非常に変化しやすい環境、ソフトウェア、およびハードウェアで一貫したオーディオ品質を実現するために、オーディオ周波数帯域と楽器の音量のバランスを取りますか？
私はGarageBandを使用して音楽を作成していますが、理論的には、この質問はあらゆる作曲および録音ワークフローに当てはまります。
私がよく遭遇する問題は、さまざまなオーディオプレーヤーが独自の出力の「フレーバー」を持っているように見えることです。たとえば、私が書いたものはすべて、GarageBandで意図したもののように聞こえます。MP3形式にエクスポートしてQuickTimePlayerで聞くと、同じ結果になります。
同じファイルをiTunesにインポートすると、トラック全体の音が小さくなるような高音ブースターが適用されているようです。私のiPhoneの同上（デフォルトの音楽プレーヤーは基本的にiTunesのサブセットです）。実際には、[音楽]-> [イコライザー]メニューの低音ブースターまたは高音リデューサーでこれを「修正」します。Windows、Android、Linuxのデフォルトのメディアプレーヤーには、独自の癖があると思います。
私の現在のアプローチは、自宅にある少数のハードウェアとソフトウェアでテストすることですが、音楽が実行される可能性のあるすべての機器でテストすることは明らかに不可能です。
さまざまな種類のヘッドホンやオーディオ機器を考慮する必要がある場合は、さらに困難になります。ヘッドフォンとスピーカーのバランスが取れているものもあれば、低音がブーストされているものもあれば、低品質の小さなオーディオが含まれているものもあります。ヘッドホンの耳とスピーカーの穴の間のパディングの量と種類は、明らかに、ある種の周波数ベースの歪みまたはバイアスを引き起こします。イコライザーをミックスに投入せずに、ヘッドフォンで音楽の低音周波数を大音量でクリアに聞くことができるようにしたいと思います。また、重低音増強またはノイズキャンセリングヘッドホンを使用している可能性のある他の人々にも、20〜100Hzの範囲の鼓膜の保証を無効にすることなく同じ音楽を聴けるようにしたいと思います。「すべての低音楽器を大きくする」ほど簡単ではありません。
ヘッドホンが異なれば、オーディオの漏れプロファイルも異なります。たとえば、私が使用しているヘッドホンは、外部から多くのノイズを漏らします。これは自分の周囲を意識し続けるので、デメリットというよりは機能だと思います。一方、他の誰かが、音楽以外のすべてをブロックするノイズキャンセリングヘッドセットを使用している可能性があります。
それに加えて、変化の激しい環境で合理的に聴けるように音楽を作りたいと思っています。屋内または屋外、および公共交通機関で、より低い可聴周波数スペクトルを汚染する可能性のあるエンジンノイズが多数あります。リスナーがノイズキャンセラーを使用していると思い込まないでください。これまでの私の経験では、たとえば、騒がしい電車で聞くには、低音ブースターまたは高音リデューサーが必須です。バックグラウンドで大きな音を立てる騒々しい列車のエンジンがないときに、逆の問題を引き起こさずにこれを修正する方法はありますか？
主な質問：ハードウェア、ソフトウェア、および環境の広い範囲にわたって最適化されたオーディオ品質のために度数分布と楽器の音量を計算する業界標準の方法はありますか？できればDAW用に構築されたワークフローですが、合理的なものはすべて適応可能である必要があります。
編集：音楽を書くことは私にとって趣味です。私の制作予算は、それに費やす時間、コンピューターと関連ハードウェアのコスト（公平を期すために、私はそのコンピューターを他の多くのものに使用します。GarageBandにはMacが無料で付属しています）、そしてそれが実行される電力だけです。 。ボランティアを除いて、レコーディングエンジニアを乗せるための予算は絶対にありません。
回答
iTunesには、新しくインポートされたすべての音楽をスキャンし、自動EQと音量調整を行う「サウンドチェック」と呼ばれる機能があります。これにより、ライブラリ内のすべての曲がほぼ同じ音量で再生され、EQプロファイルが類似します。これはあなたの問題かもしれません。それを望まない場合は、アプリ設定のチェックボックスです。
それを超えて、私はあなたが聞くものがあなたが録音しているものと一致することを確実にするために良いスタジオモニターペアまたは他の高品質のフラットレスポンススピーカーに関する他の答えに同意します。
また、iTunesの設定をチェックして、スペースを節約するために、インポートされたオーディオがデフォルトの低品質のMP3に自動的に変換されていないことを確認することもできます。
主な質問：ハードウェア、ソフトウェア、および環境の広い範囲にわたって最適化されたオーディオ品質のために度数分布と楽器の音量を計算する業界標準の方法はありますか？
