Plataformas de Streaming y Sonoridad

Carlos Richter

Análisis del comportamiento de los servicios de streaming en relación a la sonoridad del contenido subido

Plataformas de Streaming

Objetivo:

Conocer y evidenciar como los principales servicios de streaming de audio manipulan la sonoridad de su contenido, cuando el material es subido con niveles que exceden sus objetivos aplicados para el streaming.


Las plataformas analizadas fueron:

-YouTube (vídeo)

-YouTube Music

-Spotify (web y app bajo Windows)

-Tidal (Premium app bajo Windows)


Procedimiento:

Método utilizado: Enrutamiento interno a través de Lynx hilo, enviando la señal de audio de las plataformas a un track del DAW para realizar la medición en LUFS de la dicha señal.

Se analizaran algunas de las canciones más populares del momento y otras que yo mismo he masterizado, para de esta manera comparar la sonoridad del master original y la que se obtiene de su reproducción vía streaming en cada plataforma.

Para las mediciones se utilizó Youlean Loudness Meter.

Todas las pruebas fueron hechas con el volumen del reproductor de cada plataforma al 100% y la configuración de máxima calidad de audio disponible en cada una, así como de vídeo en el caso de YouTube.


Primeros resultados:

De las mediciones en YouTube (vídeo), se obtuvo que el límite de LUFS integrados aplicado para streaming se encuentra en -14.

Las pruebas principales se hicieron con dos canciones de las cuales poseo sus masters originales.

- La primera, masterizada por mí, posee una sonoridad de (-8 LUFSi y -0.2 dBTP)

- La segunda, masterizada por un colega, arroja una medición de (-6.5 LUFSi y +1.5 dBTP)

Destaco también que se realizaron mediciones de canciones comerciales exitosas.

El resultado en esta plataforma fue el mismo para todas las canciones evaluadas: su sonoridad fue modificada para alcanzar de manera integrada una medición de -14 LUFS integrados.

Todo indica que para lograr esto, la plataforma simplemente reduce la ganancia del programa musical, hasta que su sonoridad promedio, medida en LUFSi, alcance el valor objetivo de -14.

Se llega a esta conclusión observando la medición de picos, en la cual podemos notar que por ejemplo, en el primer caso, cuya medición fue de (-8 LUFSi y -0.2 dBTP) en el master original, obtenemos luego como resultado de la reproducción a través de YouTube valores de, -14 LUFSi y -6 peak. Esto quiere decir que simplemente se aplicó una reducción de ganancia de 6dB para lograr así que dicho material alcance el objetivo de -14 LUFS integrados.

Los “true peaks”, por otra parte, no terminan quedando exactamente a -6 dBFS, como si lo hacen los picos normales (picos de las muestras), sino que dan una medición un poco más alta de -4.6 dBTP. Esto posiblemente se deba a la conversión de formato que realiza la plataforma de manera interna al recibir nuestro material, codificando el master original subido en formato

WAV de 44.1 KHz y 16 bits a un archivo AAC de 256 kbps, por ejemplo, donde en el proceso de reconversión, se obtienen estos nuevos valores de true peak.


En YouTube Music la cosa cambia un poco…

Según las mediciones en esta plataforma el limite parece situarse entre -7 y -6.8 LUFSi, esta vez con los picos llegando a 0 dBFS y los “true peaks” midiendo ligeramente por encima de estos, posiblemente también debido a una conversión del formato original del archivo.

Se analizaron temas que mastericé a -8.5 LUFSi, y midieron exactamente eso.

Pero su true peak, que originalmente era de -0.2 en el archivo WAV, arrojo en esta ocasión una medición de +0.5, por la ya mencionada conversión del formato.

En otro tema cuyo master original alcanzaba los -6.5 LUFSi, se obtuvo un valor de -6.8 en esta plataforma, y su true peak el cual media +1.5 originalmente, arrojo en esta ocasión una medición de +2.1.

Además, en otras pruebas con canciones populares también se obtuvieron mediciones máximas de -7 y -6.8 LUFSi. Asumo que estos últimos valores deben representar el nivel objetivo de sonoridad de esta plataforma.


En Spotify, tanto en la web como en la app de Windows, las pruebas fueron hechas con la configuración más alta de calidad de audio activada manualmente, y con la normalización de volumen desactivada.

