Mise à jour du plug-in VST "ProMeter" pour mesurer la prosness de la source sonore en v2.0.0

Nous avons mis à jour le plug-in VST "ProMeter" pour mesurer le son pro de sources sonores à la version 2.0.0.

ProMeter VST Plugin

Télécharger

ProMeter VST dernière version

Autres VST et manuels

Changer de point

Nous avons changé la méthode de calcul de la professionnalité de "professionnel" à "professionnel 2".

ProMeter était un plug-in réservé aux abonnés AI Mastering Premium Plan, mais il était gratuit.

Je pense que le résultat du calcul sera stable après avoir atteint le professionnalisme 2.

"AI Mastering" mise à jour de la version iPhone v1.2.5

La version iPhone de AI Mastering a été mise à jour à la version 1.2.5.

Résumé de la mise à jour

Speed Nous accélérons le téléchargement de vidéos et réduisons le volume des transferts .

Il est maintenant possible de maîtriser des vidéos codées avec H.264 et H.265 sans ré-encoder la partie vidéo .

Détails de la mise à jour

Conventionnel

Dans le passé, toutes les vidéos, y compris les vidéos, étaient téléchargées sur le serveur et les vidéos de sortie générées par le serveur. Par conséquent, lorsque la capacité de la partie vidéo était importante, le chargement et le téléchargement prenaient du temps . De plus, afin de réduire le volume de transfert, le smartphone est parfois ré-encodé avant le téléchargement. Le réencodage a pris du temps et la qualité de l' image s'est détériorée .

Version modifiée

Dans la version modifiée, dans le cas d'un film MP4 créé avec H.264, H.265 + AAC, la vidéo et le son sont démixés (séparés sans dégradation) du côté du smartphone, et seul le son est chargé et masterisé. Lorsque la masterisation est terminée, téléchargez le son après la masterisation, multiplexez le son et la vidéo côté smartphone et combinez-les sans dégradation pour créer une sortie vidéo.

Pour toutes les autres vidéos, téléchargez la vidéo complète comme d’habitude et créez la vidéo de sortie côté serveur. Dans ce cas, la vidéo est ré-encodée en H.264 + AAC MP4.

Il en résulte une accélération, une qualité d'image élevée et une réduction du volume de transfert .

Dans le cas d'un film MP4 créé avec H.264, H.265 + AAC, la partie vidéo n'est pas visible lorsque celle téléchargée dans la version du smartphone est visualisée dans la version PC ou dans d'autres smartphones. S'il vous plaît reconnaître.

Méthode de mise à jour de la version iPhone

Il est possible de mettre à jour à partir du lien suivant sur l'App Store.

Demande

Si vous avez des commentaires ou des demandes concernant la version du smartphone, je serais heureux si vous pouviez nous le dire.

Veuillez patienter quelques instants, car Android est pris en charge.

Outil de ligne de commande "AI Mastering"

Introduit des outils pouvant utiliser l'API AI Mastering à partir de la ligne de commande.

Installer

Téléchargez la dernière version du fichier exécutable à partir de la page suivante. Il existe des fichiers exécutables pour Windows, Mac et Linux.

aimastering-tools Releases (Github)

Comment utiliser

Acquisition d'un jeton d'accès à l'API

Obtenez le jeton d'accès de l'API AI Mastering auprès de Developer .

Effectuer le mastering

Vous pouvez exécuter le mastering avec la commande suivante.

Autres options

Vous pouvez vérifier d'autres options avec la commande suivante:

Lien

aimastering-tools (Github)

VBScript Tutorial (Github)

Résumé

Nous avons introduit l'outil qui peut utiliser l'API de AI Mastering à partir de la ligne de commande.

Pourquoi avez-vous utilisé l'API AI Mastering de VBA lorsque vous avez créé un outil de ligne de commande? C'était une demande que vous avez.

J'espère que cela sera utile pour l'automatisation et les interfaces informelles.

