Maximizer를 사용해 같은 최대 Peak한계 안에서 라우드니스 레벨을 조절하고
Dynamic EQ에서는 그 연장선상에서 Maximizer에 많이 작용하는 특정 주파수대역을 제어합니다

iZotope Ozone의 Maximizer모듈에서는

  • Threshold로 입력 레벨을 증가 -> 0dBFS 기준 리미팅
    혹은 Threshold 리미팅 -> MakeUp Gain이 적용
  • Ceiling만큼 출력 레벨이 감소

즉, Threshold를 올려서 리미팅이 얼만큼 되는지와 관계없이 Ceiling에서 최대 Peak레벨이 제한되고
이 Peak한계 안에서 리미터되는 양과 Loudness 레벨을 Threshold로 조절합니다

디지털 표현한계를 넘었을 때, Clipping

디지털에서는 파일로 기록될 때나 OS/오디오 장치의 Stream/Buffer 등에서 0dBFS이라는 한계를 겪고
아날로그에서는 장비, 계통마다 한계가 되는 전압이 있습니다
이 한계를 넘으면 Clipping, 신호를 제대로 표현하지 못하는 현상이 발생합니다

0dBFS로 제한을 두더라도 음원을 손실 인코딩을 하였을 때 Peak값이 변동될 가능성과
아날로그로 보간해 표현할 때 Sample Peak값보다 더 높은 Peak가 될수 있기 때문에..

여러 방송표준이나 AES 기술문서[TD1004.1.15-10]에서는 -1dBFSTP(일부 방송표준에서는 -2dBFSTP)로 제한을 두거나 권장하고 있습니다

– AES TD1004.1.15-10, Recommendation for Loudness of Audio Streaming and Network File Playback
: http://www.aes.org/technical/documents/AESTD1004_1_15_10.pdf

Maximizer를 과하게 걸수록 벌어지는 일

이것이 과하면 음원의 다이나믹을 줄이는 결과가 되지만
다이나믹 손실보다, 큰 음압 때문에 더 잘 들리고 좋게 들리기도 합니다
그래서 무조건 음압을 높이며 경쟁하는 것이 Loudness War입니다

방송, 스트리밍 서비스, 유튜브 등의 매체에서는
청취자의 청력보호, 편의를 위해 라우드니스 기준을 두거나 Normalization을 합니다

스트리밍 서비스마다 정확한 알고리즘이 공개되어있지 않지만
Master Assistant의 Streaming 타겟에서는 어느 정도 무난한 -14LUFS가 기본값으로 되어있고
CD의 경우에는 이런 기준이 없이 무조건 레벨을 높이게 작동합니다

테스트를 통해 얻어낸 Master Assistant의 10가지 Maximizer 모듈 설정

나머지 Maximizer의 IRC 모드 알고리즘 차이나 여러 가지 설정은
장르 인식으로 사전 설정값을 불러오며
Ozone Elements에서는 IRC III, IV가 없으므로 IRC I과 II로 대체됩니다

Loudness 레벨을 다룰 때 말하는 LUFS(Integrated LUFS)는
간단히 요약하면..

  • K-Weighted Filter 청감 반영 EQ
  • 평균제곱근(Mean Square)후, 1kHz(997Hz) Sine파 기준으로 EQ 보정 캔슬 (-0.691)
  • 5.1채널의 경우, 스피커별로 가중
  • 무음에 가깝거나, 급격하게 줄어드는 구간(400ms Block)은 Integrated LUFS계산에 적용하지 않는 Gate 옵션

의 과정을 거쳐서 음원 전체의 라우드니스 레벨을 측정하는 방법이고
ITU-R BS.1770-4 을 보면 자세히 알아보실 수 있습니다

– ITU-R BS.1770-4 : https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/bs/R-REC-BS.1770-4-201510-I!!PDF-E.pdf

.

Master Assistant는
30초가량의 구간을 분석해서 세팅하며
4가지 모듈을 정해진 방법으로만 사용하기 때문에
이것이 마스터링의 전부라고 보기 어렵지만..

여러분이 직접 마스터링을 하거나
스튜디오/엔지니어에게 마스터링을 맡기면서

단순히 음압, 라우드니스 레벨을 올리는 시각에서 조금 더 넓게
다양한 장르와 소비되는 매체, 청취 환경을 고려하고
또 이런 과정을 거치면서 발견되는 문제를 고치는 방식으로 접근하면 좋겠습니다

.

이렇게 Master Assistant라는 예제를 가진 3편의 시리즈를 마칩니다
감사합니다