讓電腦自動混音的時代來臨了嗎?!

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讓電腦自動混音的時代來臨了嗎?!

自動混音 的時代來了嗎?今天將為你介紹與開箱Sountheory的Plugin「GullFoss」

你有沒有想過「為什麼瀑布的聲音好聽呢?」

這是Gullfoss Plugin的設計師Tell有一天得到了一個想法。

「因為他聽起來像是Pink Noise!」

粉紅噪音(Pink Noise),它每個倍頻程中都有一個等量的雜訊功率,混合高頻和低頻,粉紅噪音從人耳中聽到的是平直的頻率響應,是非常悅耳的一種噪音。研究也指出粉紅噪音有助於睡眠與記憶。

在混音中,也有很多的混音師把自己的做好的音樂和粉紅噪音的波形比對,希望自己的歌曲也能在頻率分布上更接近粉紅噪音。

但GullFoss不是單純的使用Pink Noise來做參考比對,GullFoss就是根據Pink Noise對人類聽覺的關係研究而發明的EQ Plugin。他們研究粉紅噪音對於人耳好聽的頻率在哪裡,譬如說明亮的高頻、穩固的中低頻。

而設計的智慧型EQ,和以前所有用過的EQ都是不相同的原理,不是人工智慧、不是機器學習、也不是DSP,他可以無時無刻「聆聽」你的訊號,

哇!

他們創造出了聽覺模型,預測怎樣的聲音對人的聽覺是好的,同時運算你的音訊和這個模型差多少,少了哪些頻率、多了哪些頻率,哪裡湖了,而去調整哪裡該推大哪裡該降。但是推動的大小幅度,由使用者自己決定。

畢竟對於音樂美學的品味,每個人都有自己的喜好。

他有一個即時頻率面板,可以即時展現每分每秒的處理。

【Tame溫順 和Recover 復原】


這兩個參數是判讀通過的訊號,如果有太覆蓋太多髒的頻率 (Mask Frequency),他會嘗試砍低,有太少的頻率他會嘗試增加。

Recover是處理被蓋住的頻率的聲音
Tame是處理蓋住別人頻率的聲音

BIAS是去調整TAME和RECOVER的比例,正值RECOVER音量較大,負值就傾向TAME音量較大。

Brighten再調整完參數之後,根據你的音樂類型,或者你自己個人的喜好,可以再調整訊號的亮度。BOOST則是音量的補償,模擬人對於頻率的感知,去推動音量。

接下來我們來聽聽看聲音。

如果你是超級理工宅,你可以研究一個叫做Masking Effect遮蔽效應的東西,簡單來說一個聲音中,有某頻率很大聲,他就會讓旁邊的頻率開始聽不清楚。我猜想Gullfoss就是使用這個原理,去判斷大聲的音量的頻率遮蔽了小聲音量的頻率,進而去處理他,讓聲音變的更清楚。

同時,因為創辦人也沒有說的很清楚這個數學運算出來的模型是怎麼做出來的,除了遮蔽效應外,我自己覺得除了即時的EQ調整之外,它包含了Imager和Exciter這類的功能同時在運算。

這個Plugin是宣告”自動混音”的開始嗎?


我想答案仍是否定的,我記得之前用過Toontrack所出的EZ Mix Plugin,也是讓用戶可以直接套用音色和設計好的聲音曲線來改變你的聲音。但我記得做出來的作品還是一坨屎,因為每個錄好的聲音都是獨一無二的,不見得適用別人所設計的聲音曲線。

創辦人Tell在專訪文章中提到,他甚至無法預料到Gullfoss會怎樣藉由演算法來改變聲音。因為每個通過的訊號都不一樣,無法預料。但目前的Gullfoss已經可以藉由人耳的聽覺模型,來把音色調出一個很厲害的聲音。

自動混音 一直是音樂製作中常討論的議題,但音樂畢竟是藝術,每個音樂製作人、混音師都有自己的喜好,我認為或許在可預期的未來,電腦都無法模擬出這樣具有情感的產物。

我對 Gullfoss 的想法


Gullfoss是新時代的混音產物,只有科技演化至今才能被發明出來的Plugin,他確實也代表一個新時代的開始。還記得我那時候看到電玩遊戲裡的人物建模竟然可以和真實人類那麼相近,我著實嚇了一跳。

科技已經那麼厲害了呀!

雖然自動混音的時代還沒來,但我仍然推薦Gullfoss,而且他可能是今年我用到最好用的Plugin。我也會在接下來的混音中,加入它成為我的重要伙伴之一。

優點:

  1. 他讓我在混音上面更快速找到有問題的頻率,並即時去修正。在單一樂器上我會先用它來當作參考頻率,然後去用別EQ plugin來砍除可能我忽略掉的頻率。
  2. 使用在聲音的總輸出上,聲音真的很棒,讓我的混音聽起來更清晰好聽,調整也很有音樂性。

缺點:

  1. Gullfoss隨時都在做動,有時候會強迫推了一些根本不存在的頻率
  2. 因為單一樂器的使用Gullfoss我認為變動的EQ曲線,會讓我對於其他樂器的掌握不佳,但如果你把這個Plugin視為一個染色的Plugin可能是個不錯的選擇。

那本集內容就到這裡了,這次也很高興和 SoundTheory 合作來開箱這個Plugin給大家看。

你對於這個Plugin有什麼想法呢?歡迎你在下方留言告訴我。

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那,我們下次見了!

文章回覆 (1)

  1. 吳書秋
    吳書秋

    馬上下載來試看看

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