Blog de masterización de inteligencia artificial

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.

Índice de auge como medida para la evaluación de la sensación de auge

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.

Presentaremos PEAQ (Evaluación Perceptual de la Calidad de Audio).

PEAQ

¿Puede PEAQ percibir la diferencia entre el sonido de referencia y el sonido de destino? Es un método para evaluar objetivamente mediante cálculo. Creo que se puede utilizar para evaluar el rendimiento del limitador y el rendimiento del codificador de mp3.

PEAQ (Wikipedia)

ITU-R BS.1387

Licencia PEAQ

Según Wikipedia, PEAQ parece estar protegido por patentes. Así que no puedes usarlo libremente. De acuerdo con el sitio a continuación, puede firmar una licencia a través de OPTICOM.

PEAQ (OPTICOM)

Licensing (OPTICOM)

Implementación de PEAQ

En el siguiente artículo, se comparan la precisión de múltiples PEAQ y el tiempo de cálculo. Parece que GstPEAQ es bueno para la precisión.

GstPEAQ: una implementación de código abierto del algoritmo PEAQ

GstPEAQ

Es una implementación de PEAQ creada como un complemento de GStreamer. Está implementado en lenguaje C y la licencia es LGPL 2.

HSU-ANT/gstpeaq (Github)

Datos de la prueba PEAQ

El archivo zip que se puede descargar desde el siguiente enlace contiene datos de prueba. De acuerdo con la notación de la licencia en el archivo zip, parece que no debe utilizarse más que la evaluación de la implementación de PEAQ.

UIT-R BS.1387

Resumen

Presentamos sobre PEAQ. Pensé en introducirlo en AI Mastering, pero lo abandoné porque no puedo usarlo libremente.

Presentaré Audio Commons.

Audio Commons

"Audio Commons Initiative" es una iniciativa dirigida a entregar contenido de audio proporcionado bajo la licencia Creative Commons a la industria creativa. No sé el significado de Iniciativa, pero creo que probablemente se use en un sentido como organización.

Resumen de introducción de Audio Commons

· Los contenidos de audio reutilizables (efectos de sonido, grabaciones de campo, muestras de audio, canciones) deberían ser originalmente más, pero hay pocas situaciones actuales.

· La causa es la falta de una cultura compartida sobre la reutilización del contenido y los problemas técnicos (búsqueda, aclaración de la licencia).

· Audio Commons Initiative resuelve esos problemas y fomenta la reutilización del contenido de audio.

Audio Commons (sitio web oficial)

Audio Commons (Twitter)

Audio Commons Ecosistema

Audio Commons Ecosystem (ACE) es un ecosistema de contenido de audio, usuarios y herramientas compatibles con Audio Commons Initiative. Audio Commons Ecosystem facilita la reutilización del contenido de audio provisto bajo la licencia Creative Commons en áreas profesionales, no profesionales y personales.

Caracter del ecosistema

Creador de contenido: una persona que crea contenido. Compositores etc.

Proveedor de contenido: la persona que entrega el contenido. Jamendo, Freesound, etc.

Usuario de contenido: la persona que usa el contenido. Productores de juegos etc.

Ontología de Audio Commons

La ontología de Audio Commons es una ontología del contenido de audio utilizado en Audio Commons Ecosystem. Con la ontología de Audio Commons, puede anotar el contenido de audio (dar metadatos).

Participantes en Audio Commons

Además de la universidad, las personas que pertenecen a Waves, Jamendo, AudioGaming participan en Audio Commons.

Equipo de Audio Commons

Repositorio Github de Audio Commons

Audio Commons distribuye varias bibliotecas con Github.

Audio Commons (GitHub)

Una interesante herramienta de Audio Commons.

Explorador de timbres

Múltiples muestras de audio se visualizan en dos dimensiones. Un círculo representa una muestra de audio y se organiza de manera que los sonidos se parecen. Al hacer clic en el círculo sonará. Si hace clic en un círculo cercano, se escuchará un sonido similar, y al hacer clic en un círculo en la distancia se escuchará un sonido que no es similar.

Si puede usarlo desde DAW, parece fácil seleccionar muestras de audio.

Explorador de timbres

Resumen

Audio Commons introducido.