"AI Mastering" mise à jour de la version iPhone v1.1.0

La version iPhone de AI Mastering a été mise à jour à la version 1.1.0.

Contenu de la mise à jour

-La durée maximale de la vidéo a été augmentée à 15 minutes.

-La taille maximale du fichier a été augmentée à 250 Mo.

Nous avons modifié le mastering avec l'algorithme de mastering automatique "v2".

Veuillez consulter l'article suivant sur la v2.

Nouvel algorithme AI Mastering "v2"

Méthode de mise à jour de la version iPhone

Il est possible de mettre à jour à partir du lien suivant sur l'App Store.

Comment japaniser l'égaliseur APO

Equalizer APO Japanese Traduction

Nous allons vous montrer comment traduire Equalizer APO en japonais.

Qu'est-ce que Equalizer APO?

Equalizer APO est une application Windows pouvant appliquer divers effets (EQ, compresseur, VST) à divers sons (vidéos YouTube et sons de jeux) joués à partir d'un PC.

L'article de base sur l'utilisation de l'Equalizer APO est décrit dans l'article suivant. Si vous ne connaissez pas l’équaliseur APO, veuillez vous y reporter.

Comment utiliser Equalizer APO

Comment japaniser l'égaliseur APO

Suivez les étapes ci-dessous pour la localisation en japonais.

1. Vérifiez la version de l’équaliseur APO

La version est décrite dans le titre de l'éditeur de configuration de l'égaliseur APO. Assurez-vous que la version est 1.2. Si la version n'est pas 1.2, veuillez mettre à jour Equalizer APO à la dernière version.

Version APO de l'égaliseur

2. Quittez l'éditeur de configuration de l'égaliseur APO

Si l'éditeur de configuration de l'égaliseur APO est en cours d'exécution, il se ferme.

3. Télécharger Equalizer APO Translator

Téléchargez le traducteur APO Equalizer.

Equalizer APO Translator pour Windows

4. Localisation japonaise avec Equalizer APO Translator

Lancez Equalizer APO Translator et appuyez sur le bouton "Appliquer la localisation japonaise" pour effectuer la localisation japonaise. Lorsque vous avez terminé, vous pouvez quitter Equalizer APO Translator.

Equalizer APO Translator

5. Lancez l’Éditeur de configuration de l’équaliseur APO

Lancez l'éditeur de configuration de l'égaliseur APO.

6. Définissez le paramètre de langue de Equalizer APO Configuration Editor sur English.

Définissez le paramètre de langue de l’Equalizer APO Configuration Editor sur anglais. C'est difficile à comprendre, mais si vous définissez le paramètre de langue sur Anglais, ce sera le japonais.

Lorsque la localisation en japonais est terminée, ce sera comme suit.

Equalizer APO Japanese Traduction

Je veux traduire dans d'autres langues

Les langues prises en charge par l’APO officiel d’Equalizer sont l’anglais et l’allemand. Si vous souhaitez traduire Equalizer APO dans des langues autres que l'anglais, l'allemand ou le japonais, vous pourrez peut-être répondre en envoyant une traduction de la partie traduction du fichier suivant dans la langue cible. Cependant, veuillez noter qu'il n'y a aucune garantie que cela puisse être pris en charge.

Editor_de.ts – Equalizer APO

Disclaimer

Equalizer APO Translator est un outil non officiel.

-Ne supporte pas Equalizer APO Translator.

Nous n'assumons aucune responsabilité pour les dommages causés par l'utilisation de Equalizer APO Translator.

Résumé

Nous avons expliqué comment utiliser Equalizer APO Translator pour traduire l’équaliseur APO en japonais.

Maîtriser l’analyse de "DÉ DÉ MOUSE" et "soyez vous-même"

C’est le résultat de l’analyse "be yourself" de "DÉ DÉ MOUSE" par AI Mastering.

