MLI背后的理念很简单：LUFS依然是现有的最佳响度框架，但当前基于LUFS的音乐标准化方式，并不总能为歌曲之间创造出最富音乐性的播放关系。

无论是清淡的声乐与吉他录音、密集的电子制作、声墙式母带，还是带有漫长静谧前奏的曲目，尽管它们在音乐中的作用截然不同，却往往被推向相同的目标音量。

它不会进行母带处理、渲染新文件、写入标签，也不会修改源素材。相反，它会分析加载的音频文件，计算不同响度方法的增益建议，在播放过程中实时应用这些增益调整，并让听众比较不同方法的表现。


MLI的出发点在于：尽管LUFS目前是最广泛使用的音量测量标准，但流媒体服务中采用的基于LUFS的标准化处理，并不总能产生音乐上最自然的播放效果。如果仅含人声和吉他的简单曲目、密度极高的电子舞曲、高度压缩的母带，以及带有冗长安静前奏的曲目等，都被调整为相同的目标音量，原本预期的音乐关系可能会遭到破坏。



Emelie正是为在实际聆听环境中对这些问题进行比较与验证而开发的。它无需直接修改音频文件或生成新文件，而是通过分析导入的文件，计算出基于不同音量测量方式的增益值，并将其应用于实时播放中进行对比。


用户可对比官方的Integrated LUFS、ReplayGain、MLI Natural 1.5以及自定义方案，并支持盲测模式和常规对比模式。此外，该工具还能分析音乐结构、瞬时音量、最大音量区间、峰值电平以及各测量方式的运行特性，并提供导出结果的功能。


随附的MLI Natural 1.5被视为当前MLI项目中最先进的方案。该方案并非对所有曲目应用相同的测量规则，而是先分析音乐结构，再选择合适的配置文件来计算音量。支持的配置文件包括：超高密度“声音之墙”、EDM、持续保持高音量的曲目、前奏后正式展开的曲目、通过渐强达到高潮的曲目、刻意制作得较为安静的曲目，以及适用于普通曲目的平衡型配置文件等。

MLI Natural 1.5 是一种基于特征的响度评估方法。它不再对每首曲目应用相同的测量规则，而是首先分析音乐结构，并将曲目归入特定特征。该特征随后决定响度测量的具体行为方式。

这些音色模板包括：超高密度全开/音墙、高密度全开/电子舞曲、全开/持续强度、前奏后音量恒定、短暂高潮/渐强、刻意静音以及平衡回退。


Emelie 还支持 .mlim 格式的自定义音量测量方法。 .mlim 文件由基于 JSON 的描述文件（而非执行代码）构成，用户可以定义自己的音量测量方法，并与现有方法进行对比测试。通过这种方式，工程师、开发者、研究人员以及普通用户都可以尝试并分享新的标准化方法。


主要功能：
在盲听或明听模式下比较响度标准化方法。
测试官方集成的 LUFS、ReplayGain、MLI Natural 1.5 以及自定义方法。
在播放过程中实时应用方法增益，且不改变源文件。
使用盲测在不查看方法名称的情况下进行比较。
使用明听模式进行开发、调试、演示和重点比较。
加载自定义的 .mlim 响度方法文件。
分析音乐结构、瞬时响度、最响亮段落、峰值以及方法行为。
导出结果以供进一步研究。


Emelie 面向 macOS 和 Windows 用户免费提供，MLI 项目同样可供任何人自由使用。欢迎为开发工作提供捐赠，但这并非强制要求。


下载 Emelie 并了解更多关于 MLI 的信息：https://www.patreon.com/Noisebud/posts/mli-musical-lufs-160808404