Presentamos los altavoces "Mirai speaker" para pacientes con pérdida auditiva y productos similares.

¿Qué es "Mirai Speaker"?

"Mirai speaker" es un altavoz de sonido sin barreras. Es un producto de Sound Fun Corporation.

Página oficial del fan de sonido

¿Cómo puedo adquirir 'Mirai Speaker' por ti mismo?

Es posible alquilarlo a 2,980 yenes / mes.

Alquiler "Altavoz Mirai"

Principio del "orador Mirai"

Creo que se basa en las siguientes patentes. Los detalles del principio parecen ser desconocidos.

Patente (altavoz universal)

¿Qué es Comuoon?

"Comuoon" es un equipo de soporte de diálogo. Es un producto de Universal · Sound Design Co., Ltd.

Sitio web oficial de Universal · Sound Design Corporation

¿Cómo puedo obtener "Comuoon" por mi cuenta?

Parece que se puede comprar a 7,600 yenes + 36 * 5,800 yenes = 216,400 yenes. Parece que hay ocasiones en las que se puede usar el "sistema de beneficios de la herramienta del engranaje de la vida diaria".

Sobre el método de compra (sitio web oficial de Comuoon)

Principio 1 de "Comuoon" - Conversión de sonido

Comuoon borra claramente la entrada de sonido del micrófono y la convierte en un sonido claro que es fácil de escuchar.

Fuente

Parece que convierte el sonido de entrada para que sea más fácil escucharlo y emitirlo. Si estima a partir de las imágenes publicadas en la fuente de la cita, existe la posibilidad de aumentar la banda importante para escuchar por EQ.

Principio de "Comuoon" 2 - Altavoz de onda transversal

"Susumushi speaker" es un orador que aplica el principio de que Sumushi muele las alas y produce sonidos, parece ser un indicio de Comuoon.

Productos de Copernicus para personas con discapacidad auditiva para mejorar la dificultad auditiva

Encontré un artículo del profesor Yoshihiro Muto, quien presentó al "orador Susumushi" en el artículo mencionado anteriormente. En la tesis, se analizan las características acústicas de la capa inferior doblada a la caja de música. Es similar a la estructura del "orador Mirai". ¿Es la raíz de "Comuoon" y "Mirai speaker" la misma?

También se introduce "Altavoz de onda transversal" que tiene una estructura que combina un elemento piezoeléctrico y un diafragma. ¿Quizás esto es lo que se llama "orador de Sumushi" o "orador de Yokonowa"?

Fenómenos conocidos y desconocidos de comportamientos no lineales en la alfombra de recolección de energía y el altavoz de onda transversal

Parece que el resultado de medir la intensidad del sonido para cada distancia es consistente con el resultado cuando se supone que se generan ondas transversales en el aire. Sin embargo, como el método de derivar los tres parámetros utilizados en la simulación no se describe y la validez del parámetro derivado no se describe, no se sabe si el resultado de la simulación puede existir o no.

También existe la teoría de que no hay una onda de sonido transversal, por lo que sucede que el resultado del cálculo y el resultado del experimento coinciden, es posible que el principio se base realmente en otro principio.

Altavoz que puede generar ondas planas.

Algunos altavoces tienen altavoces que pueden generar ondas planas. Como resultado del examen, recibe varios nombres, como bocina plana, bocina plana, bocina de onda plana, etc. No parece haber una forma unificada de llamar.

Suponiendo que el punto esencial de "Mirai speaker" y "Transverse Wave Speaker" sean las ondas planas en lugar de las ondas transversales, es probable que otros altavoces que pueden generar ondas planas también sean efectivos para los pacientes con pérdida auditiva.

Examiné altavoces que puedo comprar individualmente.

F. P. S.

Tienda online de FPS

TOA Corporation

Altavoz de onda plana TOA PW-1230 DB, negro

Relación entre pérdida auditiva y onda plana.

Si sale una onda plana de "Mirai speaker" o "Transverse Wave Speaker", existe la posibilidad de que la onda plana se escuche en el paciente con pérdida auditiva. Si es así, piensa en la razón.

