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음향:industrial_standards:itu:itu-r_bs_1770

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음향:industrial_standards:itu:itu-r_bs_1770 [2025/09/13] – 정승환음향:industrial_standards:itu:itu-r_bs_1770 [2026/05/03] (현재) – [3. 상세 설명] 정승환
줄 1: 줄 1:
 ======ITU-R BS.1770====== ======ITU-R BS.1770======
 +
 +=====요약=====
  
 Algorithms to measure audio **programme loudness** and **True-peak** audio level Algorithms to measure audio **programme loudness** and **True-peak** audio level
줄 38: 줄 40:
  
  
-=====Integrated Loudness=====+====Integrated Loudness====
  
 Integrated Loudness는 곡의 시작부터 끝까지, 즉 전체 재생 구간에 걸쳐 소리 크기의 평균을 계산한 값을 LUFS(라우드니스 유닛 풀 스케일) 단위로 표기합니다. 이 값은 곡의 전반적인 소리 크기(라우드니스)를 대표하며, 실제로 사람이 곡을 들을 때 느끼는 평균적인 볼륨에 가까운 수치입니다. Integrated Loudness는 곡의 시작부터 끝까지, 즉 전체 재생 구간에 걸쳐 소리 크기의 평균을 계산한 값을 LUFS(라우드니스 유닛 풀 스케일) 단위로 표기합니다. 이 값은 곡의 전반적인 소리 크기(라우드니스)를 대표하며, 실제로 사람이 곡을 들을 때 느끼는 평균적인 볼륨에 가까운 수치입니다.
줄 44: 줄 46:
 >실제 마스터링이나 방송, 스트리밍 플랫폼에서 권장되는 기준값은 Integrated(Program) LUFS 값입니다. 예를 들어, “이 곡은 -10LUFS입니다”라고 하면 곡 전체의 평균 라우드니스가 -10LUFS임을 의미합니다 >실제 마스터링이나 방송, 스트리밍 플랫폼에서 권장되는 기준값은 Integrated(Program) LUFS 값입니다. 예를 들어, “이 곡은 -10LUFS입니다”라고 하면 곡 전체의 평균 라우드니스가 -10LUFS임을 의미합니다
  
-=====Short-Term Loudness=====+====Short-Term Loudness====
  
 Short-Term Loudness는 곡의 특정 구간(보통 3초) 동안의 평균 소리 크기를 매 1초마다 표기한 값입니다. 이 방식은 곡의 중간중간, 예를 들어 인트로, 벌스, 코러스 등에서 소리의 크기가 어떻게 변하는지 확인할 때 유용합니다. Short-Term Loudness는 곡의 특정 구간(보통 3초) 동안의 평균 소리 크기를 매 1초마다 표기한 값입니다. 이 방식은 곡의 중간중간, 예를 들어 인트로, 벌스, 코러스 등에서 소리의 크기가 어떻게 변하는지 확인할 때 유용합니다.
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 {{음향:meter:lufs_meter:pasted:20220113-000704.png}} {{음향:meter:lufs_meter:pasted:20220113-000704.png}}
  
-=====Momentary Loudness=====+====Momentary Loudness====
  
 Momentary Loudness는 400ms(0.4초) 동안의 순간적인 소리 크기를 100ms마다 측정한 값의 최대값을 표기합니다. 이 값은 아주 짧은 시간 동안의 음량 변화를 파악할 때 사용됩니다. Momentary Loudness는 400ms(0.4초) 동안의 순간적인 소리 크기를 100ms마다 측정한 값의 최대값을 표기합니다. 이 값은 아주 짧은 시간 동안의 음량 변화를 파악할 때 사용됩니다.
줄 58: 줄 60:
 Momentary Loudness는 전체 곡의 평균이나 3초 단위의 Short-Term과 달리, 순간순간의 소리 크기를 빠르게 확인할 수 있습니다. Momentary Loudness는 전체 곡의 평균이나 3초 단위의 Short-Term과 달리, 순간순간의 소리 크기를 빠르게 확인할 수 있습니다.
  
