Vue normale

Test de la Webcam FineCam Pro 4K de chez UGREEN

Par : Korben
17 février 2026 à 12:59

– Article invité, rédigé par Vincent Lautier , contient des liens affiliés Amazon –

UGREEN nous a envoyé en test sa WebCam haut de gamme FineCam Pro 4K , une webcam équipée d'un capteur CMOS 1/2 pouce de 8 mégapixels, bien plus grand que ce qu'on trouve habituellement à ce prix. Avec un autofocus PDAF, des contrôles gestuels et un tarif correct, c’est un produit franchement sympa pour ceux qui veulent améliorer leur image en visio sans se ruiner.

Un vrai bon capteur

C'est le gros argument de cette FineCam Pro 4K : son capteur CMOS de 1/2 pouce, capable de capturer 8 mégapixels. Pour une webcam, c'est franchement pas mal. Là où la plupart des modèles se contentent de capteurs minuscules qui galèrent dès que la lumière baisse, celui-ci capte bien plus de lumière et produit une image nettement plus propre, même dans un bureau mal éclairé. En 4K à 30 images par seconde, le niveau de détail est très bon, et le mode 1080p à 60 fps assure une fluidité confortable pour les visios où vous bougez beaucoup, même si ça reste assez gadget de passer à une telle vitesse.

Autofocus, gestes et double micro

Pour ce qui est de la mise au point, la marque a intégré un système qui ajuste la netteté automatiquement en temps réel, que vous soyez à 10 centimètres de la caméra, ou à 5 mètres. Vous bougez la tête, vous vous levez pour montrer un truc, la caméra suit la mise au point sans problème. Pour aller plus loin il y a des contrôles gestuels pour activer le zoom ou le recentrage, sans installer quoi que ce soit, tout est intégré dans la caméra. Vous avez aussi deux micros avec réduction de bruit active pour isoler votre voix du bordel ambiant autour de vous, ça fonctionne très bien. Un petit bouton permet aussi de choisir des filtres de couleur directement au niveau de la caméra, donc sans installer de logiciel là aussi, c'est rigolo.

(Beau gosse)

Bien équipée, bien placée

La webcam dispose d'un cache de confidentialité physique, et c'est un vrai bon point si vous êtes un peu parano. Elle est livrée avec un support magnétique et un adaptateur USB, et elle fonctionne sous Windows, macOS et Linux sans installer quoi que ce soit. Côté prix, elle est affichée aux alentours de 120 euros, mais une promo la fait passer sous la barre des 100 euros en ce moment. Il y a un autre accessoire qui est livré avec et qui change tout pour moi, c’est le petit trépied qui permet de poser, si on le souhaite, la Webcam sur le bureau, plutôt que sur l’écran. Parce que oui, moi je ne peux pas mettre de Webcam sur mon écran, parce que j’ai déjà une barre lumineuse de chez BenQ ( que j’ai testée ici ).

Bref, cette FineCam Pro 4K a pas mal d'atouts. Le capteur 1/2 pouce est clairement top, surtout dans cette gamme de prix, et ça se voit à l'usage. Les contrôles gestuels sont un plus sympa (même si on ne s'en sert pas tous les jours), et le bundle d'accessoires est nickel. Pour 120 euros, on est sur un bon rapport qualité-prix pour les visioconférences et le streaming. C’est un super choix pour qui veut passer un cran au-dessus de la webcam intégrée dégueulasse de son Mac ou de son PC portable. En tout cas moi je valide.

Notez qu’en ce moment elle est même à moins de 100 euros, il vous suffit de cocher un coupon sur Amazon au moment de la commander ! Dispo ici .

Article invité publié par Vincent Lautier .
Vous pouvez aussi me lire sur mon blog , sur Mac4ever , ou lire tous les tests que je publie ici, comme ce dock Thunderbolt 5 ou ce chargeur Anker Prime 250W .

FFmpeg - Comment normaliser le volume audio proprement avec loudnorm

Par : Korben
17 février 2026 à 09:25

Vous avez déjà remarqué comment le volume varie d'une vidéo à l'autre sur YouTube, ou pire, comment certaines pubs sont 10 fois plus fortes que le contenu ? Bah c'est parce que tout le monde n'utilise pas la même norme de volume. Et si vous produisez du contenu audio/vidéo, c'est le genre de détail qui fait la différence entre un truc amateur et un rendu pro.

