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

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.

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