-=====Loudness Range=====+====Loudness Range====
  
 **Loudness Range(라우드니스 레인지, LRA)**는 곡 전체에서 소리가 가장 큰 부분과 가장 조용한 부분 사이의 차이를 LU(라우드니스 유닛)로 표기합니다. 이 값은 곡의 다이내믹 레인지를 의미하며, 곡이 얼마나 다양한 소리 크기를 가지고 있는지 알 수 있습니다. **Loudness Range(라우드니스 레인지, LRA)**는 곡 전체에서 소리가 가장 큰 부분과 가장 조용한 부분 사이의 차이를 LU(라우드니스 유닛)로 표기합니다. 이 값은 곡의 다이내믹 레인지를 의미하며, 곡이 얼마나 다양한 소리 크기를 가지고 있는지 알 수 있습니다.
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 >즉, Loudness Range는 곡의 전체적인 소리 크기 변화 폭을 보여주며, 다이내믹한 곡인지, 아니면 일정한 볼륨을 유지하는 곡인지 판단할 수 있습니다. >즉, Loudness Range는 곡의 전체적인 소리 크기 변화 폭을 보여주며, 다이내믹한 곡인지, 아니면 일정한 볼륨을 유지하는 곡인지 판단할 수 있습니다.
  
-=====True-peak=====+====True-peak====
  
 {{page>음향:level:true_peak&noheader}}\\ {{page>음향:level:true_peak&noheader}}\\
  
-=====Reference======+---- 
 +======참조======
  
   * https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/bs/R-REC-BS.1770-5-202311-I!!PDF-E.pdf   * https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/bs/R-REC-BS.1770-5-202311-I!!PDF-E.pdf
줄 150: 줄 153:
 {{ 20250825-231755.png }} {{ 20250825-231755.png }}
  
-{{ 20250825-231829.png }}+Filter coefficients for stage 1 of the pre-filter to model a spherical head  
 +<WRAP tablewidth 100%> 
 +| | | $b_0$ | 1.53512485958697 | 
 +| $a_1$ | -1.69065929318241| $b_1$ | -2.69169618940638 |  
 +| $a_2$ | 0.73248077421585 | $b_2$ | 1.19839281085285 | 
 +</WRAP>
  
 이 필터 계수는 48 kHz 샘플링 속도에 해당한다. 다른 샘플링 속도에서 구현할 경우, 해당 샘플링 속도에 맞게 동일한 주파수 응답을 제공하도록 계수 값을 달리 선택해야 한다. 이 계수 값들은 사용 가능한 하드웨어의 내부 정밀도 때문에 양자화되어야 할 수도 있다. 테스트 결과 알고리즘 성능은 이 계수 값들의 작은 변화에 민감하지 않은 것으로 나타났다. 이 필터 계수는 48 kHz 샘플링 속도에 해당한다. 다른 샘플링 속도에서 구현할 경우, 해당 샘플링 속도에 맞게 동일한 주파수 응답을 제공하도록 계수 값을 달리 선택해야 한다. 이 계수 값들은 사용 가능한 하드웨어의 내부 정밀도 때문에 양자화되어야 할 수도 있다. 테스트 결과 알고리즘 성능은 이 계수 값들의 작은 변화에 민감하지 않은 것으로 나타났다.
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 {{ 20250825-231934.png }} {{ 20250825-231934.png }}
  
-{{ 20250825-231950.png }}+Filter coefficients for the second stage weighting curve  
 +<WRAP tablewidth 100%> 
 +| | | $b_0$ | 1.0 | 
 +| $a_1$ | -1.99004745483398 | $b_1$ | -2.0 | 
 +| $a_2$ | 0.99007225036621 | $b_2$ | 1.0 | 
 +</WRAP> 
  
 여기서 측정 간격 T 내에 필터링된 입력 신호의 평균 제곱값, 즉 파워는 다음과 같이 측정된다: 여기서 측정 간격 T 내에 필터링된 입력 신호의 평균 제곱값, 즉 파워는 다음과 같이 측정된다:
  
