sergree/matchering
🎚️ Open Source Audio Matching and Mastering
解決する課題
Matcheringは、ターゲットトラックの特性をリファレンストラックの特性に一致させることで、オーディオトラックを自動的にマスタリングする方法を提供します。これにより、基本的なオーディオの調整にマスタリングエンジニアの手を借りる必要がなくなり、アルバム全体の一貫性を保ったり、特定のアーティストのスタイルに似せたサウンドに仕上げたりすることが可能になります。
仕組み
このツールは、ターゲットトラック（マスタリング対象）とリファレンストラック（プロがマスタリングした楽曲）の2つのオーディオファイルを読み込みます。アルゴリズムがターゲットトラックのRMS（二乗平均平方根）、周波数特性、ピーク振幅、ステレオ幅を分析し、リファレンストラックに合わせて調整します。
対象ユーザー
- 音楽プロデューサーおよびオーディオエンジニア: プロフェッショナルなサウンド特性を素早く実現したい方。
- AIマスタリングスタートアップ: Dockerを使用してプロジェクトをコンテナ化されたWebアプリケーションとしてデプロイしたい開発者。
- 開発者: オーディオマッチングおよびマスタリング機能をPythonアプリケーションに統合したい方。
ハイライト
- 多様なデプロイオプション: Pythonライブラリ、Dockerイメージ、コンテナ化されたWebアプリ、ComfyUIノードとして利用可能。
- UVR5への統合: Ultimate Vocal Remover 5 デスクトップアプリケーションの一部として統合済み。
- オープンソーススタック: 以前のMATLABバージョンを置き換え、Python 3で完全に書き直し。
- カスタムリミッター: 最終的なオーディオ処理のために、オープンソースの Hyrax brickwall limiter を含んでいます。
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