Atualização "AI Mastering"

AI Mastering foi atualizado.

Conteúdos da atualização

-Fixou o problema que o vídeo e o som se desviaram pela masterização do vídeo.

・ Melhoria do algoritmo de redução de ruído para a versão do iPhone.

Redução de ruído

Melhorou a versão do iPhone do algoritmo de redução de ruído. Se o volume de ruído flutuar, acho que agora a redução de ruído pode ser melhor do que antes.

Atualize o plug-in VST "ProMeter" para medir a prosiness da fonte de som para v2.0.0

Nós atualizamos o plug-in VST "ProMeter" para medir o som pro de fontes de som para v2.0.0.

Plugin ProMeter VST

Baixar

Versão mais recente do ProMeter VST

Outros VSTs e manuais

Ponto de mudança

・ Eu mudei o método de cálculo de Profissionalidade de "profissional" para "profissional 2".

・ O ProMeter era apenas um plug-in para assinantes do AI Mastering Premium Plan, mas era gratuito.

Eu acho que o resultado do cálculo será estável por ter alcançado o profissionalismo 2.

"AI Mastering" atualização de versão do iPhone v1.2.5

A versão para iPhone do AI Mastering foi atualizada para a v1.2.5.

Resumo de atualização

Aceleramos o upload de vídeos e reduzimos o volume de transferências .

Agora é possível dominar vídeos codificados com H.264 e H.265 sem recodificar a parte de vídeo .

Detalhes da atualização

Convencional

No passado, todos os vídeos, incluindo vídeos, eram enviados para o servidor e o servidor gerava vídeos de saída. Portanto, quando a capacidade da parte de vídeo era grande, o upload e o download demoravam . Além disso, para reduzir o volume de transferência, o smartphone às vezes é recodificado antes de fazer o upload. A re-codificação levou tempo e a qualidade da imagem se deteriorou .

Versão modificada

Na versão modificada, no caso de um filme MP4 feito com H.264, H.265 + AAC, o vídeo e o som são Demuxed (separados sem degradação) no lado do smartphone, e somente o som é carregado e masterizado. Quando a masterização terminar, faça o download do som depois de masterizado, Mux o som e o vídeo no lado do smartphone e combine-os sem degradação para criar um vídeo de saída.

Para todos os outros vídeos, carregue o vídeo inteiro como de costume e faça o vídeo de saída no lado do servidor. Neste caso, o vídeo é recodificado para H.264 + AAC MP4.

Como resultado, a aceleração, a alta qualidade de imagem e a redução do volume de transferência foram realizadas.

※ No caso do filme MP4 feito com H.264, H.265 + AAC, a parte de vídeo não pode ser vista quando o upload na versão do smartphone é visualizado na versão para PC ou em outros smartphones. Por favor, confirme.

método de atualização da versão do iPhone

É possível atualizar a partir do seguinte link da App Store.

Pedido

Se você tiver comentários ou solicitações sobre a versão do smartphone, ficaremos felizes se puder nos informar.

Por favor, aguarde um pouco enquanto o Android está sendo suportado.

Ferramenta de linha de comando "AI Mastering"

Apresenta ferramentas que podem usar a AI Mastering API na linha de comando.

Instalar

Baixe a última versão do arquivo executável da página seguinte. Existem arquivos executáveis para Windows, Mac e Linux.

aimastering-tools Releases (Github)

Como usar

Aquisição do token de acesso da API

Obtenha o token de acesso da AI Mastering API do desenvolvedor .

Realizar masterização

Você pode executar a masterização com o seguinte comando.

Outras opções

Você pode verificar outras opções com o seguinte comando:

Link

aimastering-tools (Github)

VBScript Tutorial (Github)

Resumo

Introduzimos a ferramenta que pode usar a API do AI Mastering na linha de comando.

Por que você usou a AI Mastering API do VBA quando criou uma ferramenta de linha de comando? Foi um pedido que você tem.