El tema masterizado a -8.5 LUFSi, así como también, el masterizado a -6.5, midieron exactamente lo mismo que en sus archivos másters originales, es decir que los valores de LUFS integrados fueron idénticos a los masters originales, por lo tanto se puede concluir que se respetó el loudness original en ambos casos, quedando los picos a 0 dBFS y los true peaks en positivo por la conversión implícita al formato interno de la plataforma.

Ahora bien, con la normalización de volumen activada, las canciones evaluadas midieron todas -14 LUFSi en cualquiera de los 3 modos de normalización, y al igual que sucedía en YouTube (video), en la medición de picos se observa una reducción de ganancia proporcional para obtener esos -14 LUFSi en cada caso.


Por último, en Tidal Premium, evaluando contenido en calidad Hi-Fi y calidad Master, los resultados en estas primeras mediciones (con la normalización activada), son inconsistentes. Algunas canciones arrojan mediciones de -14 LUFSi, otras -13, otras -16.5, y

además en algunos videos se obtienen mediciones de -10 LUFSi.

Más allá de eso, el método parece ser el mismo que el utilizado en YouTube y Spotify: aplicar una reducción de ganancia, por lo tanto, una canción que en su máster original arroje -8 LUFSi, en Tidal tal vez mida -16, quedando así, sus picos a -8 dBFS, para alcanzar tal nivel objetivo.

Se observa que, por ejemplo, en una canción cuyo máster original mide -6.5 LUFSi, tal vez sólo la reducen hasta -13, quedando sus picos en -6.5 dBFS.

Pero luego a otra canción, cuyo máster original mide -8 LUFSi, le aplican una reducción de

ganancia mayor que a la anterior, entonces esta canción que originalmente medía -8 termina quedando a -16, mientras que la anterior que poseía una sonoridad mayor, de -6.5 LUFSi termina arrojando una medición de -13, quedando así, bastante más alta y viéndose menos penalizada por la reducción de ganancia.

Al activar el modo exclusivo de la app en las opciones, la normalización se desactiva y los masters suenan a su volumen original, los temas arrojan una medición idéntica a la de sus archivos originales, es decir con su sonoridad integrada completa, así como

también sucede con Spotify al desactivar la normalización.


Resumen y conclusiones preliminares:

* YouTube mantiene su nivel objetivo de sonoridad en -14 LUFSi, aplicando simplemente la reducción de ganancia necesaria para alcanzar tal fin en cada material.

* YouTube Music tiene un nivel objetivo o “target loudness”, bastante más alto en comparación, arrojando mediciones de hasta -6.8 o -7 LUFSi.

* Spotify (con la normalización activada) arroja mediciones de -14 LUFSi. En tanto que con la normalización desactivada mantiene el volumen original de los masters.

* Tidal (con la normalización activada) es inconsistente, su nivel objetivo varía entre -10 para algunos videos, y para audio, entre -13 y -16.5 LUFSi A su vez, con la normalización desactivada, Tidal también respeta el loudness original de cada master.


Otras observaciones:

No logré percibir distorsión generada por los “true peaks” positivos en ningún caso. Aunque tengo presente que la calidad de los conversores utilizados en estas pruebas pueden estar contribuyendo a que eso suceda.

Lo que sí es notable por lo menos en mi opinión, es que Tidal junto a YouTube Music ofrecen la mejor calidad de sonido en la reproducción de audio, al menos a simple escucha.


Conclusión:

Todas las plataformas evaluadas cuentan con un sistema de “Normalización” de audio, el cual está diseñado para modificar la sonoridad de todo aquel material que exceda su nivel objetivo, con el fin de homogeneizar la experiencia sonora.

Las mismas, al encontrarse ante un material que excede dicho nivel, aplican una reducción de ganancia proporcional a la diferencia entre la sonoridad original del material y el nivel perseguido por la plataforma.

Estos sistemas de “Normalización” (siempre activados por defecto) pueden desactivarse tanto en Tidal como en Spotify, sin embargo, en el caso de YouTube como también en el de YouTube Music no existe esa posibilidad.