La bonne nouvelle, c'est que FFmpeg intègre déjà un filtre qui s'appelle loudnorm et qui gère tout ça automatiquement. La norme utilisée, c'est le LUFS (Loudness Units Full Scale), qui est devenue le standard de l'industrie, et YouTube, Spotify, les TV... tout le monde utilise ça maintenant pour mesurer et normaliser le volume audio.

D'ailleurs, si vous débutez complètement avec cet outil, je vous conseille de jeter un œil à mon guide FFmpeg pour les nuls pour bien piger les bases de la ligne de commande.

Allez, c'est partiii ! Temps estimé : 2-5 minutes par fichier (selon la méthode choisie)

Mais, avant de se lancer dans les commandes, un petit point sur les paramètres qu'on va manipuler. Le filtre loudnorm utilise trois valeurs principales. D'abord I (Integrated loudness), c'est le volume moyen global mesuré en LUFS. La valeur standard pour le streaming, c'est -16 LUFS pour YouTube et Spotify, ou -23 LUFS pour la diffusion broadcast. Ensuite TP (True Peak), le niveau maximal que le signal ne doit jamais dépasser. On met généralement -1.5 dB pour avoir une marge de sécurité. Et enfin LRA (Loudness Range), qui définit la plage dynamique autorisée, généralement autour de 11 dB.

Méthode 1 : Normalisation simple (single-pass)

C'est la méthode la plus rapide, parfaite pour du traitement à la volée :

ffmpeg -i entree.wav -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11 -ar 48000 sortie.wav

Pourquoi ces valeurs : -16 LUFS c'est le standard YouTube/Spotify, -1.5 dB de true peak évite le clipping, et 11 dB de range dynamique garde un son naturel.

Le truc c'est que cette méthode fait une analyse en temps réel et ajuste à la volée. C'est bien, mais pas parfait. Pour un résultat vraiment précis, y'a mieux.

Méthode 2 : Normalisation en deux passes (dual-pass)

Cette méthode analyse d'abord le fichier complet, puis applique les corrections exactes. C'est plus long mais beaucoup plus précis.

Première passe, on analyse :

ffmpeg -i entree.wav -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:print_format=json -f null -

FFmpeg va vous sortir un bloc JSON avec les mesures du fichier (input_i, input_tp, input_lra, input_thresh). Notez-les bien, car vous allez les injecter dans la deuxième passe.

Deuxième passe, on applique avec les valeurs mesurées (remplacez les chiffres par ceux obtenus à l'étape précédente) :

ffmpeg -i entree.wav -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11:measured_I=-24.35:measured_TP=-2.15:measured_LRA=8.54:measured_thresh=-35.21:offset=0:linear=true -ar 48000 sortie.wav

Pourquoi cette méthode ? En fait, en passant les valeurs mesurées, FFmpeg sait exactement de combien ajuster. L'option linear=true force une normalisation linéaire plutôt que dynamique, ce qui préserve mieux la dynamique originale.

Pour les fichiers vidéo

Le principe est le même, on ajoute juste -c:v copy pour garder la vidéo intacte sans la ré-encoder :

ffmpeg -i video.mp4 -c:v copy -af loudnorm=I=-16:TP=-1.5:LRA=11 -ar 48000 video_normalise.mp4

D'ailleurs, pour ceux qui veulent automatiser ça à l'extrême, j'avais parlé de FFmpegfs , un système de fichiers qui transcode automatiquement ce que vous déposez dessus. C'est pratique si vous avez une grosse bibliothèque à gérer.

Traitement par lots avec ffmpeg-normalize

Si vous avez plein de fichiers à traiter, y'a un outil Python qui automatise la méthode dual-pass :

pip install ffmpeg-normalize
ffmpeg-normalize *.wav -o output_folder/ -c:a pcm_s16le

Cet outil fait automatiquement les deux passes et supporte le traitement parallèle. Pratique pour normaliser une bibliothèque entière.

Et en cas de problème ?

Erreur "No such filter: loudnorm" : Votre version de FFmpeg est trop ancienne (il faut la 3.1 minimum). Mettez à jour votre binaire.

Le son est distordu après normalisation : Le fichier source était probablement déjà saturé. Essayez de baisser le target (-18 LUFS au lieu de -16) ou augmentez le headroom du true peak (-2 dB au lieu de -1.5).

Voilà, maintenant vous n'avez plus d'excuse pour avoir des niveaux audio qui varient dans tous les sens. Le LUFS c'est le standard, FFmpeg gère ça nativement, et ça prend 30 secondes.

Vos auditeurs vous remercieront.

Source

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