Actualización "AI Mastering"

AI Mastering ha sido actualizado.

Contenidos de actualización

-Se corrigió el problema de que el video y el sonido se desviaban por la masterización del video.

Algor Mejora del algoritmo de reducción de ruido para la versión iPhone.

Reducción de ruido

Mejora la versión de iPhone del algoritmo de reducción de ruido. Si el volumen de ruido fluctúa, creo que ahora la reducción de ruido se puede realizar mejor que antes.

Actualice el complemento VST "ProMeter" para medir la resistencia de la fuente de sonido a v2.0.0

Hemos actualizado el complemento VST "ProMeter" para medir el sonido profesional de las fuentes de sonido a v2.0.0.

ProMeter VST Plugin

Descargar

ProMeter VST última versión

Otros VSTs y manuales

Punto de cambio

・ Cambiamos el método de cálculo de Profesionalidad de "profesional" a "profesional 2".

・ ProMeter era un complemento solo para suscriptores del plan AI Mastering Premium, pero era gratuito.

Creo que el resultado del cálculo será estable al haberlo logrado el profesionalismo 2.

Actualización de la versión del iPhone "AI Mastering" v1.2.5

La versión para iPhone de AI Mastering se ha actualizado a v1.2.5.

Resumen de actualización

Aceleramos la carga de video y reducimos el volumen de transferencia .

Ahora es posible dominar videos codificados con H.264 y H.265 sin volver a codificar la parte de video .

Detalles de actualización

Convencional

En el pasado, todos los videos, incluido el video, se subían al servidor, y el servidor generaba videos de salida. Por lo tanto, cuando la capacidad de la parte de video era grande, la carga y la descarga tomaron tiempo . Además, para reducir el volumen de transferencia, el teléfono inteligente a veces se vuelve a codificar antes de cargarlo. La recodificación tomó tiempo y la calidad de la imagen se deterioró .

Versión modificada

En la versión modificada, en el caso de una película MP4 hecha con H.264, H.265 + AAC, el video y el sonido son Demuxed (separados sin degradación) en el lado del teléfono inteligente, y solo se carga y se domina el sonido. Cuando termine la masterización, descargue el sonido después de la masterización, aplique Mux el sonido y el video en el lado del teléfono inteligente y combínelos sin degradación para crear una salida de video.

Para todos los demás videos, cargue el video completo como de costumbre y haga el video de salida en el lado del servidor. En este caso, el video se recodifica a H.264 + AAC MP4.

Como resultado, se logró la aceleración, la alta calidad de imagen y la reducción del volumen de transferencia .

※ En el caso de una película MP4 hecha con H.264, H.265 + AAC, la parte de video no se puede ver cuando la que se carga en la versión para smartphone se ve en la versión para PC o en otros teléfonos inteligentes. Por favor reconozca

Método de actualización de la versión de iPhone

Es posible actualizar desde el siguiente enlace de la App Store.

Solicitud

Si tiene algún comentario o solicitud con respecto a la versión del teléfono inteligente, me encantaría que nos lo comunique.

Por favor, espere un momento ya que Android es compatible.

Herramienta de línea de comando "AI Mastering"

Introduce herramientas que pueden usar la API de masterización de AI desde la línea de comandos.

Instalar

Descargue la última versión del archivo ejecutable de la página siguiente. Hay archivos ejecutables para Windows, Mac y Linux.

aimastering-tools Releases (Github)

Como usar

Adquisición de token de acceso a la API

Obtenga el token de acceso de AI Mastering API del desarrollador .

Realizar masterización

Puede ejecutar masterización con el siguiente comando.

Otras opciones

Puedes consultar otras opciones con el siguiente comando:

Enlace

aimastering-tools (Github)

VBScript Tutorial (Github)

Resumen

Presentamos la herramienta que puede usar la API de AI Mastering desde la línea de comandos.

¿Por qué usaste la API de masterización de AI de VBA cuando creaste una herramienta de línea de comandos? Fue una petición que tienes.

Espero que sea útil para la automatización y frontales informales.

Actualización de la versión del iPhone "AI Mastering" v1.1.0

La versión para iPhone de AI Mastering se ha actualizado a v1.1.0.

