세계 1위 AI 음원 분리 솔루션 가우디오 스튜디오, 모바일 앱 출시

2025.07.04ㆍ by Gaudio Lab

 

Gaudio Studio App Release

 

 

영상과 음원 속 소리를 터치 한 번으로 분리!

 

가우디오 스튜디오 앱, 드디어 나왔습니다.

악기 연습을 하거나 직접 찍은 영상을 보면서 이런 생각 해보신 적 있나요?

"피아노 소리만 쏙 뽑아낼 수 있다면 좋을 텐데."

"잡음 없이 목소리만 깔끔하게 들리면 좋을 텐데."

 

그 모든 것이 가능했던 가우디오 스튜디오(Gaudio Studio)가 드디어 모바일 앱으로 출시되었습니다. 더 편리하게, 더 직관적으로, 그리고 더 자유롭게 AI 음원 분리 기술을 경험해 보세요:)

 

 

 

다른 음원 분리 앱도 있는데 가우디오 스튜디오 앱만의 강점이 있나요?

 

가장 큰 차별점은 GSEP(Gaudio source SEParation), 그 자체입니다.

GSEP은 가우디오랩이 자체 개발한 세계 최고 수준의 AI 음원 분리 모델입니다. Musicradar, MusicTech, LANDR에서 가우디오 스튜디오가 1위로 뽑힌 것도 바로 GSEP 덕분이죠. 이 기술을 통해 음원 파일을 업로드하면 보컬, 드럼, 베이스, 기타 등 악기별로 섬세하게 분리하고, 분리한 스템들을 원하는 대로 조합하는 등 창의적인 편집이 가능합니다.

 

게다가 영상을 업로드하면 음성과 소음을 깔끔하게 분리할 수 있다는 점도 스튜디오 앱만의 장점입니다.

 

 

 

기존 웹 유저들이 더 편리하게, 더 오래, 더 자주

 

“웹으로는 좋은데 모바일은 좀 불편해요…”

앱 출시를 결정하게 된 가장 큰 이유는 기존 웹 유저들이 핸드폰으로 가우디오 스튜디오를 이용할 때 불편함을 겪고 있다는 점을 확인했기 때문입니다.

 

가우디오 스튜디오의 성능을 알아본 많은 분이 이미 웹 버전을 이용하고 있습니다. 다만, 모바일 웹은 브라우저를 통해 재접속해야 하고, 자꾸 로그인을 다시 해야 하며, 화면이 작다 보니 여러 단계를 거쳐야 하는 구조는 사용하기 어려웠습니다. 결국 성능은 만족스럽지만, 사용 경험이 불편해 한두 번 쓰고 떠나는 경우도 적지 않았습니다.

 

우리 소중한 유저분들이 불편한 것, 참을 수 없죠! 그래서 탄생한 것이 가우디오 스튜디오 모바일 앱입니다.

 

 

Gaudio Studio App

 

 

 

웹 vs 모바일 앱, 무엇이 달라졌을까요?

 

앱으로 누구나 더 가볍게, 더 편하게, 더 자유롭게!

이번 앱 출시의 핵심은 바로 모바일에서의 사용 편의성을 높여 더 많은 유저들이 지속적으로 사용할 수 있는 환경을 제공하는 것이었습니다. 웹과 동일한 GSEP 기반 음원 분리와 소음 제거 기능을 그대로 제공하면서, 모바일 환경에 맞춘 직관적인 UX로 접근성과 사용 편의성을 한층 높였습니다. 특히 모바일만의 강점을 살려, 스마트폰으로 촬영한 영상을 바로 업로드하고 소음을 제거하는 작업이 훨씬 간편해졌습니다.

 

뮤지션, 음악 전공 학생뿐만 아니라 음악을 즐기고 싶은 모든 사람이 침대에 누워서, 카페에서, 지하철에서 마치 스튜디오에서 편집한 듯한 결과물을 얻을 수 있습니다. 몇 번의 터치만으로 말이죠!

