AI Mastering Blog

LANDR과 AI Mastering을 음질면에서 비교했습니다.

요약

MEI20190207는 믹스를 객관적으로 평가할 수있는 지표를 제안했습니다.

AI Mastering과 LANDR에서 마스터 링 한 소리를 MEI20190207 비교했습니다.

AI Mastering은 LANDR보다 MEI20190207이 높은 것으로 나타났습니다.

AI Mastering은 LANDR보다 음량 범위가 크고 Boominess가 작고 Depth가 작고 Warmth가 작은 경향이 있다는 것을 발견했습니다.

※ 다음으로 비교 음이 있기 때문에 들어보세요

비교

다양한 소리를 LANDR과 AI Mastering 마스터 링하고 결과를 다양한 지표로 비교했습니다.

비교 대상 소리

비교 대상 음은 다음 믹스 평가 데이터 세트에서 선택했습니다. 이 믹스 평가 데이터 세트에는 다양한 곡에 대한 여러 오디오 믹스와 각각의 오디오 믹스에 대한 복수 인에 의한 주관적 평가 결과가 포함됩니다.

오디오 믹스의 라이센스가 CC BY 것들 사이에서 각 노래에 대해 음의 범위가 가장 큰 것과 주관적 평가의 평균이 가장 낮은 것을 비교 대상 톤으로 선택했습니다.

음량 범위가 큰 유물없이 마스터하기 쉬운 것과 주관적 평가가 낮은 것은 자동 마스터 링의 도시가있는 것이 이유입니다.

콘크리트 믹스 목록은 아래의 GitHub 저장소를 참조하십시오.

MixBrowser

THE MIX EVALUATION DATASET

지표

MixEvaluationIndex20190207 (MEI20190207)

MixEvaluationIndex20190207 (MEI20190207)는 The Mix Evaluation Dataset의 주관적 평가 데이터를 사용하여 구축 한 오디오 믹스의 객관적 지표입니다. 오디오 믹스의 지표이지만, 마스터 링 오디오의 평가에도 사용할 수 있다고 생각합니다. 종합적인 평가를위한 것입니다. 이번 비교에서 메인이되는 지표입니다.

MEI20190207는 다양한 지표의 가중치 합으로 계산됩니다. 바탕이되는 지표는 스펙트럼의 분산 공분산 행렬 스펙트럼의 평균 Hardness, Dissonance입니다. 쉽게 말하면 스펙트럼의 모양, 다이나믹 레인지, 공간감, 공격의 대역폭, 왜곡 많음을 참고로 계산하고 있습니다.

가중치의 학습에 사용한 오디오 믹스는 MixBrowser에서 공개되는 오디오 믹스 중 미리 오디오가있는 것이 전부입니다. 일부 미리보기 오디오는 404 Not Found이었습니다.

MixBrowser

라우드니스

ITU-R BS.1770에서 정의 된 라우드니스입니다. 전달 플랫폼과 사용자 듣는 방법에 따라 다르지만, 음량이 큰 곡수록 다른 곡에 비해 큰 소리로 재생 될 가능성이 높습니다. 큰 소리로 재생하는만큼 좋은 소리로 들립니다.

음질이 같으면 음량이 크면 클수록 좋은 것입니다.

기타 지표

음량 레인지, True Peak

마스터 링 설정

아래의 GitHub를 참조하십시오.

비교 결과

MEI20190207의 변화량

MEI20190207 원본에 대한 변화량을 모든 곡에 평균 한 것입니다. AI Mastering 쪽이 LANDR보다 MEI20190207가 높은 경향이 있습니다.

음량 vs 음량 범위

라우드니스의 모든 노래의 평균과 음량의 모든 노래의 평균 분산 형 플롯했습니다. 일반적으로 음의 크기와 음량 범위는 트레이드 오프의 관계에 있지만, AI Mastering 쪽이 LANDR보다 음량을 높게했을 때의 음량 범위의 감소가 적습니다.

True Peak

True Peak (인터 샘플 피크)를 모든 곡으로 평균 한 것입니다. True Peak가 0dB보다 크면 다시 인코딩 등으로 왜곡 될 수 있지만, AI Mastering, LANDR 모두 0dB를 초과하는 경우가있는 것 같습니다. AI Mastering에서는 Ceiling을 True Peak하면 True Peak가 0dB를 초과하지 않도록 할 수 있기 때문에 음질 열화를 피할 수있다. LANDR는 그럴듯한 설정이 없기 때문에 아마 회피 불가능합니다.

Dissonance의 변화량

Dissonance은 불협화음 정도를 측정하는 지표입니다. MEI20190207을 계산하는 데 사용되며, Dissonance이 낮을수록 MEI20190207이 높아집니다.

AI Mastering 마스터 링 레벨을 1로 설정하면 Dissonance가 늘어날 것 같습니다. 마스터 레벨을 0.5로 설정하면 LANDR과 동등한 증가하면됩니다.