Contenidos de actualización

-La duración máxima del video se ha incrementado a 15 minutos.

-El tamaño máximo de archivo se ha aumentado a 250 MB.

Changed Cambiamos para realizar la masterización con el algoritmo de masterización automático "v2".

Por favor, consulte el siguiente artículo sobre v2.

El nuevo algoritmo de AI Mastering "v2"

Método de actualización de la versión de iPhone

Es posible actualizar desde el siguiente enlace de la App Store.

Cómo Japaneseize Equalizer APO

Ecualizador APO Traducción Japonesa

Le mostraremos cómo traducir Equalizer APO al japonés.

¿Qué es el ecualizador APO?

Equalizer APO es una aplicación de Windows que puede aplicar varios efectos (EQ, compresor, VST) a varios sonidos (videos de YouTube y sonidos de juegos) reproducidos desde una PC.

El artículo básico sobre cómo usar Equalizer APO se describe en el siguiente artículo. Si no conoce el APO de ecualizador, consúltelo.

Cómo usar el ecualizador APO

Cómo Japaneseize Equalizer APO

Siga los pasos a continuación para la localización japonesa.

1. Comprueba la versión de Equalizer APO

La versión se describe en la parte del título del Editor de configuración APO del ecualizador. Asegúrese de que la versión es 1.2. Si la versión no es 1.2, actualice Equalizer APO a la última versión.

Versión APO del ecualizador

2. Salga del Editor de configuración APO del ecualizador

Si se está ejecutando el Editor de configuración APO del ecualizador, se cerrará.

3. Descargar Equalizer APO Translator

Descargar el Traductor APO de ecualizador.

Equalizer APO Translator para Windows

4. Localización japonesa con Equalizer APO Translator

Inicie Equalizer APO Translator y presione el botón "Aplicar localización en japonés" para realizar la localización en japonés. Cuando termine, está bien aunque el Equalizer APO Translator esté terminado. Si recibe un error, haga clic con el botón derecho en el archivo ejecutable e intente "Ejecutar como administrador".

Ecualizador APO Traductor

5. Inicie el editor de configuración APO del ecualizador

Ejecute el editor de configuración APO del ecualizador.

6. Establezca la configuración de idioma de Equalizer APO Configuration Editor en inglés

Establezca la configuración de idioma del Editor de configuración APO del ecualizador en inglés. Es difícil de entender, pero si establece la configuración de idioma en inglés, será japonés.

Cuando se complete la localización en japonés, será como sigue.

Ecualizador APO Traducción Japonesa

Quiero traducir a otros idiomas

Los idiomas admitidos por el APO oficial de ecualizador son inglés y alemán. Si desea traducir el APO de Equalizer a idiomas distintos del inglés, alemán o japonés, puede responder enviando una traducción de la parte de traducción del siguiente archivo al idioma de destino. Sin embargo, tenga en cuenta que no hay garantía de que pueda ser compatible.

Editor_de.ts – Equalizer APO

Descargo de responsabilidad

Equalizer APO Translator es una herramienta no oficial.

-No soporta Equalizer APO Translator.

・ No asumimos ninguna responsabilidad por los daños causados por el uso de Equalizer APO Translator.

Resumen

Presentamos cómo utilizar el Traductor APO de Equalizer para traducir el APO de Equalizer al japonés.

Análisis de dominio de "DÉ DÉ MOUSE" y "sé tú mismo".

Es el resultado de analizar "be yourself" de "DÉ DÉ MOUSE" de AI Mastering.

Resultado del análisis de "DD DÉ MOUSE" y "ser uno mismo" por AI Mastering

Estadísticas basicas DE DE MOUSE se tú mismo masterizando estadísticas

Series de tiempo de sonoridad

DE DE MOUSE ser tú mismo volumen series de tiempo

Espectro

DE DE MOUSE sé tú mismo Spectrum

Distribución del espectro

DE DE MOUSE sé tú mismo Distribución de espectro

Histograma de sonoridad

DE DE MOUSE ser uno mismo Histograma de Loudness

¿Cómo puedo obtener la misma presión de sonido que "DÉ DÉ MOUSE" y "be yourself"?