Résultat d'analyse de “DD DÉ MOUSE” et “be yourself” par AI Mastering

Statistiques de base DE DE MOUSE soyez vous-même maîtrisant les statistiques

Série temporelle de Loudness

DE DE MOUSE sois toi-même volume série temporelle

Spectre

DE DE MOUSE soyez vous-même spectre

Distribution du spectre

DE DE MOUSE soyez vous-même Distribution du spectre

Histogramme de la sonie

DE DE MOUSE sois toi-même Histogramme Loudness

Comment puis-je obtenir la même pression sonore que "DÉ DÉ MOUSE" et "soyez vous-même"?

Selon les résultats de l’analyse, le volume de "be yourself" est de -7,6 dB. Je pense donc qu’il est préférable de régler la pression sonore cible un peu plus grande que celle dans AI Mastering et mastering.

Etant donné que la pression acoustique cible est élevée, le réglage Ceiling est recommandé pour "Peak" ou "True Peak". "True Peak (15 kHz Lowpass)" est trop prudent pour le découpage, car il réduit le pic de sorte qu'il ne soit pas coupé s'il est coupé à plus de 15 kHz en raison d'un réencodage, etc.

Si vous définissez "True Peak", il est recommandé de définir le suréchantillonnage sur 2x.

Exemple de réglage

Exemple de réglages de mastering AI

Nouvel algorithme de mastering "v2" de "AI Mastering"

AI Mastering a été mis à jour. Un nouvel algorithme de mastering "v2" a été ajouté.

Nouvel algorithme "v2"

Ajout du nouvel algorithme de mastering "v2" au mastering personnalisé. Vous pouvez sélectionner le nouvel algorithme "v2" et l'algorithme conventionnel "v1" dans l'option avancée.

AI Mastering Mastering Paramètres de l'algorithme

* "V2" est sélectionné pour One Touch Mastering (Easy Mastering).

Caractéristiques du nouvel algorithme "v2"

v2 maîtres pour que "Proposition 2" monte. Puisque les performances de recherche du paramètre de matriçage sont supérieures à v1 , "Prop2" augmente avec une probabilité élevée.

Il est également possible de spécifier une référence. Lorsqu'une référence est spécifiée, le mastering est effectué de manière à approcher la référence et non à élever "Prop. 2". Vous ne pouvez pas spécifier un préréglage comme v1.

Il inclut un traitement pour minimiser l'écart par rapport à la qualité sonore d'origine, que vous spécifiiez une référence ou non. Dans la version 1, la qualité du son changeait énormément en fonction de la source sonore, mais elle était assouplie.

Le niveau de mastering vous permet d’ajuster la distance qui vous sépare de la qualité du son d’origine.

Caractéristiques de l'algorithme conventionnel "v1"

v1 maîtres pour que "Proposity" monte. Lorsque nous sélectionnons les paramètres de mastering de manière heuristique, les "avantages" risquent de ne pas beaucoup s’améliorer.

Histoire du développement

Changer les paramètres de mastering de AI Mastering modifie "Proposity" de différentes manières, mais l'ajuster de manière à augmenter "Proposity" améliore le son. Pouvez-vous automatiser cela? J'ai reçu un avis.

C'est v2 qui correspond à cet avis. Etant donné que l'algorithme de recherche pour les paramètres de mastering est amélioré dans v2, le mastering est effectué automatiquement de sorte que "Prop. 2" devienne grande. Je pense que ce sera moins de temps pour ajuster manuellement les paramètres.

Professionnalisme 2 (Professionnalité 2)

"Proposition 2" est un index qui améliore "Proposition". Ajouté aux indicateurs analytiques. Nous apprenons avec plus de données que "Proposity".

