LANDR vs "AI Mastering" (Sound Quality Edition)

Wir haben LANDR und AI Mastering in Klangqualität verglichen.

Übersicht

Wir haben einen Index vorgeschlagen, der die Mischung MEI 20190207 objektiv bewerten kann.

Auf der MEI 20190207 haben wir das Mastering von Sounds mit AI Mastering und LANDR verglichen.

Wir haben festgestellt, dass AI Mastering einen höheren MEI 20190207 als LANDR aufweist.

AI Mastering tendiert dazu, dass der Lautheitsbereich größer ist als der LANDR, die Boominess ist klein, die Tiefe ist klein und die Wärme ist klein.

* Da es bei den anderen Personen vergleichbare Klänge gibt, hören Sie bitte zu

Vergleichsmethode

Verschiedene Sounds mit LANDR und AI Mastering beherrschen und die Ergebnisse mit verschiedenen Indikatoren vergleichen.

Klang zum Vergleich

Wir haben den zu vergleichenden Sound aus dem folgenden Mix-Auswertungsdatensatz ausgewählt. Dieser Mix-Evaluierungsdatensatz umfasst mehrere gemischte Audiodaten für verschiedene Songs und subjektive Bewertungsergebnisse von mehreren Personen für jede gemischte Audiodatei.

In der Mix-Audio-Lizenz, CC BYs, haben wir denjenigen mit dem größten Lautstärkebereich für jeden Song und den mit der niedrigsten durchschnittlichen subjektiven Bewertung als Vergleichszielton ausgewählt.

Der Grund ist, dass es einfach ist, Artefakte zu beherrschen, wenn der Lautstärkebereich groß ist, und das automatische Mastering nicht stimmt, wenn die subjektive Bewertung niedrig ist.

Eine spezifische Mix-Liste finden Sie im GitHub-Repository unten.

MixBrowser

THE MIX EVALUATION DATASET

Index

MixEvaluationIndex20190207 (MEI20190207)

Der MixEvaluationIndex 20190207 (MEI 20190207) ist ein objektiver Bewertungsindex für gemischtes Audio, der mit den subjektiven Bewertungsdaten des Mix-Bewertungsdatensatzes erstellt wurde. Es ist ein Bewertungsindex für gemischtes Audio, aber ich denke, es kann auch zur Bewertung von Mastering-Audio verwendet werden. Es ist für eine umfassende Bewertung vorgesehen. Es ist der Hauptindikator in diesem Vergleich.

MEI 20190207 wird aus der gewichteten Summe verschiedener Indizes berechnet. Die ursprünglichen Indizes sind die Spread-Kovarianzmatrix des Spektrums, der Mittelwert des Spektrums, Härte, Dissonanz. Einfach gesagt, ich berechne es basierend auf der Form des Spektrums, dem dynamischen Bereich, der Ausbreitung des Raums, der Bandbreite des Angriffs und dem Ausmaß der Verzerrung.

Das für das Lernen von Gewichten verwendete gemischte Audio ist das gesamte gemischte Audio, das in MixBrowser veröffentlicht wird, mit Vorschau-Audio. Einige Vorschau-Audio wurde 404 nicht gefunden.

MixBrowser

Lautheit

Dies ist die von ITU-R BS.1770 definierte Lautstärke. Abhängig von der zu liefernden Plattform und der Art und Weise, wie der Benutzer zuhört, ist es sehr wahrscheinlich, dass Songs mit lauterer Lautstärke im Vergleich zu anderen Songs mit lauteren Tönen gespielt werden. Es klingt besser, wenn Sie mit lauten Tönen spielen.

Wenn die Klangqualität gleich ist, sollte die Lautstärke groß sein.

Andere Indikatoren

Lautstärkebereich, True Peak

Mastering-Einstellung

Bitte sehen Sie GitHub unten.

Vergleichsergebnis

Betrag von MEI 20190207 ändern

Es ist der Durchschnitt des MEI 20190207, der sich gegenüber dem Original für alle Songs ändert. AI Mastering hat tendenziell einen höheren MEI 20190207 als LANDR.