Hardness의 변화량

Hardness 소리의 경도를 측정하는 지표입니다. MEI20190207을 계산하는 데 사용되며, Hardness가 높을수록 MEI20190207이 높아집니다. AI Mastering, LANDR 함께, Hardness을 늘리는 것입니다.

Boominess의 변화량

Boominess는 Boomy 정도를 나타내는 지표입니다. 내용은 다음에서 제안 된 Booming Index입니다. MEI20190207의 계산에는 사용되지 않습니다.

Booming index as a measurement for evaluation booming sensation

AI Mastering은 Boominess을 낮추는 경향이 있습니다.

Brightness의 변화량

Brightness 밝기를 나타내는 지표입니다. 전체 에너지에 대한 고주파 성분의 에너지 비율을 로그와 Spectral Centroid의 대수의 선형 결합으로 계산됩니다. MEI20190207의 계산에는 사용되지 않습니다.

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

AI Mastering과 LANDR는 Brightness를 올리는 경향이 있습니다.

Depth의 변화량

Depth는 깊이를 나타내는 지표입니다. 다음 D5.2에 정의되어 있습니다. D5.2에 따르면, 깊이는 공간적인 의미와 주파수 특성 인 의미가 있지만,이 Depth 지표는 주파수 특성적인 의미만을 나타낸다. MEI20190207의 계산에는 사용되지 않습니다.

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

정의에 따르면, 저주파 성분이 많다고 Depth가 늘어날 것 같습니다. AI Mastering는 Depth를 낮추는 경향이 있습니다.

Warmth의 변화량

Warmth는 온기를 나타내는 지표입니다. 다음이 구현입니다. MEI20190207의 계산에는 사용되지 않습니다.

Timbral_Warmth.py (Github)

AI Mastering은 Warmth를 낮추는 경향이 있습니다.

마스터 링 후 소리의 비교

각 곡에 대해 오리지널 LANDR에서 MEI20190207가 최대의 것, AI Mastering에서 MEI20190207이 가장 큰 것들 중 3 개를 선택했습니다. 음량은 갖추고 있지 않기 때문에 볼륨의 차이에 의한 편견에주의하십시오.

모든 소리 목록은 다음에 있습니다. MEI20190207가 높은 소리가 정말 좋은 소리 있는지 여부를 확인하려고합니다. 각 곡의 라이센스 표기는 Github의 audio 디렉토리 아래에 기재했습니다.

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

자세한 정보가 아래에 설명되어 있습니다.

ai-mastering/mastering_comparison (Github)

주의

그래프와 Github에서 "AI Mastering"라고 표기되어있는 것은 AI Mastering의 수를 나타냅니다.

정리

LANDR과 AI Mastering을 비교했습니다.

PEAQ (Perceptual Evaluation of Audio Quality)에 대해 소개합니다.

PEAQ

PEAQ는 참조 소리와 대상 음의 차이를 인식 할 수 있습니까? 계산에서 객관적으로 평가하는 방법입니다. 리미터의 성능이나 mp3 인코더의 성능을 평가하는 데 사용할 수 있다고 생각합니다.

PEAQ (Wikipedia)

ITU-R BS.1387

PEAQ 라이센스

Wikipdia에 따르면, PEAQ은 특허로 보호 받고있는 것입니다. 그래서 무료로 사용할 수 없습니다. 다음 사이트에 따르면, OPTICOM 통해 라이센스 계약 할 수 있을지도 모릅니다.

PEAQ (OPTICOM)

Licensing (OPTICOM)

PEAQ 구현

다음 기사에서 여러 PEAQ의 정확도와 계산 시간이 비교되어 있습니다. 정확도으로 GstPEAQ이 좋은 것 같습니다.

GstPEAQ – An Open Source Implementation of the PEAQ Algorithm

GstPEAQ

GStreamer 플러그인으로 만들어진 PEAQ 구현입니다. C로 구현되어 있고 라이센스는 LGPL 2입니다.

HSU-ANT/gstpeaq (Github)

PEAQ 테스트 데이터

아래 링크에서 다운로드 할 수있는 zip 파일에 테스트 데이터가 포함되어 있습니다. zip 파일의 라이센스 표기에 따르면, PEAQ 구현 평가 이외에는 사용하지 말라 싶습니다.

ITU-R BS.1387

정리

PEAQ에 대해 소개했습니다. AI Mastering 도입하려고 생각 했습니다만 자유롭게 사용할 수 없기 때문에 포기했습니다.

Audio Commons 대해 소개합니다.

Audio Commons

"Audio Commons Initiative」는 Creative Commons 라이센스로 제공되는 오디오 콘텐츠를 창조 산업으로 전달하는 것을 목적으로 한 Initiative입니다. Initiative의 의미는 알 수 없습니다 만, 아마 조직 같은 의미로 사용되고 있다고 생각합니다.