Hipótesis 1: porque es difícil que el volumen se atenúe con la distancia

En comparación con las ondas esféricas, las ondas planas tienden a atenuar el volumen según la distancia. Incluso si está lejos del altavoz, es fácil escucharlo, por lo que existe la posibilidad de que sea fácil para el paciente con discapacidad auditiva.

Podemos verificar esta hipótesis comparando la facilidad de la escucha con la onda plana y la onda esférica ajustada al mismo volumen en la posición del sujeto con respecto al sujeto en el mismo lugar.

Hipótesis 2: el cambio de volumen cuando las orejas se mueven ligeramente es pequeño

Es similar a la hipótesis 1, pero debido a la influencia de la estructura de la oreja y la reflexión de la habitación, la onda plana se compara con la onda esférica, el cambio de volumen en el oído interno cuando se cambia ligeramente la dirección de la oreja o la posición de la oreja en comparación con la onda esférica Existe la posibilidad de que sea pequeño.

Parece que no hay nadie que viva con la posición y la dirección del oído fijas perfectamente, por lo que la magnitud del cambio de volumen al moverlas un poco puede afectar la facilidad de la audición.

El experimento de la hipótesis 1 se puede verificar si se realiza con una condición perfectamente fija de la posición de la oreja y la dirección y la condición se mueven poco a poco.

Hipótesis 3 - Porque hay poca reverberación.

Las ondas planas tienen una fuerte directividad, por lo que hay pocas reflexiones en la sala y el sonido de reverberación puede reducirse. Existe la posibilidad de que la cantidad de reverberación influya en la facilidad de audición.

Se puede verificar midiendo la cantidad de reverberación de la onda esférica y la onda plana y comparando la facilidad de audición con el sonido corregido para que la cantidad de reverberación sea la misma con la reverberación, etc.

Hipótesis 4 - Porque la reverberación es simple.

Es similar a la hipótesis 3, pero existe la posibilidad de que la estructura de la reverberación influya en la facilidad de la audición en lugar de en la cantidad de reverberación. Por ejemplo, con reverberación y breve demora, la facilidad de audición puede ser diferente incluso con la misma cantidad de reverberación.

Es posible verificarlo midiendo la respuesta al impulso de la onda esférica y la onda plana y comparando la facilidad de audición con el sonido que simula la estructura de la reverberación por convolución y así sucesivamente.

Resumen

Presentamos un altavoz "Mirai speaker" para pacientes con pérdida auditiva y productos similares.

※ El precio, etc. es información al momento de escribir el artículo. Para la información más reciente por favor visite el sitio web oficial.

Presentaremos SoundBridge, un DAW gratuito lanzado en 2018.

¿Qué es SoundBridge?

SoundBridge es un DAW gratuito lanzado en 2018. Compatible con Windows y Mac. Según esto , SoundBridge parece haberse creado durante tres años.

Sitio web oficial de SoundBridge

Características de SoundBridge

Debido a que controla con materiales de enseñanza de música, DAW se caracteriza por ser capaz de usarlo de forma gratuita .

Cómo utilizar SoundBridge

Registro de miembro gratuito para SoundBridge

Nos registraremos como miembros gratuitos en el sitio web oficial de SoundBridge .

Descargar SoundBridge

Cuando se completa el registro de miembro, se muestra el enlace de descarga del instalador de SoundBridge de acuerdo con el sistema operativo utilizado. Si la evaluación automática del sistema operativo es incorrecta, puede descargar el instalador de SoundBridge para cada sistema operativo desde la pantalla Mis cuentas.

Instalación de SoundBridge

Inicie el instalador de SoundBridge e instálelo de acuerdo con la pantalla. Todos los ajustes predeterminados están bien.

Iniciando SoundBridge

Cuando inicie SoundBridge, aparecerá la siguiente pantalla, así que ingrese la información de su cuenta e inicie sesión.

Proyecto de muestra de SoundBridge.

Al instalar con la configuración predeterminada, el proyecto de ejemplo se instala en el directorio Documentos. Abre esto desde el menú Archivo en la esquina inferior izquierda de SoundBridge. Algunos proyectos no pudieron ser abiertos debido a errores. ExampleProject.soundbridge abierto.

Yo lo jugaré.

Si intenta editar el proyecto de muestra, aparecerá una ventana emergente que le solicitará que se registre en SkyTracks.io y no podrá editarlo. Abra un nuevo proyecto si desea editarlo.

