AI Mastering अपडेट

मैंने कुन को ध्वनि दबाव को उड़ा दिया।

जोड़ा गया ओवरसैंपलिंग फ़ंक्शन

Oversampling फ़ंक्शन जोड़ा गया था। ओवरसमलिंग का उपयोग “ट्रू पीक” और “पीक” के बीच अलगाव को कम करता है। हालांकि, प्रसंस्करण समय में देरी होगी। 1x पर ओवरसैंपलिंग सेट करने से पहले जैसा व्यवहार होगा।

यदि आप ट्रू पीक के बारे में चिंतित हैं, तो कृपया इसे आज़माएँ।

“सीमक त्रुटि स्पेक्ट्रोग्राम” जोड़ा गया

“लिमिटर एरर स्पेक्ट्रोग्राम” को स्पेक्ट्रोग्राम रूप में देखा जाता है कि किस समय और कौन सा बैंड लिमिटर एरर को प्रभावित करता है। मुझे लगता है कि इसका उपयोग करते समय सीमक त्रुटि को कम करना आसान होगा।

चूंकि सापेक्ष मूल्य प्रदर्शित किया गया है, इसलिए आपको चिंता करने की ज़रूरत नहीं है कि “सीमक त्रुटि” पहले स्थान पर छोटा है। उन क्षेत्रों में जहां कोई मूल ध्वनि नहीं होती है जैसे सुपर उच्च आवृत्ति रेंज और मूक भाग, रंग समग्र रूप से मोटा हो जाता है, लेकिन अगर आप सुनते हैं तो कोई बात नहीं है।

जो महत्वपूर्ण है वह है अंधेरे क्षेत्र जो अंधेरे क्षेत्रों में मौजूद हैं। इस छवि में, 15kHz से नीचे कई लंबवत रेखाएँ हैं। यह रेखा विकृति है जो तब होती है जब एक मजबूत हमले की आवाज के शिखर को पूरी तरह से संकुचित नहीं किया जा सकता है।

सीमक त्रुटि को कम करने के लिए कृपया निम्नलिखित लेख देखें।

सीमांत त्रुटि क्या है?

डाइसनेंस इंडिकेटर जोड़ें

डिसोनेंस इंडेक्स एक इंडेक्स है जो ध्वनि की असंगति की डिग्री को इंगित करता है। डिसोनेंस इंडेक्स तब बड़ा होता है जब आवृत्ति दिशा में घने स्पेक्ट्रम के साथ कई ध्वनियाँ होती हैं, जैसे कि पर्क्यूशन इंस्ट्रूमेंट्स और शोर, और जब पियानो और स्ट्रिंग्स जैसी कई पिच वाली आवाज़ें होती हैं तो यह छोटा हो जाता है।

ऑडियो विश्लेषण को गति दें

AI Mastering में, ऑडियो अपलोड करने के बाद, ऑडियो विश्लेषण पूरा होने पर मास्टरिंग शुरू होती है। जैसे ही हम ऑडियो के विश्लेषण को गति देते हैं, महारत हासिल करना तेजी से शुरू होना चाहिए।