ऊँचाई
0%स्टीरियो साइड और मिड RMS स्तरों का अनुपात, समायोजित स्कोर में दिखाया गया है। यह स्पीकर या ऑब्जेक्ट की वास्तविक ऊँचाई नहीं मापता।
नए AI जवाब आपके खाते की सेटिंग में चुनी गई भाषा का उपयोग करते हैं, या स्वचालित चुने जाने पर वेबसाइट की भाषा का।
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वैकल्पिक। हम दिखाएँगे कि मिक्स कितना मेल खाता है।
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सुझाव: अपने प्लगइन — FabFilter, Waves, Valhalla, UAD, Ozone, SSL और अन्य — Studio Profile में मुफ़्त सहेजें। Supporter फिर आपके उपकरणों के अनुसार सलाह देता है। यह पूरा होने पर सेटिंग में बनाएँ।
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4-10 kHz के "स/श" बैंड में डी-एसिंग की स्थिति। अधिक स्कोर बेहतर नियंत्रण दर्शाता है
4-10 kHz के तीखेपन वाले क्षेत्र में कुल स्पेक्ट्रल ऊर्जा का हिस्सा
संचालित करता है AI मॉडल
AI फ़्रीक्वेंसी विश्लेषण उपलब्ध नहीं है।
हमारा उन्नत AI आपके मिक्स के फ़्रीक्वेंसी स्पेक्ट्रम में खास EQ समस्याएँ पहचानता है और बेहतर संतुलन के लिए लक्षित सुझाव देता है।
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साइलेंस और बहुत धीमे अंतिम हिस्सों को छोड़कर मिक्स में गेटेड RMS का फैलाव
पीक और औसत स्तर का अनुपात, जो ट्रांज़िएंट के लिए हेडरूम दर्शाता है
पीक और औसत RMS स्तर के बीच हेडरूम
BS.1770 / EBU R128 प्रोग्राम लाउडनेस। स्ट्रीमिंग लक्ष्य ≈ -14 LUFS
पूरे ट्रैक के धीमे और तेज़ हिस्सों के बीच का फैलाव
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प्रोग्राम लाउडनेस (BS.1770)। स्ट्रीमिंग लक्ष्य ≈ -14 LUFS
इंटर-सैंपल पीक (4× ओवरसैंपलिंग)। स्ट्रीमिंग के लिए ≤ -1 dBTP रखें
ट्रैक में बड़े स्तर पर डायनेमिक फैलाव
फ़ुल स्केल (0 dBFS) पर या उससे ऊपर के सैंपल
स्थिर झुकाव जो हेडरूम खाता है; यह नहीं होना चाहिए
हर प्लेटफ़ॉर्म लाउडनेस सामान्य करता है — यहाँ लागू गेन और ट्रू पीक की सीमा में रहने की स्थिति दी गई है।
ग्राफ़ और तालिका एक ही मापे गए बिंदु दिखाते हैं। समय सेकंड में है; स्तर की इकाई शीर्षक में दी गई है।
ध्वनि स्तर का डेटा उपलब्ध नहीं है।
| समय (s) | स्तर (dBFS (RMS)) |
|---|
बाकी पृष्ठभूमि का स्तर; कम यानी अधिक ऋणात्मक स्तर अधिक साफ़ है
ग्राउंडिंग या बिजली की समस्याओं से 50/60 Hz की गूँज
8-16 kHz बैंड में ऊँची फ़्रीक्वेंसी का शोर स्तर
फ़ाइल मेटाडेटा से कंटेनर और कोडेक की पहचान
सबसे ऊँची फ़्रीक्वेंसी जिसमें अर्थपूर्ण ऊर्जा है
फ़ाइल मेटाडेटा से PCM बिट डेप्थ; लॉसी कोडेक पर लागू नहीं
यह स्थानीय डिटेक्टर ट्रैक के हिस्सों में न्यूरल-वोकोडर आर्टिफ़ैक्ट के पैटर्न खोजता है और अनुमान देता है, प्रमाण नहीं।
स्रोत का संभाव्यता संकेत, रचनाकार होने का प्रमाण नहीं
स्थानीय मॉडल के अनिश्चित मध्य क्षेत्र से दूरी
न्यूरल-वोकोडर आर्टिफ़ैक्ट के लिए जाँचे गए ट्रैक के हिस्से
भविष्य का मॉडल स्रोत ID जोड़े बिना स्थानीय डिटेक्टर केवल दो श्रेणियाँ देता है
तुलना के लिए इस्तेमाल शैली का लक्ष्य प्रोफ़ाइल
शैली के सामान्य स्तर के मुकाबले आपकी लाउडनेस
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बाएँ और दाएँ चैनल कितने समान हैं; 1.0 = मोनो, 0 = असंबद्ध
केंद्र (मिड) और स्टीरियो (साइड) सामग्री का संतुलन
मोनो में जोड़ने पर कितनी स्टीरियो सामग्री बचती है
फ़्रीक्वेंसी स्पेक्ट्रम की चोटियों और घाटियों के बीच अंतर मापता है
बताता है कि मिक्स शोर जैसा है या सुर जैसा, जिससे सुनाई देने वाली स्पष्टता प्रभावित होती है
