매우 가변적 인 환경, 소프트웨어 및 하드웨어에서 일관된 오디오 품질을 위해 오디오 주파수 대역과 악기 볼륨의 균형을 맞 춥니 다?
저는 GarageBand를 사용하여 음악을 작성하지만 이론적으로이 질문은 모든 작곡 및 녹음 작업 과정에 적용될 수 있습니다.
내가 자주 부딪히는 문제는 다른 오디오 플레이어가 자신의 "풍미"출력을 가지고있는 것처럼 보인다는 것입니다. 예를 들어, 내가 쓰는 것은 분명히 GarageBand에서 의도 한 것과 같습니다. MP3 형식으로 내보내고 QuickTime Player에서들을 때도 같은 결과입니다.
iTunes에서 같은 파일을 가져 오면 트랙 전체를 작은 소리로 만드는 일종의 고음 부스터가 적용되는 것 같습니다. 내 iPhone에서도 마찬가지입니다 (기본 음악 플레이어는 기본적으로 iTunes의 하위 집합입니다). 실제로 나는 음악-> 이퀄라이저 메뉴에서베이스 부스터 또는 고음 감소기로 이것을 "수정"합니다. Windows, Android 및 Linux의 기본 미디어 플레이어에는 고유 한 특성이있을 것으로 예상됩니다.
나의 현재 접근 방식은 내가 집에서 가지고있는 하드웨어와 소프트웨어의 작은 선택으로 테스트하는 것입니다. 물론 내 음악이 잠재적으로 실행될 수있는 모든 가능한 장비에서 테스트하는 것은 불가능합니다.
다른 유형의 헤드폰과 오디오 장비를 고려해야한다면 더욱 어려워집니다. 일부 헤드폰과 스피커는 균형이 잘 잡혀 있고, 일부는 저음이 증폭 될 수 있으며, 다른 일부는 저 음질 작은 오디오가있을 수 있습니다. 헤드폰의 귀와 스피커 구멍 사이의 패딩의 양과 유형은 분명히 일종의 주파수 기반 왜곡 또는 편향을 유발합니다. 이퀄라이저를 믹스에 넣지 않고 헤드폰에서 음악의 저음 주파수를 크고 선명하게들을 수 있기를 바랍니다. 나는 또한 무거운 저음 강화 헤드폰이나 잡음 제거 헤드폰을 사용하는 다른 사람들이 20-100Hz 범위에서 고막에 대한 보증을 무효화하지 않고 동일한 음악을들을 수 있기를 바랍니다. "모든베이스 악기를 더 크게 만들기"만큼 간단하지 않습니다.
헤드폰마다 오디오 누출 프로파일이 다릅니다. 예를 들어 제가 사용하는 헤드폰은 외부에서 많은 노이즈를 누출합니다. 나는 이것이 내 주변을 계속 인식하기 때문에 단점 이라기보다는 기능이라고 생각합니다. 한편 다른 사람이 음악을 제외한 모든 것을 차단하는 소음 제거 헤드셋을 사용하고있을 수 있습니다.
또한 매우 다양한 환경에서 합리적으로들을 수 있도록 음악을 만들고 싶습니다. 실내 또는 실외, 그리고 낮은 가청 주파수 스펙트럼을 오염시키는 가능한 엔진 소음이 많은 대중 교통도 있습니다. 청취자가 소음 제거기를 사용하고 있다고 가정하지 마십시오. 지금까지 내 경험은 예를 들어 시끄러운 기차에서 듣는 데베이스 부스터 또는 고음 감소 기가 필수라는 것입니다. 백그라운드에서 시끄러운 기차 엔진이 윙윙 거리지 않을 때 역 문제를 일으키지 않고이 문제를 해결할 수있는 방법이 있습니까?
주요 질문 : 광범위한 하드웨어, 소프트웨어 및 환경에서 최적화 된 오디오 품질을 위해 주파수 분포 및 악기 볼륨을 계산하는 업계 표준 방법이 있습니까? 가급적이면 DAW 용으로 구축 된 워크 플로가 적합하지만 적절한 것은 모두 적용 할 수 있어야합니다.
편집 : 음악 쓰기는 저에게 취미입니다. 내 제작 예산은 내가 소비하는 시간, 내 컴퓨터 및 관련 하드웨어 비용 (공정하게 말하면이 컴퓨터를 다른 많은 작업에 사용합니다. GarageBand는 Mac과 함께 무료로 제공됨) 및 작동되는 전기입니다. . 나는 자원 봉사자 인 경우를 제외하고는 녹음 엔지니어를 데리고 올 예산이 없다.
답변
iTunes에는 새로 가져온 모든 음악을 스캔하고 일부 자동 EQ 및 볼륨 조정을 수행하는 "Sound Check"라는 기능이있어 라이브러리의 모든 노래가 거의 동일한 볼륨으로 재생되고 유사한 EQ 프로필을 갖습니다. 이것이 귀하의 문제 일 수 있습니다. 그렇게하지 않으려면 앱 환경 설정의 확인란입니다.
그 외에도 좋은 스튜디오 모니터 쌍 또는 기타 고품질 평면 응답 스피커에 대한 다른 답변에 동의하여 듣는 내용이 녹음중인 내용과 일치하는지 확인합니다.
iTunes 환경 설정을 확인하여 공간을 절약하기 위해 가져온 오디오를 기본 낮은 품질의 MP3로 자동 변환하지 않는지 확인할 수도 있습니다.