Rollo de piano de SoundBridge

Es lo mismo que un rollo de piano general de DAW.

Mezclador de SoundBridge

Es el mismo que el general DAW Mixer.

¿Qué es SoundBridge Academy?

SoundBridge Academy es un material de video pagado en línea que puedes aprender sobre producción musical. Puede ser útil adjuntar el archivo de proyecto DAW. Podría ser posible ver una vista llamada DAW con un manual rico y pagado.

SoundBridge Academy

La reputación de SoundBridge

Tuve problemas con los complementos de Ozone 8 al congelar la aplicación v1.09, y un simple correo electrónico generó una respuesta rápida y una actualización oportuna para solucionarlo.

Fuente

Parece que si informas de un error se solucionará a toda prisa.

Me encantaría pagar una tarifa mensual para tener acceso a tu contenido de aprendizaje, tutoriales y puedes mantenerlo interesante para principiantes aprendices con beneficios mensuales / kits de muestra, etc.

Fuente

El lugar para aprender teoría musical parece ser el encanto de SoundBridge.

¿SoundBridge cobra por el futuro?

En un esfuerzo por hacer que todo esto sea accesible a tantas personas como sea posible, hemos decidido hacer que el software sea completamente gratuito.

Fuente

Aunque no hay garantía de que no se le cobrará en el futuro, ya que supervisa con los materiales de enseñanza de música, si ese método funciona bien, es probable que DAW sea gratis durante mucho tiempo.

Ableton y PreSonus ofrecen sugerencias y contenido útil en blogs gratuitos y se pueden personalizar con DAW. SoundBridge puede ser capaz de verlo como un revés.

Resumen

Presentamos la versión gratuita de DAW, SoundBridge lanzada en 2018.

Presentaremos películas y audio de demostración que comprenden el efecto de "ClearMixer".

Video de introducción de "ClearMixer"

"ClearMixer" introducción video comentario

Ajuste de estado

En la película, el ruido de banda (ruido de banda estrecha) y la onda sinusoidal (onda sinusoidal) suenan al mismo tiempo. Por lo general, en esta situación, puede escuchar la turbidez cuando el volumen de Band Noise y Sine Wave son casi iguales, pero demuestra que el uso de "ClearMixer" reduce la turbidez.

Control de interferencia por parámetro "Intensidad".

De 0: 21 a 0: 37, manipulo el parámetro "Intensidad" de "ClearMixer" y controlo la interferencia entre el ruido de banda y la onda sinusoidal. Al aumentar la "Intensidad" de "ClearMixer", se reduce el volumen del ruido de banda en la banda donde suena la onda sinusoidal. Creo que es fácil de entender cuando se escucha con auriculares. Se puede ver con el analizador de espectro de "ClearMixer" que se muestra en la película. Esto hace que Sine Wave sea más fácil de escuchar.

Cambio del sonido de salida por el parámetro "Salida"

De 0: 38 a 0: 47, el sonido de salida se cambia al operar el parámetro "Salida" de "ClearMixer". Suena que Dry no se procesa con ClearMixer, y Wet representa los sonidos procesados por ClearMixer. Wet - Dry representa la diferencia de sonido antes y después del procesamiento de ClearMixer. La interferencia representa el componente de interferencia. Creo que el efecto de reducción de la interferencia es fácil de entender cuando escuchas Wet - Dry.

Escucha solo a Band Noise

De 1: 00 a 1: 12, mudo Sine Wave y reproduzco solo Band Noise, luego controlo las interferencias. Creo que el efecto de reducción de la interferencia de ClearMixer se entiende más claramente si se silencia Sine Wave.

Cambia el volumen de Sine Wave.

1: 18 ~ 1: 38, el volumen de Sine Wave está cambiando. Mirando el analizador de espectro de "ClearMixer", puede ver que la cantidad de reducción de la interferencia de la banda de ruido cambia según el volumen de la onda sinusoidal. Creo que me siento casi incómodo porque cambia suavemente.

