एआई मास्टेरिंग ब्लॉग

हमने साउंड क्वालिटी में LANDR और AI मास्ट्रिंग की तुलना की।

सारांश

हमने एक इंडेक्स का प्रस्ताव किया है जो मिक्सी 20190207 के उद्देश्य का मूल्यांकन कर सकता है।

हमने MEI 20190207 में AI Mastering और LANDR के साथ महारत हासिल करने वाली आवाज़ों की तुलना की।

हमने पाया कि AI Mastering में LANDR की तुलना में MEI 20190207 अधिक है।

AI Mastering की एक प्रवृत्ति है कि ज़ोर रेंज LANDR से बड़ी है, Boominess छोटा है, गहराई छोटी है, और गर्मी छोटी है।

* चूंकि अन्य लोगों में तुलनात्मक ध्वनियाँ हैं, कृपया सुनें

तुलना विधि

LANDR और AI Mastering के साथ विभिन्न ध्वनियों को माहिर करना और विभिन्न संकेतकों के साथ परिणामों की तुलना करना।

तुलना करने के लिए ध्वनि

हमने निम्नलिखित मिक्स मूल्यांकन डेटा सेट से तुलना की जाने वाली ध्वनि को चुना। इस मिक्स मूल्यांकन डेटा सेट में विभिन्न गानों के लिए कई मिश्रित ऑडियो और प्रत्येक मिश्रित ऑडियो के लिए कई लोगों द्वारा व्यक्तिपरक मूल्यांकन परिणाम शामिल हैं।

मिक्स ऑडियो लाइसेंस, CC BY's में, हमने प्रत्येक गीत के लिए सबसे बड़ी लाउडनेस रेंज के साथ चयन किया और तुलनात्मक लक्ष्य टोन के रूप में निम्नतम औसत व्यक्तिपरक रेटिंग के साथ।

कारण यह है कि ज़ोर की सीमा बड़ी होने पर कलाकृतियों के बिना मास्टर करना आसान होता है, और व्यक्तिपरक मूल्यांकन कम होने पर स्वचालित माहिर का एक बेमेल होता है।

कृपया विशिष्ट मिश्रण सूची के लिए नीचे GitHub रिपॉजिटरी देखें।

MixBrowser

THE MIX EVALUATION DATASET

सूची

MixEvaluationIndex20190207 (MEI20190207)

MixEvaluationIndex 20190207 (MEI 20190207) मिक्स मूल्यांकन डेटासेट के व्यक्तिपरक मूल्यांकन डेटा का उपयोग करके निर्मित मिश्रित ऑडियो का एक उद्देश्य मूल्यांकन सूचकांक है। यह मिश्रित ऑडियो का एक मूल्यांकन सूचकांक है, लेकिन मुझे लगता है कि इसका उपयोग मास्टरिंग ऑडियो के मूल्यांकन के लिए भी किया जा सकता है। यह व्यापक मूल्यांकन के लिए अभिप्रेत है। यह इस तुलना में मुख्य संकेतक है।

MEI 20190207 की गणना विभिन्न सूचकांकों के भारित योग द्वारा की जाती है। मूल सूचकांक स्पेक्ट्रम के प्रसार सहसंयोजक मैट्रिक्स, स्पेक्ट्रम के साधन, कठोरता, विसंगति हैं। सीधे शब्दों में, मैं इसे स्पेक्ट्रम के आकार, गतिशील रेंज, अंतरिक्ष के प्रसार, हमले की बैंडविड्थ, और विरूपण की मात्रा के आधार पर गणना करता हूं।

वेट लर्निंग के लिए उपयोग किया जाने वाला मिश्रित ऑडियो सभी मिश्रित ऑडियो है जो प्रीव्यू ऑडियो के साथ मिक्सब्रोज़र में प्रकाशित होता है। कुछ पूर्वावलोकन ऑडियो 404 नहीं मिला।

MixBrowser

प्रबलता

यह ITU-R BS.1770 द्वारा परिभाषित की गई ज़ोर है। वितरित किए जाने वाले प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर करता है और उपयोगकर्ता कैसे सुनता है, यह अत्यधिक संभावना है कि ज़ोर से गाने अन्य गीतों की तुलना में ज़ोर से बजने की संभावना है। यह उतना ही अच्छा लगता है जितना आप तेज आवाज के साथ बजाते हैं।

यदि ध्वनि की गुणवत्ता समान है, तो जोर बड़ा होना चाहिए।

अन्य संकेतक

लाउडनेस रेंज, ट्रू पीक

सेटिंग माहिर

कृपया नीचे GitHub देखें।

तुलना परिणाम

एमईआई 20190207 की राशि बदलें

यह सभी गीतों के लिए मूल के संबंध में MEI 20190207 परिवर्तन का औसत है। AI मास्टेरिंग LANDR की तुलना में अधिक MEI 20190207 है।

लाउडनेस बनाम लाउडनेस रेंज

मैंने सभी गीतों के औसत को जोर से और सभी गीतों के औसत को एक बिखराव की साजिश के साथ जोर से लिखा। सामान्य तौर पर, लाउडनेस और लाउडनेस रेंज एक व्यापार-बंद संबंध में होते हैं, लेकिन एआई मास्टरिंग में जब एलएंडआर छोटा होता है, तो लाउडनेस रेंज में कमी होती है।

True Peak

ट्रू पीक (अंतर नमूना शिखर) सभी गीतों का एक औसत है। यदि ट्रू पीक 0 डीबी से बड़ा है, तो यह पुन: एन्कोडिंग आदि के कारण विकृत हो सकता है, लेकिन ऐसे मामले प्रतीत होते हैं, जहां एआई मास्टरींग और लैन्ड्र दोनों 0 डीबी से अधिक हो। यदि आप एआई मास्टरींग में सीलिंग टू ट्रू पीक सेट करते हैं, तो आप ट्रू पीक को 0 डीबी से अधिक होने से रोक सकते हैं, जिससे आप ध्वनि की गुणवत्ता में गिरावट से बच सकते हैं। LANDR से बचना असंभव है क्योंकि ऐसी कोई सेटिंग नहीं है।

डिसोनेंस की राशि बदलें

विसंगति की डिग्री को मापने के लिए विच्छेद एक सूचकांक है। इसका उपयोग MEI 20190207 की गणना के लिए किया जाता है, जो Dissonance जितना कम होगा, MEI 20190207 उतना ही अधिक होगा।

यदि आप एआई मास्टरींग में मास्टर स्तर को 1 पर सेट करते हैं, तो असंगति बढ़ जाती है। मास्टर स्तर को 0.5 पर सेट करने से LANDR के बराबर वृद्धि होगी।

कठोरता की मात्रा बदलें

कठोरता ध्वनि की कठोरता को मापने के लिए एक सूचकांक है। इसका उपयोग MEI 20190207 की गणना करने के लिए किया जाता है, और कठोरता जितनी अधिक होगी, MEI 20190207 उतना ही अधिक होगा। एआई मास्टरींग और LANDR दोनों ही कठोरता को बढ़ाते हैं।

