matchering

Matchering 2.0은 오디오 매칭 및 마스터링을 위한 오픈소스 솔루션으로, 마스터링하려는 TARGET 트랙과 사운드를 맞추고자 하는 REFERENCE 트랙이라는 두 개의 오디오 파일을 입력받아, 타겟을 레퍼런스의 RMS 레벨, 주파수 응답, 피크 진폭, 스테레오 폭에 맞게 처리합니다. 이 프로젝트는 이전의 MATLAB 의존성을 대체하여 Python 3로 완전히 재작성되었으며, 오픈소스 기술 스택을 사용합니다. 프로젝트의 일부로 개발된 Hyrax 브릭월 리미터를 포함합니다. Matchering은 여러 방식으로 사용할 수 있습니다: Docker를 통한 컨테이너화된 웹 애플리케이션(Windows, macOS, Linux용 플랫폼별 가이드 제공), pip으로 설치 가능한 Python 라이브러리(Python 3.8+ 및 libsndfile 필요), ComfyUI 노드, 그리고 UVR5 데스크톱 앱에 통합되어 있습니다. 온라인 데모는 Songmastr, MVSEP, Moises에서 호스팅됩니다. 명령줄 인터페이스(matchering-cli)와 향상된 포크도 제공됩니다. 이 알고리즘은 Benn Jordan의 연구에서 벤치마킹되었으며, 12개의 마스터링 솔루션 중 3위를 차지했고, 두 명의 전문 마스터링 엔지니어에 이어 뒤를 이었습니다. 이 프로젝트는 "당신의 레퍼런스, 당신의 규칙"을 강조하며, 사용자에게 레퍼런스 자료에 대한 완전한 제어권을 제공합니다. 문서에는 Habr 기사(러시아어), 언론 보도, 후원자 목록, 리미터 품질 테스트, Tokyo Dawn Labs의 Hyrax 리미터 JSFX 클론이 포함됩니다.