はい：有能で経験豊富なミキシングおよびマスタリングエンジニアを雇います。それが業界標準です。
それらのエンジニアは、ミックスがうまく翻訳されることをどのように保証しますか？主に、彼らは自分のビジネスを知っています。彼らは何年にもわたって彼らの耳と、それがうまく翻訳されるのであればミックスがどのように聞こえるべきかについての知識を開発してきました。また、カスタムリスニング環境や限られた数の他の環境でミックスとマスターをテストして、耳で収集したデータを相互に関連付け、必要な調整を行う方法も知っています。
これまでのところ、優れたエンジニアの仕事に取って代わることができるアルゴリズム、ソフトウェア、ハードウェア、または単純なプロセスは発明されていません。
人間の努力のほとんどすべての分野でそうであるように、愛好家は専門家と同じレベルで活動することを期待すべきではありません。過去数年間セミプロ/ローレベルのプロエンジニアでしたが、私がプライムのときのレベルに到達するには、毎日10年ほどのパートタイムのレコーディング、ミキシング、マスタリングが必要になると思います。レコーディングとミキシングのために地元で雇われることができました。あなたが主にミュージシャンや作曲家になりたいのであれば、プロのエンジニアリングにお金を払うのに十分なほどあなたの音楽を高く評価している人やエンジニアである人を探しながら、それに集中してエンジニアリング側で最善を尽くすことをお勧めします彼ら自身とスペックであなたと一緒に働くことを嬉しく思います。
- プログラムからサウンドをエクスポートし、別のプログラムでは明らかに異なって聞こえる場合は、何か問題があります。おそらく、プログラムの1つでイコライザーを常に実行していますか？もちろん、MP3形式自体によって追加されたフレーバーもありますが、ビットレートが高い場合はかなり小さいはずです。大きな影響が見られる場合は、他の場所に問題があります。通常、それは起こらないはずです。
- オーディオ制作で聴くための「業界標準」は、スタジオモニターと呼ばれます。これらは、消費者向け機器のように、フラットな周波数応答を持ち、音を着色することなくニュートラルに音を再生することを目的としたスピーカーです。しかし、それを機能させるには、ソフトウェアも適切に機能させる必要があります（ポイント1）。
- さまざまな消費者向け機器、ヘッドホン、ラップトップスピーカー、モノラルラジオ、車のスピーカーでミックスがどのように聞こえるかを確認することは良い練習ですが、これは優れたモニターでのリスニングを補うだけです。
あなたの機器を知っています。
まともなリファレンスモニターのセットを購入し、他の環境や機器との関係でそれらがどのように聞こえるかを学びます。それらを一貫して定期的に使用するので、録音する音楽に関してそれらがどのように機能するかを知っています。
多くのベースが好きな人は、すでにベースEQが機器でばかげたレベルになっているので、心配する必要はありません。リファレンスモニター、インイヤーヘッドホン、カーステレオで良い音がする場合は、経験豊富なミックスエンジニアにすべてをやり直すことなく、できるだけ身近に感じることができます。
どうやら、AIを利用した自動ミキシングは数年前から行われているようです。ご想像のとおり、これはトレードオフです。「ロボットにアウトソーシング」すると、プロのレコーディングエンジニアが得られるカスタマイズと柔軟性を放棄しながら、コストを節約できます。「ロボット」がプロのレコーディングエンジニアをすぐに仕事から追い出すことはないと思いますが、オートミキシングは非常に低予算でインディーズミュージシャンに「何もないよりもはるかに優れた」オプションを確実に提供します。
https://www.theverge.com/2019/1/30/18201163/ai-mastering-engineers-algorithm-replace-human-music-production
Landrは、Webサービスとしてホストされている最も人気のあるサービスの1つです。マスタリングしたい曲をアップロードし、Landrのアルゴリズムに分析させ、エフェクトを適用する強さの3つのオプションから選択して、結果をエクスポートできます。これは包括的なアプローチであり、正確に柔軟ではありません。
ソフトウェア会社のiZotopeは、教育用レンズでAIにアプローチしました。同社はすでにオゾンと呼ばれる人気のあるプラグインスイートを作成しており、2017年にインテリジェントな「マスターアシスタント」に追加されました。アシスタントがすべての作業を行うわけではありません。代わりに、微調整できる開始点を提供します。そうすることで、プロデューサーはAIが行った選択に基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。