De acuerdo con los resultados del análisis, el volumen de "ser uno mismo" es de -7.6 dB, por lo que creo que es mejor establecer una presión de sonido objetivo ligeramente mayor que la de la AI Mastering y Mastering.

Debido a que la presión acústica objetivo es alta, se recomienda la configuración de techo "Pico" o "Pico verdadero". "True Peak (15 kHz Lowpass)" es demasiado conservador para recortar porque reduce el pico para que no se recorte si se corta más de 15 kHz debido a la recodificación, etc.

Si configura "True Peak", se recomienda configurar el sobremuestreo en 2x.

Ejemplo de ajuste

Ejemplo de configuración de masterización AI

Nuevo algoritmo de masterización "v2" de "AI Mastering"

AI Mastering ha sido actualizado. Se ha añadido un nuevo algoritmo de masterización "v2".

Nuevo algoritmo "v2"

Se agregó un nuevo algoritmo de masterización "v2" a la masterización personalizada. Puede seleccionar el nuevo algoritmo "v2" y el algoritmo convencional "v1" en la opción avanzada.

Configuración del algoritmo de masterización de la IA

* "V2" está seleccionado para One Touch Mastering (Easy Mastering).

Características del nuevo algoritmo "v2"

V2 masters para que "Proposición 2" suba. Dado que el rendimiento de búsqueda del parámetro de masterización es mayor que v1 , "Prop2" aumenta con alta probabilidad.

También es posible especificar una referencia. Cuando se especifica una referencia, la masterización se realiza para acercarse a la referencia, no para elevar "Prop. 2". No puedes especificar un preset como v1.

Incluye el procesamiento para minimizar la desviación de la calidad de sonido original, ya sea que especifique una referencia o no. En v1 hubo un caso en que la calidad del sonido cambió extremadamente dependiendo de la fuente de sonido, pero es relajada.

El nivel de masterización le permite ajustar la distancia a la que desea de la calidad de sonido original.

Características del algoritmo convencional "v1"

V1 masters para que suba la "Proposición". A medida que seleccionamos heurísticamente los parámetros de masterización, los "pros" pueden no mejorar mucho.

Historia del desarrollo

Cambiar los parámetros de masterización de AI Mastering cambia la "Proposición" de varias maneras, pero ajustarlo para aumentar la "Proposición" mejora el sonido. ¿Se puede automatizar esto? Recibí una opinión.

Es v2 que corresponde a esta opinión. Dado que el algoritmo de búsqueda para los parámetros de masterización se ha mejorado en v2, la masterización se realiza automáticamente para que "Prop. 2" se convierta en grande. Creo que será menos tiempo para ajustar manualmente los parámetros.

Profesionalismo 2 (Profesionalidad 2)

"Propuesta 2" es un índice que mejora la "Propuesta". Añadido a los indicadores analíticos. Estamos aprendiendo con más datos que "Proposity".

Índice AI de Masterización Profesionalidad 2

Límite superior de aumento de tamaño de carga y límite superior de longitud de fuente para versión para PC

Nuevo límite de tamaño de carga: 250 MB (convencional: 150 MB)

Nuevo límite superior de la fuente de sonido: 15 minutos (convencional: 10 minutos)

Por favor, espere un momento ya que la versión de iPhone admite el lado de la aplicación.

Actualización "AI Mastering"

AI Mastering ha sido actualizado. Los cambios son la eliminación de la causa raíz y la corrección de errores por fallas del sistema. No hay cambio en la funcionalidad.

La raíz causa la eliminación de la falla del sistema

Identificamos y eliminamos la causa de la falla del sistema que ocurrió de manera regular y regular.

Reducing inode and dentry caches to keep OOM killer at bay

Monitoreo mejorado para prevenir fallas en el sistema debido a causas desconocidas.

Graphana AI Mastering Monitoreo de Alertas

Gráfico de seguimiento de masterización Graphana AI

Plan Premium Doble Facturación

Algunas personas registradas para el plan de prima se cobraron dos veces.

