Об этом проекте

Matchering 2.0 — это решение с открытым исходным кодом для сопоставления и мастеринга аудио, которое принимает два аудиофайла: целевой трек (TARGET), который нужно отмастерить, и референсный трек (REFERENCE), на который он должен быть похож, — и обрабатывает целевой трек для соответствия уровню RMS, частотной характеристике, пиковой амплитуде и стереоширине референса. Проект представляет собой полную переработку на Python 3 с открытым технологическим стеком, заменяющую прежнюю зависимость от MATLAB. Он включает лимитер Hyrax brickwall, разработанный в рамках проекта. Matchering можно использовать несколькими способами: как контейнерное веб-приложение через Docker (с руководствами для Windows, macOS и Linux), как Python-библиотеку, устанавливаемую через pip (требуется Python 3.8+ и libsndfile), как узел ComfyUI, а также интегрирован в настольное приложение UVR5. Онлайн-демо размещены на Songmastr, MVSEP и Moises. Также доступны интерфейс командной строки (matchering-cli) и улучшенная ветка проекта. Алгоритм был протестирован в исследовании Бенна Джордана, заняв третье место из двенадцати решений для мастеринга, уступив двум профессиональным инженерам мастеринга. Проект подчеркивает принцип «Ваши референсы, ваши правила» — предоставляя пользователям полный контроль над референсным материалом. Документация включает статью на Habr (на русском языке), пресс-релизы, список сторонников, тесты качества лимитера и JSFX-клон лимитера Hyrax от Tokyo Dawn Labs.