Spotify的響度標準化演算法開始由ReplayGain過渡到LUFS
這對音樂製作人(music producers，廣義做音樂的人)來說最直接的影響就是影響到透過Spotify收聽音樂的聽眾可能會因為響度標準演算法變動而有不同的聆聽經驗。
在過去以ReplayGain標準化的音樂可能對短暫大響度的片段有較低的寬容(tolerance)而容易產生較高的響度懲罰(loudness penalty)，相同的一首音檔在LUFS標準化的情況下可能有比較低的響度懲罰。
這樣的差異如果再跟Spotify會使用播放限制器(limiter)來避免破音(clipping)的情況放在一起討論，那麼由ReplayGain過渡到LUFS就有某些歌曲可能因為獲得負向的響度懲罰而被調大音量，使得原本精心設計的動態範圍(dynamic range)因為遇到限制器的關係而下降，進一步可能使得聆聽的經驗受到不好的影響 [4]。
有趣的是可能因為響度標準化演算法的轉換牽扯到非常多的因素，包括不同部分的後台處理、聆聽裝置、聽眾軟體版本等等的影響，所以目前有發生在不同裝置或不同帳號，甚至不同區域的聽眾聽到的音樂經過不同的響度標準化的結果，看起來還會混亂一陣子，儘管這對一般聽眾來說的影響不算太嚴重(甚至不會發現...)。
所以做為音樂製作人該怎麼辦？
如果可以容忍一些因為演算法變化所產生的不一致結果，其實母帶處理反而變簡單，因為當Spotify完全過渡到LUFS以後，就會跟YouTube、Amazon、Tidal使用相同的響度標準化方式，這讓母帶處理的響度處理變得單純，更容易在不同的串流平台間取得一致的結果。
在這過渡的過程中只需要確保製作中的音樂響度約略在-14LUFS的情況下跟類似的參照歌曲(reference)聽起來差不多，那麼就可以預期該首歌在Spotify上不會受到過多的響度標準化或動態範圍的調節。
如果除了要確保製作中的音樂在未來聽起來沒問題，也希望在可能還會遇到ReplayGain的情況下可以被妥善播放，那就需要同時檢驗在ReplayGain下的播放狀況，這個就會麻煩點。
其實說到底，這個變動的影響可以大也可以小，製作音樂的人在這個串流的年代很難不受到串流平台規格變動的影響，但不變的是不論混音也好，母帶處理也好，都是為音樂服務，音樂性永遠是優先於所有的數字規格。
帶著這個心態做音樂也比較不容易迷失在眾多的技術規格中，說到底，如果做音樂要因為播放平台規格變動就全部重來，這說起來也奇怪對吧？
比起響度(音樂聽起來多大聲)，對音樂性影響更大的可能是動態範圍，維持恰當的動態範圍會是讓音樂好聽和可以清楚傳達音樂性的關鍵因素。
附註：
[1] 什麼是響度標準化？
響度標準化(loudness normalisation)是串流平台用來平均不同首歌之間的響度差異的一種方式，讓不同首歌透過同一個串流平台被聽到的時候，可以維持差不多的音量(perceived loudness)。
[2] 誰是Ian Shepherd？
Ian Shepherd是一位英國的母帶處理工程師，長期致力於消除響度戰爭(loudness war)和提升母帶處理和音樂製作社群對動態範圍重要性的覺察(awareness)。
[3] 為什麼要用不同的響度標準化演算法？又為什麼不同的演算法會有不同的響度結果？
會有不同的響度標準化演算法的原因是因為人耳對不同聲音頻率和動態範圍的敏感度不同，會導致物理上的大小聲無法對應我們聽到某個聲音的音量，因此會有不同的演算法或心理聲學的模型(model)來轉換音頻的物理量到我們真的能感受到大小聲的心理量。而因為採用不同的心理聲學模型的關係，不同的響度標準化演算法通常會得到不同的結果，很難說誰比較精確，因為這些演算法各有其較精確和較不精確的地方。
[4] 為什麼限制器只會影響比較安靜的音檔？
因為在經過響度標準化以後的音檔會被調整音量以達到目標響度，比較安靜的音檔可能會被調大聲播放，超過播放系統能容許的最大聲(0dB)的部分就會被限制器硬生生限制在0dB，因而喪失動態範圍。而比較大聲的音檔會被調小聲播放，不會撞上被設定在0dB的限制器。
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