Audio Commons 소개 요약

재사용 가능한 오디오 콘텐츠 (음향 효과, 필드 레코딩, 오디오 샘플 곡)은 본래 더 많은 것이지만, 현재는 적다.

· 그 원인은 콘텐츠 재사용에 대한 공유 된 문화의 부족과 기술적 인 문제 (검색 라이센스 명기)이다.

· Audio Commons Initiative는 그 문제를 해결하고 오디오 콘텐츠의 재사용을 촉진한다.

Audio Commons (공식 사이트)

Audio Commons (Twitter)

Audio Commons Ecosystem

Audio Commons Ecosystem (ACE)는 Audio Commons Initiative에 의해 지원되는 오디오 콘텐츠, 사용자 도구에 대한 에코 시스템입니다. Audio Commons Ecosystem 전문 영역이 아닌 전문 영역, 개인 영역에서의 Creative Commons 라이센스로 제공되는 오디오 콘텐츠의 재사용을 촉진합니다.

에코 시스템의 등장 인물

Content Creator : 콘텐츠를 만드는 사람. 작곡가 등

Content Provider : 콘텐츠를 제공하는 사람. Jamendo, Freesound 등

Content User : 콘텐츠를 이용하는 사람. 게임 제작자 등

Audio Commons ontology

Audio Commons ontology는 Audio Commons Ecosystem에서 사용되는 오디오 콘텐츠의 온톨로지입니다. Audio Commons ontology하여 오디오 콘텐츠에 대한 주석 (메타 데이터의 부여) 할 수 있습니다.

Audio Commons 관계자

대학 이외에 Waves, Jamendo, AudioGaming에 소속하는 것이 Audio Commons에 참여하는 본입니다.

Audio Commons Team

Audio Commons의 Github 저장소

Audio Commons은 Github에서 다양한 라이브러리를 배포하고 있습니다.

Audio Commons (GitHub)

Audio Commons 재미있는 도구

Timbral Explorer

여러 개의 오디오 샘플이 2 차원으로 가시화되고 있습니다. 하나의 원형이 하나의 오디오 샘플을 나타내고, 소리가 비슷한 것끼리 가깝도록 배치되어 있습니다. 동그라미를 클릭하면 소리가납니다. 근처의 동그라미를 클릭하면 비슷한 소리가 멀리 동그라미를 클릭하면 닮지 않은 소리가납니다.

DAW에서 사용하면 오디오 샘플 선택이 쉽게 될 것 같네요.

Timbral Explorer

정리

Audio Commons을 소개했습니다.

난청 환자를위한 스피커 '미라이 스피커'와 유사한 제품에 대해 소개합니다.

"미라이 스피커 '이란?

"미라이 스피커 '소리의 장애인 스피커입니다. (주) 사운드 팬들 제품입니다.

사운드 팬 공식 사이트

"미라이 스피커"를 개인으로 구하기는?

2,980 엔 / 월에 렌탈 할 수있는 것 같습니다.

"미라이 스피커"렌탈

"미라이 스피커"의 원리

다음의 특허를 기반으로하고 있다고 생각합니다. 원리의 자세한 것은 불명 것 같습니다.

특허 (만능 스피커)

Comuoon이란?

"Comuoon"는 대화 지원 기기입니다. 유니버설 사운드 디자인 회사의 제품입니다.

유니버설 사운드 디자인 회사 공식 사이트

"Comuoon"를 개인으로 구하기는?

7,600 엔 + 36 * 5,800 = 216,400 엔으로 구입할 수있는 것 같습니다. "일상 생활 용구 급부 제도」를 사용할 수있는 것입니다.

구입 방법 (Comuoon 공식 사이트)

"Comuoon"의 원리 1 - 소리 변환

comuoon 마이크에서 입력 된 소리를 명확히 분석하고 듣기 쉬운 깨끗한 소리로 변환합니다.

Source

입력 음을 듣기 쉽게 변환하여 출력하고있는 것입니다. 출신에 게재되어있는 사진 등으로 미루어 볼 때, EQ에서 듣기에 중요한 대역을 부스트하고있을 가능성이 있습니다.

"Comuoon"의 원리 2 - Transverse Wave Speaker

"방울 벌레 스피커"은 방울 벌레가 날개를 갈아 적합하게 소리를내는 원리를 응용 한 스피커에서 Comuoon의 힌트가있는 것 같습니다.

들리지 어려움을 개선하는 난청자에게의 코페르니쿠스 적 상품

위의 기사 중에서 '방울 벌레 스피커'를 소개하고있다 무토 佳恭 교수의 논문을 발견했습니다. 논문에서는 오르골 구부린 밑받침을 맞추고했지만 음향 특성이 분석되어 있습니다. "미라이 스피커"의 구조와 비슷합니다. "Comuoon」와 「미라이 스피커 '의 뿌리는 같은 것입니까?