AI Maîtrise de la professionnalité 2 Index

Augmentation de la limite supérieure de la taille de téléchargement et de la longueur maximale de la source pour la version PC

Nouvelle limite de taille de téléchargement: 250 Mo (conventionnelle: 150 Mo )

Nouvelle limite supérieure de source sonore: 15 minutes (conventionnelle: 10 minutes)

Veuillez patienter quelques instants, car la version iPhone prend en charge le côté application.

Mise à jour "AI Mastering"

AI Mastering a été mis à jour. Les modifications concernent la suppression de la cause première et les corrections de bugs liés aux défaillances du système. Il n'y a pas de changement de fonctionnalité.

Suppression de la cause racine d'une défaillance du système

Nous avons identifié et éliminé la cause de la défaillance du système survenue régulièrement.

Reducing inode and dentry caches to keep OOM killer at bay

Surveillance améliorée pour éviter les pannes du système dues à des causes inconnues.

Alertes de surveillance Graphana AI Mastering

Diagramme de surveillance du mastering Graphana AI

Double facturation du plan premium

Certaines personnes inscrites au plan premium ont été facturées deux fois.

Plus précisément, si le paiement échoue pour une raison quelconque lors de l’inscription au plan premium, inscrivez-vous à nouveau pour le plan premium, puis si le paiement de l’ancien plan premium est rétabli, l’ancien plan premium et le nouveau plan seront simultanément Continué et les accusations ont été doubles accusées.

Nous ferons ce qui suit pour ceux qui sont éligibles. Il n'y a pas besoin de support client. J'étais vraiment désolé.

A: Annulation de l'ancien plan premium

B: remboursement des frais double

C: En plus de B, comme excuse, j'ai remboursé le mois le plus récent

En outre, j'ai corrigé le programme pour l'empêcher de se reproduire. À l'avenir, nous avons amélioré la surveillance afin de pouvoir détecter rapidement, même en cas de double charge due à des cas inconnus.

Merci à l'avenir.

LANDR vs "AI Mastering" (édition de qualité sonore)

MEI 20190207 Changer

Nous avons comparé LANDR et AI Mastering en termes de qualité sonore.

Vue d'ensemble

Nous avons proposé un indice permettant d'évaluer objectivement le mix MEI 20190207.

Nous avons comparé les sons maîtrisés avec AI Mastering et LANDR à MEI 20190207.

Nous avons constaté que AI Mastering avait une valeur MEI plus élevée que 20190207 par rapport à LANDR.

AI Mastering a tendance à dire que la plage de volume est supérieure à celle du LANDR, que le boom est faible, que la profondeur est faible et que la chaleur est petite.

* Puisqu'il y a des sons comparatifs chez les autres personnes, écoutez s'il vous plaît

Méthode de comparaison

Maîtriser divers sons avec LANDR et AI Mastering et comparer les résultats avec divers indicateurs.

Son à comparer

Nous avons choisi le son à comparer à partir du jeu de données d’évaluation de mixage suivant. Cet ensemble de données d’évaluation de mixage comprend plusieurs sons mixés pour diverses chansons et des résultats d’évaluation subjective par plusieurs personnes pour chaque son mixé.

Dans la licence audio de mixage, CC BY, nous avons sélectionné comme cible de comparaison celle ayant la plage de sonie la plus large pour chaque chanson et celle ayant la note subjective moyenne la plus basse.

La raison en est qu’il est facile de maîtriser sans artefacts lorsque la plage de sonie est large et que le mastering automatique ne correspond pas lorsque l’évaluation subjective est faible.

Veuillez consulter le référentiel GitHub ci-dessous pour une liste de mixage spécifique.

MixBrowser

THE MIX EVALUATION DATASET

Index

MixEvaluationIndex20190207 (MEI20190207)

MixEvaluationIndex 20190207 (MEI 20190207) est un indice d'évaluation objectif de l'audio mixé construit à l'aide de données d'évaluation subjectives du jeu de données d'évaluation Mix. C'est un index d'évaluation de l'audio mixte, mais je pense qu'il peut également être utilisé pour évaluer le mastering audio. Il est destiné à une évaluation complète. C'est l'indicateur principal dans cette comparaison.

