LUFS 及其重要性
1.1、什么是 LUFS？
LUFS（Loudness Units relative to Full Scale）是音频工程中用于测量感知响度的标准单位。它已成为广播、流媒体和音乐制作领域的行业标准，用于确保不同音频内容具有一致的响度水平。
LUFS 是 ITU-R BS.1770 标准的核心概念，该标准由国际电信联盟制定，旨在解决所谓的"响度战争"问题 - 即不同节目或歌曲之间响度差异过大的现象。
LUFS 的重要性
- 一致性体验：确保观众在不同节目间切换时不需要频繁调整音量。
- 保护听力：防止过度压缩和过大的响度对听众听力造成损害。
- 提升音质：避免过度压缩导致的音频质量下降。
- 行业标准：被 Netflix、YouTube、Spotify 等平台广泛采用。
1.2、为什么要使用 LUFS？
使用 LUFS 作为响度测量标准的原因包括：
- 人耳感知：LUFS 考虑了人耳对不同频率的敏感度，提供了更符合实际听感的响度测量。
- 一致性：在不同平台和设备上，LUFS 提供了一致的响度标准，确保用户在不同内容之间的体验一致。
- 避免响度战争：通过使用 LUFS，制作人和工程师可以避免过度压缩音频以提高响度，从而保护音质和听力。
- 行业认可：LUFS 已成为广播和流媒体行业的标准，使用 LUFS 可以确保内容符合行业要求。
1.3、LUFS 和 dBFS 的区别
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LUFS（Loudness Units relative to Full Scale）：
- LUFS 是一种测量感知响度的单位，考虑了人耳对不同频率的敏感度。
- LUFS 值通常是负值，0 LUFS 表示满刻度（Full Scale），即信号的最大值。
- LUFS 适用于评估音频内容的响度，特别是在广播和流媒体中。
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dBFS（Decibels Full Scale）：
- dBFS 是一种测量信号幅度的单位，表示相对于数字音频系统的最大可能值（满刻度）的分贝值。
- dBFS 值也是负值，0 dBFS 表示满刻度，负值表示低于满刻度的信号。
- dBFS 主要用于测量信号的幅度，而不是感知响度。
LUFS 和 dBFS 都是音频工程中重要的测量单位，但它们的用途和意义不同。LUFS 更关注人耳的感知响度，而 dBFS 则关注信号的幅度。使用 LUFS 可以帮助音频制作人和工程师创建更一致和高质量的音频内容。
二、LUFS 的计算原理
ITU-R BS.1770 标准定义了计算 LUFS 的四个关键步骤：
1. K 加权滤波
K 加权滤波器模拟人耳对不同频率的敏感度，包含两个部分：
• 高频架式滤波器：提升高频部分（约 1500Hz）
• 高通滤波器：衰减低频部分（约 38Hz）
2. 分块处理
音频被分割成固定长度的块（通常为 400ms），相邻块之间有 75% 的重叠。这种重叠处理确保了响度计算的稳定性。
3. 门限处理
计算包含两个门限：
• 绝对门限：-70 LUFS，低于此值的块被忽略
• 相对门限：比超过绝对门限的块的平均响度低 10dB
4. 集成响度计算
只考虑超过两个门限的音频块，计算它们的平均响度值作为最终结果。
三、Python 实现 LUFS 计算
以下是完整的 Python 实现代码，基于 ITU-R BS.1770-4 标准：
import numpy as np
from scipy import signal
import warnings
import soundfile as sfclass IIRFilter:"""IIR滤波器实现"""def __init__(self, G, Q, fc, rate, filter_type, passband_gain=1.0):self.G = Gself.Q = Qself.fc = fcself.rate = rateself.filter_type = filter_typeself.passband_gain = passband_gainself.b, self.a = self.generate_coefficients()def generate_coefficients(self):"""生成滤波器系数"""A = 10 ** (self.G / 40.0)w0 = 2.0 * np.pi * (self.fc / self.rate)alpha = np.sin(w0) / (2.0 * self.Q)if self.filter_type == 'high_shelf':b0 = A * ((A + 1) + (A - 1) * np.cos(w0) + 2 * np.sqrt(A) * alpha)b1 = -2 * A * ((A - 1) + (A + 1) * np.cos(w0))b2 = A * ((A + 1) + (A - 1) * np.cos(w0) - 2 * np.sqrt(A) * alpha)a0 = (A + 1) - (A - 1) * np.cos(w0) + 2 * np.sqrt(A) * alphaa1 = 2 * ((A - 1) - (A + 1) * np.cos(w0))a2 = (A + 1) - (A - 1) * np.cos(w0) - 2 * np.sqrt(A) * alphaelif self.filter_type == 'high_shelf_DeMan':K = np.tan(np.pi * self.fc / self.rate)Vh = np.power(10.0, self.G / 20.0)Vb = np.power(Vh, 0.499666774155)a0_ = 1.0 + K / self.Q + K * Kb0 = (Vh + Vb * K / self.Q + K * K) / a0_b1 = 2.0 * (K * K - Vh) / a0_b2 = (Vh - Vb * K / self.Q + K * K) / a0_a0 = 1.0a1 = 2.0 * (K * K - 1.0) / a0_a2 = (1.0 - K / self.Q + K * K) / a0_elif self.filter_type == 'high_pass_DeMan':K = np.tan(np.pi * self.fc / self.rate)a0_ = 1.0 + K / self.Q + K * Kb0 = 1.0b1 = -2.0b2 = 1.0a0 = 1.0a1 = 2.0 * (K * K - 1.0) / a0_a2 = (1.0 - K / self.Q + K * K) / a0_else:raise ValueError(f"不支持的滤波器类型: {self.filter_type}")return np.array([b0, b1, b2]), np.array([a0, a1, a2])def apply_filter(self, data):"""应用滤波器到音频数据"""return self.passband_gain * signal.lfilter(self.b, self.a, data)class LoudnessMeter:"""响度计实现"""def __init__(self, rate, block_size=0.400):self.rate = rateself.block_size = block_sizeself._setup_filters()def _setup_filters(self):"""设置DeMan滤波器"""self.filters = {'high_shelf': IIRFilter(G=3.99984385397,Q=0.7071752369554193,fc=1681.9744509555319,rate=self.rate,filter_type='high_shelf_DeMan'),'high_pass': IIRFilter(G=0.0,Q=0.5003270373253953,fc=38.13547087613982,rate=self.rate,filter_type='high_pass_DeMan')}def integrated_loudness(self, data):"""计算集成响度"""# 验证输入数据self._validate_audio(data)# 处理单声道输入if data.ndim == 1:data = data.reshape(-1, 1)num_channels = data.shape[1]num_samples = data.shape[0]# 声道增益 (左/右/中:1.0, 环绕:1.41)G = [1.0] * num_channelsif num_channels >= 4:G[3] = 1.41 # 左环绕if num_channels >= 5:G[4] = 1.41 # 右环绕# 应用K加权滤波器filtered_data = data.copy()for ch in range(num_channels):for filter_name in ['high_pass', 'high_shelf']:filtered_data[:, ch] = self.filters[filter_name].apply_filter(filtered_data[:, ch])# 分块处理参数samples_per_block = int(self.block_size * self.rate)step = int(samples_per_block * 0.25) # 75%重叠num_blocks = (num_samples - samples_per_block) // step + 1# 计算每个块的均方值z = np.zeros((num_channels, num_blocks))for ch in range(num_channels):for j in range(num_blocks):start = j * stepend = start + samples_per_blockblock = filtered_data[start:end, ch]z[ch, j] = np.mean(block ** 2)# 计算每个块的响度with warnings.catch_warnings():warnings.simplefilter("ignore", category=RuntimeWarning)l = np.array([-0.691 + 10 * np.log10(np.sum([G[i] * z[i, j] for i in range(num_channels)]))for j in range(num_blocks)])# 绝对门限处理 (-70 LUFS)absolute_threshold = -70above_absolute = l >= absolute_thresholdif not np.any(above_absolute):return -np.inf# 计算相对门限z_avg_abs = np.array([np.mean(z[i, above_absolute]) for i in range(num_channels)])relative_threshold = -0.691 + 10 * np.log10(np.sum([G[i] * z_avg_abs[i] for i in range(num_channels)])) - 10# 应用相对门限above_both = (l > relative_threshold) & (l > absolute_threshold)if not np.any(above_both):return -np.inf# 计算最终响度z_avg_final = np.array([np.mean(z[i, above_both]) for i in range(num_channels)])LUFS = -0.691 + 10 * np.log10(np.sum([G[i] * z_avg_final[i] for i in range(num_channels)]))return LUFSdef _validate_audio(self, data):"""验证音频数据"""if not isinstance(data, np.ndarray):raise ValueError("输入必须是numpy数组")if not np.issubdtype(data.dtype, np.floating):raise ValueError("输入必须是浮点类型")if data.ndim == 2 and data.shape[1] > 5:raise ValueError("音频最多支持5个声道")if data.shape[0] < self.block_size * self.rate:raise ValueError("音频长度必须大于块大小")# 读取音频文件
audio_path = "test.wav"
data, samplerate = sf.read(audio_path)# 确保音频数据是浮点数格式
if data.dtype != np.float32 and data.dtype != np.float64:if data.dtype == np.int16:data = data.astype(np.float32) / 32768.0elif data.dtype == np.int32:data = data.astype(np.float32) / 2147483648.0elif data.dtype == np.uint8:data = (data.astype(np.float32) - 128) / 128.0else:data = data.astype(np.float32)max_val = np.max(np.abs(data))if max_val > 1.0:data = data / max_val# 创建响度计
meter = LoudnessMeter(rate=samplerate)# 计算集成响度
loudness = meter.integrated_loudness(data)
print(f"LUFS响度: {loudness:.2f} LUFS")四、与Audition一致性验证
五、行业标准参考值
不同平台和场景有不同的 LUFS 目标值：
| 平台/场景 | 目标 LUFS | 峰值限制 |
|---|---|---|
| 广播 (EBU R128) | -23.0 | -1.0 dBTP |
| 流媒体 (Spotify) | -14.0 | -1.0 dBTP |
| 流媒体 (YouTube) | -14.0 | -1.0 dBTP |
| 流媒体 (Apple Music) | -16.0 | -1.0 dBTP |
| 播客 | -16.0 至 -20.0 | -1.0 dBTP |
- 目标 LUFS：表示不同平台或场景下推荐的响度水平。
- 峰值限制：表示音频信号的最大峰值限制，通常以 dBTP（dB True Peak）表示。
——SELinux 概述与状态切换)