압전 소자와 진동판 결합 구조를 가진 'Transverse Wave Speaker'도 소개되어 있습니다. 아마 이것이 '방울 벌레 스피커'나 '횡파 스피커 "라고하는 것입니까?

Known and unknown phenomena of nonlinear behaviors in the power harvesting mat and the transverse wave speaker

거리마다 음향 인텐시티를 측정 한 결과, 공기 중의 횡파가 발생하고 있다고 가정하여 계산 한 경우의 결과와 일치하는 것 같습니다. 그러나 시뮬레이션에 사용되는 3 개의 매개 변수의 도출 방법이 기재되어 있지 않고, 도출 된 파라미터의 타당성의 논의도되지 않기 때문에 시뮬레이션 결과가 현실에있을 수 있는지 여부는 알 수 없습니다.

소리의 횡파는 없다는 설명 도 있으므로, 우연히 계산 결과와 실험 결과가 일치했을뿐, 실은 다른 원리에 기반하고있을 가능성도 있습니다.

평면파를 생성 할 수있는 스피커

스피커 중에서는 평면파를 생성 할 수있는 스피커가 있습니다. 조사한 결과, 평면 스피커 평판 스피커, 평면파 스피커 등 다양한 호칭으로 불리고 있고, 통일 된 호칭은 없을 것입니다.

만일 "미라이 스피커 '나'Transverse Wave Speaker"본질적인 포인트가 횡파가 아닌 평면파라고하면, 평면파를 생성 할 수있는 다른 스피커뿐만 아니라 난청 환자에게 효과가있을 것입니다.

개인으로 구입할 수있는 스피커를 알아 보았습니다.

주식회사 에프 피 에스

FPS 온라인 스토어

TOA 주식회사

TOA PW-1230DB Plane Wave Speaker, Black

난청과 평면파의 관계

만일 "미라이 스피커 '나'Transverse Wave Speaker"에서 평면파가 나온다고하면 난청 환자에게 평면파가 듣기 쉬운 수 있습니다. 만약 그렇다고하면 그 이유를 생각해 보겠습니다.

가설 1 - 거리에 따라 음량이 감소하기 어려운 때문

평면파는 구형 파형과 비교하여 거리에 따라 소리가 감쇠 힘듭니다. 스피커에서 멀리 떨어져 있어도 듣기 쉽기 때문에 난청 환자에게 듣기 쉽게 느끼고있을 수 있습니다.

같은 장소에 위치한 과목에 대해 피험자의 위치에서 동일한 볼륨이되도록 조정 한 평면파와 구면 파 들리지 용이성을 비교하면,이 가설을 확인할 수 있습니다.

가설 2 - 귀의 위치를 조금 이동하면 음량 변화가 작기 때문에

가설 1과 비슷하지만 귀 구조와 방 반사의 영향의 영향으로 평면파는 구형 파형과 비교하여 귀 가리키는 방향과 귀의 위치를 약간 바꾼 경우의 내이에서의 음량 변화 이 작을 수 있습니다.

귀의 위치와 방향을 고정 해 생활하고있는 사람은 없다고 생각하기 때문에 그들을 조금 움직였을 때의 음량 변화의 크기는 들리지 용이성에 영향을 미칠 수 있습니다.

가설 1의 실험을 귀의 위치와 방향을 완전히 고정 된 조건과 조금씩 이동 조건에서 실시하면 확인 가능합니다.

가설 3 - 잔향이 적기 때문에

평면파는 지향성이 강하기 때문에, 방에서의 반사가 적고 잔향 음이 줄어들 수 있습니다. 잔향의 양이 들리지 용이성에 영향을주고있을 가능성이 있습니다.

구면 파도와 평면파의 잔향의 양을 측정하고, 리버브 등으로 잔향의 양이 같아 지도록 보정 한 소리로 들리지 용이성을 비교하면 확인 가능합니다.

가설 4 - 잔향이 심플하기 때문에

가설 3과 비슷하지만 잔향의 양이 아니라 잔향의 구조가 들리지 용이성에 영향을주고있을 가능성이 있습니다. 예를 들어, 리버브와 짧은 딜레이 같은 잔향 량도 들리지 용이성이 다를지도 모릅니다.

구면 파도와 평면파의 임펄스 응답을 측정하고 회선 등에서 잔향의 구조를 닮은 소리로 들리지 용이성을 비교하면 확인 가능합니다.

정리

난청 환자를위한 스피커 '미라이 스피커'와 유사한 제품에 대해 소개했습니다.

※ 가격 등은 기사 작성 시점의 정보입니다. 최신 정보는 공식 웹 사이트를 참조하십시오.

SoundBridge는 2018 년에 출시 된 무료 DAW를 소개합니다.

SoundBridge이란?

SoundBridge는 2018년에 출시된 무료 DAW입니다. Windows와 Mac을 지원합니다. 여기 에 따르면 SoundBridge는 3 년에 걸쳐 만들어진 것 같습니다.

