Перед публикацией на цифровой платформе каждый трек проходит три этапа обработки: аранжировка, сведение и мастеринг. Мастеринг — это кропотливая работа, требующая много времени и внимания к деталям. Именно мастеринг завершает музыкальную композицию, отвечая за её финальную обработку и оптимизацию звучания.
Чтобы сделать финальный шаг доступнее для всех, музыкант и ведущий разработчик Future Crew Сергей Гришаков в 2020 году создал Matchering 2.0 — инструмент для автоматизации мастеринга, позволяющий добиться звучания уровня любимого артиста без сложных настроек.
Как это работает?
Пользователю нужно загрузить свою необработанную композицию и трек артиста с эталонным качеством, к которому он хочет приблизиться.
Matchering 2.0 автоматически настраивает громкость, спектр и стереоширину, чтобы приблизить звучание к эталону. И все это — без искусственного интеллекта!
«Внутри только эвристики — отточенный алгоритм на основе известных Python-библиотек: Scipy и Numpy», — пояснил Сергей Гришаков.
Отзывы профессионалов
Блогер и музыкант Бенн Джордан недавно сравнил все популярные инструменты «умного» мастеринга и отметил, что большинство сервисов, таких как LANDR и BandLab, не справляются со своей задачей. Однако Matchering 2.0 превзошел всех своих конкурентов, продемонстрировав гибкость, удобство и качественный результат.
«Лучше только живой человек», — отметил Джордан.