ਇਕਾਈਆਂ
1. ਸੰਗੀਤ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ 2. ਕੰਪੋਜੀਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੈਲੋਡੀ ਆਈਡੀਆ ਜਨਰੇਸ਼ਨ: ਕੋਰਡ ਪ੍ਰੋਗਰੇਸ਼ਨ, ਮੋਟਿਫ ਅਤੇ ਗੀਤ ਬਣਤਰ 3. ਪ੍ਰਬੰਧ ਅਤੇ ਸਾਧਨ: ਲੇਅਰਿੰਗ, ਸ਼ੈਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨ 4. ਸਾਊਂਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਿੰਥੇਸਿਸ: ਪੈਚ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਇਫੈਕਟਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 5. ਗੀਤਕਾਰੀ: ਥੀਮ, ਤੁਕਬੰਦੀ, ਪ੍ਰੋਸੋਡੀ ਅਤੇ ਮੌਲਿਕਤਾ 6. ਮਿਕਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ: ਬੈਲੇਂਸ, EQ, ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੈਫਰੈਂਸਿੰਗ 7. ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਅਸਿਸਟੈਂਟ: ਲਾਊਡਨੇਸ (LUFS), ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਸਟੈਂਡਰਡਸ 8. ਨਮੂਨਾ, ਸਟੈਮ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਆਡੀਓ ਜਨਰੇਸ਼ਨ 9. ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਫਲੋ: DAW ਏਕੀਕਰਣ, ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ 10. ਵਾਇਸ ਕਲੋਨਿੰਗ ਦੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ, ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ: ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸੀਮਾਵਾਂ 11. ਕਲਾਕਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਟੇਨੇਬਲ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪਛਾਣ
ਯੂਨਿਟ 7 / 11

ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਅਸਿਸਟੈਂਟ: ਲਾਊਡਨੇਸ (LUFS), ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਸਟੈਂਡਰਡਸ

ਲਾਭ:

  • ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਪਾਂ (LUFS, ਸੱਚੀ ਸਿਖਰ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੇਂਜ) ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਣਾ
  • ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਟੀਚੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਪ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
  • ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਕਾਫੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਇਹ ਨਾਕਾਫੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਵੱਲ ਮੁੜਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਮਿਸ਼ਰਣ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਗੀਤ ਲਗਭਗ ਤਿਆਰ ਹੈ - ਪਰ "ਲਗਭਗ." ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਪੜਾਅ ਹੈ: ਮਾਸਟਰਿੰਗ. ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅੰਤਮ ਪੋਲਿਸ਼ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ, ਸਹੀ ਵੌਲਯੂਮ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਾਰੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਮੀਡੀਆ (ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਫੋਨ ਸਪੀਕਰ, ਕਾਰਾਂ, ਹੈੱਡਫੋਨ) ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਚਲਦਾ ਰਹੇ। ਇਹ ਐਲਬਮ 'ਤੇ ਗਾਣਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਟੋਨ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਇੱਕ "ਮਾਮੂਲੀ ਪਰ ਨਾਜ਼ੁਕ" ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮਾਸਟਰ ਗੀਤ ਨੂੰ ਚਮਕਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾੜਾ ਮਾਸਟਰ ਇਸਨੂੰ ਕੁਚਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦੋ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਪਹਿਲਾ, ਉਹ ਸਾਧਨ ਜੋ ਇੱਕ ਮਿਸ਼ਰਣ (ਆਟੋ/ਏਆਈ ਮਾਸਟਰਿੰਗ) ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ "ਮਾਸਟਰ" ਕਰਦੇ ਹਨ; ਦੂਜਾ, ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਜੋ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਾਂਗੇ ਕਿ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਕਾਫੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਮਾਪ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ

LUFS (ਲੂਡਨੈੱਸ ਯੂਨਿਟਸ ਫੁਲ ਸਕੇਲ) ਸਮਝੀ ਗਈ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਮਾਪ ਹੈ; ਇਹ ਇਕ ਇਕਾਈ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਨ ਆਵਾਜ਼ ਸੁਣਦਾ ਹੈ। ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਪੂਰੇ ਗੀਤ ਦੀ ਔਸਤ ਉੱਚੀ ਹੈ; ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸ ਮੁੱਲ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਟਰੈਕਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਟਰੂ ਪੀਕ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ ਤਤਕਾਲ ਮੁੱਲ ਹੈ ਜੋ ਸਿਗਨਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਇਹ ਮੁੱਲ 0 dBTP ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਕਲਿੱਪਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ -1 dBTP ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੇਂਜ ਗੀਤ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਾਂਤ ਅਤੇ ਉੱਚੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ; ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਕੁਚਿਤ (ਬਹੁਤ ਉੱਚੀ) ਮਾਸਟਰ ਆਪਣੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਥਕਾਵਟ ਭਰਿਆ ਆਵਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚੀ ਲੜਾਈ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਨਾਲੋਂ ਉੱਚੀ ਉੱਚੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਦੌੜ ਹੈ; ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਦੌੜ ਹੁਣ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਅਰਥਹੀਣ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਇੱਕੋ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

