aNorm for DB6 クイックガイド ラジオ音声向けレベル調整 短時間枠内のダイナミックス変動にも対応する設定です。ラジオ生放送の音声処理などに適しています。 aNorm適用前 プリセット名 Not Norm Basic GPIコントロール なし（None） 操作パラメーター ・History Length：1∼4分 ・LRA Target：LRA制限に適した値に設定 aNorm適用後 ターゲット・レベル 僅かな偏差も補正 LRAを抑えるプロセッシング 強めのダイナミックス補正が必要な場合の推奨設定 aNorm適用前 プリセット名 Not Norm Basic GPIコントロール なし（None） 操作パラメーター ・LRA Target Max：8 LU以下 ・Processing Rate：Fast aNorm適用後 ターゲット・レベル 低LRAを生成 繊細なプロセッシング・コントロール クラシック音楽など、広いLRAを持つソースに対してナチュラルなプロセッシングを施します。 aNorm適用前 プリセット名 Not Norm Basic GPIコントロール なし（None） 操作パラメーター ・Processing Rate：Slow ・LRA Target Max：10 LU以上 aNorm適用後 ターゲット・レベル 音声ソースのダイナミックス・プロファイルを 維持したナチュラルなプロセッシングを生成 ノーマライズ済みコンテンツのハンドリング - その1 ノーマライズ済みのコンテンツを入力する場合の設定 aNorm適用前 プリセット名 Norm Basic GPIコントロール なし（None） 操作パラメーター ・Normalized Level：入力のノーマライズ・レベルを設定 ・LRA Target Max：ターゲットLRA値を設定 aNorm適用後 ターゲット・レベル ターゲットLRAを得るための ダイナミック・コンプレッションを提供 ノーマライズ済みコンテンツのハンドリング - その2 ノーマライズ済みの複数のコンテンツを使用する場合 aNorm適用前 プリセット名 Norm w/Transition GPIコントロール なし（None） 操作パラメーター ・Normalized Level：入力のノーマライズ・レベルを設定 ・LRA Target Max：ターゲットLRA値を設定 aNorm適用後 ターゲット・レベル コンテンツ （プログラム） 切り替え 必要な箇所のみLRA補正 映画／ドラマ向けプロセッシング ノーマライズされていない映画／ドラマ・コンテンツを使用する場合、 「 History Length」をプログラム長に合わせ、新番組の 始点をGPIでマーキングします。このようにすることで両プログラムに最適なターゲット・ラウドネスを得ることが可能になります。 プリセット名 Not Norm w/ Transition GPIコントロール Reset (mark program start) 操作パラメーター ・History Length：15∼60分 ・LRA Target Max：ターゲットLRA値を設定 aNorm適用前 aNorm適用後 ターゲット・レベル プログラム1 プログラム2 プログラム始点 ノーマライズ済み／ノーマライズ未処理コンテンツの共存 番組間のCM放送など、ノーマライズ済みのコンテンツとノーマライズが未処理のコンテンツを同時にハンドリングしないと いけない時の推奨設定です。この例では、メインの番組（A）はノーマライズされておらず、CMコンテンツ（B）はノーラマイズ済みです。 GPIでA/B Profileを設定することで、Bの割り込み後にAが再開した際に、割り込み前の計測値を継承する形でプロセッシングも 再開されます。 aNorm適用前 プリセット名 Norm w/ Transition GPIコントロール A/B Profile設定（A：メイン・プログラム、B：CM等） 操作パラメーター ・LRA Target Max：ターゲットLRA値を設定 ・Look-Ahead：300 ms aNorm適用後 ターゲット・レベル A（メインの番組） B（CM等） A（メインの番組）再開 インジェスト向けプロセッシング aNormをインジェスト・プロセッサーとして使用する場合、プログラム・セグメントを一部「先出し」することで、 aNormにコンテンツの種類を予測させることができます。 プリセット名 Not Norm Basic GPIコントロール None（なし） 操作パラメーター ・Reset：プログラム毎にリセット ・LRA Target Max：ターゲット・ラウドネスを設定 aNorm適用前 aNorm適用後 ターゲット・レベル リセット セグメントを先出しし、 aNormにコンテンツを 予測させる
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