-{{ 20250825-232050.png }}+$$z_i = \frac{1}{T} \int_{0}^{T} y_{i}^{2} \,dt$$
  
 여기서 y<sub>i</sub>는 위에서 설명한 2단계 사전 필터를 통과한 입력 신호이며, i∈I이고 I={L,R,C,Ls,Rs}, 즉 입력 채널들의 집합이다. 측정 구간 T 동안의 라우드니스는 다음과 같이 정의된다: 여기서 y<sub>i</sub>는 위에서 설명한 2단계 사전 필터를 통과한 입력 신호이며, i∈I이고 I={L,R,C,Ls,Rs}, 즉 입력 채널들의 집합이다. 측정 구간 T 동안의 라우드니스는 다음과 같이 정의된다:
  
-{{ 20250825-232337.png }}+$$\text{Loudness, } L_K = -0.691 + 10 \log_{10} \sum_{i} G_i \cdot z_i \quad \text{LKFS}$$
  
 여기서 Gi는 개별 채널에 대한 가중치 계수이다. 게이티드 라우드니스 측정을 계산하기 위해, 측정 구간 T는 중첩되는 게이팅 블록 간격들의 집합으로 나뉜다. 게이팅 블록은 인접한 오디오 샘플들의 집합이며, 길이는 가장 가까운 샘플 단위로 400 ms(Tg=400 ms)이다. 여기서 Gi는 개별 채널에 대한 가중치 계수이다. 게이티드 라우드니스 측정을 계산하기 위해, 측정 구간 T는 중첩되는 게이팅 블록 간격들의 집합으로 나뉜다. 게이팅 블록은 인접한 오디오 샘플들의 집합이며, 길이는 가장 가까운 샘플 단위로 400 ms(Tg=400 ms)이다.
줄 171: 줄 185:
 측정 구간 T 내의 i번째 입력 채널의 j번째 게이팅 블록의 파워(평균 제곱값)는 다음과 같다: 측정 구간 T 내의 i번째 입력 채널의 j번째 게이팅 블록의 파워(평균 제곱값)는 다음과 같다:
  
-{{ 20250825-232521.png }}+$$z_{ij} = \frac{1}{T_g} \int_{T_g \cdot j \cdot step}^{T_g \cdot (j \cdot step + 1)} y_{i}^{2} \,dt \quad \text{where} \quad step = 1 - overlap$$
  
 +$$\text{and} \quad j \in \left\{ 0, 1, 2, \dots, \frac{T - T_g}{T_g \cdot step} \right\}$$
 j번째 게이팅 블록 라우드니스는 다음과 같이 정의된다: j번째 게이팅 블록 라우드니스는 다음과 같이 정의된다:
  
-{{ 20250825-232645.png }}+$$l_j = -0.691 + 10 \log_{10} \sum_{i} G_i \cdot z_{ij}$$
  
 게이팅 임계값 Γ에 대해, 게이팅 블록 라우드니스가 임계값을 초과하는 게이팅 블록 지수들의 집합 Jg ={j:lj >Γ}가 정의된다. 게이팅 임계값 Γ에 대해, 게이팅 블록 라우드니스가 임계값을 초과하는 게이팅 블록 지수들의 집합 Jg ={j:lj >Γ}가 정의된다.
 Jg 의 원소 개수는∣Jg∣이다. 측정 구간 T의 게이티드 라우드니스는 다음과 같이 정의된다: Jg 의 원소 개수는∣Jg∣이다. 측정 구간 T의 게이티드 라우드니스는 다음과 같이 정의된다:
  
-{{ 20250825-232825.png }}+$$\text{Gated loudness, } L_{KG} = -0.691 + 10 \log_{10} \sum_{i} G_i \cdot \left( \frac{1}{|J_g|} \cdot \sum_{J_g} z_{ij} \right) LKFS$$
  