Espero que seja útil para automação e front-ends informais.

"AI Mastering" versão do iPhone atualização v1.1.0

A versão para iPhone do AI Mastering foi atualizada para v1.1.0.

Conteúdos da atualização

-A duração máxima do vídeo foi aumentada para 15 minutos.

-O tamanho máximo do arquivo foi aumentado para 250 MB.

・ Eu mudei para executar dominando com algoritmo de masterização automático "v2".

Por favor, veja o seguinte artigo sobre a v2.

O novo algoritmo do AI Mastering "v2"

método de atualização da versão do iPhone

É possível atualizar a partir do seguinte link da App Store.

Como japonesizar o equalizador APO

Equalizer APO Japanese Translation

Vamos mostrar-lhe como traduzir Equalizer APO em japonês.

O que é o equalizador APO?

Equalizer APO é uma aplicação do Windows que pode aplicar vários efeitos (EQ, compressor, VST) a vários sons (vídeos do YouTube e sons de jogos) reproduzidos a partir de um PC.

O artigo básico sobre como usar o Equalizer APO é descrito no artigo a seguir. Se você não conhece o Equalizer APO, por favor refira-se a ele.

Como usar o equalizador APO

Como japonesizar o equalizador APO

Siga os passos abaixo para localização em japonês.

1. Verifique a versão do Equalizer APO

A versão é descrita na parte do título do Equalizer APO Configuration Editor. Certifique-se de que a versão é 1.2. Se a versão não for 1.2, atualize o Equalizer APO para a versão mais recente.

Equalizer APO Version

2. Saia do Equalizer APO Configuration Editor

Se o Equalizer APO Configuration Editor estiver em execução, sairá.

3. Faça o download do Equalizer APO Translator

Faça o download do Equalizer APO Translator.

Tradutor Equalizer APO para Windows

4. Localização japonesa com o Equalizer APO Translator

Inicie o Equalizer APO Translator e pressione o botão "Apply Japanese Localization" para executar a localização em japonês. Quando terminar, está tudo bem, mesmo que o tradutor Equalizer APO tenha terminado. Se você receber um erro, clique com o botão direito do mouse no arquivo executável e tente "Executar como administrador".

Tradutor Equalizer APO

5. Inicie o Equalizer APO Configuration Editor

Inicie o Equalizer APO Configuration Editor.

6. Defina a configuração de idioma do Equalizer APO Configuration Editor para o inglês

Defina a configuração de idioma do Equalizer APO Configuration Editor para inglês. É difícil de entender, mas se você definir a configuração de idioma para inglês, será em japonês.

Quando a localização em japonês for concluída, será como segue.

Equalizer APO Japanese Translation

Eu quero traduzir para outras línguas

Os idiomas suportados pelo Equalizer APO oficial são inglês e alemão. Se você quiser traduzir o Equalizer APO para outros idiomas além do inglês, alemão ou japonês, poderá responder enviando uma tradução da parte de tradução do seguinte arquivo para o idioma de destino. Entretanto, observe que não há garantia de que possa ser suportado.

Editor_de.ts – Equalizer APO

Isenção de responsabilidade

Equalizer APO Translator é uma ferramenta não oficial.

-Não suporta o Equalizer APO Translator.

・ Não nos responsabilizamos por quaisquer danos causados pelo uso do Equalizer APO Translator.

Resumo

Introduzimos como usar o Equalizer APO Translator para traduzir o Equalizer APO para o japonês.

Análise de masterização de "DÉ DÉ MOUSE" e "seja você mesmo"

É o resultado de analisar "seja você mesmo" de "DÉ DÉ MOUSE" por AI Mastering.