Loudness vs. Loudness-Bereich

Ich habe den Durchschnitt aller Songs in Lautstärke und den Durchschnitt aller Songs in Lautstärke mit einem Streudiagramm geplottet. Im Allgemeinen stehen die Lautstärke und der Lautstärkebereich in einem Kompromiss, aber die Abnahme des Lautstärkebereichs, wenn AI Mastering eine höhere Lautstärke als LANDR aufweist, ist gering.

True Peak

True Peak (Inter-Sample-Peak) ist der Durchschnitt aller Songs. Wenn True Peak größer als 0 dB ist, kann es durch Neucodierung usw. verzerrt sein, aber es gibt Fälle, in denen sowohl AI Mastering als auch LANDR 0 dB übersteigen. Wenn Sie Ceiling im AI Mastering auf True Peak setzen, können Sie verhindern, dass True Peak 0 dB übersteigt, sodass Sie die Klangqualität nicht beeinträchtigen können. LANDR ist wahrscheinlich nicht zu vermeiden, da es keine solche Einstellung gibt.

Betrag der Dissonanz ändern

Dissonanz ist ein Index zur Messung des Dissonanzgrades. Sie wird zur Berechnung des MEI 20190207 verwendet. Je niedriger die Dissonanz, desto höher der MEI 20190207.

Wenn Sie im AI-Mastering die Mastering-Stufe auf 1 setzen, scheint die Dissonanz zuzunehmen. Die Einstellung des Mastering-Levels auf 0,5 führt zu einer Erhöhung, die LANDR entspricht.

Härte ändern

Die Härte ist ein Index zur Messung der Härte des Klangs. Sie wird zur Berechnung des MEI 20190207 verwendet. Je höher die Härte, desto höher ist der MEI 20190207. Sowohl AI Mastering als auch LANDR scheinen die Härte zu erhöhen.

Veränderungen in der Boominess

Boominess ist ein Index für Boomy Grad. Der Inhalt wird im Folgenden als Booming Index vorgeschlagen. Es wird nicht zur Berechnung von MEI 20190207 verwendet.

Booming-Index als Maß zur Bewertung des Booming-Gefühls

AI Mastering neigt dazu, Boominess zu senken.

Ändern Sie die Helligkeit

Die Helligkeit ist ein Indikator für die Helligkeit. Sie wird durch die Linearkombination des Logarithmus des Energieverhältnisses der Hochfrequenzkomponente zur Gesamtenergie und des Logarithmus des Spectral Centroid berechnet. Es wird nicht zur Berechnung von MEI 20190207 verwendet.

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

AI Mastering und LANDR erhöhen die Helligkeit.

Betrag der Tiefe ändern

Die Tiefe ist ein Indikator für die Tiefe. Es ist in D 5.2 unten definiert. Nach D 5.2 hat die Tiefe eine räumliche Bedeutung und eine Frequenzcharakteristik, jedoch repräsentiert dieser Tiefenindex nur eine Frequenzcharakteristik. Es wird nicht zur Berechnung von MEI 20190207 verwendet.

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

Laut Definition wird die Tiefe zunehmen, wenn viele niederfrequente Komponenten vorhanden sind. AI Mastering neigt dazu, die Tiefe zu senken.

Betrag der Änderung der Wärme

Wärme ist ein Indikator für Wärme. Das Folgende ist eine Implementierung. Es wird nicht zur Berechnung von MEI 20190207 verwendet.

Timbral_Warmth.py (Github)

AI Mastering neigt dazu, die Wärme zu senken.

Klangvergleich nach dem Mastering

Für jeden Song habe ich drei des Originals gefunden, LANDR mit der größten MEI 20190207, AI Mastering mit MEI 20190207 die Größte. Da die Lautstärke nicht ausgerichtet ist, achten Sie bitte auf die Verzerrung aufgrund der unterschiedlichen Lautstärke.

Alle Soundlisten sind unten aufgeführt. Bitte versuchen Sie es mit MEI 20190207, ob der hohe Klang wirklich gut ist. Die Lizenznotation jedes Songs wird im Audioverzeichnis von Github beschrieben.

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

Detaillierte Informationen sind unten aufgeführt.

ai-mastering/mastering_comparison (Github)

Achtung

Was in der Grafik als "AI Mastering" oder Github geschrieben wird, steht für AI Mastering.

Zusammenfassung

Ich habe LANDR und AI Mastering miteinander verglichen.