बूमनेस में बदलाव

Boominess Boomy डिग्री के लिए एक सूचकांक है। सामग्री बूमिंग इंडेक्स नीचे प्रस्तावित हैं। इसका उपयोग MEI 20190207 की गणना के लिए नहीं किया जाता है।

तेजी से बढ़ती अनुभूति के मूल्यांकन के माप के रूप में तेजी सूचकांक

AI मास्टीरिंग Boominess को कम करता है।

चमक की राशि बदलें

चमक चमक का सूचक है। इसकी गणना उच्च आवृत्ति घटक के ऊर्जा अनुपात के लॉगरिदम के कुल ऊर्जा और स्पेक्ट्रल सेंट्रोइड के लघुगणक के रैखिक संयोजन द्वारा की जाती है। इसका उपयोग MEI 20190207 की गणना के लिए नहीं किया जाता है।

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

ऐ मास्टरिंग और LANDR ब्राइटनेस को बढ़ाते हैं।

गहराई की मात्रा बदलें

गहराई का एक संकेतक है गहराई। यह नीचे डी 5.2 में परिभाषित किया गया है। डी 5.2 के अनुसार, गहराई का स्थानिक अर्थ और आवृत्ति विशेषता अर्थ है, लेकिन यह गहराई सूचकांक केवल आवृत्ति विशेषता अर्थ का प्रतिनिधित्व करता है। इसका उपयोग MEI 20190207 की गणना के लिए नहीं किया जाता है।

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

परिभाषा के अनुसार, कई कम आवृत्ति घटक होने पर गहराई बढ़ेगी। AI मास्टीरिंग गहराई को कम करता है।

गर्मी के परिवर्तन की मात्रा

गर्मजोशी गर्मी का सूचक है। निम्नलिखित एक कार्यान्वयन है। इसका उपयोग MEI 20190207 की गणना के लिए नहीं किया जाता है।

Timbral_Warmth.py (Github)

एआई मास्टरींग गर्मजोशी को कम करता है।

महारत हासिल करने के बाद ध्वनि की तुलना

प्रत्येक गीत के लिए, मैंने तीन मूल, सबसे बड़े MEI 20190207 के साथ LANDR, MEI 20190207 सबसे बड़ी के साथ AI Mastering उठाया। चूंकि लाउडनेस संरेखित नहीं है, इसलिए कृपया वॉल्यूम के अंतर के कारण पूर्वाग्रह से सावधान रहें।

सभी ध्वनि सूची नीचे हैं। कृपया MEI 20190207 प्रयास करें कि क्या उच्च ध्वनि वास्तव में अच्छी ध्वनि है। प्रत्येक गीत का लाइसेंस नोटेशन गीथूब की ऑडियो निर्देशिका के तहत वर्णित है।

ai-mastering / mastering_comparison (जीथूब)

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

विस्तृत जानकारी नीचे सूचीबद्ध है।

ai-mastering/mastering_comparison (Github)

सावधानी

ग्राफ पर "एआई मास्टरिंग" के रूप में जो लिखा गया है या जीथब एआई मास्टरिंग का प्रतिनिधित्व करता है।

सारांश

मैंने LANDR और AI मास्ट्रिंग की तुलना की।

हम PEAQ (ऑडियो क्वालिटी का अवधारणात्मक मूल्यांकन) पेश करेंगे।

PEAQ

क्या PEAQ संदर्भ ध्वनि और लक्ष्य ध्वनि के बीच अंतर को महसूस कर सकता है? यह गणना द्वारा वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन करने की एक विधि है। मुझे लगता है कि इसका उपयोग सीमक के प्रदर्शन और एमपी 3 एनकोडर के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है।

PEAQ (Wikipedia)

ITU-R BS.1387

PEAQ लाइसेंस

विकिपीडिया के अनुसार, PEAQ को पेटेंट द्वारा संरक्षित किया गया लगता है। इसलिए आप इसका खुलकर इस्तेमाल नहीं कर सकते। नीचे दी गई साइट के अनुसार, आप OPTICOM के माध्यम से लाइसेंस पर हस्ताक्षर करने में सक्षम हो सकते हैं।

PEAQ (OPTICOM)

Licensing (OPTICOM)

PEAQ का कार्यान्वयन

निम्नलिखित लेख में, कई PEAQ और गणना समय की सटीकता की तुलना की जाती है। ऐसा लगता है कि GstPEAQ सटीकता के लिए अच्छा है।

GstPEAQ - PEAQ एल्गोरिथम का एक खुला स्रोत कार्यान्वयन

GstPEAQ

यह एक PEAQ कार्यान्वयन है जिसे GStreamer प्लगइन के रूप में बनाया गया है। इसे C भाषा में लागू किया गया है और लाइसेंस LGPL 2 है।

HSU-ANT/gstpeaq (Github)

PEAQ परीक्षण डेटा

नीचे दी गई लिंक से डाउनलोड की जा सकने वाली ज़िप फ़ाइल में परीक्षण डेटा होता है। ज़िप फ़ाइल में लाइसेंस संकेतन के अनुसार, ऐसा लगता है कि इसका उपयोग PEAQ कार्यान्वयन के मूल्यांकन के अलावा अन्य उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।

आईटीयू-आर BS.1387

सारांश

हमने PEAQ के बारे में परिचय दिया। मैंने इसे एआई मास्टेरिंग से मिलवाने के बारे में सोचा, लेकिन मैंने इसे छोड़ दिया क्योंकि मैं इसका खुलकर इस्तेमाल नहीं कर सकता।

मैं ऑडियो कॉमन्स पेश करूंगा।

ऑडियो कॉमन्स

"ऑडियो कॉमन्स इनिशिएटिव" एक पहल है जिसका उद्देश्य रचनात्मक उद्योग के लिए क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत प्रदान की गई ऑडियो सामग्री प्रदान करना है। मुझे पहल का अर्थ नहीं पता है, लेकिन मुझे लगता है कि इसका उपयोग शायद संगठन की तरह किया जाता है।

ऑडियो कॉमन्स परिचय सारांश

· पुन: प्रयोज्य ऑडियो सामग्री (ध्वनि प्रभाव, क्षेत्र रिकॉर्डिंग, ऑडियो नमूने, गाने) मूल रूप से अधिक होनी चाहिए, लेकिन कुछ मौजूदा स्थितियां हैं।

· इसका कारण सामग्री के पुन: उपयोग और तकनीकी समस्याओं (खोज, लाइसेंस स्पष्टीकरण) पर साझा संस्कृति की कमी है।

· ऑडियो कॉमन्स पहल उन समस्याओं को हल करती है और ऑडियो सामग्री के पुन: उपयोग को प्रोत्साहित करती है।