 

'전문적인 도구지만 누구나 쉽게 사용할 수 있도록’이라는 철학 아래, 터치 기반의 UI와 직관적인 인터페이스 설계로 기술적 허들을 낮췄습니다.

 

기존 웹 버전보다 더 업그레이드! 피치/템포 조절과 구간 반복 기능 추가

게다가 앱에는 웹 버전에는 없던 피치/템포 조절, 구간 반복 기능도 추가되었습니다. 많은 웹 유저분들이 요청했던 기능들이었죠. 이제 원하는 구간을 반복 재생하거나 속도를 조절하며 악기나 보컬 연습을 더욱 정교하게 할 수 있습니다.

 

기존 유저들이 더 편리하고 자유롭게 스튜디오를 활용할 수 있도록 만드는 것이 앱의 첫 번째 목표입니다. 물론 앱으로 가우디오 스튜디오를 처음 만나는 모든 분 역시 두 팔 벌려 환영합니다:)

 

 

Gaudio Studio App

 

 

 

앞으로의 계획이 궁금하신가요?

 

앱 출시 후 유저들이 얼마나 편하게 사용하는지, 더 즐겁게 음악을 다루게 되었는지 확인하고, 앞으로 더 정교한 기능과 UX 개선을 이어 나갈 예정입니다.

 

가우디오랩은 모든 분의 소중한 피드백을 가장 먼저, 가장 가까이에서 듣기 위해 늘 귀를 활짝 열어두겠습니다.

 

 

 

 

가우디오랩의 미션은 하나입니다.

 

'혁신적인 기술로 사람들에게 훌륭한 소리 경험을 제공한다.’ 

가우디오 스튜디오 앱도 연장선에 있습니다. 언제 어디서나, 누구든 원할 때 바로 음악과 영상을 편집하고 즐길 수 있도록 돕는 도구. 그리고 그 모든 과정이 편리하고 즐거워야 한다는 믿음. 진심을 담아 만든 가우디오 스튜디오 앱, 여러분도 한 번 사용해 보시겠어요? 지금 바로 App StoreGoogle Play에서 만나보세요.

 

당신의 창작과 연습, 그리고 음악을 사랑하는 마음에 즐거운 자유가 더해지길 바라며.🎧

 

 

 

 

 

가우디오 스튜디오에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요?

사운드 엔지니어가 소개하는 Gaudio Studio 사용법, 음원분리 꿀팁 

가우디오 스튜디오의 모든 것 

가우디오 스튜디오 웹 방문하기

 

 

 

 

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가우디오랩 SDK 개발팀, AI Agent로 찾아낸 기회