SoundBridge 공식 사이트

SoundBridge의 특징

음악 교재 마네 타이즈하기 때문에, DAW 자체는 무료로 사용할 수있는 것이 특징입니다.

SoundBridge 사용

SoundBridge 무료 회원 가입

SoundBridge 공식 사이트 에 무료 회원 가입을합니다.

SoundBridge 다운로드

회원 가입이 완료되면 사용중인 OS에 맞는 SoundBridge 설치 프로그램의 다운로드 링크가 표시됩니다. OS의 자동 판정이 잘못 있다면, My Accounts 화면에서 각 OS 용 SoundBridge 설치 프로그램을 다운로드 할 수 있습니다.

SoundBridge 설치

SoundBridge 설치 프로그램을 실행하고 화면에 따라 설치합니다. 모든 기본 설정도 OK입니다.

SoundBridge 시작

SoundBridge를 시작하면 다음과 같은 화면이되므로 계정 정보를 입력하고 로그인합니다.

SoundBridge 샘플 프로젝트

기본 설정으로 설치하면 Documents 디렉토리에 샘플 프로젝트가 설치됩니다. 이것을 SoundBridge 왼쪽의 File 메뉴에서 엽니 다. 에러가 나와 열지 프로젝트도있었습니다. ExampleProject.soundbridge은 열었습니다.

재생 해 봅니다.

샘플 프로젝트를 편집하려고하면 SkyTracks.io에 가입을 촉구 팝업이 나타납니다 편집 할 수 없으므로 편집하려면 새 프로젝트를 엽니 다.

SoundBridge 피아노 롤

일반적인 DAW의 피아노 롤과 같습니다.

SoundBridge 믹서

일반적인 DAW의 Mixer와 동일합니다.

SoundBridge Academy는?

SoundBridge Academy는 음악 제작을 배울 유료 온라인 동영상 교재입니다. DAW 프로젝트 파일을 포함 시키면 유용 모르겠네요. 풍부한 유료 설명서가 나온다 DAW 것이라는 전망이 있을지도 모릅니다.

SoundBridge Academy

SoundBridge 명성

I had issues with Ozone 8 plugins freezing up the application v1.09, and a simple email generated a quick response and a timely update to fix 5 stars for customer service on that.

Source

버그보고를하면 속공으로 고쳐주는 것 같습니다.

What attracts me to your DAW is the music theory learning element to it, why not create a subscription base to your model? I 'd happily pay a monthly fee to have access to your learning content, tutorials and you can keep it interesting for novice learners with monthly perks / sample kits etc.

Source

음악 이론을 배울 수있는 곳이 SoundBridge의 매력 싶습니다.

SoundBridge은 향후 유료화 할 것인가?

In an effort to make all of this accessible to as many people as possible, we have decided to make the software completely free.

Source

향후 유료화하지 보증은 없습니다 만, 음악 교재 마네 타이즈하기 때문에 그 방법이 잘하면 DAW 자체는 계속 무료 수 있습니다.

Ableton과 PreSonus는 Tips이나 유용한 콘텐츠를 블로그에서 무료로 제공하고 DAW에서 마네 타이즈합니다. SoundBridge은 그 반대라는 견해도 할 수 있을지도 모릅니다.

정리

2018 년에 출시 된 무료 DAW에서 SoundBridge를 소개했습니다.

"ClearMixer"의 효과를 알 동영상 및 데모 오디오를 소개합니다.

"ClearMixer"소개 동영상

"ClearMixer"소개 동영상 해설

상황 설정

동영상에서는 Band Noise (협 대역 잡음)과 Sine Wave (정현파)가 동시에 울려 있습니다. 이 상황이라 보통은 Band Noise과 Sine Wave 볼륨만큼의 때 안개가 들립니다 만, 「ClearMixer "를 사용하면 탁한을 줄일 것을 보여줍니다.

"Intensity"파라미터에 의한 간섭 제어

0 : 21 ~ 0 : 37에서 "ClearMixer"의 "Intensity"파라미터를 조작하여 Band Noise과 Sine Wave의 간섭을 제어 할 수 있습니다. "ClearMixer"의 "Intensity"를 늘리면 Sine Wave의 소리 대역에서 Band Noise의 볼륨이 감소합니다. 헤드폰으로 들으면 알기 쉽다고 생각합니다. 동영상 내 비치고있다 "ClearMixer"스펙트럼 분석기로도 알 수 있습니다. 따라서 Sine Wave가 더 듣기 쉬워집니다.

"Output"파라미터에 의한 출력 음의 전환

0 : 38 ~ 0 : 47에서 "ClearMixer"의 "Output"매개 변수를 사용하여 출력 음을 전환하고 있습니다. Dry이 ClearMixer에서 처리하지 않은 소리, Wet가 ClearMixer에서 처리 한 소리를 나타냅니다. Wet - Dry은 ClearMixer 처리 전후의 차분 음을 나타냅니다. Interference 간섭 성분을 나타낸다. Wet - Dry을 들으면 간섭 감소 효과가 알기 쉽다고 생각합니다.