ऑडियो कॉमन्स (आधिकारिक वेबसाइट)

ऑडियो कॉमन्स (ट्विटर)

ऑडियो कॉमन्स इकोसिस्टम

ऑडियो कॉमन्स इकोसिस्टम (ACE) ऑडियो कॉन्टेंट इनीशिएटिव द्वारा समर्थित ऑडियो सामग्री, उपयोगकर्ताओं और उपकरणों का एक पारिस्थितिकी तंत्र है। ऑडियो कॉमन्स इकोसिस्टम पेशेवर, गैर-पेशेवर और व्यक्तिगत क्षेत्रों में क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत प्रदान की गई ऑडियो सामग्री के पुन: उपयोग की सुविधा प्रदान करता है।

पारिस्थितिक तंत्र की विशेषता

सामग्री निर्माता: एक व्यक्ति जो सामग्री बनाता है। संगीतकार आदि।

सामग्री प्रदाता: वह व्यक्ति जो सामग्री वितरित करता है। जैमेन्डो, फ़्रीसाउंड आदि।

सामग्री उपयोगकर्ता: वह व्यक्ति जो सामग्री का उपयोग करता है। खेल निर्माता आदि।

ऑडियो कॉमन्स ऑन्कोलॉजी

ऑडियो कॉमन्स ऑन्थोलॉजी ऑडियो कॉमन्स इकोसिस्टम में प्रयुक्त ऑडियो कंटेंट का ऑन्कोलॉजी है। ऑडियो कॉमन्स ऑन्कोलॉजी के साथ, आप ऑडियो सामग्री (मेटाडेटा दे) की व्याख्या कर सकते हैं।

ऑडियो कॉमन्स में प्रतिभागी

यूनिवर्सिटी के अलावा, वेव्स, जैमेडो, ऑडियोगैमिंग से जुड़े लोग ऑडियो कॉमन्स में भाग ले रहे हैं।

ऑडियो कॉमन्स टीम

ऑडियो कॉमन्स गितुब भंडार

ऑडियो कॉमन्स गीथूब के साथ विभिन्न पुस्तकालयों को वितरित करता है।

ऑडियो कॉमन्स (GitHub)

ऑडियो कॉमन्स का एक दिलचस्प उपकरण

टाइमब्रल एक्सप्लोरर

कई ऑडियो नमूने दो आयामों में देखे गए हैं। एक वृत्त एक ऑडियो नमूने का प्रतिनिधित्व करता है और इसे व्यवस्थित किया जाता है ताकि ध्वनियाँ एक दूसरे से मिलती जुलती हों। सर्कल पर क्लिक करने से आवाज़ आएगी। यदि आप पास में एक सर्कल पर क्लिक करते हैं, तो एक समान ध्वनि ध्वनि होगी, और दूरी में एक सर्कल पर क्लिक करने से एक ध्वनि होगी जो समान नहीं है।

यदि आप इसे DAW से उपयोग कर सकते हैं, तो ऑडियो नमूनों का चयन करना आसान लगता है।

टाइमब्रल एक्सप्लोरर

सारांश

ऑडियो कॉमन्स की शुरुआत की।

हम सुनवाई हानि और इसी तरह के उत्पादों के साथ रोगियों के लिए "मिराई स्पीकर" पेश करते हैं।

"मिराई स्पीकर" क्या है?

"मिरी स्पीकर" ध्वनि की बाधा रहित स्पीकर है। यह साउंड फन कॉर्पोरेशन का एक उत्पाद है।

ध्वनि प्रशंसक आधिकारिक वेबसाइट

मैं अपने आप से 'मिराई स्पीकर' कैसे प्राप्त करूं?

इसे 2,980 येन / महीने पर किराए पर लेना संभव है।

"मिराई स्पीकर" किराये पर

"मिराई स्पीकर" का सिद्धांत

मुझे लगता है कि यह निम्नलिखित पेटेंट पर आधारित है। सिद्धांत का विवरण अज्ञात प्रतीत होता है।

पेटेंट (यूनिवर्सल स्पीकर)

कोमून क्या है?

"कोमून" एक संवाद सहायता उपकरण है। यह यूनिवर्सल · साउंड डिजाइन कं, लिमिटेड का एक उत्पाद है।

यूनिवर्सल · साउंड डिज़ाइन कॉर्पोरेशन आधिकारिक वेबसाइट

मैं अपने आप से "कोमून" कैसे प्राप्त कर सकता हूं?

ऐसा लगता है कि यह 7,600 येन + 36 * 5,800 येन = 216,400 येन पर खरीद सकता है। ऐसा लगता है कि ऐसे समय हैं जब आप "दैनिक जीवित गियर टूल लाभ प्रणाली" का उपयोग कर सकते हैं।

खरीद विधि के बारे में (कोमून आधिकारिक वेबसाइट)

"कोमून" का सिद्धांत 1 - ध्वनि का रूपांतरण

कोमून माइक्रोफोन से स्पष्ट रूप से ध्वनि इनपुट को साफ करता है और इसे एक स्पष्ट ध्वनि में परिवर्तित करता है जो सुनने में आसान है।

स्रोत

ऐसा लगता है कि यह इनपुट साउंड को परिवर्तित करता है ताकि इसे सुनने और आउटपुट करने में आसानी हो। यदि आप उद्धरण स्रोत पर पोस्ट की गई छवियों से अनुमान लगाते हैं, तो EQ द्वारा सुनने के लिए महत्वपूर्ण बैंड को बढ़ावा देने की संभावना है।

"कोमून" 2 का सिद्धांत - अनुप्रस्थ वेव स्पीकर

"सुसुमुसी स्पीकर" एक ऐसा स्पीकर है जिसने इस सिद्धांत को लागू किया है कि सुमुशी पंखों को पीसता है और ध्वनियाँ पैदा करता है, कोमूनून का संकेत लगता है।

सुनने में कठिनाई में सुधार के लिए बिगड़ा लोगों को सुनने के लिए कोपर्निकस उत्पाद

मुझे प्रो। योशिहिरो मुत्तो का एक पेपर मिला, जिन्होंने उपर्युक्त लेख में "सुसुमशी स्पीकर" पेश किया था। थीसिस में, म्यूज़िक बॉक्स के लिए अंडरले बेंट की ध्वनिक विशेषताओं का विश्लेषण किया जाता है। यह "मिराई स्पीकर" की संरचना के समान है। क्या "कोमून" और "मिराई स्पीकर" की जड़ एक ही है?

"ट्रांसवर्स वेव स्पीकर" में पीजोइलेक्ट्रिक तत्व और एक डायाफ्राम के संयोजन वाली संरचना होती है। शायद इसे ही "सुमुशी स्पीकर" या "योकनोवा स्पीकर" कहा जाता है?

