阿尔法狗附身:母带也能深度学习,这个网站能够让你的作品变成想要的样子

2017-1-9 21:08| 发布者: admin| 查看: 113| 评论: 0

摘要: Landr 拉开了智能母带的序幕,然后就涌现了种种各样的在线母带制作办事,好比 MasteringBOX,MASTERLIZER,还有格莱美支持的混音工程师开发的 eMastered。这些网站提供了一种更加亲民且便捷的母带制作方法,用户只必 ...

Landr 拉开了智能母带的序幕,然后就涌现了种种各样的在线母带制作办事,好比 MasteringBOX,MASTERLIZER,还有格莱美支持的混音工程师开发的 eMastered。这些网站提供了一种更加亲民且便捷的母带制作方法,用户只必要上传自己的工程音频,然后网站会对作品进行分析,之后会根据算法按照歌曲的原色和气势派头完成母带事情。以是基本这些在线母带处理网站的差别就在于算法。

虽然这些在线母带网站都提供了一些响度之类的基础参数调节,但基本上是每个网站的算法决定了成品的效果,也就是说他们也许不能提供你抱负的效果,而是提供一个算法觉得好的效果。母带本来就是一项有一定主观性的工作,电脑的标准化处理肯定会有不合口味的时间。



但如果我们可以或许控制这种 “算法” 呢?

人工智能已经到了能够深度学习的阶段了。还记得火遍全球的修图应用 Prisma 么?只要上传一张比对照片,比如梵高的画作,Prisma 就能把你想要的处理的图片处理成 “梵高风格” 的大作。这种人工智能的学习方式已经不是简朴地运算,而是模仿人类的处理方式,“训练” 出一个多层卷积神经网络(CNN),神经网络的每一层都会对图片特性进行提取,进行深度学习。


在智能母带上也出现了类似的产物 — Sound.Tools。这个网站不再提供标准化的母带处理服务,而是比对进行处理。也就说用户可以像 Prisma 一样上传一个理想的音乐作为母带处理参照,Sound.Tools  就会对参照音频进行学习,然后在你的作品上实现雷同的效果。

你不再需要把自己的作品上传到各种在线母带网站进行试听比对,而是直接报告 Sound.Tools 你需要什么样的母带处理,听起来比人还人性化?Sound.Tools 的观点看起来很优美,剩下的就是真实的效果了。惋惜的是现在 Sound.Tools 正在内测,有兴趣的小伙伴可以发邮件索取内测码。

官网:http://www.soundtools.com/


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