आवाज़ का स्तर सामान्य करें

रिकॉर्डिंग की आवाज़ को LUFS में उस स्तर पर लाएँ जिसकी प्लेटफ़ॉर्म अपेक्षा करता है।

  1. जोड़ें
  2. समायोजित करें
  3. बनाएँ
  4. रखें
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इस टूल का उपयोग कैसे करें

  1. अपनी फ़ाइलें जोड़ें — उन्हें पेज पर खींचें या चुनें। वे आपके डिवाइस पर ही रहती हैं।
  2. Target चुनें: स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म के लिए -16 LUFS, ब्रॉडकास्ट के लिए -23 और क्लासिक फ़ुल-लेवल के लिए -18।
  3. पहले Measure चुनें, फिर (Advanced) पर correct करें — यह दो चरणों वाला धीमा प्रोसेस है, जो अंदाज़े के बजाय माप के आधार पर सटीक परिणाम देता है।
  4. “Normalise” दबाएँ और नतीजे अलग-अलग या एक ZIP में डाउनलोड करें।

इस टूल के बारे में

रिकॉर्डिंग की आवाज़ को LUFS में उस स्तर पर लाएँ जिसकी प्लेटफ़ॉर्म अपेक्षा करता है। यह मुफ़्त है और इसकी कोई तय सीमा नहीं है। सब कुछ आपके ब्राउज़र में चलता है; कुछ भी अपलोड नहीं होता। फ़ाइलें आपके डिवाइस पर ही विश्लेषित और तैयार होती हैं। आप इसे जाँच सकते हैं: ये टूल इंटरनेट कनेक्शन के बिना भी काम करते हैं।

गोपनीयता और सीमाएँ

कई सौ MB की रिकॉर्डिंग से ब्राउज़र की मेमोरी भर सकती है — सब कुछ आपकी मशीन पर चलता है, इसलिए उसकी क्षमता ही सीमा है। नॉर्मलाइज़ेशन फ़ाइलों के बीच आवाज़ का स्तर बराबर करता है; यह ट्रैक को री-मास्टर नहीं करता — सोर्स में पहले से मौजूद भारी कम्प्रेशन बना रहता है।

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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

LUFS क्या है?

यह माप बताता है कि सुनने वाले को आवाज़ कितनी तेज़ लगती है, सिर्फ़ यह नहीं कि उसके पीक कितने ऊँचे हैं। इसी वजह से पीक लेवल एक जैसे होने पर भी दो ट्रैक की आवाज़ साफ़ तौर पर अलग हो सकती है।

मुझे कौन-सा टार्गेट चुनना चाहिए?

Spotify, Apple Music और YouTube पर संगीत के लिए −14 LUFS, पॉडकास्ट के लिए −16 LUFS और यूरोपीय प्रसारण के लिए −23 LUFS चुनें। प्लेटफ़ॉर्म बाद में आवाज़ को अपने तय स्तर पर समायोजित करेगा। खुद टार्गेट तक पहुँचने से यह नियंत्रण आपके पास रहता है कि समायोजन कैसा हो।

क्या यह वॉल्यूम बढ़ाने जैसा ही है?

नहीं। वॉल्यूम कंट्रोल हर सैंपल को एक ही अनुपात से बढ़ाता है, जिससे धीमे हिस्से तेज़ हो जाते हैं और तेज़ हिस्सों की आवाज़ कट सकती है। यह पूरे रिकॉर्डिंग की महसूस होने वाली तेज़ी मापकर उसे समायोजित करता है और पीक को सुरक्षित रखता है।

यह दो बार क्यों चलता है?

पहले चरण में आवाज़ मापी जाती है और दूसरे में उन्हीं मापों के आधार पर उसे सुधारा जाता है। एक ही चरण में काम करने पर अनुमान लगाना पड़ता है, और धीमी शुरुआत वाले ऑडियो के लिए अनुमान अक्सर गलत होता है।