이 글은 기존 운영했던 WordPress 블로그인 PyxisPub: Development Life (pyxispub.uzuki.live) 에서 가져온 글 입니다. 모든 글을 가져오지는 않으며, 작성 시점과 현재 시점에는 차이가 많이 존재합니다.
작성 시점: 2019-07-20
도입
지난 글에서 소개한 MusicBot의 기능 중에, 볼륨 평준화 기능이 있다.
해당 기능은 volumedetect 필터를 사용해서 max_volume를 추출해서 해당 max_volume에 -1를 곱한 수치를 volume=%sdB 로 설정하는 방식으로 구현되어 있다.
VolumeDetect 필터를 사용하면 다음과 같은 정보를 가지고 올 수 있다.
n_samples: 4845242
mean_volume: -25.8 dB
max_volume: -8.6 dB
histogram_9db: 245
histogram_10db: 4214
histogram_11db: 12522하지만 volume 필터는 음원에 있는 샘플의 볼륨을 지정한 값 만큼 변환하는 작업을 하기 때문에, 음원의 왜곡이 거의 없으나 클리핑(0dBFS를 넘는 오디오 샘플을 재생하려 할 때 의도되로 재생되지 않는 현상) 이 일어남에 따라 실제 사용하기에는 치명적인 문제점이 존재한다.
따라서 FFmpeg의 Loudnorm(https://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#loudnorm) 필터를 사용하여 이를 보정하기로 했고, Python으로 구현한 결과를 간단히 정리하려 한다.
Loudnorm 필터의 장점과 단점
앞서 volumedetect 필터는 임계점을 넘어 클리핑이 발생한다고 언급했는데, Loudnorm 필터는 이 임계점을 넘지 않게 하는 True Peak Limiter 를 내장하고 있기 때문에 클리핑이 발생할 수 없게 된다.
또한, 인지 음량(perceived loudness, 사람이 소리를 들을 때 주파수에 따라 인지하는 음량에 차이가 있는 것을 설명)을 고려하기 때문에, 단순히 dBFS 를 기준으로 보정을 가할 때 보다 사람의 귀에 들리는 소리의 크기에 맞춰서 정확하게 측정할 수 있다.
다만 인코딩할 때 시간이 걸리고, 부분부분 적절하게 조절하는 것이 아니고 전체적으로 목표 수치에 맞춰서 조절하는 것이므로 이에 수반하는 다양한 현상 (소리 크기가 왕복하거나, 잡음이 크게 들린다던가, 배경 소리가 크게 들린다던가 등)이 나타나게 되는데, 이는 오디오 자체를 변형시키는 것이기 때문에 왜곡은 당연한 것이라고 봐야 한다.
적용 방법
먼저, single pass 인코딩을 구동하여 인풋된 볼륨 정보를 찾는다. 여기서는 파일을 저장할 필요가 없으므로 -f null 를 통하여 아웃풋을 저장하지 않도록 한다.
ffmpeg -i {input_File} -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:print_format=summary -f null /dev/null이 결과로, 아래와 같은 텍스트를 얻을 수 있다.
[Parsed_loudnorm_0 @ 00a4e800]
Input Integrated: -11.8 LUFS
Input True Peak: +0.5 dBTP
Input LRA: 7.8 LU
Input Threshold: -21.9 LUFS
Output Integrated: -16.0 LUFS
Output True Peak: -1.5 dBTP
Output LRA: 7.0 LU
Output Threshold: -26.0 LUFS
Normalization Type: Dynamic
Target Offset: -0.0 LU여기에서 주목해야 되는 값은 Input Integrated, Input True Peak, Input LRA, Input Threshold. Target Offset 이다. 각각 평균 볼륨, 최대 임계점, 볼륨 범위, 임계값, gain offset 를 나타낸다.
이 정보를 반영해서 다시 한번 인코딩을 하면 더 정확하게 나오는데, 이 방법이 dual pass이다.
ffmpeg -i {input_FILE} -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:measured_I=-11.8:measured_TP=0.5:measured_LRA=7.8:measured_thresh=-21.9:offset=0:linear=true::print_format=summary...Input Integrated 값을 measured_I에, Input True Peak를 measured_TP, Input LRA를 measured_LRA, Input Threshold를 measured_thresh, Target Offset를 offset에 대응시켜서 명령어를 구동하면 된다.
