用途：对音频文件做音量归一化，让多个文件或同一节目的响度保持一致，可用于播客单集一致、音乐播放列表调平、语音录音标准化和广播响度合规。
主要能力：支持峰值归一化（把最高峰值调到目标 dBFS，保留动态范围，常用于防削波），RMS 归一化（把平均电平调到目标，更贴近感知响度，适合播客与语音），以及 LUFS 响度匹配（对应 EBU R128、ITU BS.1770 广播标准，广播常用 -23 LUFS，流媒体常用 -16 LUFS）。还支持批量归一化、保留原始音频格式，以及通过可配置余量（headroom）防止削波。
用法：可用 Python 调用 AudioNormalizer，先 load 载入文件，再按需调用 normalize_peak(target_dbfs=-1.0)、normalize_rms(target_dbfs=-20.0)，最后 save 输出；也可用 batch_normalize 批量处理并指定 method 与 target_dbfs。命令行方式为：python audio_normalizer.py input.mp3 --output normalized.mp3 --method peak --target -1.0；RMS 模式把 --method 改为 rms、--target 改为 -20.0；批量处理用 --output-dir normalized/；只想查看电平可加 --analyze-only。
适用场景：播客制作、音乐播放列表、有声书旁白、会议录音多说话人对齐、视频混音前统一电平。
限制：不提供动态压缩，需另配压缩器；不消除直流偏移，建议预处理；峰值归一化不等于感知响度匹配；无法修复已削波音频，失真不可逆。