주요 질문 : 광범위한 하드웨어, 소프트웨어 및 환경에서 최적화 된 오디오 품질을 위해 주파수 분포 및 악기 볼륨을 계산하는 업계 표준 방법이 있습니까?
예 : 유능하고 숙련 된 믹싱 및 마스터 링 엔지니어를 고용하십시오. 이것이 산업 표준입니다.
이러한 엔지니어는 믹스가 잘 번역되도록 어떻게 보장합니까? 주로 그들은 자신의 사업을 알고 있습니다. 그들은 수년 동안 귀를 개발하고 믹스가 잘 번역 될 경우 어떻게 들리는 지에 대한 지식을 개발해 왔습니다. 또한 사용자 지정 청취 환경과 제한된 수의 다른 환경에서 믹스와 마스터를 테스트하여 귀로 수집 한 데이터를 연관시키고 필요한 조정을 수행하는 방법도 알고 있습니다.
지금까지 훌륭한 엔지니어의 작업을 대체 할 수있는 알고리즘, 소프트웨어, 하드웨어 또는 간단한 프로세스가 발명되지 않았습니다.
인간 노력의 거의 모든 영역에서와 마찬가지로 애호가는 전문가와 같은 수준에서 작업 할 것으로 기 대해서는 안됩니다. 지난 몇 년 동안 세미 프로 / 저급 프로 엔지니어로 일해 왔던 저는 10 년 정도의 일일 파트 타임 녹음, 믹싱 및 마스터 링이 제 전성기 때의 수준에 도달 할 것으로 예상합니다. 녹음과 믹싱을 위해 현지에서 고용 될 수있었습니다. 주로 음악가 및 / 또는 작곡가를 선호하는 경우, 여기에 시간을 집중하고 엔지니어링 측면에서 최선을 다하는 동시에 전문 엔지니어링 비용을 지불 할만큼 음악을 높이 평가하거나 엔지니어 인 사람을 찾는 것이 좋습니다. 사양에 대해 함께 일하게되어 기쁩니다.
- 프로그램에서 사운드를 내보내고 다른 프로그램에서 명확하게 다르게 들리면 뭔가 잘못된 것입니다. 프로그램 중 하나에서 항상 이퀄라이저를 실행하고 있습니까? 물론 MP3 형식 자체에 약간의 풍미가 추가되었지만 높은 비트 전송률에서는 다소 작아야합니다. 큰 효과를 관찰하면 다른 곳에 문제가있는 것입니다. 일반적으로 발생하지 않아야합니다.
- 오디오 제작시 청취를위한 "업계 표준"을 스튜디오 모니터 라고 합니다 . 이들은 소비자 장비가 일반적으로하는 것처럼 평탄한 주파수 응답을 갖고 사운드를 착색하지 않고 중립적으로 사운드를 재생하려는 스피커입니다. 하지만 제대로 작동하려면 소프트웨어도 제대로 작동해야합니다 (포인트 1).
- 다양한 소비자 유형의 장비, 헤드폰, 노트북 스피커, 모노 라디오, 자동차 스피커에서 믹스가 어떻게 들리는 지 확인하는 것은 좋은 연습입니다. 그러나 이것은 좋은 모니터에서 듣는 것을 보완 할 수 있습니다.
장비를 알아 두십시오.
적절한 기준 모니터 세트를 구입하고 다른 환경 및 장비와 관련하여 어떻게 들리는 지 알아보십시오. 일관되고 정기적으로 사용하여 녹음하는 음악과 관련하여 어떻게 작동하는지 알 수 있습니다.
베이스를 많이 좋아하는 사람들은 이미베이스 EQ가 장비에서 어리석은 수준으로 설정되어 있으므로 걱정할 필요가 없습니다. 레퍼런스 모니터, 인 이어 헤드폰 및 카 스테레오에서 소리가 좋으면 경험 많은 믹스 엔지니어에게 비용을 지불하지 않고도 모든 것을 다시 수행 할 수 있습니다.
분명히 AI 기반 자동 믹싱은 몇 년 동안 중요한 일이었습니다. 예상했던대로 이는 절충안입니다. "로봇에 아웃소싱"하면 비용을 절감하는 동시에 전문 레코딩 엔지니어를 통해 얻을 수있는 사용자 정의 및 유연성을 포기할 수 있습니다. 나는 "로봇"이 전문 녹음 엔지니어를 곧 직장에서 쫓아 낼 것이라고 기대하지 않지만, 자동 믹싱은 확실히 매우 낮은 예산으로 독립 뮤지션들에게 "아무것보다 훨씬 나은"옵션을 제공합니다.
https://www.theverge.com/2019/1/30/18201163/ai-mastering-engineers-algorithm-replace-human-music-production
Landr는 웹 서비스로 호스팅되는 가장 인기있는 서비스 중 하나입니다. 마스터하려는 노래를 업로드하고 Landr의 알고리즘이이를 분석하도록하고 효과를 얼마나 강하게 적용 할 것인지에 대한 3 가지 옵션 중에서 선택한 다음 결과를 내보낼 수 있습니다. 포괄적 인 접근 방식이며 정확히 유연하지 않습니다.
소프트웨어 회사 iZotope는 교육용 렌즈로 AI에 접근했습니다. 이 회사는 이미 Ozone이라는 인기있는 플러그인 제품군을 만들고 2017 년에 지능형 "마스터 어시스턴트"에 추가했습니다. 어시스턴트가 모든 작업을 수행하는 것은 아닙니다. 대신 조정할 수있는 시작점을 제공합니다. 이렇게하면 생산자는 AI가 내린 선택에 따라 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다.