オーディオの優れたクオリティーはもう、技術的なスキルやリソースが不足している人々にとって手の届かないものではありません。AIマスタリングツールを選択肢として使えば、音楽配信前の最後のステップがずっとアクセスしやすくなります。
マスタリングはかつて、オーディオエンジニアの専門知識と技術に完全に依存していました。しかし、今日では人工知能とクラウドコンピューティングのいくつかの画期的な進歩により、マスタリングはこれまで以上にアクセスしやすくなりました。 前例のない数のアーティスト、プロデューサー、さらにはオーディオエンジニアもその進化を活用しています。
マスタリングエンジニアは常にスタジオでの役割を持つべきですが、MoisesのAIは新参者でさえも力を与えます。異なるチャンネル用のオーディオファイルを迅速に最適化することで、よりダイナミックな音楽シーンを促進します。
ポストプロダクションを探求し、このプロセスにおけるAIのゲームチェンジングな役割、そしてMoisesがマスタリングをシンプルでストレスフリーにする方法について見ていきましょう。
マスタリングはなぜ重要なのか？
ミキシングが個々のトラックをブレンドしてバランスの取れたサウンドを作り出すことであるのに対し、マスタリングはそれを一歩進めます。 ミキシングを ケーキ作りにたとえるならば：材料を正しく選び、全てがうまく焼けていることを確認します。マスタリングは、そのケーキの上にアイシングを施し、スライスをきれいに皿に並べ、それを提供するようなものです。
この手順は最後の品質チェックポイントです。 音楽が公になる前に、技術的な問題や不整合を捕捉します。
様々なサウンドシステムでの一貫性
マスタリングは、さまざまな再生デバイスで音楽が一貫して聞こえるようにします。これには、周波数をバランスよく調整し、滑らかで一体感のあるサウンドを実現することが含まれます。
異なるプラットフォーム向けの配信と音量の最適化
マスタリングは、オーディオシーケンス（プレイリストのようなもの）だけでなく、全体のプラットフォームを通じての一貫性も保証します。
例えば、YouTubeのある動画は音量がとても低く聞こえるかもしれませんが、他の動画はあまりにも大きく聞こえることがあります。しかし、よくマスタリングされたトラックは、他のトラックよりも遥かに静かであったり、大きすぎたりすることはありません。
音楽の磨きと感情的影響の強化
トラックをマスタリングするとき、細かな向上を加えます。これらの調整により、音楽の最良の側面を引き出し、その感情的深さを向上させることができます。
AIマスタリングツールとは何ですか？
AIマスタリングツールは、ソフトウェアまたはオンラインサービスであり、人工知能と機械学習を使用してオーディオマスタリングプロセスを自動化します。 あなたのトラックを分析し、周波数分布、ダイナミクス、音量などの要素を見ています。それから、EQ調整、圧縮、リミティングなどの処理判断を行います。
Moisesでのリファレンスマスタリング：あなたのワークフローを効率化
AIによるリファレンスマスタリングは、Moisesが提供する多くの便利な機能のひとつです。それはあなたのトラックをよりプロフェッショナルに、そしてあなたが望むものに近づけてくれます。
これはたとえば、あなたのカバーバージョンに完璧な最終仕上げを提供し、それをオリジナルの曲に似たサウンドにしてくれます。
プロセスはシンプルです。まず、あなたのプレミアムまたはプロアカウントで、 Moises Desktop App や Moises Web App. にアクセスして機能を利用します。それから、2つのトラックをアップロードするように求められます：
1- マスタリングしたいトラック；
2- 参考として使用したいトラック。
たとえば、カバーバージョンを録音して、それをオリジナルの曲のように聞こえさせたいとしましょう。この場合、オリジナルがあなたの参考トラックになります。
別の使用例は、複数の曲を同様にマスタリングすることです — 例えばEPをリリースする場合。これは、AIに全てのトラックに対して同じ参考を提供することで実現できます。
高度な設定
必要に応じて、プリファレンスセクションで調整を行うことができます。例えば、リミッターをオンまたはオフに切り替えることができます。オンにした場合、特定の基準（例えばSpotifyやSoundCloudの基準）に合わせて、知覚される音量 (iLUFS) を変更することができます。
Moisesではビット深度のカスタマイズも可能です。これにより、動的範囲（オーディオの最も静かな音量から最も大きな音量までのスペクトル）が変更されます。ここでは、以下の3つのオプションから選択できます：
- 16ビット（CDオーディオの標準）;
- 24ビット（録音、ミキシング、ストリーミング、ダウンロードの標準）;
- 32ビット、またはフロート (DAWs 内の内部処理形式として主に使用されます）。
プレビュー間の迅速な切り替え
新しいバージョンが準備できたら、Moisesを使って新旧のバージョンを簡単に比較できます。一時停止することなくトラックを切り替えるには、それらをクリックするだけです。
Jordan Rudessの作曲「Embers」 のボイスカバーからの2つのサンプルです：
マスタリングされていないトラック：
Moisesの標準設定(-14 LUFS および 24ビット)を使用したマスタリング済みトラック:
誰がMoisesをオーディオマスタリングに使用すべきか、そしてなぜか？
使いやすさとハイテクを兼ね備えた私たちのAIマスタリングツールは、幅広い音楽愛好家にとって便利です。例えば：
- 特定のスタイルを模倣したいと考えているカバーアーティスト にとって非常に価値があります。なぜなら、彼らはトラックをオリジナルアーティストに近いサウンドにマスタリングすることができるからです。これにより、高度な技術スキルを必要とせずに、高品質のカバーを共有したいというミュージシャンにとって、MoisesのAIマスタリングツールは理想的です;
- 予算の制限があるミュージシャンやプロデューサー には、デモ、簡易リファレンスミックス、または低コストが必須の自己リリースプロジェクトのために必要かもしれません;
- マスタリングが初めての人 は、ストレスなく学び、実験し、マスタリングを正しく行う方法として使用できます;
- 参考トラックアプローチを使用しても大丈夫な、迅速かつ簡単な解決策を求める人 には、どなたでも;
要するに、Moisesは選択したトラックを参考にしてプロセスを加速するAIマスタリングツールを提供しています。この賢い機能により、あらゆるプラットフォームやデバイスに適したトラックを作成することもできます。これは、Moisesが音楽ワークフローを革命化し、障壁を打破している多くの方法のうちの一つに過ぎません。
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