      가우디오랩 GDK 개발팀 인터뷰 1부, 재미있게 보셨나요? 이번 글에서는 그들이 AI Agent를 활용하여 어떤 방식으로 문제를 해결하는지, 더 깊은 이야기를 이어가 보려 합니다.   GDK 개발팀의 이야기 1부를 아직 안 읽으셨다면 Click!       아무리 작게 고치더라도 신중히 검증한다   Q: 이렇게 다양한 업무를 하다 보면 어려웠던 점도 많았을 것 같아요. 기억에 남는 문제 상황과 어떻게 해결하셨는지도 궁금해요.   Leo: GDK 개발팀은 외부 업체의 플랫폼에 SDK를 포팅할 때 커뮤니케이션의 어려움에 종종 직면합니다. 비공개 플랫폼이나 제3자 칩을 사용하는 경우, 필요한 정보를 받아내는 과정이 쉽지 않아요. 특히, 물리적 거리로 인해 발생하는 ‘핑퐁 소통’이 큰 장애물인데요. 예컨대 하드웨어 조작 방법을 확인하려 해도 서로 이해 수준이 달라, 이메일을 주고받는 데만 며칠에서 길게는 한 달 가까이 걸리는 경우가 많습니다.   이런 상황에서 저희 팀은 상대방이 현장을 보지 못한다는 전제로, 최대한 정확하고 친절하게, 그리고 맥락을 고려해 포장한 커뮤니케이션을 통해 문제를 풀어나가고 있습니다. 따라서 기술력 못지않게, 복잡한 상황을 명확하게 설명하고 조율할 수 있는 커뮤니케이션 역량도 중요한 역량 중 하나입니다.   또 하나 자주 마주하는 어려움은, 오디오는 정량적인 기준으로 결과를 평가하기 어렵다는 점입니다. 수치가 아닌 ‘들었을 때 괜찮은지'가 중요한 판단 기준이기 때문에, GDK 개발팀처럼 SDK를 개발하는 입장에서는 작은 코드 변경조차 예기치 않게 청감에 영향을 줄 수 있어 매우 신중해야 합니다. 결과가 조금이라도 달라질 경우, 사내의 오디오 전문가—무려 9명의 음향공학 박사님들!—의 의견을 참고해 기준을 정립하고 있습니다. '작게 고치더라도 신중히 검증한다’는 것이 저희 팀의 중요한 철학 중 하나예요.   William: 음질 관련 프로젝트 중 하나가 생각 나는데요, 고객사마다 요구하는 SDK의 동작 방식이 조금씩 달라요. 그래서 같은 버전이라도 각자의 요구에 맞추다 보면 버전이 파편화되는 문제가 발생하고, 그만큼 버전 관리와 배포 자동화에도 추가적인 공수가 들게 되죠.   저희 팀 입장에서는 하나의 SDK를 잘 만들어서 여러 고객사에 동일하게 제공하는 것이 이상적이지만, 현실은 프로젝트의 중요도나 규모에 따라 커스터마이징이 불가피한 경우가 많습니다. 그래서 GDK 개발팀은 늘 표준화와 커스터마이징 사이의 딜레마 속에서 고민을 많이 하고 있어요. 다만, 그 사이에서 균형을 잘 잡아내는 일이 바로 GDK 개발팀만의 노하우라고 생각합니다.     실효성이 있는 도구라면 더욱 적극적으로, AI Agent의 도입   Q: 최근 GDK 개발팀에서 AI Agent를 도입해 AI 주도 개발을 시도하고 있다고 들었습니다. 앞으로 어떤 변화가 기대되는지 말씀해주세요.   Leo: AI 도입은 이제 막 시작한 단계라 어떤 도구를 쓰고, 어떻게 우리 개발 프로세스에 접목할지 정립해가는 과정에 있어요. 사실 이전부터 쓰고는 있었는데, 본격적인 도입 계기는 최근 프론트엔드 개발자 Handy가 진행한 사내 세미나였어요. 세미나를 보고 난 후, “우리도 한번 시도해보자”는 공감대가 형성되었고, 자연스럽게 실험을 시작하게 되었죠. 실제로 사용해보니 확실한 장점이 있다는 걸 체감하게 됐어요.   William: 맞아요, 아직 시행착오가 많은 탐색 단계이긴 하지만, 업무 효율은 확실히 올라가고 있어요. 단순 반복 작업은 AI에게 맡기고, 그 시간 동안 저는 핵심 로직에 집중하는 방식으로 전환을 시도하고 있습니다. 특히, 개발할 때 커밋 단위처럼 명확한 작업 범위로 요청하면 AI가 꽤 유용하게 작동하더라구요. 이후 결과물을 기반으로 사람이 리뷰하고 리팩토링하는 구조로 협업하고 있는데, 반복적이거나 형식적인 코드는 AI가 1초 안에 끝낼 수 있을 정도로 빠르게 처리해줘요. 시간 단축과 효율성 측면에서 긍정적인 가능성을 보고 있어요.   