音頻歸一化是對一個音頻錄音施加一個恒定的增益量，使其振幅達到一個目標水平（標準）。因為在整個錄音中應用了相同數量的增益，所以信噪比和相對動態都沒有變化。正常化是數字音頻工作站通常提供的功能之一。有兩種主要的音頻歸一化類型。峰值歸一化是根據錄音中存在的最高信號電平來調整錄音。響度歸一化是根據感知的響度來調整錄音的。歸一化與動態范圍壓縮不同，動態范圍壓縮是在錄音中應用不同的增益水平，以適應最小和xxx范圍內的水平。歸一化在整個錄音中以一個恒定的值調整增益。

峰值歸一化是歸一化的一種類型，即改變增益以使最高的PCM采樣值或模擬信號峰值達到一個給定的電平--通常是0dBFS，即數字系統中允許的xxx聲級。由于它只搜索最高電平，所以僅靠峰值歸一化并不能說明內容的明顯響度。因此，峰值歸一化通常被用來改變音量，以確保在數字錄音的母帶制作階段最佳地利用可用的動態范圍。然而，當與壓縮/限制相結合時，峰值歸一化成為一種功能，可以提供比非峰值歸一化材料的響度優勢。數字錄音系統的這一特點，壓縮和限制，然后是峰值正常化，使當代的節目響度趨勢。

另一種正常化是基于響度的測量，其中增益被改變以使平均振幅達到一個目標水平。這個平均數可以是平均功率的簡單測量，如有效值，也可以是人類感知響度的測量，如ReplayGain、SoundCheck和EBUR128所提供的。例如，YouTube的參考電平是-14LUFS，所以如果一個節目被分析為-10LUFS，YouTube將把電平降低4dB，使其達到-14LUFS的參考電平。響度正常化是為了解決在一個序列中聽多首歌曲時響度不同的問題。

在響度正常化之前，播放列表中的一首歌曲可能比其他歌曲更安靜，所以最終的聽眾將不得不把音量旋鈕調高來調整播放音量。根據內容的動態范圍和目標電平，響度正常化可能會導致峰值超過錄音介質的限制。提供這種歸一化的軟件通常提供使用動態范圍壓縮的選項，以防止發生這種情況時的削波。在這種情況下，信噪比和相對動態會被改變。

標準響度歸一化參考水平因地點和應用而異。