ध्वनि के फ़्रीक्वेंसी स्पेक्ट्रम का "गुरुत्व केंद्र"
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ट्रैक का अनुमानित टेम्पो (बीट प्रति मिनट)
मिक्स की हार्मोनिक सामग्री की समृद्धि और विविधता
ट्रैक पहचानी गई की में कितना बना रहता है
ट्रैक में हार्मोनिक प्रगति की दर
ऑनसेट→पीक बढ़ने का मध्यिका समय
लय की सक्रियता (स्कोर नहीं दिया जाता)
40–250 Hz बैंड का प्रभाव (क्रेस्ट)
ट्रांज़िएंट कितने सुरक्षित हैं, धुँधले या सीमित होने के मुकाबले
स्टीरियो साइड और मिड RMS स्तरों का अनुपात, समायोजित स्कोर में दिखाया गया है। यह स्पीकर या ऑब्जेक्ट की वास्तविक ऊँचाई नहीं मापता।
बाएँ/दाएँ चैनल की असंबद्धता, समायोजित स्कोर में दिखाई गई है। यह आगे-पीछे की वास्तविक स्थिति नहीं मापता।
समय के साथ बाएँ/दाएँ चैनल के सहसंबंध की निरंतरता, समायोजित स्कोर में दिखाई गई है।
निदान
इंटरैक्टिव फ़ीचर फ़ील्ड
स्थानिक दृश्य लोड करने के लिए यह टैब खोलें।
इस विश्लेषण के लिए स्थानिक दृश्य उपलब्ध नहीं है।
घुमाने के लिए खींचें · ज़ूम के लिए पिंच करें या स्क्रॉल करें
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मोनो में जोड़ने पर फ़ेज़ संगति
हेडफ़ोन पर मिक्स कितना सही सुनाई देता है
स्पीकर सिस्टम पर मिक्स कितना सही सुनाई देता है
शैली की विशेषताएँ कितनी मिश्रित या शुद्ध हैं
शैली वर्गीकरण में योगदान देता पहचाना गया टेम्पो
हार्मोनिक और शैली के संदर्भ के लिए पहचानी गई की
ट्रैक का प्रतिशत जिसमें वोकल हैं
पहचाने गए वोकल हिस्सों की संख्या
वोकल सामग्री की गुणवत्ता और परिभाषा
नोट: AI से बने या संश्लेषित वोकल में असामान्य लैंगिक विशेषताएँ दिख सकती हैं। आवाज़ का वर्गीकरण ध्वनिक गुणों पर आधारित है और इच्छित आवाज़ के प्रकार को दर्शाना ज़रूरी नहीं है।
वाद्य अरेंजमेंट की जटिलता
हार्मोनिक और परकसिव सामग्री का संतुलन
पहचाने गए वाद्य यंत्रों की विविधता
ट्रैक की कुल ऊर्जा और तीव्रता
भावना की सकारात्मकता या नकारात्मकता
संचालित करता है AI मॉडल
उन्नत AI मॉडल से व्यापक ऑडियो विश्लेषण, जो आपके ट्रैक के अनुसार पेशेवर मिक्सिंग और मास्टरिंग सुझाव देता है
हमारी गाइड पढ़ेंFree AI उपलब्ध मुफ़्त मॉडल इस्तेमाल करता है, इसलिए परिणाम बदल सकते हैं। इसे शुरुआती जाँच मानें, मिक्स पर अंतिम सलाह नहीं।
या प्रीमियम AI मॉडल के लिए टोकन इस्तेमाल करेंशैली का विश्लेषण लोड हो रहा है...
उपशैली का विश्लेषण लोड हो रहा है...
सामान्य सलाह“2–4 kHz के आसपास का तीखापन कम करें।”
प्लगइन आधारित · उदाहरण“इसमें FabFilter Pro-Q, 3 kHz के आसपास डायनेमिक बेल बनाएँ ताकि केवल तीखापन आने पर कट हो।”
उदाहरण का पाठ आपके लिए सक्रिय होने तक धुँधला है — Supporter से प्लगइन आधारित सलाह तुरंत खुलती है।
मुफ़्त खाता बनाएँ और अपने प्लगइन सहेजें — FabFilter, Valhalla, Ozone और अन्य — ताकि प्लगइन आधारित सलाह आपकी असली चेन पर आधारित हो।
मुफ़्त खाता बनाएँट्रैक का वही विश्लेषण रखें, सिर्फ़ AI परत बदलें और देखें कि हर मॉडल मिक्स को कैसे समझाता है।
भुगतान वाले AI दोबारा चलाने, परिणामों की तुलना और तुलना का इतिहास रखने के लिए मुफ़्त खाता बनाएँ।
मुफ़्त खाता बनाएँयह साझा रिपोर्ट केवल देखने के लिए है। अधिक सक्षम मॉडल दोबारा चलाने के लिए अपने खाते से अपलोड करें।
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इस विश्लेषण के लिए AI प्रतिक्रिया उपलब्ध नहीं है।
देखें कि यह ट्रैक फ़्रीक्वेंसी, डायनेमिक्स, स्टीरियो और अन्य पहलुओं में रेफ़रेंस से कैसा है।
इससे इस ट्रैक की सहेजी रिपोर्ट और बनाई गई फ़ाइलें हट जाएँगी। यह कार्रवाई वापस नहीं ली जा सकती।