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IT Tech/Computing

EQ(EQualizing)에 대한 단상 - 쉬운게 하나도 없다!!

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모든 것은 우리가 보는 것과 듣는 것을 카메라나 녹음기로 저장해서 이후에 다시 꺼내 보거나 들을 때의 문제이다.


사진으로 예를 들면 내가 작업한 사진이 집에서 컴퓨터로 볼 때와 스마트폰으로 볼 때 회사에서 노트북으로 볼 때의 색감은 모두 다르다. 이러한 현상이 나타나는 이유는 눈으로 인지한 색과 카메라 센서의 광 다이오드가 인지한 색의 수치가 카메라 벤더마다 다르며, 존재하는 모든 모니터나 프린터가 RGB 데이타에 반응하는 색 또한 모두 다르다.  (이런 문제는 그래픽전문가나 사진가와 같은 사람들에게는 엄청난 스트레스일 것이다.)  그래서 비교적 고가의 캘리브레이션 툴을 이용하여 모니터와 프린터에 기준을 정하는 작업을 기본으로 하게 되는데, 이러한 작업은 심적인 - 적어도 기준이 틀리지 않는다는 확신하에 - 안정을 가져다준다.

이러한 생각을 소리에 그대로 대입해보자.

가수가 녹음실에서 노래를 부른다. 노래는 마이크를 통해서 디지탈로 저장이 되고 저장된 음악은 듣기 좋게(?) 보정(필터)이 되어 음반이 제작된다. 그 음반을 각종 플레이어에서 다양한 청음기기(Output Device) - 이어폰,헤드폰,스피커 - 를 통해서 들을 때의 문제이다. 즉, 극 저음부터 극 고음에 이르는 각각의 주파수에 출력 장치마다 반응하는 크기(dB)가 모두 같을 수는 없다. 심지어는 출력되는 소리를 인지하는 청각마저 개인차가 존재한다.


흔히 Flat 하다는 의미가 각각의 주파수별 반응 하는 수치가 정확하다는 의미로 이것에 준하는 잘 튜닝된 헤드폰이나 스피커가 레퍼런스급이라고 말하기도 한다. 즉, "Flat 하게 만들다"는 위에서 말한 기준을 세우는 작업이다. 이럴 때 사용되는 방법이 SW나 HW방식의 Equalizer 를 이용하는데 주파수에 반응 데시벨을 증폭 또는 감쇠하는 필터를 두게 된다. 이렇게 Flat에 준하게 조절한 후에야 주파수별로 본인의 취향을 반영하는 것 - 이제 EQ라 부르자 - 은 마치 사진 보정에 앞서 칼리브레이션 된 모니터에서 보정을 하는 이유와 같은 맥락이다. 하지만, 모든 출력장치가 EQ만으로 FALT하게 되지는 않는다. 일부 저가의 출력장치들은 관용도를 심하게 벗어나 EQ로 보상이 안 될 수도 있다.



그런데,, 요놈의 EQ, 나처럼 일반인의 관점에선 절대 쉽지 않다.
물론, 모니터의 캘리브레이션 툴처럼 헤드폰이나 스피커의 소리를 측정하는 전문적인 계측장비가 없지는 않지만, 역시 일반인이 쉽게 접근할 수 있는 영역은 아니다. 대안으로 소스의 출력 스펙트럼을 분석하고 직접 귀로 들어보고 심봉사 문고리 잡듯이 조금씩 조절을 해가며 때에 따라 같은 출력장치를 사용하는 다른 사람들의 보편적 의견에 자신의 귀를 적응시키기도 한다.


구글링을 해본 바 Pink Noise와 SignGen 툴을 이용한 비교적 잘 알려진 방법이 있다.
http://www.head-fi.org/a/how-to-equalize-your-headphones-a-tutorial


평소 자신이 듣는 수준의 크기에서 주파수를 단계별로 이동하면서 싸인파를 발생시키다가 불편한 소리가 나오는 주파수를 발견하면 레벨을 조정하는 방식으로 EQ을 기록하고, 이렇게 수치화된 값을 Electri Q와 같은 Parametric Equalizer를 이용하여 적용하는 방법이다. 청음자의 청각에 의지하는 방법인데 훈련만 된다면 가장 좋은 방법일 것이다. 개인적으로 몇 번 시도를 해보지만, 이것 또한 적잖은 훈련이 필요한 듯 역시 쉽지 않다.


+
대다수의 사람이 EQ 조절없이 그냥 음악을 듣는다. 아니 EQ가 있는지도 모른다.

나도 얼마전까지는 그랬었다. (밥먹을 때 동료에게 이런 고민을 해봤더니 한심한 듯 쳐다보더라..ㅠㅠ)


이 글은 음악을 듣는것 보다 단지 "EQ는 어떻게 하는 거지?"라는 질문에서 출발한 며칠동안 궁금함의 결과이다.
아울러 EQ에 대해 누가 좀 자세하게 알려주면 좋겠다. Plz...ㅠㅠ



+
다 필요없다.
들을 때 좋으면 그게 장땡이다.
이 정도 대충 지적 허영심을 채운 것으로 만족하는 것이 가장 행복하다.







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