Específicamente, si el pago por el pago falla por alguna razón al registrarse para el plan premium, entonces regístrelo nuevamente y luego, si se restablece el pago del plan premium anterior, el plan premium antiguo y el plan premium nuevo serán simultáneamente Continuó y los cargos fueron doble carga.

Haremos lo siguiente para aquellos que son elegibles. No hay necesidad de atención al cliente. Lo sentía mucho.

A: Cancelando el antiguo plan premium

B: reembolso de doble carga

C: Además de B, como disculpa, reembolsé el valor más reciente de un mes

Además, he arreglado el programa para evitar que vuelva a suceder. En el futuro, hemos mejorado el monitoreo para que podamos descubrirlo temprano, incluso si se producen cargos dobles debido a casos desconocidos.

Gracias en el futuro.

LANDR vs "AI Mastering" (edición de calidad de sonido)

MEI 20190207 cambiar

Comparamos LANDR y AI Mastering en calidad de sonido.

Visión general

Propusimos un índice que pueda evaluar objetivamente la mezcla MEI 20190207.

Comparamos los sonidos de masterización con AI Mastering y LANDR en MEI 20190207.

Encontramos que AI Mastering tiene MEI 20190207 más alto que LANDR.

AI Mastering tiene una tendencia a que el rango de sonoridad sea mayor que el LANDR, el Boominess es pequeño, la profundidad es pequeña y el calor es pequeño.

* Ya que hay sonidos comparativos en las otras personas, por favor escuche

Método de comparación

Dominar varios sonidos con LANDR y AI Master y comparar los resultados con varios indicadores.

Sonido a comparar

Elegimos el sonido que se va a comparar del siguiente conjunto de datos de evaluación de mezcla. Este conjunto de datos de evaluación de mezcla incluye audio mezclado múltiple para varias canciones y resultados de evaluación subjetivos por varias personas para cada audio mezclado.

En la licencia de mezcla de audio, CC BY's, seleccionamos la que tiene el mayor rango de sonoridad para cada canción y la que tiene la calificación subjetiva promedio más baja como el tono de comparación de destino.

La razón es que es fácil de dominar sin artefactos cuando el rango de sonoridad es grande, y hay una falta de coincidencia en el dominio automático cuando la evaluación subjetiva es baja.

Consulte el repositorio de GitHub a continuación para obtener una lista de mezclas específica.

MixBrowser

THE MIX EVALUATION DATASET

Índice

MixEvaluationIndex20190207 (MEI20190207)

MixEvaluationIndex 20190207 (MEI 20190207) es un índice de evaluación objetiva de audio mixto construido utilizando datos de evaluación subjetiva de The Mix Evaluation Dataset. Es un índice de evaluación de audio mixto, pero creo que también se puede utilizar para evaluar el audio de masterización. Está destinado a la evaluación integral. Es el principal indicador en esta comparación.

MEI 20190207 se calcula por la suma ponderada de varios índices. Los índices originales son la matriz de covarianza de dispersión del espectro, la media del espectro, la dureza, la disonancia. En pocas palabras, lo calculo en función de la forma del espectro, el rango dinámico, la expansión del espacio, el ancho de banda del ataque y la cantidad de distorsión.

El audio mixto utilizado para el aprendizaje de peso es todo el audio mixto que se publica en MixBrowser, con vista previa de audio. Algún audio de vista previa fue 404 No encontrado.

MixBrowser

Loudness

Es la sonoridad definida por ITU-R BS.1770. Dependiendo de la plataforma que se va a entregar y de cómo el usuario escucha, es muy probable que las canciones con volumen alto se reproduzcan con sonidos más altos en comparación con otras canciones. Suena mejor mientras juegas con sonidos fuertes.

Si la calidad del sonido es la misma, la sonoridad debe ser grande.

Otros indicadores

Rango de sonoridad, True Peak

Configuración de masterización

Por favor, vea GitHub a continuación.

Resultado de comparación

Cambiar cantidad de MEI 20190207

Es el promedio de cambio de MEI 20190207 con respecto al original para todas las canciones. AI Mastering tiende a tener MEI 20190207 más alto que LANDR.