Band Noise만을 듣기

1 : 00 ~ 1 : 12에서 Sine Wave를 음소거 Band Noise만을 재생 한 후 간섭을 제어 할 수 있습니다. Sine Wave가 음소거되어있는 것으로, ClearMixer 간섭 감소 효과가 더 알기 쉽다고 생각합니다.

Sine Wave 볼륨을 변화시키는

1 : 18 ~ 1 : 38, Sine Wave 볼륨을 변화시키고 있습니다. "ClearMixer"스펙트럼 분석기를 보면 Sine Wave 볼륨에 의해 Band Noise의 간섭 저감이 변화하는 것을 알 수 있다고 생각합니다. 원활하게 변화하기 때문에 거의 위화감을 느끼지 않는다고 생각합니다.

"ClearMixer"데모 오디오

원래 오디오

"ClearMixer"적용 후 오디오

"ClearMixer"적용 후 오디오 (과다 적용)

해설

원래 오디오와 'ClearMixer "적용 후 오디오의 차이는 미묘한 차이이지만 기반의 배음과 피아노 중음의 간섭에 주목하면 듣기 쉽다고 생각합니다. 전체적으로 깔끔하게하고 있다고 생각합니다.

"ClearMixer"적용 후 오디오 (과다 적용)를 들으면 알 수 있다고 생각 합니다만, 간섭을 과도하게 감소하면 조금 시시한 소리입니다. "ClearMixer"의 "Total Interference"지표를 보면서 간섭 양을 조절하면 좋다고 생각합니다. 참고로 원래 오디오의 "Total Interference '가 15 % 정도"ClearMixer "적용 후 오디오의"Total Interference」가 8 % 정도 "ClearMixer"적용 후 오디오 (과다 적용)의 "Total Interference"가 3 % 정도 입니다.

지표를 보면서 객관적으로 믹스 할 수있는 것은 "ClearMixer"를 사용하는 메리트라고 생각합니다.

"ClearMixer"최신 버전 다운로드

데모

제품 버전

정품 구매

※ 업데이트 방법 : install.bat를 실행하면 OK입니다.

※ 사용법은 동봉 된 README를 참조하십시오.

정리

"ClearMixer"의 효과를 알 동영상 및 데모 오디오를 소개했습니다.

AI Mastering을 업데이트했습니다. 다음 업데이트 내용입니다.

마스터 링 제거 기능

마스터 링을 제거하는 기능을 추가했습니다. 마스터 링 목록 화면 또는 각 마스터의 상세 화면의 「편집 버튼 "에서 삭제할 수 있습니다. Undo 수 없으므로주의하시기 바랍니다. ※ 스마트 폰 버전에서는 사용할 수 없습니다

마스터 링 보호 기능

마스터 링을 보호하고 자동으로 삭제되지 않도록하는 기능을 추가했습니다. 프리미엄 플랜 제한 기능으로 동시에 최대 100 개까지 보호 해 둘 수 있습니다. 보존 기간은 프리미엄 플랜 계약 기간입니다. ※ 스마트 폰 버전에서는 사용할 수 없습니다

사용법

마스터 링 목록 화면 또는 각 마스터의 상세 화면의 「편집 버튼 '에서'보호 '할 수 있습니다.

보호되어 있는지 여부는 마스터 링 목록 화면의 "상태 열에"에서 확인할 수 있습니다.

주의 사항

보호 기능을 이용하여 중요한 데이터를 저장하는 용도는 상정하고 있지 않습니다. 중요한 데이터는 다운로드 백업 해 두는 것을 추천합니다.

공정한 우선 순위에서 동영상 인코딩

동영상 인코딩 공정한 우선 순위에서 실시하도록했습니다. 많은 마스터 링하는 것이 있어도 그 영향을 받고 힘들어집니다.

마스터 링 작업 자체는 이전부터 공정한 우선 순위로하고 있었지만, 동영상 인코딩에는 우선 순위가 적용되지 않았습니다. 따라서 많은 마스터 링하는 분이 때 음원까지 이미 완성하지만 동영상이 완성 느린 현상이 발생했습니다. 그것을 해결하는 수정합니다.

결제 목록의 표시 내용 변경

"사용자 설정"페이지의 결제 목록의 표시 내용을 수정했습니다.

구체적으로는 PayPal 링크를 열었지만 결제를 완료하지 않은 경우에 "미지급"라고 표시되어있었습니다 만, 알기 어렵 기 때문에 원래 표시하지 않도록했습니다.

로그인이 실패하는 문제 수정

데스크톱 버전과 일부 브라우저에서 로그인이 실패하는 버그를 수정했습니다. 불편을 끼쳐 드려 죄송합니다. 다음 링크에서 최신 버전을 다운로드하십시오.

