Orux AI / 모델 노트
Suno v5 배경 음악 납품: FFmpeg 라우드니스와 피크 측정
공개 MP3로 고정 게인을 계산하고 48 kHz WAV를 내보내 라우드니스와 트루 피크를 다시 측정합니다.

목차
측정한 값으로 음량 조정하기
Orux의 Suno v5 기존 사례인 ‘Frog pond chorus’는 통합 라우드니스 −16 LUFS와 트루 피크 −2 dBTP 이하라는 예시 납품 조건을 맞추기 위해 2.32 dB를 낮췄습니다. 원본 스테레오 MP3의 측정값은 −13.68 LUFS와 −0.35 dBTP였습니다. 로컬에서 내보낸 48 kHz WAV는 −16.00 LUFS와 −2.67 dBTP였습니다. 라우드니스 범위는 두 파일 모두 4.90 LU입니다.
이 과정은 이 수치를 요구한 편집자에게 스테레오 배경 음악을 전달하는 예시입니다. 실제 작업에서는 수신자의 사양을 따르세요. 음악과 대사를 합친다면 최종 믹스를 따로 측정합니다. 여기서는 승인된 곡을 유지하면서 기술 조건을 충족하는 사본을 만듭니다.
승인된 음원에서 시작하기
Suno v5 모델 페이지에 ‘Frog pond chorus’라는 공개 연주곡 사례가 있습니다. 여름밤 연못에서 영감을 받아 우드블록과 마림바가 서로 응답하는 리듬을 요청했습니다. 원본은 48 kHz 스테레오 MP3이고 컨테이너상 길이는 166.8초입니다. WAV는 이 공개 음원으로 로컬에서 만든 사본입니다.
‘Frog pond chorus’ 원본 MP3 듣기 또는 저장.

