Free Audio Normalizer

Free LUFS Audio Normalizer

Spotify, Apple Music, YouTube, podcast apps, और broadcasters जो loudness expect करते हैं, ठीक उसी पर audio volume normalize करें — या target dBFS पर peak-normalize करें। ITU-R BS.1770-4 measurement पूरी तरह आपके browser में चलता है। कुछ भी upload नहीं होता।

कोई file नहीं है?

Audio file यहाँ drop करें

or click to browse — measured & normalized in your browser, never uploaded

MP3WAVOGG FLACAACM4A

आपकी file कभी upload नहीं होती। LUFS measurement और gain application आपके browser में होती है — server पर कुछ भी नहीं भेजा जाता। Privacy policy।

—
—
Integrated loudness
—
Peak (sample)
—
-14.0 LUFS
Recommended for streaming & podcasts.
—
Output होगा: —
 
—
Apply होने वाला gain
WAV आपके normalization को बिल्कुल वैसा ही रखता है; दोबारा MP3 में re-encode करने पर LUFS थोड़ा shift हो सकता है।

Normalize audio to Spotify, Apple Music, YouTube, podcast & broadcast loudness — free, private, no sign-up

SnipSound का normalizer आपकी audio की integrated loudness को ITU-R BS.1770-4 K-weighting (वही standard जो Spotify और broadcasters use करते हैं) से measure करता है, और फिर आपके target तक पहुँचने के लिए ज़रूरी gain apply करता है। Streaming, podcast, या broadcast delivery के लिए कोई platform preset चुनें — या sample peak से normalize करने के लिए peak mode पर switch करें। सब कुछ आपके browser में चलता है; कुछ भी upload नहीं होता।

मुझे कौन-सा LUFS target use करना चाहिए?

यह इस बात पर निर्भर करता है कि audio कहाँ जा रहा है। Streaming platforms playback पर loudness normalization apply करते हैं — अगर आपने उनके target से ज़्यादा loud master किया है, तो वे आपको turn down कर देंगे। ठीक target पर master करने का मतलब है कि आपकी audio उसी level पर play होगी जो आपने सोचा था।

🟢 Spotify -14 LUFS
Default normalization। Louder masters को turn down कर दिया जाता है। उनका "Loud" mode -11 है; "Quiet" mode -19 है।
🎵 Apple Music -16 LUFS
"Sound Check" normalization। Spotify से थोड़ा quieter; आमतौर पर master पर कम dynamic compression का मतलब है।
▶️ YouTube -14 LUFS
Spotify जैसा ही target। इससे ज़्यादा loud music videos और uploads playback पर धीमे कर दिए जाते हैं।
🔵 Tidal -14 LUFS
Spotify / YouTube से match करता है। Premium HiFi delivery loudness target को नहीं बदलती।
🟣 Amazon Music -14 LUFS
Streaming के industry standard के साथ aligned।
🎙 Podcast (Apple / Spotify) -16 LUFS
AES standard। कुछ show producers wide dynamics वाले conversational podcasts के लिए -18 से -20 पसंद करते हैं।
📺 Broadcast (EBU R128) -23 LUFS
European broadcast standard। ATSC A/85 (North American TV) -24 LKFS है — वही scale, 1 LU quieter।
📱 TikTok / Instagram -14 LUFS
Approximate। दोनों platforms loudness normalization apply करते हैं लेकिन exact target publish नहीं करते। -14 एक safe baseline है।

LUFS vs peak normalization — कब कौन-सा use करें

LUFS normalization पूरी file की perceived loudness measure करती है। -14 LUFS पर normalize करने के बाद एक quiet acoustic guitar piece और एक loud rock mix दोनों equally loud sound करते हैं। Music, podcasts, voice-overs के लिए यही चाहिए — कुछ भी जो दूसरे content के साथ play होता है जहाँ consistent loudness ज़रूरी है।

Peak normalization केवल सबसे loud sample को target level पर ले आती है (जैसे -1 dBFS)। यह original dynamic range को बिल्कुल वैसा ही रखती है — quiet song quiet ही रहता है, loud song loud ही रहता है, आप बस यह guarantee कर रहे हैं कि कुछ भी आपके target peak से ज़्यादा न जाए। इसे sound effects, short clips के लिए, या जब आप perceived loudness को बदले बिना clipping से बचना चाहें, तब use करें।

Upload के बाद क्या दिखता है

SnipSound का normalizer क्यों use करें

Related tools

Volume BoosterLUFS measurement के बिना simple manual gain / peak normalize Audio CompressorNormalize करने के बाद file size घटाएं — ready-to-share output के लिए combine करें Silence RemoverNormalize करने से पहले podcasts से dead air हटाएं Audio ConverterRe-measure किए बिना normalize करने के बाद format बदलें

LUFS audio normalizer के अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

LUFS क्या है और मेरे podcast या music को इसकी ज़रूरत क्यों है?▼
LUFS (Loudness Units relative to Full Scale) is the standard loudness measurement adopted by streaming platforms, broadcasters, and podcast apps. Spotify, YouTube, Apple Music, and Tidal all play back at a target LUFS — if your master is louder, they turn it down; if quieter, some platforms turn it up. Mastering to the right LUFS means your audio plays back at the intended level instead of being squashed by platform loudness normalization.
Spotify के लिए LUFS target क्या है?▼
Spotify default रूप से -14 LUFS पर normalize करता है। -14 से ज़्यादा loud कोई भी चीज़ playback पर turn down हो जाती है। Spotify के user settings में -19 "Quiet" mode और -11 "Loud" mode भी हैं, लेकिन -14 ही वो assumption है जिस पर आपको master करना चाहिए।
LUFS और peak normalization में क्या अंतर है?▼
Peak normalization brings the loudest sample to a target level (e.g. -1 dBFS). It's quick but ignores how loud the audio actually sounds — a quiet song with a single loud transient will be barely turned up, while a dense mix gets full volume. LUFS measures perceived loudness over the whole file using a K-weighted filter that mimics human hearing, so a quiet ballad and a loud rock track end up sounding equally loud after normalization. Use LUFS for music and podcasts. Use peak normalization for sound effects or short clips where transient detail matters.
क्या measurement ITU-R BS.1770-4 compliant है?▼
हाँ। SnipSound हर channel पर K-weighting filter (spec के अनुसार high-shelf + high-pass) apply करता है, 75% overlap के साथ 400 ms blocks में mean-square loudness compute करता है, और फिर standard के अनुसार absolute (-70 LUFS) और relative (-10 LU) gates apply करके integrated loudness compute करता है। Stereo channels weight 1.0 पर sum होते हैं; यह EBU R128 / ITU-R BS.1770-4 से match करता है।
अगर मेरे target पर normalize करने से clip हो जाए तो क्या होगा?▼
Some sources are quieter than the target (a -26 LUFS recording aiming at -14 LUFS needs +12 dB of gain — that almost certainly clips). By default we cap the gain so the file's peak stays at or below -1 dBFS and warn that the LUFS target wasn't reached. You can disable the cap if you want to apply the full requested gain and clip the result intentionally.
क्या मेरी file server पर upload होती है?▼
नहीं। सारी measurement और gain application आपके browser में Web Audio API के ज़रिए होती है। आपका audio कभी आपके device से बाहर नहीं जाता।
कौन-कौन से input formats supported हैं?▼
Any audio format your browser can decode — MP3, WAV, OGG, FLAC, AAC, M4A. Output formats include MP3 (320, 256, 192, 128 kbps), WAV, FLAC, OGG, AAC and M4A.