Loudness vs. Loudness range

Traje el promedio de todas las canciones en volumen y el promedio de todas las canciones en volumen con un diagrama de dispersión. En general, el volumen de sonoridad y el rango de sonoridad están en una relación de compensación, pero la disminución en el rango de sonoridad cuando AI Mastering tiene una sonoridad más alta que la de LANDR es pequeña.

True Peak

True Peak (inter sample peak) es un promedio de todas las canciones. Si True Peak es mayor que 0 dB, puede distorsionarse debido a la recodificación, etc., pero parece que hay casos en los que tanto AI Mastering como LANDR superan los 0 dB. Si establece Ceiling en True Peak en AI Mastering, puede evitar que True Peak supere los 0 dB, por lo que puede evitar la degradación de la calidad del sonido. LANDR es probablemente imposible de evitar porque no existe tal configuración.

Cambiar la cantidad de disonancia

La disonancia es un índice para medir el grado de disonancia. Se utiliza para calcular MEI 20190207, cuanto menor sea la Disonancia, mayor será el MEI 20190207.

Si establece el nivel de masterización en 1 en AI Mastering, la Disonancia parece aumentar. Establecer el nivel de masterización en 0.5 resultará en un aumento equivalente a LANDR.

Cambiar cantidad de dureza

La dureza es un índice para medir la dureza del sonido. Se utiliza para calcular MEI 20190207, y cuanto mayor es la dureza, mayor es el MEI 20190207. Tanto AI Mastering como LANDR parecen aumentar la Dureza.

Cambios en el boominess

El boominess es un índice para el grado boom. Los contenidos son el índice de auge propuesto a continuación. No se utiliza para el cálculo de MEI 20190207.

Booming index as a measurement for evaluation booming sensation

AI Mastering tiende a disminuir el boominess.

Cambiar cantidad de brillo

El brillo es un indicador de brillo. Se calcula mediante la combinación lineal del logaritmo de la relación de energía del componente de alta frecuencia con la energía total y el logaritmo de Spectral Centroid. No se utiliza para el cálculo de MEI 20190207.

D5.2: First prototype of timbral characterisation tool for semantically annotating non-musical content

AI Mastering y LANDR tienden a elevar el brillo.

Cambiar cantidad de profundidad

La profundidad es un indicador de profundidad. Se define en D 5.2 a continuación. De acuerdo con D 5.2, la profundidad tiene un significado espacial y un significado característico de frecuencia, pero este índice de Profundidad representa solo el significado característico de frecuencia. No se utiliza para el cálculo de MEI 20190207.

D5.2: First prototype of timbral characterisation tool for semantically annotating non-musical content

Según la definición, la profundidad aumentará si hay muchos componentes de baja frecuencia. AI Masterización tiende a disminuir la profundidad.

Cantidad de cambio de Calidez

El calor es un indicador de calor. La siguiente es una implementación. No se utiliza para el cálculo de MEI 20190207.

Timbral_Warmth.py (Github)

AI Mastering tiende a bajar el calor.

Comparación de sonido después de masterización.

Para cada canción, recogí tres de las originales, LANDR con el MEI 20190207 más grande, AI Mastering con MEI 20190207 el más grande. Dado que la sonoridad no está alineada, tenga cuidado con el sesgo debido a la diferencia de volumen.

Todas las listas de sonido están abajo. Pruebe MEI 20190207 si el sonido alto es realmente bueno. La notación de licencia de cada canción se describe en el directorio de audio de Github.

ai-mastering / mastering_comparison (Github)

In The Meantime

Original

AI Mastering Best MEI20190207

LANDR Best MEI20190207

Lead Me

Original

AI Mastering Best MEI20190207

LANDR Best MEI20190207

Not Alone

Original

AI Mastering Best MEI20190207

LANDR Best MEI20190207

Pouring Room

Original

AI Mastering Best MEI20190207

LANDR Best MEI20190207

Red To Blue

Original

AI Mastering Best MEI20190207

LANDR Best MEI20190207

Github

La información detallada se detalla a continuación.

ai-mastering/mastering_comparison (Github)

Atencion

Lo que se escribe como "AI Mastering" en el gráfico o Github representa AI Mastering.

Resumen

Comparé LANDR y AI Mastering.