LUFS ਟੀਚਾ ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਦਿਲ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਅੱਜ, ਸੰਗੀਤ ਜਿਆਦਾਤਰ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਇੱਕ ਖਾਸ LUFS ਟੀਚੇ (ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਸਮਝੇ ਹੋਏ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਖਿੱਚਣ ਲਈ) ਟਰੈਕਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਹਵਾਲਾ ਲਗਭਗ -14 LUFS ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਟਰੈਕ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਿਵੇਂ -6 LUFS, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਥਰੋਟਲ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ — ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਕੁਚਲ ਦਿਓਗੇ, ਬਾਸ ਨੂੰ ਪੰਪ ਕਰੋਗੇ, ਅਤੇ ਗੀਤ ਨੂੰ ਥਕਾਵਟ ਕਰੋਗੇ। ਨਤੀਜਾ: ਇਹ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਚੱਲਦਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਤੰਦਰੁਸਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਕਰਨਾ ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੀਚੇ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ। AI ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਨਤੀਜਾ ਦੇਵੇਗਾ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ (ਮੀਟਰ) ਨਾਲ LUFS ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: "ਉੱਚਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ" ਇੱਕ ਮਿੱਥ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਚਾਈ ਇੱਕ ਫਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਅਕਸਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇਸਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ "ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ" ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ "ਸਹੀ ਉਚਾਈ ਅਤੇ ਸਿਹਤਮੰਦ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ" ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਕਿੱਥੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਕਾਫੀ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਇਹ ਨਾਕਾਫੀ ਹੈ?

ਆਟੋਮੇਟਿਡ/ਏਆਈ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀ-ਉਚਿਤ EQ, ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਡੈਮੋ, ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਸਮੱਗਰੀ, ਘੱਟ-ਬਜਟ ਸੁਤੰਤਰ ਰੀਲੀਜ਼, ਤੇਜ਼ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲਾ ਕੰਮ, ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨੇੜੇ "ਸਾਫ਼" ਮਿਸ਼ਰਣ। ਇਹ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਉੱਚ ਉਮੀਦਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਐਲਬਮਾਂ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਵਿਨਾਇਲ/ਸਿਨੇਮਾ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਾਲੇ ਟਰੈਕ (ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟੂਲ "ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਦਾ ਹੈ")। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸੰਦਰਭ, ਕਲਾਕਾਰ ਦੇ ਇਰਾਦੇ, ਅਤੇ ਐਲਬਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟੂਲ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਔਸਤ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਮ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ ਨਾਲ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ

1. ਟੀਚਾ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਮੁੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ LUFS ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ ਜਿੱਥੋਂ ਹਿੱਸਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ।

2. ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ; ਪਹਿਲਾਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਹੈੱਡਰੂਮ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਹੈ।

3. ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰ ਡਿਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਜਾਂ ਸਲਾਹ ਲਈ ਪੁੱਛੋ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦਿਓ ਜਾਂ AI ਤੋਂ ਚੇਨ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।

4. ਮਾਪ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਅਤੇ ਸੱਚੀ ਸਿਖਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੀਟਰ ਨਾਲ ਮਾਪੋ; ਕੀ ਇਹ ਟੀਚੇ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?

5. ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੁਣੋ। ਫ਼ੋਨ, ਹੈੱਡਫ਼ੋਨ, ਕਾਰ, ਸਪੀਕਰ; ਸੰਦਰਭ ਗੀਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ.

6. ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ. ਕੀ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਲਈ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

ਟੈਮਪਲੇਟ 1 — LUFS ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਨ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਹਰ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਟ੍ਰੈਕ: ਆਧੁਨਿਕ ਪੌਪ ਸਿੰਗਲ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਸੁਣਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਕੰਮ: ਇਸ ਟ੍ਰੈਕ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਜਬ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਸੀਲਿੰਗ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਮੇਰੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰੇਗਾ। ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ "ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਉੱਚਾ" ਟੀਚਾ ਕਿਉਂ ਗਲਤ ਹੈ। ਨੋਟ: ਮੈਂ ਇੱਕ ਮੀਟਰ ਨਾਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਾਂਗਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਾਂਗਾ।

ਟੈਮਪਲੇਟ 2 — ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਚੇਨ ਤਰਕ:

ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਪੌਪ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੈ (ਸਾਫ਼, ਹੈੱਡਰੂਮ ਦੇ ਨਾਲ)। ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਚੇਨ ਕਿਸ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: EQ, ਮਲਟੀ-ਬੈਂਡ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ, ਲਿਮਿਟਰ? ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ "ਘੱਟ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ" ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਮੈਂ ਓਵਰ-ਲਿਮਿਟਿੰਗ (ਕੁਚਲਣ ਵਾਲੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ) ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹਾਂ? ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਐਂਕਰ ਵਜੋਂ ਮੁੱਲ ਦਿਓ।

ਟੈਮਪਲੇਟ 3 — ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰ ਮੁਲਾਂਕਣ:

ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਤੋਂ ਛਾਪਿਆ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਾਂਗਾ ਕਿ ਇਹ ਮੇਰੇ ਕੰਮ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦਿਓ: ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, LUFS, ਸੱਚੀ ਸਿਖਰ, ਸੰਦਰਭ ਤੁਲਨਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੁਣਨਾ। ਕਿਹੜੇ ਸੰਕੇਤ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ "ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਸਟਰਿੰਗ 'ਤੇ ਜਾਓ"?

ਟੈਮਪਲੇਟ 4 — ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟਾਰਗਿਟ ਟੇਬਲ ਬੇਨਤੀ:

ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਟ੍ਰੈਕ ਨੂੰ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ 'ਤੇ ਵੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਕਰਾਂਗਾ। ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਸਟਰ ਨੂੰ "ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਬਣਾਵਾਂਗਾ (ਜੋ ਕਿਤੇ ਵੀ ਵਧੀਆ ਖੇਡਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਨੂੰ -1 dBTP ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਕਿਉਂ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਂ ਆਪਣਾ ਗੀਤ ਉੱਚਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ?

"ਉੱਚ" ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਰੇਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਕੋਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕੋਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸ਼ੈਲੀ ਨਹੀਂ। AI ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ "ਇਸ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਉੱਚਾ ਬਣਾਓ" ਸਲਾਹ ਵਿੱਚ ਖਿਸਕ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਟ੍ਰੈਕ: ਧੁਨੀ-ਪੌਪ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ (ਸ਼ਾਂਤ ਕਵਿਤਾ, ਬੂਮਿੰਗ ਕੋਰਸ)। ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ: ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ। ਮੇਰਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਸਹੀ ਉਚਾਈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ "ਪੀਕ"। ਟਾਸਕ: ਢੁਕਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਟੀਚੇ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰੋ; ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕੋਰਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਾ ਗੁਆਉਣ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਮੈਂ ਮਾਪ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗਾ।

ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਸ਼ੈਲੀ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਇਰਾਦਾ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਤੇ ਸਹੀ ਟੀਚਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਹਤਮੰਦ ਰਹੇਗੀ।

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ: ਮਾਪ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ (ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਦਰਭ)

ਮਾਪ

ਇਹ ਕੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ?

