NUGEN LM-Cor w DynApt extension
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Audio-Unit
AAX Native
Descrizione
Descrizione
Conformità immediata al loudness
LM-Correct ti offre un percorso unico, immediato e senza problemi per audio conforme al loudness nel tuo flusso di lavoro quotidiano, risparmiando tempo e prevenendo errori costosi.
All'interno del tuo NLE/DAW o come applicazione autonoma, LM-Correct fornisce conformità automatizzata con correzione True Peak, risolvendo i tuoi problemi di conformità sul posto. Utilizzato in combinazione con un misuratore in tempo reale, LM-Correct evita aggiustamenti iterativi al mix mentre ti avvicini ai livelli target, consentendo una finitura 'quick-touch' trasparente del tuo audio. È una parte essenziale del tuo toolkit per il loudness.
L'interfaccia di LM-Correct è progettata per facilitare un'operazione intuitiva. Che tu stia utilizzando il plug-in o l'applicazione autonoma, il processo per utilizzare LM-Correct è concettualmente lo stesso.
Completamente funzionale
Oltre alle funzionalità standard di loudness, il nostro unico limitatore True Peak con look-ahead previene anche potenziali fallimenti di conformità a causa della correzione del loudness. Puoi essere certo che il tuo audio sia conforme ogni volta.
Automatizzato, più veloce del tempo reale
Per processi basati su file (sia con l'applicazione autonoma, Avid AudioSuite o la versione CEP di Adobe Premiere Pro CC), LM-Correct valuta e regola rapidamente l'intero file molto più velocemente del tempo reale.
Gestendo automaticamente file audio da mono a 7.1.2, LM-Correct è conforme a tutti gli attuali standard di loudness, e se necessario puoi specificare la misura opzionale con gating del dialogo.
Ripristino e riutilizzo automatico
LM-Correct aumenta drammaticamente l'efficienza nella consegna di più versioni e nel riutilizzo per diverse regioni e specifiche di playout.
Trasforma l'audio da una specifica all'altra con un solo clic, più veloce del tempo reale, senza la necessità di riutilizzare manualmente nel tuo editor.
Per post-produzione e trasmissione
LM-Correct è ideale per l'uso in situazioni dove il tempo è essenziale, fornendo un metodo automatico per conformare rapidamente l'audio agli attuali standard di loudness. Il plug-in può essere utilizzato all'interno di un progetto per misurare e correggere l'audio senza dover lasciare l'ambiente di editing, consentendo una normalizzazione del loudness rapida in loco per audio mono, stereo o multicanale.
LM-Correct può anche essere utilizzato come un 'back-stop' finale, assicurando che i file finiti siano entro le specifiche e eseguendo una correzione in loco dove vengono trovati errori.
Loudness Toolkit è stato incluso nella categoria degli strumenti audio dell'alleanza di tecnologia di produzione di Netflix. Questo è un programma per i produttori che gestisce suono, immagine o metadati durante i processi di produzione e post-produzione. Se il prodotto soddisfa criteri specifici, è considerato un candidato per l'alleanza. Qualsiasi prodotto che porta il logo dell'alleanza è stato valutato per garantire che soddisfi i requisiti tecnici e di flusso di lavoro di Netflix.
Estensione DynApt opzionale
Con questa estensione opzionale, alimentata da tecnologia sviluppata per le nostre soluzioni server-side, anche specifiche complesse possono essere soddisfatte con algoritmi dal suono eccezionale e un'efficienza fluida. Unicità dell'estensione DynApt è che consente anche una correzione immediata per LRA e dinamiche, preservando l'intelligibilità del dialogo e identificando e rispettando correttamente le transizioni drammatiche intenzionali.
Features
- Faster than real-time
- Plug-in or standalone
- Single-click loudness solution
- Clear, intuitive operation
- Accurate & quick-finishing
- Automated standard compliance
- ITU-R BS. 1770 | EBU R128 | CALM Act compliant
- Integrated loudness target
- Maximum True Peak Level
- Short-term and momentary loudness limiting
- Optional DynApt LRA dynamics targeting
- EBU mode
- Automatic mono through 5.1 compatibility + 7.1.2 support
- Leq(m) (TASA) measurement
System Requirements
macOS
Windows