Le MEI 20190207 est calculé par la somme pondérée de divers indices. Les indices originaux sont la matrice de covariance étendue du spectre, la moyenne du spectre, la dureté, la dissonance. En termes simples, je le calcule en fonction de la forme du spectre, de la plage dynamique, de l'étalement de l'espace, de la bande passante de l'attaque et de la quantité de distorsion.

L'audio mixte utilisé pour l'apprentissage du poids est tout l'audio mixte publié dans MixBrowser, avec prévisualisation audio. Certains extraits audio étaient 404 non trouvés.

MixBrowser

Loudness

C'est la sonie définie par l'UIT-R BS.1770. En fonction de la plate-forme à diffuser et de la manière dont l'utilisateur écoute, il est fort probable que les chansons avec une sonie soient plus susceptibles d'être lues avec des sons plus forts que d'autres. Cela sonne mieux lorsque vous jouez avec des sons forts.

Si la qualité du son est la même, le volume doit être élevé.

Autres indicateurs

Gamme de Loudness, True Peak

Cadre de mastering

S'il vous plaît voir GitHub ci-dessous.

Résultat de comparaison

Changer le montant de MEI 20190207

Il s'agit de la moyenne de changement de MEI 20190207 par rapport à l'original pour toutes les chansons. AI Mastering a tendance à avoir une valeur MEI plus élevée que 20190207 par rapport à LANDR.

Gamme de Loudness vs. Loudness

J'ai tracé la moyenne de toutes les chansons en volume et la moyenne de toutes les chansons en volume avec un diagramme de dispersion. En général, le volume et la plage de volume sont dans une relation de compromis, mais la diminution de la plage de volume lorsque AI Mastering a un volume plus élevé que LANDR est faible.

True Peak

True Peak (inter sample sample) est une moyenne de toutes les chansons. Si True Peak est supérieur à 0 dB, il peut être déformé en raison du réencodage, etc., mais il semble exister des cas où AI Mastering et LANDR dépassent tous les deux 0 dB. Si vous définissez l'option Plafond sur True Peak dans AI Mastering, vous pouvez empêcher que True Peak ne dépasse 0 dB et éviter ainsi de dégrader la qualité du son. LANDR est probablement impossible à éviter car il n'y a pas de tel paramètre.

Changer le montant de Dissonance

La dissonance est un indice permettant de mesurer le degré de dissonance. Il est utilisé pour calculer MEI 20190207, plus la dissidence est faible, plus l'indice MEI 20190207 est élevé.

Si vous définissez le niveau de mastering sur 1 dans AI Mastering, Dissonance semble augmenter. Si vous définissez le niveau de matriçage à 0.5, vous obtiendrez une augmentation équivalente à LANDR.

Changer la quantité de dureté

La dureté est un indice permettant de mesurer la dureté du son. Il est utilisé pour calculer MEI 20190207, et plus la dureté est élevée, plus l'indice MEI 20190207 est élevé. AI Mastering et LANDR semblent tous deux augmenter la dureté.

Changements dans le boom

Le booming est un indice pour le degré de boomy. Le contenu est l'index de boom proposé ci-dessous. Il n'est pas utilisé pour le calcul de l'IED 20190207.

Booming index as a measurement for evaluation booming sensation

La maîtrise de l'intelligence artificielle a tendance à réduire le boom.

Changer la quantité de luminosité

La luminosité est un indicateur de luminosité. Il est calculé par la combinaison linéaire du logarithme du rapport d'énergie de la composante haute fréquence sur l'énergie totale et du logarithme du centroïde spectral. Il n'est pas utilisé pour le calcul de l'IED 20190207.

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

AI Mastering et LANDR ont tendance à augmenter la luminosité.