실행한 결과는 다음과 같다.
Input Integrated: -11.8 LUFS
Input True Peak: +0.4 dBTP
Input LRA: 7.9 LU
Input Threshold: -21.8 LUFS
Output Integrated: -16.0 LUFS
Output True Peak: -3.8 dBTP
Output LRA: 7.9 LU
Output Threshold: -26.0 LUFS
Normalization Type: Linear
Target Offset: -0.0 LU음원에 따라 다르겠지만, 사용한 음원의 경우 single pass와 double pass의 목표값(Output Integrated) 는 같게 나왔다. 의도와는 살짝 다르지만 loudnorm 필터는 완벽하게 인코딩을 하는 것이 아닌, 최대한 의도에 맞게 인코딩한 결과를 보장한다고 볼 수 있다.
음원 비교
사용한 음원은 Unminus 의 Lit(https://soundcloud.com/wowamusik/lit-120-bpm-latino-party-wwwwowame?in=wowamusik/sets/free-do-whatever-you-want) 음원이고, 보정한 결과는 다음과 같다.
- 실제 음원: https://blog.uzuki.live/wp-content/uploads/2019/07/Unminus-Lit.mp3
- Single pass: https://blog.uzuki.live/wp-content/uploads/2019/07/lit-single.mp3
- Double pass: https://blog.uzuki.live/wp-content/uploads/2019/07/lit-double.mp3
마무리
loudnorm 필터를 실제 음악 봇에 적용하고 올리고 테스트를 몇 번 거친 결과, 시간은 다소 오래 걸릴지 몰라도 계속 volume를 부분적으로 적용하던 불편함은 없어졌다고 한다.
마지막으로, 구현에 사용한 코드는 다음과 같다.
async def get_loudnorm_argument(self, input_file):
log.debug('Calculating loudnorm argument of {0}'.format(input_file))
cmd = '"' + self.get(
'ffmpeg') + '" -i "' + input_file + '" -af "loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:print_format=summary" -f null /dev/null'
output = await self.run_command(cmd)
output = output.decode("utf-8")
input_integrated_matches = re.findall("Input Integrated:[ ]*([\\-+\\d\.]+) LUFS", output)
input_tree_peak_matches = re.findall("Input True Peak:[ ]*([\\-+\\d\.]+) dBTP", output)
input_lra_matches = re.findall("Input LRA:[ ]*([\\-+\\d\.]+) LU", output)
input_threshold_matches = re.findall("Input Threshold:[ ]*([\\-+\\d\.]+) LUFS", output)
offset_matches = re.findall("Target Offset:[ ]*([\\-+\\d\.]+) LU", output)
log.debug(output)
if input_integrated_matches:
integrated = float(input_integrated_matches[0])
else:
integrated = float(0)
if input_tree_peak_matches:
tp = float(input_tree_peak_matches[0])
else:
tp = float(0)
if input_lra_matches:
lra = float(input_lra_matches[0])
else:
lra = float(0)
if input_threshold_matches:
threshold = float(input_threshold_matches[0])
else:
threshold = float(0)
if offset_matches:
offset = float(offset_matches[0])
else:
offset = float(0)
argument = 'loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:measured_I={0}:measured_TP={1}:measured_LRA={2}:measured_thresh={3}:offset={4}:linear=true:print_format=json' \\
.format(integrated, tp, lra, threshold, offset)
operate = integrated != float(0) or tp != float(0) or lra != float(0) \\
or threshold != float(0) or offset != float(0)
log.debug('Calculate complete! argument = {0}, operate = {1}'.format(argument, operate))
return argument, operate해당 음악 봇에서는 discords.py로 음원을 전송할 때 ffmpeg로 바로 실행하므로, 여기서는 loudnorm 필터 안에 들어갈 것만 판단하고 보내주는 역할을 한다.