파형은 청취할 구간과 진폭의 변화를 찾는 데 도움이 됩니다. 통합 라우드니스와 최대 트루 피크는 측정값으로 확인합니다. 수치가 적합해도 음악이 특정 대사를 가릴 수 있으니, 사용할 구간을 대사와 함께 들어 보세요.
받은 원본은 보관하고 내보낼 파일은 다른 이름으로 저장하세요. 자르기, 페이드, 게인, 형식을 기록합니다. 여기서는 전체 곡에 고정 게인을 적용합니다. 일부만 납품할 때는 자르고 페이드를 적용한 뒤 그 구간을 측정합니다.
라우드니스와 피크를 각각 확인하기
LUFS로 표시하는 통합 라우드니스는 측정 구간 전체를 설명합니다. dBTP로 표시하는 트루 피크는 샘플 사이를 포함해 재구성한 신호의 최댓값을 추정합니다. LU 단위의 라우드니스 범위는 구간 안에서의 변화를 나타냅니다. 피크가 한계에 가까워도 통합 라우드니스가 낮을 수 있습니다. 파형만으로 어떤 조건을 위반할지 알 수 없습니다.
목표에서 측정값을 뺍니다. −16.00 − (−13.68) = −2.32 dB입니다. 원본 피크에 이 게인을 더하면 인코딩 전 추정치는 −0.35 + (−2.32) = −2.67 dBTP입니다. −2 dBTP 한계까지 0.67 dB 여유가 있습니다. 이만큼 낮춘 다음 내보낸 파일을 측정합니다.
예상 피크가 한계를 넘는다면 고정 게인으로 두 조건을 모두 맞출 수 없습니다. −20 LUFS, −3 dBTP인 곡을 −16 LUFS로 맞추려면 +4 dB가 필요해 예상 피크가 +1 dBTP입니다. 한계가 −2 dBTP라면 +1 dB까지만 올릴 수 있어 약 −19 LUFS가 됩니다. 목표를 바꿀지, 다이내믹스 처리를 승인할지 정하고 결과를 들어 보세요.
필터, 페이드, 라우드니스 게이트, 손실 인코딩은 측정값에 영향을 줄 수 있습니다. 실제로 납품할 파일로 판정하세요. 이 PCM WAV는 원래 샘플 레이트를 유지합니다. MP3나 AAC가 필요하면 승인된 편집본을 인코딩한 뒤 다시 측정합니다.
FFmpeg로 측정하고, 내보내고, 다시 측정하기
원본을 frog.mp3로 저장하고 loudnorm을 지원하는 FFmpeg를 사용합니다. 첫 번째와 세 번째 명령은 분석용이며, 처리된 소리는 버립니다. JSON의 input_i, input_tp, input_lra가 입력 파일의 값입니다. 가운데 명령이 실제 납품 파일을 만듭니다.
ffmpeg -hide_banner -nostats -i frog.mp3 \
-af loudnorm=I=-16:TP=-2:LRA=11:print_format=json -f null -
ffmpeg -i frog.mp3 -af volume=-2.32dB -ar 48000 \
-c:a pcm_s24le frog-handoff.wav
ffmpeg -hide_banner -nostats -i frog-handoff.wav \
-af loudnorm=I=-16:TP=-2:LRA=11:print_format=json -f null -같은 설정을 써서 두 보고서를 비교할 수 있습니다. output_* 값은 버려지는 필터 출력의 값입니다. 처음 분석에 동적 처리 결과인 −14.74 LUFS가 나오지만, 이를 원본 값으로 읽으면 게인이 잘못 계산됩니다. 자세한 내용은 FFmpeg loudnorm 문서를 참고하세요.
| 로컬 측정 | 원본 MP3 | 내보낸 WAV |
|---|---|---|
| 통합 라우드니스 | −13.68 LUFS | −16.00 LUFS |
| 트루 피크 | −0.35 dBTP | −2.67 dBTP |
| 라우드니스 범위 | 4.90 LU | 4.90 LU |
| 샘플 레이트와 채널 | 48 kHz 스테레오 | 48 kHz 스테레오 |
좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.
WAV는 목표에 도달하고 피크 한계보다 낮습니다. 범위가 동일한 것은 고정 게인을 적용한 결과와 일치합니다. 24비트 PCM은 비압축 편집 사본을 제공하지만 원본 MP3에서 잃은 정보를 복원하지 못합니다. WAV는 편집용으로 남겨 두고 필요한 압축본은 이 파일에서 만드세요.
평소 모니터링 음량으로 시작, 소리가 밀집된 중간, 끝을 들어 보세요. 스테레오 위치와 시작·종료 지점을 확인합니다. 미터는 실수로 자른 부분이나 갑작스러운 끝을 알아내지 못합니다. 납품 메모에 ‘48 kHz 스테레오 PCM, 전체 파일 통합 −16.00 LUFS 및 −2.67 dBTP’라고 남길 수 있습니다.
제작 요구가 바뀌면 새 작곡 비용 계산하기
2026년 11월 6일 Orux Suno v5의 가격은 요청당 14.24016 Credits였습니다(1 Credit = $0.005 기준 $0.0712008). 아래는 요청 수를 기준으로 한 예산입니다. 채택되는 곡 수를 예측하는 값이 아닙니다.
| 작업 | 요청 수 | 비용 |
|---|---|---|
| 기존 파일을 로컬에서 조정하고 검증 | 0 | 0 Credits ($0) |
| 새 곡 한 번 요청 | 1 | 14.24016 Credits ($0.0712008) |
| 다른 제작 방향을 위해 두 번째 요청 예산 확보 | 2 | 28.48032 Credits ($0.1424016) |
좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.
템포, 편곡, 악기가 편집에 맞지 않으면 새 곡을 고려합니다. 이미 승인된 곡의 레벨만 문제라면 게인을 조정합니다. 166.8초는 예제 파일의 길이이고 예산은 요청당 계산합니다. 후보를 늘리기 전에 채택 기준을 정하세요. 채택한 이미지 한 장당 비용 가이드는 다른 매체에서 같은 구분을 다룹니다. 합성 내레이션을 쓰려면 Qwen3 TTS 원고 준비 안내를 참고하세요.
FAQ
모든 배경 음악을 −16 LUFS로 맞춰야 하나요?
수신자의 사양을 따르세요. −16 LUFS는 이 예시의 목표입니다. 믹스에서는 대사가 잘 들리도록 음악을 더 낮출 수 있습니다. 최종 믹스를 납품한다면 다시 측정합니다.
라우드니스를 아는데 트루 피크도 측정해야 하나요?
통합 라우드니스는 구간 전체를, 트루 피크는 짧은 최댓값을 봅니다. 한 조건을 충족해도 다른 조건을 넘을 수 있습니다. 특히 손실 인코딩 후 실제 납품본에서 둘 다 측정하세요.
FFmpeg 보고서에서 입력과 출력 중 어떤 값을 읽나요?
입력값이 분석에 넣은 파일을 설명합니다. 출력은 필터 처리 값이고 분석에서는 폐기됩니다. 실제 내보낸 결과를 확인하려면 WAV를 다시 측정합니다.
라우드니스를 바꾸려면 Suno에서 다시 생성해야 하나요?
곡이 승인됐고 예상 피크가 한계 안이라면 로컬 게인 조정으로 충분합니다. 원본을 보존하고 사본을 측정하세요. 편곡 등 제작 요구가 바뀌면 새 곡을 생성합니다.
하나의 API로 이 모델들을 사용하세요
채팅·이미지·비디오·오디오 모델을 지원하는 OpenAI 호환 API이며 Credits로 과금됩니다.
관련 글
전체 글 보기 →
GPT Image 2.6 GIF 비교: Flare와 Sunburst 사용법
여우와 커피 김 GIF로 Flare와 Sunburst의 작업 차이와 Orux 가격을 확인하고, Python으로 프레임과 반복, 파일 크기를 점검하세요.

채택 이미지 1장당 비용: 재시도까지 포함한 이미지 API 예산 잡기
이미지 생성 예산은 표시 가격이 아니라 채택 이미지 1장당 비용으로 잡으세요. 6개 모델의 2026년 11월 Credits 가격, 재시도 계산 예시, 모델을 바꿀 수 있는 비동기 Python 클라이언트를 소개합니다.

Kling v3 영상 프레임 검사: 5초 구간의 인제스트 계획
기존 Kling v3 영상의 24 fps·121프레임·5.041667초를 확인합니다. Python으로 전체 타임스탬프 CSV와 120프레임 편집안을 만들고 실제 편집·과거 과금과 구분합니다.