Leo: AI Agent를 사용하면 처음 접하는 프로젝트도 구조나 맥락을 빠르게 파악할 수 있어, 초기 진입 장벽을 확 낮춰주는 효과도 있어요. 무엇보다 게다가 사람이 놓치기 쉬운 휴먼 에러를 줄이거나, 코드 리뷰 과정에서 함께 고민해주는 보조자 역할도 굉장히 잘 해내고 있어서 앞으로 기대가 큽니다.     Q: 새로운 기술을 도입하는 건 쉽지 않은 일인데요. GDK 개발팀은 비교적 신기술에 유연한 편인 것 같아요.   William: GDK 개발팀은 효율을 높일 수 있다면 새로운 기술도 적극적으로 검토하고 시도하는 편입니다. 특히 데모, 테스트 도구, CLI 등 외부 의존성이 적은 영역에서는 자유롭게 실험할 수 있는 분위기가 잘 조성되어 있어요. 물론, SDK 개발은 다양한 디바이스와의 호환성과 안정성이 핵심이라 신기술 도입에 더 신중해야 하지만, 실효성이 있는 도구라면 팀 차원에서도 적극 도입하려는 열린 문화를 가지고 있습니다.           주도적으로 움직이고, 서로를 존중하는 분이라면 GDK는 언제나 환영입니다   Q: 가우디오랩의 가장 큰 혜택이 ‘동료’라는 이야기가 있던데요. 함께 일하는 GDK 개발팀 동료들은 어떤 분들인가요?   William: 전반적으로 I 성향이 강한 팀입니다. 그나마 Jayden이 조금 E 성향이랄까…ㅎㅎ 제가 팀 막내인데, 친구들의 이야기와 비교해보면 저희 팀은 연차 차이에 따른 압박감이 전혀 없고, 굉장히 편안한 분위기를 가지고 있어요. 팀원 간 갈등이나 인간관계로 힘들었던 적이 없을 만큼, 안정적인 팀 문화가 유지되고 있습니다.   Leo: 저도 동의해요. 각자 다른 개성을 가진 멤버들이 모여 있지만, 일할 때는 자기 생각을 명확히 표현하면서도 상대를 존중하는 분위기입니다. 불필요한 갈등이나 오해 없이 커뮤니케이션이 잘 이루어지고 있고, 문제로 비화된 적도 거의 없어요. 특히 저희 팀 리더 Seo는 ‘주도성’을 강조하는 스타일로, 팀원 각자가 일에 대한 주인의식을 갖고 일하길 바라는 분위기를 만들어 주고 있어요. 덕분에 맡은 일을 스스로 책임감 있게 이끄는 문화가 자연스럽게 자리 잡혀 있고, 하고 싶은 업무가 있다면 충분히 어필해서 경험해볼 수 있는 기회도 열려 있어요.     예비 가우딘에게 마지막 한마디   Leo: 가장 중요한 건, 새로운 환경과 변화에 잘 적응할 수 있는 유연한 태도인 것 같아요. 주도적으로 관심을 갖고 움직이는 분이라면 누구든 GDK 개발팀에서 잘 성장하실 수 있어요. 팀워크 측면에서는, 강한 주장을 밀어붙이기보다는 조화롭게 의견을 나누고, 서로를 존중하며 함께 일할 수 있는 성향이면 좋겠습니다. 특히, 이 팀에는 업무 주기가 빠르고 호흡이 짧은 프로젝트도 많기 때문에, 그런 리듬을 즐길 수 있는 분께 정말 잘 맞을 거예요.   William: 다양한 경험을 해보고 싶은 분께는 정말 추천하고 싶은 팀입니다. 새로운 도전이 자주 생기기 때문에, 변화에 대한 거부감이 없는 분이면 좋을 것 같아요. 특히, 음악이나 오디오에 관심이 있다면 “이런 SDK가 있으면 좋겠다” 같은 아이디어가 자연스럽게 떠오를 수도 있고, 그런 아이디어를 실제로 실현해볼 수 있는 환경이 마련되어 있어요. 업무를 단순히 '일'로만 느끼기보다는, 취미처럼 즐기면서 할 수 있다면 더할 나위 없이 좋은 경험이 될 겁니다.       가우디오랩에서 GDK 개발팀의 손을 거쳐 탄생한 제품이 더 궁금하신가요? 🔊  LM1, 음량 평준화 솔루션  🌐  Gaudio Spatial Audio, 공간 음향 솔루션  🔇 Just Voice, AI 소음 제거 솔루션   이 외에도 ELEQ(라우드니스 EQ), Smart EQ(스마트 이퀄라이저), Binaural Speaker(3D 오디오 렌더러), GFX(음향 효과 라이브러리) 등 여러 제품들에 GDK 개발팀의 노력이 담겼답니다.     GDK 개발팀의 이야기가 매력적으로 들렸다면, 지금 가우디오랩에서 채용 중인 직무를 확인해 보세요! 현재 채용중인 직무 확인하기   원하는 포지션이 없다면, 인재풀에 직접 등록하실 수도 있습니다:) 인재풀 등록하기          

