्तोलन वक्र

नतीजा अस्थिर था, उदाहरण के लिए, परिणाम 16 केएचजेज़ से ऊपर की समान आवृत्ति पर भी एनीमेशन के आधार पर अलग थे, इसलिए निम्नलिखित चर्चा में, हम केवल 15 केएचजेड से नीचे डेटा का उपयोग करेंगे। 44 हर्ट्ज या उससे कम और 15 केएचजेड या उससे अधिक के लिए रैखिक इंटरपोलेशन के साथ निकालें।

तुल्यकारक के अलावा पैरामीटर अनुमान

इसके बाद, तुल्यकारक की आवृत्ति विशेषताओं को ठीक करें और तुल्यकारक के अलावा पैरामीटर अनुमानित करें।

विभिन्न मानकों के साथ विभिन्न वीडियो की जोर से गणना करें। यूट्यूब द्वारा गणना की गई जोर से (सामग्री लाउडस) की तुलना करें और कम से कम त्रुटि वाले पैरामीटर को देखें। परीक्षण वीडियो सूची परिशिष्ट में वर्णित है।

पैरामीटर सूची

पैरामीटरमूल्य
खिड़की की लंबाई400 एमएस, 3 सेकंड
ओवरलैप अनुपात75%, 96.7%
पूर्ण दहलीजकोई नहीं, -70 एलकेएफएस
सापेक्ष दहलीजकोई नहीं, -10 डीबी, -20 डीबी
एकत्रीकरणमतलब, अधिकतम

परिणाम सूची

पैरामीटरअनुमानित लक्ष्य (LUFS)त्रुटि Stddev (डीबी)त्रुटि मैक्स (डीबी)
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिला थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, विंडो 0.4 सेकंड, 75% ओवरलैप, मतलब-16.154494085.5125536210.73290254
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिला थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, विंडो 3 सेकंड, 96.7% ओवरलैप, मतलब-14.976814844.90827864611.91484089
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिले थ्रेसहोल्ड - 10 डीबी, विंडो 0.4 सेकंड, 75% ओवरलैप, मतलब-13.949879233.9543709897.389401665
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिले थ्रेसहोल्ड - 10 डीबी, विंडो 3 सेकंड, 96.7% ओवरलैप, मतलब-13.686847213.6840072747.647167492
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिले थ्रेसहोल्ड - 20 डीबी, विंडो 0.4 सेकंड, 75% ओवरलैप, मतलब-14.498314374.5312554069.145055115
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिले थ्रेसहोल्ड - 20 डीबी, विंडो 3 सेकंड, 96.7% ओवरलैप, मतलब-14.016606914.0487230579.667181199
पेट थ्रेसहोल्ड - 70 LUFS, रिला थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, विंडो 0.4 सेकंड, 75% ओवरलैप, मतलब-16.154494085.5125536210.73290254
पेट थ्रेसहोल्ड - 70 LUFS, रिला थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, विंडो 3 सेकंड, 96.7% ओवरलैप, मतलब-14.976814844.90827864611.91484089
पेट थ्रेसहोल्ड - 70 LUFS, रिले थ्रेसहोल्ड - 10 डीबी, विंडो 0.4 सेकंड, 75% ओवरलैप, मतलब-13.892175143.9115433187.447105751
abs threshold - 70 LUFS, rel दहलीज - 10 डीबी, विंडो 3 सेकंड, 96.7% ओवरलैप, मतलब-13.665658633.6660259727.668356069
पेट थ्रेसहोल्ड - 70 LUFS, रिले थ्रेसहोल्ड - 20 डीबी, विंडो 0.4 सेकंड, 75% ओवरलैप, मतलब-14.471706544.523919589.171662946
abs threshold - 70 LUFS, rel दहलीज - 20 डीबी, विंडो 3 सेकंड, 96.7% ओवरलैप, मतलब-14.005124264.0383895339.678663846
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिला थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, विंडो 0.4 सेकंड, ओवरलैप 75%, अधिकतम-8.9937215021.1069610212.968119771
पेट थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, रिला थ्रेसहोल्ड कोई नहीं, विंडो 3 सेकंड, 96.7% ओवरलैप, अधिकतम-10.312464140.901435591.746039964
आईटीयू-आर बीएस.1770-3-10.3931764511.0314121233.14216451
आरएमएस-13.0300789610.175618429.41685531

कम से कम त्रुटि के साथ पैरामीटर संयोजन विंडो आकार 3 सेकंड था, ओवरलैप दर 96.7%, अधिकतम एकत्रीकरण, त्रुटि की मानक त्रुटि 0.9 डीबी थी, अधिकतम त्रुटि 1.7 डीबी थी। यह ईबीयू तकनीक 3341 की अल्पकालिक जोर से अधिकतम मूल्य है। जोर से लक्ष्य मूल्य -10.3 LUFS है।

इसके साथ, आप YouTube की जोरदार गणना विधि का अनुमान लगा सकते हैं।

परिशिष्ट

तुल्यकारक पैरामीटर माप परिणाम (tsv)

तुल्यकारक के अलावा पैरामीटर अनुमान डेटा (tsv)

ग्रन्थसूची

आईटीयू-आर बीएस.1770-3

ईबीयू तकनीक 3341

ईबीयू तकनीक 3342

मैंने यूट्यूब की जोर सामान्यीकरण को सत्यापित करने की कोशिश की।

इतिहास बदलें

2018/12/09 एक गणना त्रुटि फिक्स्ड (नवीनतम संस्करण)

2018/12/7 पहला संस्करण

सारांश

मैंने YouTube पर जोर सामान्यीकरण के लिए सूत्र देखा। मुझे एक अभिव्यक्ति मिली जो लगभग 1 डीबी की सटीकता के साथ अनुमानित किया जा सकता है।