Full Scale - dBFS

정의

설명

원리

• Full Scale(FS)는 시스템이 표현 가능한 최대 진폭이다.
PCM에서는 정규화된 ±1 또는 ±32767 같은 최댓값이고, 이를 기준으로 0 dBFS가 정의된다.

• 신호의 크기(A)를 FS와 비교해 비율로 나타내고, 이 비율을 데시벨의 기본 구조에 따라 로그 변환한다.
이때 전력 기반이 아니라 진폭 기반이므로 20·log10이 사용된다.

• dBFS는 절대 단위이며 상한이 0으로 고정되어 있기 때문에,
  📄
  dBu,
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  dBV처럼 값이 증가해 +10 dBFS 같은 상태가 존재할 수 없다.
→ 즉 dBFS는 디지털 시스템의 물리적 한계 지점을 기준으로 한 레벨 단위다.

• 📄
  Peak,
  📄
  Root Mean Square - RMS,
  📄
  True Peak - dBTP 등 서로 다른 측정 방식은 모두 Full Scale이라는 동일 기준점 위에서 해석되는 파생 레벨들이다.

• 디지털 오디오에서 신호가 FS를 넘으면 하드 클리핑이 발생하므로, Headroom 관리가 dBFS의 가장 실용적 의미가 된다.
  

구조

기본 공식 (진폭 기반)

L(dBFS) = 20 · log10( A / A_FS )

RMS 기반 공식

L_RMS(dBFS) = 20 · log10( A_RMS / A_FS )

Full Scale 예시 값

A_FS(normalized) = 1.0
A_FS(16-bit) = 32767
A_FS(24-bit) = 8388607

Peak, True peak 관련

Peak(dBFS) = 20 · log10( A_peak / A_FS )
TruePeak(dBFS) = 20 · log10( A_truepeak / A_FS )

예시

음악 믹싱, 마스터링

• 마스터 버스에서 Peak가 0 dBFS를 넘으면 디지털 클리핑 발생

• 스트리밍 플랫폼 기준
• Spotify: 약 -1.0 dBTP권장
• Apple Music: -1.0 dBTP 이하
• Youtube: -1.0 ~ -2.0 dBTP 권장

• RMS나 LUFS 타겟을 설정할 때 dBFS 기반으로 RMS, Peak 값을 조정한다.

레코딩

디지털 시그널 처리

• Normalized FFT 입력은 -∞ dBFS ~ 0 dBFS 범위

• 머신러닝 오디오 전처리에서도 dBFS 단위로 정규화해 모델 입력의 일관성을 유지한다.