 게이티드 측정은 두 단계 과정으로 수행된다. 게이티드 측정은 두 단계 과정으로 수행된다.
줄 187: 줄 202:
 상대 임계값 Γr 는 절대 임계값 Γa=−70 LKFS를 사용하여 라우드니스를 측정하고, 그 결과에서 10을 뺌으로써 계산된다. 즉: 상대 임계값 Γr 는 절대 임계값 Γa=−70 LKFS를 사용하여 라우드니스를 측정하고, 그 결과에서 10을 뺌으로써 계산된다. 즉:
  
-{{ 20250825-232944.png }}+$$\Gamma_r = -0.691 + 10 \log_{10} \sum_{i} G_i \cdot \left( \frac{1}{|J_g|} \cdot \sum_{J_g} z_{ij} \right) - 10 \quad LKFS$$
  
 여기서: 여기서:
  
-{{ 20250825-233029.png }}+$$J_g = \{ j : l_j > \Gamma_a \}$$ 
 + 
 +$$\Gamma_a = -70 \quad LKFS$$
  
 게이팅된 라우드니스는 다음과 같이 Γr 를 사용하여 계산할 수 있다: 게이팅된 라우드니스는 다음과 같이 Γr 를 사용하여 계산할 수 있다:
  
-{{ 20250825-233115.png }}+$$\text{Gated loudness, } L_{KG} = -0.691 + 10 \log_{10} \sum_{i} G_i \cdot \left( \frac{1}{|J_g|} \cdot \sum_{J_g} z_{ij} \right) LKFS$$
  
 여기서: 여기서:
  
-{{ 20250825-233137.png }}+$$J_g = \{ j : l_j > \Gamma_r \text{ and } l_j > \Gamma_a \}$$
  
 이 측정에서 생성되는 주파수 가중치는 사전 필터에 의한 것으로, 1단계 필터는 머리의 음향 효과를 보상하기 위해 설계된 필터이며, 2단계 필터는 RLB 가중치 필터이다. 이 두 필터의 결합은 K-가중치로 지정된다. 이 측정에서 생성되는 주파수 가중치는 사전 필터에 의한 것으로, 1단계 필터는 머리의 음향 효과를 보상하기 위해 설계된 필터이며, 2단계 필터는 RLB 가중치 필터이다. 이 두 필터의 결합은 K-가중치로 지정된다.
줄 211: 줄 228:
 각 채널에 대한 가중치 계수는 표 3에 나와 있다. 각 채널에 대한 가중치 계수는 표 3에 나와 있다.
  
-{{ 20250825-233255.png }}+^ Channel ^ Weighting, $G_i$ ^ 
 +| Left ($G_L$) | 1.0 (0 dB) | 
 +| Right ($G_R$) | 1.0 (0 dB) | 
 +| Centre ($G_C$) | 1.0 (0 dB) | 
 +| Left surround ($G_{Ls}$) | 1.41 (~ +1.5 dB) | 
 +| Right surround ($G_{Rs}$) | 1.41 (~ +1.5 dB) |
  
 이 알고리즘은 방송 콘텐츠에 전형적인 오디오 프로그램에 대해 효과적인 것으로 입증되었으나, 일반적으로 순수 음(pure tones)의 주관적 라우드니스를 추정하는 데 적합하지 않다는 점을 주목할 필요가 있다. 이 알고리즘은 방송 콘텐츠에 전형적인 오디오 프로그램에 대해 효과적인 것으로 입증되었으나, 일반적으로 순수 음(pure tones)의 주관적 라우드니스를 추정하는 데 적합하지 않다는 점을 주목할 필요가 있다.
줄 268: 줄 290:
 Leq는 다음과 같이 정의된다: Leq는 다음과 같이 정의된다:
  
-{{ 20250825-234433.png }}+$$Leq(W) = 10 \log_{10} \left[ \frac{1}{T} \int_{0}^{T} \frac{x_{W}^{2}}{x_{Ref}^{2}} \,dt \right] \quad \text{dB}$$
  