En una próxima entrega analizaremos el caso inverso: aquellos masters cuya sonoridad se encuentra por debajo del nivel de normalización en las diferentes plataformas.


Carlos Richter - Ingeniero de Mastering

carlosrichter69@gmail.com

Ella (un amor de Mix y Mastering)

By Juan Benegas • May 14, 2025
Estás pensando en ella. Lo sé. Muchos lo sabemos. Pensás todo el tiempo en ella. - “Que luzca bien, que suene bien, que sea la mejor”- Tenés la esperanza (casi inconfesable) de que esta vez va a superar la belleza que le diste a la anterior. Y.. sí…hubieron otras antes. Pero para vos es como si siempre hubiese sido la misma, la única, tu primer amor. Y no te queda otra que pensar siempre en ella. A mí me pasa lo mismo. Por eso sé que, aunque la llames siempre de diferente modo (porque se presenta a vos con nombres distintos) vos siempre reconocés que es ella. ¿Cómo podría ser otra? Ella, la que a veces se te arrima tímida pidiendo que le enfatices los graves o que le sustraigas (con mucha delicadeza) los medios. La que otras veces irrumpe pateando la puerta de tu estudio y arranca, sin aviso ni conteo previo, con una transiente que te obliga a arrancarte los auriculares de un solo manotazo. O ésa que se muestra como una bailarina de ballet hasta que una subsónica hace estallar los monitores que cuidabas como a dos órganos primordiales de tu propio cuerpo. No importa. Nada importa. Vos le mejorás el look, tanto si llega rockera, rapera, trapera, popera, metalera, tanguera…era… era…¡Era ella!. ¡Es ella! La que sostiene vivo a un mundo hecho de silencios (o de ruidos insoportables). ¡Y vos sos nada menos que el responsable involuntario de vestirla de gala, y aún de desvestirla cuando cierta ropa está demás y oculta sus mejores atributos! Cada mañana te sentás frente a tu PC, entre cables verdaderos y plugins que simulan ser reales y empezás tu tarea única, irremplazable: embellecerla hasta que suene espectacular, sin siquiera cuestionar el estado en que llegó a tus manos. Cuando promedia el día te decís: “Ésta es la mejor de todas”. Y es lógico que atesores esa esperanza, porque no siempre ella viene hasta vos como te gustaría. Como cuando sentís que te llegó sin alma, o peor aún, ¡que nació sin alma! y te ves obligado a adornar su cuerpo vacío, fantasmal: ¡un engendro que nunca debió haber sido! Pero está ahí para deprimirte… pero no. Aun así, surfeando entre umbrales que bajan y envolventes que se adaptan a la increíble ausencia de arte, vos te la ingeniás para ungirla con tu propia visión de lo artístico. Sabés que miles de personas la van a escuchar, la van a disfrutar en compañía, gracias a tus decisiones tomadas en perfecta y total soledad. Y nadie va a pensar en tus horas allí sentado, ni en tus filtros patovicas decidiendo quién pasará y quién no, ni en tus regimientos decompresores poniendo un techo a piquetes de coros enmascarados, ni en tus reverbs escapadas de catedrales góticas, latiendo sutilmente escondidas en el corazón de ella, como si te nombraran sin nombrarte, imponiendo tu sello indeleble sobre miles de oídos alegremente distraídos. Todos bailarán al ritmo de ella y (mal o bien) la cantarán, disfrutarán la fiesta mientras vos volvés a sentarte para recibirla una y otra vez, siempre distinta pero igual , y recomenzar tu tarea de hacedor de lo invisible, sabiendo que no podés quedarte clavado, inmóvil, que tenés que mejorar, avanzar, que tu trabajo no puede terminar espejándose en mezclas de referencia que “vendieron bien”, para que todo siga sonando igual, con las curvas de ecualización esperadas y que ella se repita y reproduzca al infinito según el gusto formateado y congelado de la sociedad o de la industria del ruido secuenciado. A veces también te preguntás “¿Lograré dar una pincelada nueva para que ella pueda seducir desde otro lugar?” Te contestás que sí, y entonces empezás de nuevo. Te sumergís buceando en un océano delimitadores y expansores, como buscando vislumbrar una isla no habitada, desconocida hasta el momento. Pero a veces te decís que no, y querés irte lejos, subirte a un camión de carga sin carga, oteando el otro horizonte, ése que se escapa a medida que avanzás, sólo para dilatar tu propia felicidad. Es cuando encendés la FM a la derecha de tu volante y de repente la escuchás. Sí, es ella, la que masterizaste el año pasado. Y suena tan bien que tu camión emprende una curva de 180 grados, llegando al borde mismo de la cancelación, para regresar otra vez a tu estudio, a la magia de ese sonido que nadie nunca vio, ni podrá ver jamás. Ahora estás terminando tu jornada de trabajo y ella está otra vez en el éter, renovada, entrelazándose entre la gente con su vestido nuevo, audible, intangible como siempre. Descubrís que, a pesar de todo, tu profesión, que creció hasta convertirse en oficio (sí, sabés que el oficio es la evolución de la profesión) es un raro privilegio, aún en un mundo sonoro en evidente decadencia. Emprendés el regreso a tu casa, tranquilo, porque aún existe ella, la que siempre podrá ser mejorada. Mientras caminás lento por la vereda solitaria y poco iluminada de la ciudad que nunca descansa, alguien, que te cruza por causalidad, puede ver la mueca de tu boca, la mueca inequívoca de que aún cansado y con tus ilusiones manoseadas no podés olvidarla. No podrás nunca. Que seguís pensando en ella. Como yo. Como tantos… Juan Benegas (poniéndole alma y piel a los decibeles)