ਆਮ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੀਚਾ

ਧਿਆਨ

ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS

ਔਸਤ ਸਮਝੀ ਉਚਾਈ

ਲਗਭਗ ~ -14 LUFS

ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸੱਚੀ ਚੋਟੀ

ਤੁਰੰਤ ਉੱਚਤਮ ਮੁੱਲ

ਹੇਠਾਂ -1 dBTP

ਵੱਧ ਗਿਆ ਤਾਂ ਵਿਗੜਨਾ

ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੀਮਾ

ਸ਼ਾਂਤ-ਰੌਲਾ ਫਰਕ

ਸ਼ੈਲੀ ਅਨੁਸਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

ਬਹੁਤ ਦਬਾਅ = ਥਕਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ

ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ LUFS

ਕੋਰਸ ਵਰਗੇ ਤੀਬਰ ਪਲ

ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਦੇ ਨੇੜੇ

ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅੰਤਰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਇਹ ਮੁੱਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਦਰਭ ਹਨ; ਸਹੀ ਟੀਚਾ ਸ਼ੈਲੀ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਟੁਕੜੇ ਦੇ ਇਰਾਦੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੀਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਚਾਈ ਦਾ ਜਾਲ। ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਬੀਟਮੇਕਰ ਦੇ ਟਰੈਕ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ -6 LUFS, "ਮੁਕਾਬਲੇ ਨਾਲੋਂ ਉੱਚਾ" ਹੋਣ ਲਈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ, ਟਰੈਕ ਵਾਪਸ ਮੁੜਿਆ, ਬਾਸ ਪੰਪ, ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਚਲਾ ਗਿਆ; ਕੋਰਸ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ। ਟੈਂਪਲੇਟ 1 ਦੇ ਨਾਲ, ਉਸਨੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਲਗਭਗ -14 ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਟ੍ਰੈਕ ਵਧੀਆ ਅਤੇ "ਕਾਫ਼ੀ ਉੱਚੀ" ਦੋਵੇਂ ਵੱਜਦਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਇੰਡੀ ਕਲਾਕਾਰ ਨੇ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਬਜਟ ਸਿੰਗਲ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਟੈਮਪਲੇਟ 3 ਦੇ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ: LUFS ਅਤੇ ਸੱਚੀ ਸਿਖਰ ਟੀਚੇ 'ਤੇ ਸਨ, ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ, ਫ਼ੋਨ ਅਤੇ ਹੈੱਡਸੈੱਟ 'ਤੇ ਵਧੀਆ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰ ਕਾਫ਼ੀ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਸੀ; ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਲਈ ਜਾਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਐਲਬਮ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਜੋ ਵਿਨਾਇਲ ਰੀਲੀਜ਼ ਲਈ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ, ਪਰ ਨਤੀਜਾ "ਸਪਾਟ" ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਸੀ। ਟੈਂਪਲੇਟ 3 (ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ) ਵਿੱਚ ਲੱਛਣਾਂ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ। ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ; ਐਲਬਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਵਿਨਾਇਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਕੰਮ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਗਈ ਹੈ.

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

  • "ਉੱਚਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ" ਮਿੱਥ: ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਚਾਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ।
  • ਮਾਪਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ: ਮੀਟਰ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਅਤੇ ਸੱਚੀ ਸਿਖਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ।
  • ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਇਹ ਮਾਸਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
  • ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ: ਇਸਨੂੰ -1 dBTP ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ।
  • ਹਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ: ਉੱਚ-ਉਮੀਦ/ਜਟਿਲ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ।
  • ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੁਣਨਾ: ਸਿਰਫ ਸਟੂਡੀਓ ਮਾਨੀਟਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ; ਬਾਈਪਾਸ ਫ਼ੋਨ/ਕਾਰ/ਹੈੱਡਸੈੱਟ ਕੰਟਰੋਲ।
ਸੁਝਾਅ: ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚ "ਘੱਟ ਹੈ ਜ਼ਿਆਦਾ"। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਮਾਸਟਰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਮਿਆਨੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੇ ਕੁਝ ਡੀਬੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਮਾਸਟਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ "ਸਹੀ" ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਮਿਸ਼ਰਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ; ਵਾਪਸ ਜਾਣਾ ਅਤੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਹੈ.

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਸਟੀਕ ਉੱਚੀ, ਸਿਹਤਮੰਦ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। "ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਉੱਚਾ" ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਮਿੱਥ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਲੇਟਫਾਰਮ LUFS ਟੀਚੇ ਲਈ ਟਰੈਕਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਸਹੀ ਟੀਚਾ ਸਿਹਤਮੰਦ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਢੁਕਵੀਂ ਉਚਾਈ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੋਨਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਮਾਪ, ਸੰਦਰਭ ਦੁਆਰਾ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਣ ਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਧਾਰਣ ਅਤੇ ਘੱਟ-ਬਜਟ ਵਾਲੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਕਾਫੀ ਹੈ; ਉੱਚ-ਮੰਗ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼-ਫਾਰਮੈਟ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਰਕ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣਾ ਮੁਕੰਮਲ ਮਿਸ਼ਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਟੈਂਪਲੇਟ 1 ਦੇ ਨਾਲ LUFS ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਦਾ ਟੀਚਾ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਟੈਮਪਲੇਟ 3 ਚੈਕਲਿਸਟ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਅਤੇ ਸੱਚੀ ਸਿਖਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੀਟਰ ਨਾਲ ਮਾਪੋ, ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਸੁਣੋ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ (ਫੋਨ + ਹੈੱਡਫੋਨ) ਵਿੱਚ। ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ "ਕੀ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਹੈ" ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਤਿੰਨ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ: ਟੀਚਾ LUFS ਕੀ ਸੀ, ਕੀ ਇਹ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ, ਤੁਹਾਡਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀ ਸੀ ਅਤੇ ਕਿਉਂ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

  • [ ] ਮੈਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ LUFS ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿਖਰ ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
  • [ ] ਮੈਂ "ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਉੱਚਾਈ" ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਹੀ ਉਚਾਈ + ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਿਆ।
  • [ ] ਮੈਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ LUFS ਅਤੇ ਸੱਚੀ ਸਿਖਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੀਟਰ ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ।
  • [ ] ਮੈਂ ਅਸਲ ਸਿਖਰ ਨੂੰ -1 dBTP ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖਿਆ।
  • [ ] ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਣਿਆ।
  • [ ] ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ/ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਲਈ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਹੈ।