matchering

Matchering 2.0は、オープンソースのオーディオマッチングおよびマスタリングソリューションです。マスタリングしたいTARGETトラックと、そのサウンドの基準となるREFERENCEトラックの2つのオーディオファイルを受け取り、ターゲットを処理して参照のRMSレベル、周波数応答、ピーク振幅、ステレオ幅に一致させます。このプロジェクトは、以前のMATLAB依存を置き換え、Python 3とオープンソースの技術スタックで完全に書き直されました。プロジェクトの一部として開発されたHyraxブリックウォールリミッターも含まれています。 Matcheringは複数の方法で使用できます：Dockerを介したコンテナ化されたウェブアプリケーション（Windows、macOS、Linux向けのプラットフォーム別ガイド付き）、pipでインストール可能なPythonライブラリ（Python 3.8以上とlibsndfileが必要）、ComfyUIノード、およびUVR5デスクトップアプリへの統合。オンラインデモはSongmastr、MVSEP、Moisesがホストしています。コマンドラインインターフェース（matchering-cli）と拡張フォークも利用可能です。 このアルゴリズムはBenn Jordanの研究でベンチマークされ、12のマスタリングソリューション中3位にランクインし、2人のプロのマスタリングエンジニアに次ぐ結果でした。このプロジェクトは「Your References, Your Rules」を強調しており、ユーザーに参照素材の完全な制御を提供します。ドキュメントには、Habrの記事（ロシア語）、プレスカバレッジ、サポーターリスト、リミッター品質テスト、Tokyo Dawn LabsによるHyraxリミッターのJSFXクローンが含まれています。