Changer le montant de la profondeur

La profondeur est un indicateur de profondeur. Il est défini dans D 5.2 ci-dessous. Selon D 5.2, la profondeur a une signification spatiale et une signification caractéristique de fréquence, mais cet indice de profondeur ne représente qu'une signification caractéristique de fréquence. Il n'est pas utilisé pour le calcul de l'IED 20190207.

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

Selon la définition, la profondeur augmentera s’il existe de nombreuses composantes basse fréquence. AI Mastering a tendance à réduire la profondeur.

Quantité de changement de chaleur

La chaleur est un indicateur de chaleur. Ce qui suit est une implémentation. Il n'est pas utilisé pour le calcul de l'IED 20190207.

Timbral_Warmth.py (Github)

La maîtrise de l'intelligence artificielle a tendance à réduire la chaleur.

Comparaison du son après le mastering

Pour chaque chanson, j'ai pris trois des originaux, LANDR, avec le plus gros MEI 20190207, AI Mastering avec MEI 20190207 le plus gros. Étant donné que le volume n'est pas aligné, faites attention aux biais dus à la différence de volume.

Toutes les listes de sons sont ci-dessous. Veuillez essayer MEI 20190207 si le son élevé est vraiment bon. La notation de licence de chaque chanson est décrite dans le répertoire 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

Des informations détaillées sont énumérées ci-dessous.

ai-mastering/mastering_comparison (Github)

Attention

Ce qui est écrit comme "AI Mastering" sur le graphique ou Github représente AI Mastering.

Résumé

J'ai comparé LANDR et AI Mastering.

Mise à jour "AI Mastering"

Spectrogramme d'erreur limitant

AI Mastering a été mis à jour.

Fonction de suréchantillonnage ajoutée

La fonction de suréchantillonnage a été ajoutée. L'utilisation du suréchantillonnage réduit la séparation entre "True Peak" et "Peak". Cependant, le temps de traitement sera retardé. Régler Suréchantillonnage sur 1x entraîne le même comportement qu'avant.

Si vous êtes préoccupé par True Peak, essayez-le.

Paramètres de suréchantillonnage

"Spectrogramme d'erreur du limiteur" ajouté

Le "spectrogramme d'erreur du limiteur" est visualisé sous la forme d'un spectrogramme indiquant à quel moment et quelle bande affecte l'erreur du limiteur. Je pense qu'il sera plus facile de réduire l'erreur du limiteur en l'utilisant.

Spectrogramme d'erreur limitant

Étant donné que la valeur relative est affichée, vous n'avez pas à vous inquiéter si "Erreur de limiteur" est faible au départ. Dans les zones où il n'y a pas de son d'origine, telles que la plage de très hautes fréquences et la partie silencieuse, la couleur a tendance à devenir plus épaisse, mais il n'y a pas de problème si ce n'est pas grave si vous écoutez.

Ce qui est important, c'est la partie dense de la couleur qui existe dans la partie sombre. Cette image contient de nombreuses lignes verticales inférieures à 15 kHz. Cette ligne est une distorsion qui s'est produite sans pouvoir compresser complètement le pic du son d'attaque puissant.

Veuillez vous reporter à l'article suivant pour savoir comment réduire l'erreur du limiteur.

Quelle est l'erreur de limiteur?

Ajouter un indicateur de dissidence

L'indice de dissonance est un indicateur du degré de dissonance du son. L'indice de Dissonance a tendance à devenir faible car il existe de nombreux sons dont le spectre est fortement concentré dans la direction des fréquences, tels que les instruments de percussion et le bruit, et devient plus petit, car il existe de nombreux hauteurs avec des hauteurs telles que piano et cordes.

Indice de dissonance du son

Accélérer l'analyse audio

Dans AI Mastering, après le téléchargement de l’audio, le mastering commence une fois l’analyse audio terminée. À mesure que nous accélérons l'analyse de l'audio, le mastering devrait commencer plus rapidement.