बिजली की कटाई की चटाई और अनुप्रस्थ तरंग स्पीकर में गैर-रैखिक व्यवहार की ज्ञात और अज्ञात घटनाएं

ऐसा लगता है कि प्रत्येक दूरी के लिए ध्वनि की तीव्रता को मापने का परिणाम उस परिणाम के अनुरूप है जब हवा में अनुप्रस्थ तरंगें उत्पन्न होती हैं। हालाँकि, सिमुलेशन में प्रयुक्त तीन मापदंडों को प्राप्त करने की विधि का वर्णन नहीं किया गया है और व्युत्पन्न पैरामीटर की वैधता पर चर्चा नहीं की गई है, यह ज्ञात नहीं है कि सिमुलेशन परिणाम वास्तव में मौजूद हो सकता है या नहीं।

एक सिद्धांत यह भी है कि ध्वनि की कोई अनुप्रस्थ लहर नहीं है, इसलिए ऐसा होता है कि गणना परिणाम और प्रयोग परिणाम मेल खाता है, यह संभव है कि सिद्धांत वास्तव में किसी अन्य सिद्धांत पर आधारित है।

स्पीकर जो विमान की लहर उत्पन्न कर सकता है

कुछ वक्ताओं में स्पीकर होते हैं जो विमान की तरंगें उत्पन्न कर सकते हैं। परीक्षा के परिणामस्वरूप, इसे विभिन्न नामों से बुलाया जाता है जैसे कि फ्लैट स्पीकर, फ्लैट स्पीकर, प्लेन वेव स्पीकर, आदि। कॉल करने का कोई एकीकृत तरीका नहीं लगता है।

यह मानते हुए कि "मिराई स्पीकर" और "ट्रांसवर्स वेव स्पीकर" का आवश्यक बिंदु अनुप्रस्थ तरंगों के बजाय प्लेन तरंगें हैं, अन्य स्पीकर्स जो प्लेन तरंगों को उत्पन्न कर सकते हैं, वे हानि वाले रोगियों को भी सुनने के लिए प्रभावी हो सकते हैं।

मैंने वक्ताओं की जांच की कि मैं व्यक्तिगत रूप से खरीद सकता हूं।

एफ। पी। एस।

एफपीएस ऑनलाइन स्टोर

TOA निगम

TOA PW-1230 DB प्लेन वेव स्पीकर, ब्लैक

सुनवाई हानि और विमान की लहर के बीच संबंध

यदि "मिराई स्पीकर" या "ट्रांसवर्स वेव स्पीकर" से एक विमान की लहर निकलती है, तो संभावना है कि मरीज को सुनवाई हानि के साथ विमान की लहर सुनाई दे सकती है। यदि हां, तो कारण के बारे में सोचें।

परिकल्पना 1 - क्योंकि यह मात्रा के लिए दूरी के साथ संलग्न करना मुश्किल है

गोलाकार तरंगों की तुलना में, प्लेन तरंगें दूरी के आधार पर आयतन में भाग लेती हैं। यहां तक कि अगर यह स्पीकर से बहुत दूर है, तो इसे सुनना आसान है, इसलिए ऐसी संभावना है कि सुनने वाले रोगी के लिए सुनने में आसान हो।

हम इस परिकल्पना को एक ही स्थान पर विषय के संबंध में विषय की स्थिति पर विमान की लहर और गोलाकार लहर के साथ समान मात्रा में समायोजित की सुगमता की तुलना करके सत्यापित कर सकते हैं।

परिकल्पना 2 - जब कान थोड़ा हिलते हैं तो आयतन में परिवर्तन होता है

यह परिकल्पना 1 के समान है, लेकिन कान की संरचना और कमरे के प्रतिबिंब के प्रभाव के कारण, विमान की लहर की तुलना गोलाकार लहर से की जाती है, जब कान की दिशा या कान की स्थिति को थोड़ा बदलकर आंतरिक कान में वॉल्यूम परिवर्तन होता है एक संभावना है कि यह छोटा है।

ऐसा प्रतीत होता है कि कोई भी ऐसा व्यक्ति नहीं है जो पूरी तरह से निर्धारित कान की स्थिति और दिशा के साथ रहता है, इसलिए उन्हें थोड़ा आगे बढ़ने पर मात्रा में परिवर्तन होता है, जिससे सुनने में आसानी प्रभावित हो सकती है।

परिकल्पना 1 के प्रयोग को सत्यापित किया जा सकता है अगर यह कान की स्थिति और दिशा की पूरी तरह से निर्धारित स्थिति और थोड़ा-थोड़ा करके चलती है।

परिकल्पना 3 - क्योंकि वहाँ थोड़ा पुनर्संयोजन है

प्लेन तरंगों में मजबूत निर्देशन होता है, इसलिए कमरे में कुछ प्रतिबिंब होते हैं और पुनर्संयोजन ध्वनि कम हो सकती है। ऐसी संभावना है कि श्रवण की मात्रा सुनने की आसानी को प्रभावित करती है।

इसे गोलाकार तरंग और विमान तरंग के पुनर्संयोजन की मात्रा को मापकर और ध्वनि के साथ श्रवण सुगमता की तुलना करके सही तरीके से सत्यापित किया जा सकता है, ताकि पुनर्संयोजन राशि reverb के साथ और इसी तरह हो जाए।

परिकल्पना 4 - क्योंकि पुनर्जन्म सरल है

यह परिकल्पना 3 के समान है, लेकिन एक संभावना है कि पुनर्संयोजन की संरचना श्रवण की मात्रा के बजाय सुनने की आसानी को प्रभावित करती है। उदाहरण के लिए, reverb और छोटी देरी के साथ, श्रवण की आसानी समान reverberation की राशि के साथ भी भिन्न हो सकती है।

गोलाकार लहर और विमान की लहर की आवेग प्रतिक्रिया को मापने और ध्वनि के साथ श्रवण सुगमता की तुलना करके सत्यापित करना संभव है, जो दृढ़ संकल्प से पुनर्जन्म की संरचना को अनुकरण करता है।

सारांश

हमने सुनवाई हानि और समान उत्पादों वाले रोगियों के लिए एक स्पीकर "मिराई स्पीकर" पेश किया।

※ मूल्य आदि की जानकारी लेख लिखने के समय होती है। नवीनतम जानकारी के लिए कृपया आधिकारिक वेबसाइट देखें।

हम साउंडब्रिज को पेश करेंगे, जो 2018 में जारी एक मुफ्त डीएडब्ल्यू है।

SoundBridge क्या है?