Resultado da análise de “DD DÉ MOUSE” e “seja você mesmo” por AI Mastering

Estatísticas básicas DE DE MOUSE seja você mesmo dominando as estatísticas

Série temporal Loudness

DE DE MOUSE seja você mesmo série temporal do loudness

Espectro

DE DE MOUSE seja você mesmo Espectro

Distribuição de espectro

DE DE MOUSE seja você mesmo Distribuição Espectral

Histograma de sonoridade

DE DE MOUSE seja você mesmo Loudness Histogram

Como posso obter a mesma pressão sonora que "DÉ DÉ MOUSE" e "ser você mesmo"?

De acordo com os resultados da análise, a intensidade de "seja você mesmo" é de -7,6 dB, então acho que é melhor definir uma pressão sonora de alvo um pouco maior que a do AI Mastering e Mastering.

Como a pressão sonora alvo é alta, recomenda-se a configuração do teto como "Pico" ou "Pico real". "True Peak (15 kHz Lowpass)" é muito conservador para recorte porque reduz o pico para que não corte se for cortado a mais de 15 kHz devido à recodificação, etc.

Se você definir "True Peak", é recomendável definir a sobreamostragem como 2x.

Exemplo de configuração

Exemplo de configurações de Mastering AI

Novo algoritmo de masterização "v2" de "AI Mastering"

AI Mastering foi atualizado. Um novo algoritmo de masterização "v2" foi adicionado.

Novo algoritmo "v2"

Adicionado novo algoritmo de masterização "v2" para masterização personalizada. Você pode selecionar o novo algoritmo "v2" e o algoritmo convencional "v1" na opção avançada.

Configurações do algoritmo de masterização do AI Mastering

* "V2" é selecionado para Mastering de um toque (Easy Mastering).

Recursos do novo algoritmo "v2"

v2 mestres de modo que "Propostas 2" suba. Como o desempenho de pesquisa do parâmetro de masterização é maior que v1 , "Prop2" aumenta com alta probabilidade.

Também é possível especificar uma referência. Quando uma referência é especificada, a masterização é feita de forma a aproximar a referência, não para levantar a "Prop. 2". Você não pode especificar uma predefinição como v1.

Inclui processamento para minimizar a saída da qualidade de som original, independentemente de a referência ser especificada ou não. Na v1, houve um caso em que a qualidade do som mudou muito dependendo da fonte de som, mas está relaxada.

O nível de masterização permite que você ajuste a distância que deseja da qualidade de som original.

Características do algoritmo convencional "v1"

v1 mestres para que "Propostas" suba. À medida que selecionamos os parâmetros de masterização heuristicamente, os "profissionais" podem não melhorar muito.

História de desenvolvimento

Alterar os parâmetros de masterização do AI Mastering altera "Propostas" de várias maneiras, mas ajustando-as para aumentar "Propostas" torna o som melhor. Você pode automatizar isso? Eu recebi uma opinião.

É v2 que corresponde a essa opinião. Como o algoritmo de pesquisa para os parâmetros de masterização é aprimorado em v2, a masterização é feita automaticamente para que a "Prop. 2" se torne grande. Eu acho que será menos tempo para ajustar manualmente os parâmetros.

Profissionalismo 2 (Profissionalidade 2)

"Proposição 2" é um índice que melhora "Propostas". Adicionado aos indicadores analíticos. Estamos aprendendo com mais dados que "Propostas".

AI Mastering Professionality 2 Index

Limite superior do tamanho de envio aumentado e limite superior do comprimento da fonte para a versão PC

Novo limite de tamanho de upload: 250 MB (convencional: 150 MB)

Novo limite superior da fonte sonora: 15 minutos (convencional: 10 minutos)

Por favor, aguarde um pouco enquanto a versão do iPhone suporta o lado do aplicativo.

Atualização "AI Mastering"

AI Mastering foi atualizado. As alterações são remoção de causa raiz e correções de erros para falhas do sistema. Não há alteração na funcionalidade.

Remoção de causa raiz da falha do sistema

Identificamos e removemos a causa da falha do sistema que ocorreu regularmente e regularmente.

Reducing inode and dentry caches to keep OOM killer at bay

Monitoramento aprimorado para evitar falhas no sistema devido a causas desconhecidas.