2025.06.27
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LKFS부터 True-peak까지, 2025 라우드니스 완벽 가이드

      라우드니스(Loudness)란 정확히 무엇인가요?   Loudness란 인간 청각의 지각 정도에 의해 느끼는 소리의 크기를 뜻합니다. 내가 지금 듣고 있는 노래의 크기를 주변 사람에게 알려준다고 가정해 봅시다! 일단 소리가 크다면 Loudness가 크다고 할 수 있고, 소리가 작다면 Loudness가 작다고 할 수 있습니다. 하지만 주변 사람에게 소리의 크기를 알려준다고 했을 때, Loudness에 대한 인지 정도가 나와 같으리라는 보장은 없습니다. 주변 사람의 수가 많아질수록 그 보장성은 줄어들기까지 합니다. 이럴 때 가장 효율적인 방법은 숫자가 도입된 객관적인 지표(단위)를 통해 전달하는 것입니다. Loudness 단위에 관한 연구는 활발하게 이루어져 왔습니다. 그중에서도 방송, 스트리밍과 같은 시장에서 통용되고 실용성 높은 단위를 소개하고자 합니다.   소개하고자 하는 단위는 LKFS(Loudness K-Weighted relative to Full Scale)이며, LUFS(Loudness Unit relative to Full Scale)로도 불립니다. 이 단위와 관련된 파라미터들은 ITU-R(International Telecommunication Union – Radiocommunication), EBU-R(European Broadcasting Union)에 의해 고안되었습니다.       라우드니스를 측정할 때 주로 어떤 요소들을 보나요?   Loudness를 측정할 때는 몇 가지 핵심 파라미터가 공통으로 사용됩니다. 다양한 측정 도구나 DAW(디지털 오디오 워크스테이션)에서 제공하는 라우드니스 미터를 살펴보면, 대체로 Integrated, Short-Term, Momentary loudness, true peak 그리고 Loudness Range 등의 항목이 기본적으로 포함되어 있음을 알 수 있습니다. 이번 챕터에서는 각 파라미터가 의미하는 바에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.   2-1. 핵심 키워드: LKFS, LU, Momentary, Loudness, Short-term Loudnessm, Integrated Loudness, LRA, True-peak   LKFS(Loudness K-Weighted relative to Full Scale) a.k.a. LUFS(Loudness Unit relative to Full Scale) Loudness의 단위 중 하나이며, 인간의 청각 특성에 부합하게 설계된 K-weighting filter를 거친 입력 신호에 대한 크기입니다. K-weighting filter는 인간이 비교적 잘 듣는 주파수 영역의 신호를 증가시키고, 비교적 잘 들리지 않는 주파수 영역의 신호를 감소시키는 필터로 이해하시면 됩니다. Loudness의 종류에는 측정하는 길이에 따라 Momentary, Short-term, Integrated Loudness로 나뉩니다. Momentary Loudness는 0.4초, Short-term Loudness는 3초, Integrated Loudness는 전체 구간에 대한 소리 크기입니다.   *LKFS와 LUFS는 무엇이며, 어떤 차이가 있을까요? Loudness의 단위를 최초 고안한 것은 ITU에서 하고 단위를 LKFS로 정의하였습니다. 