साउंडब्रिज 2018 में जारी एक निःशुल्क DAW है। विंडोज़ और मैक के साथ संगत। इसके अनुसार, साउंडब्रिज को तीन साल में बनाया गया लगता है।

साउंडब्रिज आधिकारिक वेबसाइट

साउंडब्रिज की विशेषताएं

क्योंकि यह संगीत शिक्षण सामग्री के साथ निगरानी रखता है, DAW स्वयं इसे मुफ्त में उपयोग करने में सक्षम होने की विशेषता है।

SoundBridge का उपयोग कैसे करें

SoundBridge के लिए नि: शुल्क सदस्य पंजीकरण

हम SoundBridge की आधिकारिक वेबसाइट पर एक निःशुल्क सदस्य के रूप में पंजीकरण करेंगे।

साउंडब्रिज डाउनलोड करें

जब सदस्य पंजीकरण पूरा हो जाता है, तो उपयोग किए गए ओएस के अनुसार साउंडब्रिज इंस्टॉलर का डाउनलोड लिंक प्रदर्शित होता है। अगर OS स्वचालित निर्णय गलत है, तो आप My OS स्क्रीन से प्रत्येक OS के लिए SoundBridge इंस्टॉलर डाउनलोड कर सकते हैं।

साउंडब्रिज स्थापित करना

साउंडब्रिज इंस्टॉलर लॉन्च करें और इसे स्क्रीन के अनुसार स्थापित करें। सभी डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स ठीक हैं।

साउंडब्रिज शुरू करना

जब आप SoundBridge शुरू करते हैं, तो निम्न स्क्रीन दिखाई देगी, इसलिए अपनी खाता जानकारी दर्ज करें और लॉग इन करें।

साउंडब्रिज नमूना परियोजना

डिफ़ॉल्ट सेटिंग के साथ स्थापित करते समय, नमूना परियोजना दस्तावेज़ निर्देशिका में स्थापित होती है। साउंडब्रिज के निचले बाएँ कोने में फ़ाइल मेनू से इसे खोलें। त्रुटियों के कारण कुछ परियोजनाएँ नहीं खोली जा सकीं। ExampleProject.soundbridge खोला गया।

मैं इसे निभाऊंगा।

यदि आप नमूना प्रोजेक्ट पॉपअप को संपादित करने का प्रयास करते हैं, तो आप SkyTracks.io में पंजीकरण करने के लिए संकेत देते हैं और आप इसे संपादित नहीं कर सकते। यदि आप इसे संपादित करना चाहते हैं, तो कृपया एक नया प्रोजेक्ट खोलें।

साउंडब्रिज का पियानो रोल

यह सामान्य DAW पियानो रोल के समान है।

साउंडब्रिज मिक्सर

यह सामान्य DAW मिक्सर के समान है।

SoundBridge अकादमी क्या है?

साउंडब्रिज एक पेड ऑनलाइन वीडियो सामग्री है जिसे आप संगीत उत्पादन के बारे में जान सकते हैं। यह DAW प्रोजेक्ट फ़ाइल संलग्न करने के लिए उपयोगी हो सकता है। यह संभव है कि डीएडब्ल्यू नामक एक दृश्य को एक समृद्ध भुगतान मैनुअल के साथ देखा जाए।

साउंडब्रिज अकादमी

साउंडब्रिज की प्रतिष्ठा

मेरे पास ओज़ोन 8 प्लगइन्स के साथ आवेदन v1.09 को फ्रीज करने का मुद्दा था, और एक साधारण ईमेल ने त्वरित प्रतिक्रिया और ठीक करने के लिए समय पर अपडेट उत्पन्न किया। उस पर ग्राहक सेवा के लिए 5 स्टार।

स्रोत

ऐसा लगता है कि यदि आप बग की रिपोर्ट करते हैं तो यह जल्दबाजी से तय किया जाएगा।

मैं खुशी से आपकी सीखने की सामग्री, ट्यूटोरियल तक पहुँच पाने के लिए एक मासिक शुल्क का भुगतान करूँगा और आप इसे नौसिखिए के लिए दिलचस्प रख सकते हैं मासिक भत्तों / नमूना किट आदि के साथ सीखने वाले

स्रोत

संगीत सिद्धांत सीखने की जगह साउंडब्रिज का आकर्षण प्रतीत होती है।

क्या साउंडब्रिज भविष्य के लिए चार्ज करता है?

इस सभी को अधिक से अधिक लोगों तक पहुंचाने के प्रयास में, हमने सॉफ्टवेयर को पूरी तरह से मुक्त बनाने का निर्णय लिया है।

स्रोत

हालांकि इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि यह भविष्य में चार्ज नहीं किया जाएगा, क्योंकि यह संगीत शिक्षण सामग्री के साथ नज़र रखता है, अगर यह विधि अच्छी तरह से चली जाती है, तो DAW स्वयं लंबे समय तक मुक्त रहने की संभावना है।

एबलटन और प्रीसोनस मुफ्त ब्लॉग पर टिप्स और सहायक सामग्री प्रदान करते हैं और DAW के साथ मुद्रीकृत करते हैं। साउंडब्रिज इसे रिवर्स के रूप में देखने में सक्षम हो सकता है।

सारांश

हमने 2018 में जारी मुफ्त DAW, साउंडब्रिज की शुरुआत की।

हम फिल्मों और प्रदर्शन ऑडियो को पेश करेंगे जो "ClearMixer" के प्रभाव को समझते हैं।

"ClearMixer" परिचय वीडियो

"ClearMixer" वीडियो कमेंट्री परिचय

स्थिति सेटिंग

फिल्म में, बैंड नॉइज़ (संकरी शोर) और साइन वेव (साइन वेव) एक ही समय पर बज रहे हैं। आमतौर पर इस स्थिति में, आप बैंड शोर और साइन वेव की मात्रा के बारे में एक ही समय में अशांति सुन सकते हैं, लेकिन प्रदर्शित करता है कि "ClearMixer" का उपयोग करने से मैलापन कम हो जाता है।

"तीव्रता" पैरामीटर द्वारा हस्तक्षेप का नियंत्रण

0: 21 से 0: 37 तक, मैं "ClearMixer" के "तीव्रता" पैरामीटर में हेरफेर करता हूं और बैंड शोर और साइन वेव के बीच हस्तक्षेप को नियंत्रित करता हूं। "ClearMixer" की "तीव्रता" बढ़ने से बैंड में बैंड शोर की मात्रा कम हो जाती है जहां साइन वेव बज रहा है। मुझे लगता है कि हेडफोन के साथ सुनने पर यह समझना आसान है। आप इसे फिल्म में दिखाए गए "ClearMixer" के स्पेक्ट्रम विश्लेषक के साथ देख सकते हैं। इससे सीन वेव को सुनने में आसानी होती है।

"आउटपुट" पैरामीटर द्वारा आउटपुट ध्वनि स्विच करना

0: 38 से 0: 47 तक, आउटपुट क्लीयर को "क्लियरमेकर" के "आउटपुट" पैरामीटर को संचालित करके स्विच किया जाता है। लगता है कि ड्राई ClearMixer के साथ प्रक्रिया नहीं करता है, और Wet ClearMixer द्वारा संसाधित ध्वनियों का प्रतिनिधित्व करता है। वेट - ड्राई क्लीयरमिक्सर प्रोसेसिंग से पहले और बाद में अंतर ध्वनि का प्रतिनिधित्व करता है। हस्तक्षेप हस्तक्षेप घटक का प्रतिनिधित्व करता है। मुझे लगता है कि गीली - सूखी सुनते समय हस्तक्षेप में कमी प्रभाव को समझना आसान है।

