sergree/matchering
🎚️ Open Source Audio Matching and Mastering
해결하는 문제
Matchering은 대상 트랙의 특성을 참조 트랙의 특성에 맞춤으로써 오디오 트랙을 자동으로 마스터링하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 기본적인 오디오 보정을 위해 수동 마스터링 엔지니어가 필요하지 않게 되며, 앨범 전체의 일관성을 유지하거나 특정 아티스트의 스타일처럼 들리게 만들 수 있습니다.
작동 원리
이 도구는 대상 트랙(마스터링할 트랙)과 참조 트랙(전문적으로 마스터링된 곡)이라는 두 개의 오디오 파일을 입력받습니다. 알고리즘은 대상 트랙의 RMS(제곱 평균 제곱근), 주파수 응답, 피크 진폭 및 스테레오 폭을 분석하고 참조 트랙에 맞게 조정합니다.
대상 사용자
- 음악 프로듀서 및 오디오 엔지니어: 전문적인 사운드 특성을 빠르게 구현하고자 하는 분들.
- AI 마스터링 스타트업: Docker를 통해 프로젝트를 컨테이너화된 웹 애플리케이션으로 배포할 수 있는 개발자.
- 개발자: 오디오 매칭 및 마스터링 기능을 Python 애플리케이션에 통합하고자 하는 분들.
주요 특징
- 다양한 배포 옵션: Python 라이브러리, Docker 이미지, 컨테이너화된 웹 앱 및 ComfyUI 노드로 제공됩니다.
- UVR5 통합: Ultimate Vocal Remover 5 데스크톱 애플리케이션의 일부로 통합되었습니다.
- 오픈 소스 스택: 이전 MATLAB 버전을 대체하여 Python 3로 완전히 재작성되었습니다.
- 사용자 지정 리미터: 최종 오디오 처리를 위해 오픈 소스 Hyrax brickwall limiter가 포함되어 있습니다.
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