sergree/matchering
🎚️ Open Source Audio Matching and Mastering
解决的问题
Matchering 提供了一种自动化方式来进行音频母带处理，通过将目标音轨的特性与参考音轨进行匹配。这消除了对基础音频润色的人工母带工程师的需求，并确保专辑的一致性，或使音乐曲目听起来像特定艺术家的风格。
运作原理
该工具接收两个音频文件：目标音轨（需要处理的音轨）和参考音轨（专业母带处理过的歌曲）。算法随后会分析并匹配目标音轨的 RMS（均方根）、频率响应、峰值振幅和立体声宽度，以符合参考音轨。
适用对象
- 音乐制作人与音频工程师：寻求快速实现专业声音特性的人士。
- AI 母带处理初创公司：可以通过 Docker 将此项目部署为容器化 Web 应用程序的开发者。
- 开发者：希望将音频匹配与母带处理功能集成到 Python 应用程序中的人员。
特色亮点
- 多种部署选项：提供 Python 库、Docker 镜像、容器化 Web 应用程序以及 ComfyUI 节点。
- 集成于 UVR5：现已成为 Ultimate Vocal Remover 5 桌面应用程序的一部分。
- 开源技术栈：完全以 Python 3 重写，取代了先前的 MATLAB 版本。
- 自定义限制器：包含用于最终音频处理的开源 Hyrax brickwall limiter。
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