केवल बैंड शोर को सुनो

1: 00 से 1: 12 तक, मैं साइन वेव को म्यूट करता हूं और केवल बैंड नॉयस खेलता हूं, फिर मैं हस्तक्षेप को नियंत्रित करता हूं। मुझे लगता है कि ClearMixer द्वारा हस्तक्षेप में कमी का प्रभाव अधिक स्पष्ट रूप से साइन वेव द्वारा म्यूट किया जा रहा है।

साइन वेव की मात्रा बदलें

1: 18 ~ 1: 38, साइन वेव की मात्रा बदल रही है। "ClearMixer" के स्पेक्ट्रम विश्लेषक को देखते हुए, आप देख सकते हैं कि बैंड लहर की हस्तक्षेप में कमी साइन वेव की मात्रा के आधार पर बदल जाती है। मुझे लगता है कि मैं लगभग असहज महसूस करता हूं क्योंकि यह आसानी से बदल जाता है।

"ClearMixer" डेमो ऑडियो

मूल ऑडियो

"ClearMixer" को लागू करने के बाद ऑडियो

"ClearMixer" को लागू करने के बाद ऑडियो (अधिक-लागू)

टीका

यद्यपि "क्लीयरमिक्सर" को लागू करने के बाद मूल ऑडियो और ऑडियो के बीच का अंतर एक सूक्ष्म अंतर है, मुझे लगता है कि बेस ओवरटोन और पियानो की मध्य व्यवस्था के बीच हस्तक्षेप पर ध्यान देना आसान है। मुझे लगता है कि यह एक पूरे के रूप में साफ है।

"ClearMixer" को लागू करने के बाद मुझे लगता है कि आप ऑडियो (अत्यधिक अनुप्रयोग) को सुनकर समझ सकते हैं, लेकिन यदि हस्तक्षेप अत्यधिक कम हो जाता है, तो यह थोड़ा अप्रिय ध्वनि बना देगा। मुझे लगता है कि "ClearMixer" के "कुल हस्तक्षेप" सूचकांक को देखते हुए हस्तक्षेप की मात्रा को नियंत्रित करना अच्छा है। संदर्भ के लिए, मूल ऑडियो का "कुल हस्तक्षेप" लगभग 15% है, "ClearMixer" को लागू करने के बाद ऑडियो का "कुल हस्तक्षेप" लगभग 8% है, "ClearMixer" को लागू करने के बाद ऑडियो का "कुल हस्तक्षेप" लगभग 3% है यह है

मुझे लगता है कि यह योग्यता है कि "ClearMixer" का उपयोग सूचकांकों को देखने के दौरान उद्देश्यपूर्ण रूप से मिश्रण करने के लिए किया जा सकता है।

"ClearMixer" नवीनतम संस्करण डाउनलोड

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उत्पाद संस्करण

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* अद्यतन विधि: स्थापित install.bat और यह ठीक है।

* कृपया उपयोग के लिए बंडल README देखें।

सारांश

हमने ऐसे वीडियो और प्रदर्शन ऑडियो पेश किए, जो "ClearMixer" का प्रभाव दिखाते हैं।

AI Mastering को अपडेट कर दिया गया है। नीचे अद्यतन सामग्री है।

नष्ट करने का कार्य

मास्टरिंग को हटाने का फ़ंक्शन जोड़ा गया था। आप प्रत्येक माहिर डिटेल स्क्रीन पर "मास्टरींग लिस्ट स्क्रीन" या "एडिट बटन" से हटा सकते हैं। कृपया ध्यान दें कि यह पूर्ववत नहीं हो सकता है। Be इसका उपयोग स्मार्ट संस्करण में नहीं किया जा सकता है

संरक्षण समारोह में माहिर

हमने मास्टरींग की सुरक्षा के लिए एक फ़ंक्शन जोड़ा और इसे स्वचालित रूप से हटाए जाने से रोका। आप प्रीमियम प्लान सीमित फ़ंक्शन के साथ एक ही समय में 100 तक की रक्षा कर सकते हैं। प्रतिधारण अवधि प्रीमियम योजना की अनुबंध अवधि है। Be इसका उपयोग स्मार्ट संस्करण में नहीं किया जा सकता है

कैसे उपयोग करें

आप "एडिट बटन" से "प्रोटेक्टिंग" को मास्टरिंग स्क्रीन या प्रत्येक मास्टरिंग डिटेल स्क्रीन पर "सुरक्षित" कर सकते हैं।

इसे संरक्षित किया गया है या नहीं, इसके लिए मास्टर सूची स्क्रीन पर "स्थिति कॉलम" द्वारा दर्शाया गया हैआप के साथ जाँच कर सकते हैं।

नोट्स

यह सुरक्षा फ़ंक्शन का उपयोग करके महत्वपूर्ण डेटा संग्रहीत करने का इरादा नहीं है। मैं महत्वपूर्ण डेटा डाउनलोड करने और बैकअप रखने की सलाह देता हूं।

निष्पक्ष प्राथमिकताओं के साथ वीडियो एन्कोडिंग

हमने निष्पक्ष प्राथमिकता के साथ वीडियो एन्कोडिंग करने का फैसला किया। यहां तक कि अगर अधिक स्वामी हैं, तो भी प्रभावित होना मुश्किल होगा।

मास्टरिंग प्रक्रिया स्वयं निष्पक्ष प्राथमिकताओं के साथ की गई थी, लेकिन इसकी प्राथमिकताओं को वीडियो एन्कोडिंग पर लागू नहीं किया गया था। इसलिए, जब कोई ऐसा व्यक्ति था, जिसने ध्वनि स्रोत जल्द से जल्द पूरा कर लिया था, लेकिन एक घटना यह थी कि चलती छवि को पूरा करने के लिए धीमा था। इसे हल करना एक फिक्स है।

निपटान सूची की प्रदर्शन सामग्री बदलना

"उपयोगकर्ता सेटिंग" पृष्ठ पर निपटान सूची की प्रदर्शन सामग्री को सही किया गया था।

विशेष रूप से, जब पेपाल लिंक खोलते हैं लेकिन निपटान पूरा नहीं करते हैं, तो "अवैतनिक" प्रदर्शित किया गया था, लेकिन यह समझना मुश्किल था, इसलिए इसे पहली बार में प्रदर्शित नहीं किया गया था।

फिक्स्ड बग जहां लॉगिन विफल हो गया

एक बग फिक्स्ड जो लॉगिन डेस्कटॉप संस्करण या कुछ ब्राउज़रों पर विफल रहा। किसी भी असुविधा के लिए हम क्षमा चाहते हैं। कृपया नीचे दिए गए लिंक से नवीनतम संस्करण डाउनलोड करें।

नवीनतम डेस्कटॉप संस्करण डाउनलोड करें

हम एआई मास्टरींग की "सीमक त्रुटि" का परिचय देते हैं।

"सीमक त्रुटि" क्या है?