이후 디스플레이 방식이나 Momentary, Short-term, Integrated Loudness, LRA 등의 용어와 디스플레이 방식 등을 정의한 것은 EBU에서 고안하면서 LUFS로 명칭을 변경하였지요. 따라서 북미권에서는 LKFS를 쓰고, 유럽권에서는 LUFS를 쓰는 경향을 보이네요.     LU(Loudness Unit) LKFS가 측정되는 자체의 값이라면 LU는 상대적인 측정량입니다. 즉, 기준 레벨 대비하여 얼마나 차이가 나는지, 혹은 Loudness의 범위를 의미할 때 쓰입니다. 예를 들어, 콘텐츠 A가 -12LKFS이고 콘텐츠 B가 -20LKFS이면 "A 콘텐츠는 B 콘텐츠보다 8 LU만큼 더 크게 들린다"로 표현할 수 있습니다.     Momentary Loudness K-weighting filter를 거친 신호의 0.4초 분량에 해당하는 소리크기이며, 75% 오버랩(0.1초)을 하여 측정합니다. 순간순간의 소리크기로 이해하면 됩니다.         위 그림과 같이 측정한 결과를 히스토그램화 하여 누적하면 아래 그림과 같습니다.         Momentary Loudness의 히스토그램은 추후 Integrated Loudness를 계산할 때 활용됩니다.       Short-term Loudness K-weighting filter를 거친 신호의 3초 분량에 해당하는 소리크기이며, EBU에서는 최소 0.1s 간격으로 갱신할 것을 권장하고 있습니다.           Short-term Loudness의 히스토그램은 추후 Loudness Range를 계산할 때 활용됩니다.       Integrated Loudness 전체 구간에서 들리는 소리 크기의 평균입니다. 콘텐츠 전반적인 소리 크기를 의미하고 구하는 방식은 다음과 같습니다. Step1) -70LKFS 이하의 momentary loudness 분포 값들을 제거한 후, 나머지 분포 값들의 평균을 구합니다.     Step2) step1에서 구한 평균보다 10LU만큼 작은 게 relative threshold입니다.     step3) relative threshold보다 높은 분포 값들의 평균이 integrated loudness입니다.       LRA(Loudness Range) 한 콘텐츠 내에서 시간에 따른 라우드니스의 변화량을 나타내는 척도입니다. 소리크기가 어느 정도로 분포하고 있는지 알 수 있는 지표이며, 구하는 방식은 다음과 같습니다. Step1)  -70LKFS 이하의 short-term loudness 분포 값들을 제거한 후, 나머지 분포 값들의 평균보다 20LU 작은 값(relative threshold)을 구합니다.     Step2) relative threshold 이상의 분포 값 중 상위 5% 값과 하위 10%의 차이값이 Loudness Range입니다.        *IL 계산과정과 LRA 계산과정에서 모두 Relative Threshold 라는 개념을 사용하는데, 이 둘은 정의가 다릅니다. IL 계산 과정에서는 momentary loudness를 이용하고 absolute threshold 이상에 대한 평균값 - 10 LU 로 relative threshold가 정의되고, LRA 계산 과정에서는 short-term loudness를 이용하고 absolute threshold 이상에 대한 평균값 - 20 LU로 relative threshold가 정의됩니다.     True-peak 192kHz 샘플링 주파수로 변환하였을 때의 피크 값이며 단위는 dBTP입니다. 