Audio de demostración "ClearMixer"

Audio original

Audio después de aplicar "ClearMixer"

Audio (sobre-aplicado) después de aplicar "ClearMixer"

Comentario

Aunque la diferencia entre el audio original y el audio después de aplicar "ClearMixer" es una diferencia sutil, creo que es fácil de escuchar prestando atención a la interferencia entre el tono base y el rango medio del piano. Creo que está limpio en su conjunto.

Después de aplicar "ClearMixer", creo que se puede entender al escuchar audio (aplicación excesiva), pero si la interferencia se reduce excesivamente, producirá un sonido ligeramente desagradable. Creo que es bueno controlar la cantidad de interferencia mientras observa el índice de "Interferencia total" de "ClearMixer". Para referencia, la "Interferencia total" del audio original es aproximadamente el 15%, la "Interferencia total" del audio después de aplicar "ClearMixer" es aproximadamente el 8%, la "Interferencia total" del audio después de aplicar "ClearMixer" es aproximadamente el 3% Es

Creo que merece la pena que "ClearMixer" se pueda usar para mezclar objetivamente mientras se ven los índices.

"ClearMixer" última versión descargada

Versión demo

Versión del producto

Comprar versión de producto

* Método de actualización: Ejecute install.bat y está bien.

* Por favor, consulte el archivo README incluido para su uso.

Resumen

Presentamos videos y audio de demostración que muestran el efecto de "ClearMixer".

AI Mastering ha sido actualizado. A continuación se muestra el contenido de la actualización.

Dominar la función de borrado

Se agregó la función para eliminar la masterización. Puede eliminar desde "Pantalla de lista de masterización" o "Botón de edición" en cada pantalla de detalle de masterización. Tenga en cuenta que no puede ser Deshacer. ※ No se puede utilizar en la versión inteligente.

Dominar la función de protección

Añadimos una función para proteger el dominio y evitar que se elimine automáticamente. Puede proteger hasta 100 al mismo tiempo con la función limitada del plan premium. El período de retención es el término del contrato del plan premium. ※ No se puede utilizar en la versión inteligente.

Como usar

Puede "proteger" del "botón Editar" en la pantalla de lista de masterización o en cada pantalla de detalles de masterización.

Si está protegido o no, se indica mediante "Columna de estado" en la pantalla de lista de masterizaciónPuede consultar con.

Notas

No está diseñado para almacenar datos importantes mediante la función de protección. Recomiendo descargar datos importantes y mantener copias de seguridad.

Codificación de video con prioridades justas

Decidimos hacer la codificación de video con prioridad justa. Incluso si hay más maestros, será difícil ser afectado.

El proceso de masterización en sí se realizó con prioridades justas, pero sus prioridades no se aplicaron a la codificación de video. Por lo tanto, cuando había alguien que dominaba, la fuente de sonido se completaba lo antes posible, pero existía el fenómeno de que la imagen en movimiento tardaba en completarse. Es una solución para resolverlo.

Cambiando los contenidos de visualización de la lista de liquidación

Se corrigió el contenido de visualización de la lista de liquidación en la página "Configuración del usuario".

Específicamente, cuando se abrió el enlace de PayPal pero no se completó el acuerdo, se mostró "sin pagar", pero fue difícil de entender, por lo que no se mostró en absoluto en primer lugar.

Se corrigió un error donde el inicio de sesión fallaba

Se corrigió un error que fallaba el inicio de sesión en la versión de escritorio o en algunos navegadores. Pedimos disculpas por cualquier inconveniente. Por favor descargue la última versión del enlace de abajo.

Descarga la última versión de escritorio

Introducimos el "error limitador" de AI Mastering.

¿Qué es el "error del limitador"?

"Error del limitador" es el error de sonido causado por el proceso de limitación de AI Mastering.

Generalmente, si la presión del sonido aumenta demasiado con el limitador, el sonido se distorsionará, pero el error del limitador expresará cuantitativamente esa distorsión. Está diseñado en base a la psicoacústica para que se acerque al sentido humano como sea posible. La unidad es dB. Si el error del limitador es de 1 dB o menos, no debería poder escuchar la diferencia.

La figura está simplificada, pero en realidad la calcula de una manera un poco más complicada.