"सीमक त्रुटि" एआई मास्टरिंग की सीमित प्रक्रिया के कारण होने वाली ध्वनि की त्रुटि है ।

आमतौर पर, यदि ध्वनि दबाव को सीमक के साथ बहुत अधिक उठाया जाता है, तो ध्वनि विकृत हो जाएगी, लेकिन सीमक त्रुटि मात्रात्मक रूप से उस विकृति को व्यक्त करती है। इसे मनोविश्लेषणों के आधार पर तैयार किया गया है ताकि यह मानवीय अर्थों में संभव हो सके। इकाई डीबी है। यदि सीमक त्रुटि 1 डीबी या उससे कम है, तो आपको अंतर सुनने में सक्षम नहीं होना चाहिए।

आंकड़ा सरल है, लेकिन वास्तव में यह इसे और अधिक जटिल तरीके से गणना करता है।

"सीमक त्रुटि" की घटना के कारण

सीमक त्रुटि का कारण प्रसंस्करण को सीमित करके सीलिंग से कम तरंग के शिखर को सीमित करते समय ध्वनि दबाव को लक्ष्य ध्वनि दबाव के करीब लाने के प्रयास के परिणामस्वरूप विकृत होता है।

कुछ आवाजें हैं जो विकृत और विरूपण-सबूत को सीमित करने के साथ हैं। चाहे विरूपण आसान है, सीमक पर निर्भर करता है, लेकिन एआई मास्टेरिंग के मामले में, टक्कर उपकरणों को विकृत करना मुश्किल है, बास, साइन लहरों के करीब, निरंतर ध्वनियों को विकृत करना आसान है।

"सीमक त्रुटि" उत्पन्न नहीं करने के लिए युक्तियाँ

लक्ष्य ध्वनि में कमी

लक्ष्य ध्वनि दबाव को कम करने से सीमक त्रुटि को कम करना आसान हो जाता है। यह सबसे अच्छा है जब आप ध्वनि दबाव कम कर सकते हैं।

"सीलिंग मोड" को "चोटी" पर सेट किया गया है

एआई मास्टरिंग की कस्टम मास्टरिंग में, आप सीलिंग मोड विकल्प का उपयोग करके चुन सकते हैं कि ट्रू पीक या सामान्य पीक के आधार पर सीमा तय की जाए या नहीं।

क्योंकि यह पीक को अधिक रूढ़िवादी रूप से ट्रू पीक के आधार पर दबा देता है, सीलिंग नीचे जाती है, और सीमक त्रुटि घटित होती है।

"सीलिंग मोड" को "पीक" पर सेट करके , लिमिटर त्रुटि को कम किया जा सकता है। इसके बजाय, हानिपूर्ण संपीड़न द्वारा इसके विकृत होने की अधिक संभावना है।

छोटा आधार शिखर

बास साइन लहर के करीब एक कम पिच वाली निरंतर ध्वनि है, इसलिए यह सीमक पर विकृत करना आसान है।

हालाँकि यह AI Mastering तक सीमित नहीं है, अगर आप बास के ओवरटोन को बढ़ाने के लिए amp सिम्युलेटर आदि का उपयोग करते हैं , तो आप श्रव्य मात्रा को बनाए रखते हुए चोटी को कम कर सकते हैं। इसके बजाय, ध्वनि की गुणवत्ता बदल जाती है।

मुझे परवाह नहीं है कि "सीमक त्रुटि" बड़ी है

ऐसे संगीतमय स्वीकार्य और अस्वीकार्य मामले हैं जिनमें "सीमक त्रुटि" होती है।

उदाहरण के लिए, बास की ध्वनि अस्थायी रूप से बहुत बड़ी है और चोटी बाहर निकलती है, इसलिए यदि आप समग्र रूप से बास की ध्वनि कम करते हैं, तो "सीमक त्रुटि" उत्पन्न होगी, लेकिन मुझे लगता है कि यह व्यावहारिक रूप से स्वीकार्य है।

दूसरी ओर, मुझे लगता है कि यह उसी स्थिति में आधार शिखर को जबरन दबाकर इसे विकृत करने के मामले में मुस्तैद नहीं है।

"यदि कोई सीमक त्रुटि नहीं हुई है, तो कोई समस्या नहीं है" स्थापित किया गया है (कम से कम हालांकि इसे स्थापित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है), "सीमक त्रुटि हुई है तो एक समस्या है" स्थापित नहीं है ।

तो, यह भी एक हाथ है कि आप बुरा नहीं मानते हैं कि "सीमक त्रुटि" बड़ी है यदि आप अपने कानों से सुनते हैं और कोई समस्या नहीं है।

सुधार योजना "सीमक त्रुटि स्पेक्ट्रोग्राम"

AI Mastering द्वारा प्रदर्शित "एक सीमक त्रुटि" पूरे ध्वनि स्रोत का औसत है। वास्तव में, स्थानीय "सीमक त्रुटि" प्रत्येक समय और बैंड के लिए भिन्न होती है।
यदि "लिमिटर एरर" का एक स्पेक्ट्रोग्राम जैसा कुछ है, तो आप देख सकते हैं कि किस समय और किस बैंड के भीतर "लिमिटर एरर" हो रहा है, आप आसानी से कारण की पहचान कर सकते हैं।

यह विचाराधीन है।

सारांश

हमने AI Mastering की "सीमक त्रुटि" के बारे में परिचय दिया।

हम PhonicMind का परिचय देते हैं, जो एक ऑनलाइन सेवा है, जो ध्वनि स्रोत से केवल वोकल्स को निकालती है / और इसी तरह के अन्य सॉफ्टवेयर / सेवाओं को हटाती है।

PhonicMind क्या है?