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Introducción: Al reducir la profundidad de bits de una señal digital (por ejemplo de 24 a 16), se producirá lo que se denomina “ruido de cuantización”. Esto es producto de realizar un “truncamiento” (sacar los 8 bits menos significativos) de la señal de 24 y así llegar a la de 16 bits. A fin de reducir los efectos adversos de este proceso, es que aplicamos una técnica llamada “Dithering”. Este artículo no intenta presentar la teoría detallada del proceso (que por cierto existe mucha bibliografía al respecto), sino darle un abordaje más práctico, el cual es un poco más difícil de encontrar. Dither. Un poco de teoría. Ya dijimos que el “ ruido de cuantización ” es un efecto que aparece luego de haber reducido la cantidad de bits a través del truncado de la señal. La forma de minimizar este ruido de cuantización es a través del proceso de Dithering , el cual es simplemente el agregado de ruido blanco (aleatorio y uniformemente distribuido) a la señal original, antes de la reducción. ¿Agrego ruido blanco para eliminar “ruido de cuantización”? Esto no parece tener mucho sentido. Y es verdad, en una primera lectura esto no parece ser un proceso muy útil. La realidad es que el llamado “ ruido de cuantización ” no es un ruido como tal, sino más bien una distorsión .  Por definición, para que una señal sea considerada como ruido, debe ser aleatoria y, por lo tanto, no debe estar relacionada (correlacionada) con otras variables. Y resulta ser que el ruido de cuantización, si lo está, y su relación es con el nivel de la señal a cuantizar. Por lo tanto, lo que buscamos con proceso de Dithering es cambiar distorsión por ruido . ¿Y por qué esto sería un buen cambio? Bueno, resulta que la psicoacústica humana tolera mejor el ruido que la distorsión . Esta última resulta mucho más molesta y distractiva que el ruido en sí mismo. ________________________________ *1 Importante: El presente trabajo no constituye ninguna representación, recomendación o preferencia hacia ninguna marca o modelo mencionado. No se realiza un ranking de mejor o peor funcionamiento, sino solamente se exponen los resultados. *2 El agregado de ruido a la señal a recuantizar hace decorrelacionar el error de cuantización del nivel de señal, y por lo tanto lo transformamos en verdaderamente ruido en vez de distorsión. Dither. La práctica. A continuación se presentan los resultados de mediciones realizadas con una señal de 24-bits 997Hz a 2LSB (least significant bits) a la que se ha procesado con distintos plugins o DAWs, para convertirla a 16-bits. Como se mencionó anteriormente, con el proceso intentamos bajar la distorsión a costa de un mayor ruido, y por lo tanto podemos medir parámetros relacionados con estos fenómenos, a saber: TD (Total Distortion) y SNR (Signal to Noise Ratio).
A man wearing headphones is sitting in front of two computer monitors.

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