Causa de ocurrencia de "error del limitador"

La causa del error del limitador es que la forma de onda se distorsiona como resultado del intento de acercar la presión del sonido a la presión de sonido del objetivo, al tiempo que limita el pico de la forma de onda a menos del techo al limitar el procesamiento.

Hay algunos sonidos que son distorsionantes y resistentes a la distorsión con limitación. Si la distorsión es fácil depende del limitador, pero en el caso de AI Mastering, los instrumentos de percusión son difíciles de distorsionar, el bajo, cerca de las ondas sinusoidales, los sonidos sostenidos son fáciles de distorsionar .

Consejos para no generar "error limitador"

Disminuir la presión de sonido objetivo

Bajar la presión de sonido del objetivo hace que sea más fácil reducir el error del limitador. Esto es lo mejor cuando puedes bajar la presión del sonido.

"Modo techo" se establece en "pico"

En la masterización personalizada de AI Mastering, puede elegir si desea limitar según el pico verdadero o el pico normal usando la opción Modo techo .

Debido a que suprime el pico de forma más conservadora en base a True Peak, el techo baja y el error del limitador tiende a ocurrir.

Al configurar el "Modo de techo" en "Pico" , se puede reducir el error del limitador. En cambio, es más probable que se distorsione debido a una compresión con pérdidas.

Pico base pequeño

El bajo es un sonido sostenido de tono bajo cerca de la onda sinusoidal, por lo que es fácil distorsionar el limitador.

Aunque no se limita a AI Mastering, si utiliza un simulador de amplificador, etc. para aumentar los armónicos de los graves , puede reducir el pico mientras mantiene el volumen audible. En cambio, la calidad del sonido cambia.

No me importa que el "error del limitador" sea grande.

Hay casos musicalmente aceptables e inaceptables en los que se produce el "error del limitador".

Por ejemplo, el sonido de los graves es temporalmente demasiado grande y el pico aparece, por lo que si baja el sonido de los graves en general, se producirá un "error de limitación", pero creo que es musicalmente aceptable.

Por otro lado, creo que no es musicalmente aceptable en el caso de distorsionarlo suprimiendo por la fuerza el pico base en la misma situación.

"Si no se produjo un error de limitador, no hay ningún problema" se establece (al menos aunque está diseñado para establecerse), "Existe un problema si se ha producido un error de limitador" no se establece .

Entonces, también es una mano que no te importa que el "error del limitador" sea grande si escuchas con tus oídos y no tienes problemas.

Plan de mejora "Espectrograma de error del limitador"

"Un error limitador" mostrado por AI Mastering es el promedio de toda la fuente de sonido. En realidad, el "error del limitador" local difiere para cada tiempo y banda.
Si hay algo como un espectrograma de "error de limitador", puede ver en qué momento y dentro de qué banda está ocurriendo el "error de limitador", puede identificar fácilmente la causa.

Está bajo consideración.

Resumen

Presentamos el "error del limitador" de AI Mastering.

Presentamos PhonicMind, un servicio en línea que extrae / elimina solo las voces de la fuente de sonido, y otros servicios / software similares.

¿Qué es PhonicMind?

PhonicMind es un servicio en línea que puede extraer y eliminar automáticamente las voces de las fuentes de sonido de 2 mezclas.

Al cargar la fuente de sonido, puede descargar dos fuentes de sonido, la fuente de sonido que extrajo solo la voz de la fuente de sonido y la fuente de sonido que eliminó solo la voz.

Sitio web oficial de PhonicMind

La reputación de Phonic Mind

En cuanto a la respuesta del siguiente enlace, la reputación de PhonicMind parece ser buena.

PhonicMind, un eliminador de voces que realmente funciona cuando se trata de aislar las voces. ¡ALTAMENTE RECOMENDADO! de haciendo una ola

¿Alguien ha probado PhonicMind? de Voces aisladas

Cómo funciona PhonicMind

PhonicMind parece estar utilizando una red neuronal profunda.

PhonicMind’s vocal remover uses deep neural networks to do vocal elimination.

Source: https://phonicmind.com/faq/

Otro software de extracción / extracción vocal

Removedor de voz (vocalremover.org)

Al igual que PhonicMind, VocalRemover es un servicio en línea que puede eliminar / extraer vocales automáticamente de fuentes de sonido de 2 mezclas.