 여기서: 여기서:
줄 352: 줄 374:
 이 알고리즘은 시간 영역에서 저렴한 하드웨어로 쉽게 구현할 수 있는 매우 기본적인 신호 처리 블록들로만 구성되어 있다. 이 알고리즘은 시간 영역에서 저렴한 하드웨어로 쉽게 구현할 수 있는 매우 기본적인 신호 처리 블록들로만 구성되어 있다.
 또 다른 주요 장점은 확장성이다. 각 채널에 적용되는 처리가 동일하므로, 1채널에서 N채널까지 어떤 수의 채널이든 수용할 수 있는 미터를 구현하는 것이 매우 간단하다. 또 다른 주요 장점은 확장성이다. 각 채널에 적용되는 처리가 동일하므로, 1채널에서 N채널까지 어떤 수의 채널이든 수용할 수 있는 미터를 구현하는 것이 매우 간단하다.
-또한, 개별 채널의 기여도가 신호 레벨이 아니라 라우드니스 값으로서 합산되므로, 알고리즘은 채널 간 위상이나 상관관계에 의존하지 않는다.+또한, 개별 채널의 기여도가 신호 레벨이 아니라 라우드니스 값으로서 합산되므로, 알고리즘은 채널 간 위상이나 상관계수에 의존하지 않는다.
 이로 인해 제안된 라우드니스 측정법은 훨씬 더 범용적이고 견고하다. 이로 인해 제안된 라우드니스 측정법은 훨씬 더 범용적이고 견고하다.
  
줄 423: 줄 445:
 이 요구사항을 만족하는 한 세트 필터 계수(차수 48, 4상, FIR 보간 필터)는 다음과 같다: 이 요구사항을 만족하는 한 세트 필터 계수(차수 48, 4상, FIR 보간 필터)는 다음과 같다:
  
-{{ 20250826-002100.png }}+<WRAP tablewidth 100%> 
 +^ Phase 0 ^ Phase 1 ^ Phase 2 ^ Phase 3 ^ 
 +| 0.0017089843750 | -0.0291748046875 | -0.0189208984375 | -0.0083007812500 | 
 +| 0.0109863281250 | 0.0292968750000 | 0.0330810546875 | 0.0148925781250 | 
 +| -0.0196533203125 | -0.0517578125000 | -0.0582275390625 | -0.0266113281250 | 
 +| 0.0332031250000 | 0.0891113281250 | 0.1015625000000 | 0.0476074218750 | 
 +| -0.0594482421875 | -0.1665039062500 | -0.2003173828125 | -0.1022949218750 | 
 +| 0.1373291015625 | 0.4650878906250 | 0.7797851562500 | 0.9721679687500 |
  
-{{ 20250826-002116.png }}+^ Phase 0 ^ Phase 1 ^ Phase 2 ^ Phase 3 ^ 
 +| 0.9721679687500 | 0.7797851562500 | 0.4650878906250 | 0.1373291015625 | 
 +| -0.1022949218750 | -0.2003173828125 | -0.1665039062500 | -0.0594482421875 | 
 +| 0.0476074218750 | 0.1015625000000 | 0.0891113281250 | 0.0332031250000 | 
 +| -0.0266113281250 | -0.0582275390625 | -0.0517578125000 | -0.0196533203125 | 
 +| 0.0148925781250 | 0.0330810546875 | 0.0292968750000 | 0.0109863281250 | 
 +| -0.0083007812500 | -0.0189208984375 | -0.0291748046875 | 0.0017089843750 | 
 +</WRAP>
  
 샘플의 절대값은 음수 값 샘플을 반전시켜 취한다; 이 시점에서 신호는 단극성이며, 음수 값이 같은 크기의 양수 값으로 대체된다. 샘플의 절대값은 음수 값 샘플을 반전시켜 취한다; 이 시점에서 신호는 단극성이며, 음수 값이 같은 크기의 양수 값으로 대체된다.
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