Alertas de Monitoramento Graphana AI Mastering

Gráfico de Monitoramento Graphana AI Mastering

Faturação Dupla do Plano Premium

Algumas pessoas cadastradas para o plano premium foram cobradas duas vezes.

Especificamente, se o pagamento por pagamento falhar por algum motivo durante o registro do plano de prêmios, registre-se novamente no plano de prêmios e, em seguida, se o pagamento do plano de prêmio antigo for restaurado, o plano de prêmio antigo e o novo plano de prêmio serão simultaneamente Continuação e as cobranças foram cobradas em dobro.

Faremos o seguinte para aqueles que são elegíveis. Não há necessidade de suporte ao cliente. Eu lamentei muito.

A: Cancelar o antigo plano premium

B: Double charge refund

C: Além de B, como desculpa eu devolvi o mais recente mês

Além disso, eu consertei o programa para evitar que isso aconteça novamente. No futuro, o monitoramento foi aprimorado para permitir a detecção precoce, mesmo se ocorrerem cobranças duplas devido a casos desconhecidos.

Obrigado no futuro.

LANDR vs "AI Mastering" (edição de qualidade de som)

MEI 20190207 Alterar

Nós comparamos o LANDR e o AI Mastering na qualidade do som.

Visão geral

Propusemos um índice que possa avaliar objetivamente o mix MEI 20190207.

Comparamos a masterização de sons com AI Mastering e LANDR no MEI 20190207.

Descobrimos que o AI Mastering tem maior MEI 20190207 do que o LANDR.

O AI Mastering tem uma tendência de o alcance de intensidade ser maior que o LANDR, o Boominess é pequeno, a profundidade é pequena e o calor é pequeno.

* Como existem sons comparativos nas outras pessoas, por favor, ouça

Método de comparação

Dominando vários sons com LANDR e AI Mastering e comparando os resultados com vários indicadores.

Som a ser comparado

Escolhemos o som a ser comparado do conjunto de dados de avaliação de mixagem a seguir. Esse conjunto de dados de avaliação de mixagem inclui vários mixagens de áudio para várias músicas e resultados subjetivos de avaliação por várias pessoas para cada áudio mixado.

Na licença de mixagem de áudio, CC BY's, selecionamos a que possui o maior intervalo de intensidade de som para cada música e a que tem a menor classificação subjetiva média como o tom de meta de comparação.

A razão é que é fácil dominar sem artefatos quando a faixa de intensidade é grande, e há uma incompatibilidade de masterização automática quando a avaliação subjetiva é baixa.

Por favor, veja o repositório do GitHub abaixo para uma lista de mixagem específica.

MixBrowser

THE MIX EVALUATION DATASET

Índice

MixEvaluationIndex20190207 (MEI20190207)

MixEvaluationIndex 20190207 (MEI 20190207) é um índice de avaliação objetiva de áudio misto construído usando dados de avaliação subjetivos do Conjunto de Dados de Avaliação de Mistura. É um índice de avaliação de áudio misto, mas acho que também pode ser usado para avaliar o áudio de masterização. Destina-se a avaliação abrangente. É o principal indicador nesta comparação.

O MEI 20190207 é calculado pela soma ponderada de vários índices. Os índices originais são a matriz de covariância do espectro, a média do espectro, Dureza, Dissonância. Simplificando, eu o calculo com base na forma do espectro, na faixa dinâmica, na extensão do espaço, na largura de banda do ataque e na quantidade de distorção.

O áudio mixado usado para aprendizagem de peso é todo o áudio mixado publicado no MixBrowser, com áudio de pré-visualização. Alguns previews de áudio foram 404 Not Found.

MixBrowser

Loudness

É o volume definido pela ITU-R BS.1770. Dependendo da plataforma a ser entregue e de como o usuário escuta, é altamente provável que músicas com intensidade sonora sejam mais reproduzidas com sons mais altos do que outras músicas. Soa melhor quando você toca com sons altos.