최신 데스크톱 버전 다운로드

AI Mastering의 "리미터 오차 '에 대해 소개합니다.

"리미터 오차」란?

"리미터 오차」는 AI Mastering의 리미팅 처리에서 발생한 소리의 차이입니다.

일반적으로 리미터에 음압을 너무 올리면 소리가 왜곡 있지만 리미터 오차는 그 왜곡을 정량적으로 나타낸 것입니다. 가급적 인간의 감각에 가까워 지도록, 음향 심리학을 기반으로 설계되어 있습니다. 단위는 dB입니다. 리미터 오차가 1dB 이하이면 거의 차이를 들리지 않을 것입니다.

그림은 단순화되어 있지만, 실제로는 좀 더 복잡한 방법으로 계산하고 있습니다.

"리미터 오차 '가 발생하는 원인

리미터 오차가 발생하는 원인은 리미팅 처리에 의해 파형의 피크를 Ceiling 이하로 억제 한 채 음압을 목표 음압에 접근하려고 한 결과 파형이 왜곡 될 수 있습니다.

소리 중에는 리미팅 왜곡 쉬운 것으로 왜곡 어려운 것이 있습니다. 무엇이 왜곡 쉬운가 리미터에 따라 다르지만 AI Mastering의 경우는 타악기가 왜곡 어렵고 저음, 정현파에 가까운 소리, 지속 소리가 왜곡 쉽습니다.

"리미터 오차 '를 발생시키지 않는 요령

목표 음압을 낮추는

목표 음압을 낮추면 가장 쉽게 리미터 오차를 줄일 수 있습니다. 음압을 내려도 좋은 경우는이 방법이 가장 좋습니다.

"Ceiling 모드"를 "최대"로 설정

AI Mastering의 커스텀 마스터링을 사용하면 'Ceiling Mode' 옵션을 사용하여 True Peak 또는 일반 피크를 기준으로 한계를 선택할 수 있습니다.

True Peak를 기준으로하면 더 보수적으로 피크를 억제하므로, Ceiling이 떨어지고 리미터 오차가 발생하기 쉽습니다.

“Ceiling 모드” 를 “peak”로 설정하여 리미터 오차를 줄일 수 있습니다. 대신 돌이킬 수없는 압축으로 왜곡 될 가능성이 높습니다.

기반의 피크를 작게

베이스는베이스에서 정현파에 가까운 지속적 소리 때문에 리미터 왜곡 쉽습니다.

AI Mastering에 한정된 기술은 아니지만, 앰프 시뮬레이터 등을 이용하여 기반 배음을 늘리면 청 감상의 볼륨을 유지하면서 피크를 줄일 수 있습니다. 그 대신 음질은 변화합니다.

"리미터 오차"가 큰 것을 꺼리지 않는다

"리미터 오차"가 발생하는 경우에는 음악으로 허용 가능한 것으로 허용 할 수없는 것이 있습니다.

예를 들어,베이스 소리가 일시적으로 너무 큰 피크가 튀어 버리므로,베이스 소리를 전반적으로 낮춘 경우 "리미터 오차"가 발생하지만 음악적으로 허용 가능하다고 생각합니다.

한편, 같은 상황에 기반 피크를 억지로 억제하고 왜곡시켜 버린 경우는 음악으로 허용 할 수 없다고 생각합니다.

"리미터 오차가 발생하지 않으면 문제 없다 '는 성립하지만 (적어도 성립하는 것을 목적으로 설계하고 있습니다 만)"리미터 오차가 발생하는 경우 문제가있다 "는 성립하지 않습니다 .

그래서, 귀로 듣고 문제가 없으면 "리미터 오차"가 큰 것은 신경 쓰지 않는 것도 손입니다.

개선 방안 "리미터 오차 스펙트럼"

AI Mastering에 표시되는 "리미터 오차 '는 음원 전체의 평균입니다. 실제로는 시간 대역마다 국소적인 "리미터 오차」는 다릅니다.
"리미터 오차"의 스펙트럼과 같은 것이 있으면, 어떤 시간, 어떤 대역에서 "리미터 오차"가 발생하고 있는지를 시인 할 수 있기 때문에 쉽게 원인을 파악할 수 있습니다.

검토 중입니다.

정리

AI Mastering의 "리미터 오차 '에 대해 소개했습니다.

PhonicMind는 음원에서 보컬만을 추출 / 제거 할 수있는 온라인 서비스 및 기타 유사한 소프트웨어 / 서비스에 대해 소개합니다.

PhonicMind이란?

PhonicMind는 2-mix 음원에서 자동으로 보컬을 추출 / 제거 할 수있는 온라인 서비스입니다.

음원을 업로드하면 음원에서 보컬만을 뽑아 음원과 보컬만을 제거 음원의 두 음원을 다운로드 할 수 있습니다.