Puede eliminar las voces de "Vocal Remover" en el menú de la izquierda y la extracción vocal de "Vocal Extractor".

Removedor vocal

Cuando lo probé, la banda está cerca de la voz y el sonido con la localización en el centro se extrae junto con la voz. Además, la eliminación vocal tiene componentes de reverberación a la izquierda.

Como puede imaginar, creo que está utilizando el método tradicional de extracción de voces utilizando información de localización, banda de frecuencia, transitoria.

VocalRemover (vocalremover.com)

Al igual que PhonicMind, VocalRemover es un servicio en línea que puede eliminar / extraer vocales automáticamente de fuentes de sonido de 2 mezclas.

VocalRemover

Lo intenté, la calidad es más alta que vocalremover.org. El componente de reverberación después de la eliminación vocal también es débil. Sentí la misma calidad que PhonicMind.

Lakeside Audio Isola Pro FX

Lakeside Audio Isola Pro FX es un complemento VST que puede extraer varios instrumentos de forma semiautomática de fuentes de sonido de 2 mezclas.

Lakeside Audio Isola Pro FX

Hay un "modo MIDI" que proporciona sugerencias en el modo Midi y automático para especificar la banda de frecuencia, y el "modo MIDI" parece tener una calidad más alta. Debido a que es VST, puede procesarse en tiempo real.

Es un video comparativo de PhonicMind y Lakeside Audio Isola Prox FX. Ha aparecido un pequeño artefacto, pero sentí la misma calidad que PhonicMind.

iZotope RX 7

iZotope RX 7 es un software independiente para reparar y ajustar fuentes de sonido de 2 mezclas, que admite tanto la producción musical como la postproducción.

iZotope RX 7

La versión inicial de iZotope RX se anunció en 2007, con el lanzamiento de RX 7 en 2018, la función de extracción automática de voces, bajos, percusión, etc. de la fuente de sonido de 2 mezclas y el reajuste del volumen.

De acuerdo con la siguiente información, parece que la red neuronal se usa para el algoritmo de separación de fuente de sonido.

The evolution of our intelligent audio technology continues with the Music Rebalance module in RX 7. Music Rebalance is a new tool that gives users the ability to boost, attenuate, or even isolate musical elements from audio recordings. It is a natural progression of our neural network-based source separation technology, first introduced in the forms of Dialogue Isolate and De-rustle in RX 6 and now evolved to extract multiple musical components from complex mixes.

Source: https://www.izotope.com/en/blog/music-production/exploring-the-technology-that-makes-rx-7-music-rebalance-possible.html

STEMS XIONX Audionamix

Audionamix XTRAX STEMS es un software independiente que separa completamente las fuentes de sonido de 2 mezclas en tres voces, baterías y otros instrumentos.

STEMS XIONX Audionamix

Según esta información, utiliza una red neuronal y parece ser superior a ADX TRAX.

Audionamix ADX TRAX

Audionamix ADX TRAX es un software independiente que extrae voces. Estamos especializados en extracción vocal. A diferencia de PhonicMind, puedes realizar ajustes de forma manual mientras observas el espectro.

Audionamix ADX TRAX

BlueLab REBALANCE

BlueLab REBALANCE es un VST que le permite ajustar el volumen de cada fuente de sonido de 2 mezclas dividida en 4 voces, bajos, batería y otros instrumentos. Se estrena en enero de 2019. Es VST por lo que puede ser procesado en tiempo real.

Lo probé, era de menor calidad que PhonicMind. Supongo, supongo que está utilizando un algoritmo tradicional.

BlueLab REBALANCE

¿Qué servicio de extracción / extracción vocal debe utilizarse?

Quiero hacer una fuente de sonido de karaoke.

Creo que PhonicMind o VocalRemover es bueno.

Debido a que es un servicio web, no es necesario instalar software y otros problemas.

Quiero copiar (transcripción) mi oreja

Creo que Lakeside Audio Isola Pro FX, iZotope RX 7 o Audionamix XTRAX STEMS es bueno.

También se pueden extraer instrumentos musicales distintos de la voz. No sé cuál de estos es mejor porque no lo uso.

Resumen

Presentamos el software / servicio para extraer y eliminar voces en nombre de PhonicMind.