Se a qualidade do som for a mesma, o volume deverá ser grande.

Outros indicadores

Faixa de volume, True Peak

Configuração de masterização

Por favor, veja o GitHub abaixo.

Resultado de comparação

Alterar o montante de MEI 20190207

É a média da mudança do MEI 20190207 em relação ao original para todas as músicas. AI Mastering tende a ter maior MEI 20190207 do que LANDR.

Loudness vs. Loudness

Eu plotei a média de todas as músicas em volume e a média de todas as músicas em volume com um gráfico de dispersão. Em geral, a intensidade sonora e a intensidade sonora estão em uma relação de compromisso, mas a diminuição na faixa de intensidade quando o AI Mastering tem um volume mais alto do que o LANDR é pequeno.

True Peak

True Peak (pico entre amostras) é uma média de todas as músicas. Se o True Peak for maior que 0 dB, pode ser distorcido devido à re-codificação, etc, mas parece que há casos em que tanto o AI Mastering quanto o LANDR excedem 0 dB. Se você definir Teto como Pico Verdadeiro em AI Mastering, poderá impedir que o True Peak exceda 0 dB, para evitar a degradação da qualidade do som. O LANDR é provavelmente impossível de evitar porque não existe tal configuração.

Alterar quantidade de Dissonância

A dissonância é um índice para medir o grau de dissonância. É utilizado para calcular o MEI 20190207, quanto menor a Dissonância, maior o MEI 20190207.

Se você definir o nível de masterização como 1 em AI Mastering, a Dissonância parece aumentar. Definir o nível de masterização como 0,5 resultará em um aumento equivalente ao LANDR.

Alterar quantidade de dureza

A dureza é um índice para medir a dureza do som. Ele é usado para calcular o MEI 20190207, e quanto maior a Dureza, maior o MEI 20190207. Ambos AI Mastering e LANDR parecem aumentar a dureza.

Mudanças no Boominess

Boominess é um índice para o grau Boomy. O conteúdo é o Índice de Expansão proposto abaixo. Não é usado para o cálculo do MEI 20190207.

Booming index as a measurement for evaluation booming sensation

O Mastering AI tende a diminuir o Boominess.

Alterar quantidade de brilho

O brilho é um indicador de brilho. É calculado pela combinação linear do logaritmo da razão de energia do componente de alta frequência para a energia total e o logaritmo do Centróide Espectral. Não é usado para o cálculo do MEI 20190207.

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

AI Mastering e LANDR tendem a aumentar o brilho.

Alterar a quantidade de profundidade

Profundidade é um indicador de profundidade. É definido em D 5.2 abaixo. De acordo com D 5.2, a profundidade tem significado espacial e significado característico de freqüência, mas esse índice de Profundidade representa apenas o significado característico da freqüência. Não é usado para o cálculo do MEI 20190207.

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

De acordo com a definição, a profundidade aumentará se houver muitos componentes de baixa frequência. O Mastering AI tende a diminuir a profundidade.

Quantidade de mudança de calor

O calor é um indicador de calor. O seguinte é uma implementação. Não é usado para o cálculo do MEI 20190207.

Timbral_Warmth.py (Github)

O Mastering AI tende a diminuir o calor.

Comparação de som após masterização

Para cada música, eu peguei três dos originais, LANDR com o maior MEI 20190207, AI Mastering com MEI 20190207 o maior deles. Como o volume não está alinhado, tenha cuidado com o viés devido à diferença de volume.

Todas as listas de sons estão abaixo. Por favor, tente MEI 20190207 se o som alto é realmente bom som. A notação de licença de cada música é descrita no diretório de áudio do 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

Informações detalhadas estão listadas abaixo.

ai-mastering/mastering_comparison (Github)

Atenção

O que está escrito como "AI Mastering" no gráfico ou Github representa AI Mastering.

Resumo

Eu comparei o LANDR e o AI Mastering.