PhonicMind एक ऑनलाइन सेवा है जो 2-मिक्स ध्वनि स्रोतों से स्वचालित रूप से वोकल्स निकाल और हटा सकती है।

ध्वनि स्रोत अपलोड करते समय, आप दो ध्वनि स्रोत डाउनलोड कर सकते हैं, ध्वनि स्रोत जो केवल ध्वनि स्रोत से ध्वनि को निकालता है और ध्वनि स्रोत जो केवल मुखर को हटाता है।

PhonicMind की आधिकारिक वेबसाइट

Phonic दिमाग की प्रतिष्ठा

नीचे दिए गए लिंक की प्रतिक्रिया को देखते हुए, PhonicMind की प्रतिष्ठा अच्छी लगती है।

PhonicMind, एक मुखर पदच्युत जो वास्तव में काम करता है जब यह स्वर को अलग करने की बात आती है। से makingvaporwave

किसी ने PhonicMind की कोशिश की है? से IsolatedVocals

PhonicMind कैसे काम करता है

PhonicMind गहरे तंत्रिका जाल का उपयोग करता प्रतीत होता है।

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

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

अन्य मुखर हटाने / निष्कर्षण सॉफ्टवेयर

वोकल रिमूवर (vocalremover.org)

PhonicMind की तरह, VocalRemover एक ऑनलाइन सेवा है जो 2-मिक्स ध्वनि स्रोतों से स्वर को स्वचालित रूप से निकाल / निकाल सकती है।

आप बाएं मेनू में "वोकल रिमूवर" से वोकल्स को हटा सकते हैं और "वोकल एक्सट्रैक्टर" से वोकल एक्सट्रैक्ट कर सकते हैं।

स्वर हटानेवाला

जब मैंने इसकी कोशिश की, तो बैंड मुखर के पास है और केंद्र में स्थानीयकरण के साथ ध्वनि मुखर के साथ मिलकर निकाली गई है। इसके अलावा, मुखर निष्कासन में पुन: घटकों को छोड़ दिया जाता है।

जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, मुझे लगता है कि आप स्थानीयकरण, आवृत्ति बैंड, क्षणिक की जानकारी का उपयोग करके स्वर निकालने की पारंपरिक विधि का उपयोग कर रहे हैं।

VocalRemover (vocalremover.com)

PhonicMind की तरह, VocalRemover एक ऑनलाइन सेवा है जो 2-मिक्स ध्वनि स्रोतों से स्वर को स्वचालित रूप से निकाल / निकाल सकती है।

VocalRemover

मैंने इसकी कोशिश की, गुणवत्ता vocalremover.org से अधिक है। मुखर निष्कासन के बाद की क्रिया घटक भी कमजोर होता है। मैं PhonicMind के रूप में एक ही गुणवत्ता महसूस किया।

लेकसाइड ऑडियो इसोला प्रो एफएक्स

लेकसाइड ऑडियो इसोला प्रो एफएक्स एक वीएसटी प्लग-इन है जो 2-मिक्स ध्वनि स्रोतों से विभिन्न उपकरणों को अर्ध-स्वचालित रूप से निकाल सकता है।

लेकसाइड ऑडियो इसोला प्रो एफएक्स

आवृत्ति बैंड को निर्दिष्ट करने के लिए मिडी और स्वचालित मोड पर संकेत देने वाले "मिडी मोड" हैं, और "मिडी मोड" में उच्च गुणवत्ता है। क्योंकि यह VST है, यह वास्तविक समय में प्रक्रिया कर सकता है।

यह PhonicMind और Lakeside Audio Isola Prox FX का एक तुलनात्मक वीडियो है। थोड़ा सा विरूपण साक्ष्य दिखाई दिया है, लेकिन मुझे PhonicMind के समान गुणवत्ता महसूस हुई।

iZotope RX 7

iZotope RX 7 2 - मिक्स साउंड सोर्स को रिपेयर और एडजस्ट करने के लिए एक स्टैंडअलोन सॉफ्टवेयर है, जो म्यूजिक प्रोडक्शन और पोस्ट प्रोडक्शन दोनों को सपोर्ट करता है।

iZotope RX 7

आईज़ोटोप आरएक्स के शुरुआती संस्करण की घोषणा 2007 में की गई थी, 2018 में आरएक्स 7 की रिहाई के साथ, 2 से मिक्स साउंड स्रोत और वॉयस को फिर से इकट्ठा करने के लिए वोकल्स, बास, पर्क्यूशन आदि को स्वचालित रूप से निकालने का कार्य जोड़ा गया था।

निम्नलिखित जानकारी के अनुसार, ऐसा लगता है कि तंत्रिका जाल का उपयोग ध्वनि स्रोत पृथक्करण एल्गोरिदम के लिए किया जाता है।

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

ऑडिओनामिक्स XTRAX STEMS

ऑडिओमिक्स एक्सट्राएक्स स्टैम्स एक स्टैंडअलोन सॉफ्टवेयर है जो 2-मिक्स ध्वनि स्रोतों को तीन स्वरों, ड्रम और अन्य उपकरणों में पूरी तरह से अलग करता है।

ऑडिओनामिक्स XTRAX STEMS

इस जानकारी के अनुसार, यह एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है और ADX TRAX से बेहतर लगता है।

ऑडिओनामिक्स ADX TRAX

ऑडिओमिक्स ADX TRAX एक स्टैंडअलोन सॉफ्टवेयर है जो वोकल्स को एक्सट्रैक्ट करता है। हम मुखर निष्कर्षण में विशेष कर रहे हैं। PhonicMind के विपरीत, आप स्पेक्ट्रम को देखते हुए मैन्युअल रूप से ट्यून कर सकते हैं।

ऑडिओनामिक्स ADX TRAX

BlueLab रीबैलेंस

BlueLab REBALANCE एक VST है जो आपको प्रत्येक 2 - मिक्स साउंड सोर्स के वॉल्यूम को 4 वोकल्स, बास, ड्रम और अन्य इंस्ट्रूमेंट्स में विभाजित करने की अनुमति देता है। यह जनवरी 2019 में रिलीज़ हुई है। यह वीएसटी है इसलिए इसे वास्तविक समय में संसाधित किया जा सकता है।

मैंने इसकी कोशिश की, यह PhonicMind की तुलना में कम गुणवत्ता वाला था। मुझे लगता है, मुझे लगता है कि आप एक पारंपरिक एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं।

BlueLab रीबैलेंस

किस मुखर निष्कासन / निष्कर्षण सेवा का उपयोग किया जाना चाहिए?

मैं कराओके साउंड सोर्स बनाना चाहता हूं

मुझे लगता है कि PhonicMind या VocalRemover अच्छा है।

क्योंकि यह एक वेब सेवा है, इसलिए सॉफ़्टवेयर और अन्य परेशानियों को स्थापित करना अनावश्यक है।

मैं अपने कान (प्रतिलेखन) की नकल करना चाहता हूं

मुझे लगता है कि लेकसाइड ऑडियो इसोला प्रो एफएक्स, आईजोटोप आरएक्स 7 या ऑडियोनामिक्स एक्सटीआरएएक्स एसटीईएमएस अच्छा है।

स्वर के अलावा अन्य संगीत वाद्ययंत्र भी निकाले जा सकते हैं। मुझे नहीं पता कि इनमें से कौन बेहतर है क्योंकि मैं इसका उपयोग नहीं करता हूं।

सारांश

हमने PhonicMind की ओर से वोकल्स निकालने और हटाने के लिए सॉफ्टवेयर / सेवा की शुरुआत की।