PhonicMind 공식 사이트

PhonicMind 명성

아래 링크의 반응을 보면 PhonicMind 평판 좋은 것 같습니다.

PhonicMind, a vocal remover that actually works when it comes to isolating the vocals. HIGHLY RECOMMENDED! from makingvaporwave

Has anyone tried PhonicMind? from IsolatedVocals

PhonicMind의 구조

PhonicMind은 딥 신경망을 사용하고있는 것 같습니다.

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

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

기타 보컬 제거 / 추출 소프트웨어

Vocal Remover (vocalremover.org)

VocalRemover는 PhonicMind뿐만 아니라 2-mix 음원에서 자동으로 보컬을 제거 / 추출 할 수있는 온라인 서비스입니다.

왼쪽 메뉴의 "Vocal Remover"에서 보컬 제거 "Vocal Extractor"에서 보컬 추출 할 수 있습니다.

Vocal Remover

시도했는데, 대역이 보컬에 가까운 정위가 중앙에있는 소리는 보컬과 함께 추출되어 버립니다. 또한 보컬 제거 잔향 성분이 남아 있습니다.

추측이지만, 정위 주파수 대역 과도의 정보를 사용하여 보컬을 추출하는 전통적인 방법을 사용하고 있다고 생각합니다.

VocalRemover (vocalremover.com)

VocalRemover는 PhonicMind뿐만 아니라 2-mix 음원에서 자동으로 보컬을 제거 / 추출 할 수있는 온라인 서비스입니다.

VocalRemover

시도했는데, vocalremover.org보다 품질이 높습니다. 보컬 제거 후 잔향 성분도 약합니다. PhonicMind만큼의 퀄리티에 느꼈다.

Lakeside Audio Isola Pro FX

Lakeside Audio Isola Pro FX는 2-mix 음원에서 반자동으로 다양한 악기를 추출 할 수있는 VST 플러그인입니다.

Lakeside Audio Isola Pro FX

Midi에서 팁을주는 "MIDI 모드"고 주파수 대역을 지정하는 자동 모드가 "MIDI 모드"가 더 품질이 높은 것 같습니다. VST이므로 실시간으로 처리 할 수 있습니다.

PhonicMind와 Lakeside Audio Isola Prox FX 비교 동영상입니다. 조금 유물이 나와 있습니다 만, PhonicMind만큼의 퀄리티에 느꼈다.

iZotope RX7

iZotope RX7는 음악 제작 및 포스트 프로덕션을 모두 지원하는 2-mix 음원을 복구하고 조정할 수있는 독립형 소프트웨어입니다.

iZotope RX7

iZotope RX는 2007 년 초기 버전이 발표 된 2018 년 RX7 릴리스 에서 2-mix 음원에서 보컬,베이스, 타악기 등을 자동 추출하여 음량을 다시 조정하는 기능이 추가되었습니다.

다음의 정보에 따르면, 음원 분리 알고리즘 신경망을 사용하고있는 것 같습니다.

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

Audionamix XTRAX STEMS

Audionamix XTRAX STEMS는 2-mix 음원을 보컬, 드럼, 그렇지 악기 세에 전자동으로 분리 독립 소프트웨어입니다.

Audionamix XTRAX STEMS

이곳 의 정보에 따르면, 신경망을 사용하고, ADX TRAX보다 나은 것 같습니다.

Audionamix ADX TRAX

Audionamix ADX TRAX 보컬을 추출하는 독립형 소프트웨어입니다. 보컬 추출에 특화되어 있습니다. PhonicMind 등과 달리 스펙트럼을 보면서 수동으로 조정할 수 있습니다.

Audionamix ADX TRAX

BlueLab REBALANCE

BlueLab REBALANCE는 2-mix 음원을 보컬,베이스, 드럼, 그렇지 악기의 4 가지로 나누어 각각의 볼륨을 조정할 수 VST입니다. 2019 년 1 월 릴리스입니다. VST이므로 실시간으로 처리 할 수있는 것이 특징입니다.

시험했는데, PhonicMind보다 낮은 퀄리티였습니다. 추측이지만, 전통적인 알고리즘을 사용하고 있다고 생각합니다.

BlueLab REBALANCE

어떤 보컬 제거 / 추출 서비스를 사용하면된다?

노래방 음원을 만들고 싶다

PhonicMind하거나 VocalRemover 것이 좋다고 생각합니다.

웹 서비스이므로, 소프트웨어 설치 등의 노력이 필요하기 때문입니다.

귀 카피 (전사)하고 싶다

Lakeside Audio Isola Pro FX하거나 iZotope RX7하거나 Audionamix XTRAX STEMS 것이 좋다고 생각합니다.

보컬 이외의 악기도 추출 할 수 있기 때문입니다. 이 중 어느 것이 좋은지는 사용하지 않기 때문에 모릅니다.

정리

PhonicMind을 대표하는 보컬을 추출하거나 제거하는 소프트웨어 / 서비스에 대해 소개했습니다.