재생환경 중에서 충분히 높은 샘플링 주파수(192kHz)일 때 열화를 방지하기 위한 값으로 이해하면 됩니다. 일반적으로 소비되는 음원의 샘플링 주파수는 44.1, 48kHz이기 때문에 업샘플링을 하는 게 일반적인데, 이때 기존의 sample peak 값보다 커질 수 있습니다. 업샘플링에 대한 예시입니다.     중축이 되는 업샘플링 기법 외에도 표현 범위를 넘어가는 걸 방지하기 위한 attenuation, upsampling 이후에 유효한 신호들만 남기기 위한 필터링, 데시벨 단위로 환산하기 위한 로그화 등이 진행됩니다. 아래 block diagram은 샘플링 주파수가 48kHz일 때 true-peak을 구하는 일련의 과정입니다.         2-2. 라우드니스 감 익히기         기존의 RMS 대신 LKFS(LUFS)를 사용하는 이유가 무엇인가요?   기존에는 RMS(Root-mean-square)를 활용하여 Loudness를 측정했지만 실제 인간의 청각 능력과는 매칭이 잘 안됐습니다. 이후 ITU, EBU에서 K-weighting 필터를 활용하여 인간의 청각 능력을 반영하고, 크기를 구하는 과정에서 보았듯이 소리크기를 느끼는 데 있어 영향력이 없는 부분에 대한 열외 처리를 하는 등 보다 정교한 방법으로 Loudness를 계산합니다. 다른 단위보다 정교하기 때문에 대세로 자리 잡지 않았나 싶네요!         '음량 전쟁(Loudness War)'은 무엇이며, 왜 문제가 되나요?   Loudness와 관련된 이슈를 하나 말씀드리려 합니다. 다들 아실 수도 있는 ‘Loudness War’입니다. 제 마음대로 요약하면 콘텐츠 제작자가 “다른 창작물보다 내 창작물의 소리를 더 크게 함으로써 청취자들로부터 하여금 더 주목받을 것이다. 보너스로 음질이 더 좋아진 것처럼 청취자의 착각을 불러일으킬 것이다.“와 같은 마음으로 콘텐츠를 생산하는 것입니다. 혹은 “다른 창작물보다 나의 창작물의 소리를 더 키우진 않겠지만 차이가 크게 나지 않도록 만들 것이다.“와 같은 마음도 될 수 있겠네요. 소리가 커지면 음질이 개선된다고 생각이 될지 모르겠지만, 실제로는 Dynamic이 좁아 표현력도 떨어지고, 클리핑 발생의 빈도가 높아져 음질 열화 확률은 더 높아집니다. 소리를 과하게 키우면 음원의 질 자체는 오히려 떨어진다는 것을 많은 소비자가 인지하여 소비의 패턴이 바뀌기를 희망합니다.       스트리밍 플랫폼들의 라우드니스 규제 및 권장 현황 (masteringthemix 발췌)       라우드니스에 대한 궁금증이 해소되셨기를 바랍니다!   이 포스트는 2019년 공개되었던 '라우드니스 101'을 보완하여 새롭게 정리한 글입니다.   혹시 더 깊이 있는 정보나 전문적인 내용을 원하신다면, 라우드니스 측정 및 규제에 대한 상세한 기술적 내용을 담고 있는 아래 국제 표준 문서를 참고하시는 것을 적극 추천해 드립니다:) ITU-R BS.1770-4: 라우드니스 측정 알고리즘의 기준 제시 EBU-R Tech 3341, 3342: 방송 환경에서의 라우드니스 규제 및 측정 방법에 대한 상세한 지침 제공   이 외에 추가로 라우드니스와 가우디오랩의 음량 관련 기술에 대해 궁금한 점이 있다면 언제든 편하게 문의해 주세요!         Loudness에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? 스트리밍 시대의 음량 문제 미디어 스트리밍을 위한 라우드니스 정규화 시스템 구축방법    

2025.07.18