ジャーナル · #audio-engineering

曲からボーカルを抽出する方法: 4つの手法を比較

4つの抽出手法を品質順に比較し、Demucsの手順、クリーンアップの流れ、AI分離の限界をまとめました。

ステムとは 音楽: 定義からDAWでの書き出し方まで完全ガイド

ステムは関連トラックをまとめて書き出したもの。生のマルチトラックと完成したミックスの中間に位置し、マスタリングエンジニア、リミキサー、映像編集者に重宝されている。

曲からボーカルを消す方法：3つの実践的アプローチ

ボーカル除去の最適な方法は、手元のファイルの形態で決まります。AI幹線分離、フェーズキャンセレーション、Audacityトリック。それぞれのメリット、デメリット、実践的なガイド。

AIノイズキャンセリングとは 仕組みと使い方

ディープラーニングが音声ノイズを除去する技術の仕組みを解説。ハードウェアANCとの違いから信号チェーンでの最適な配置場所まで、ボイスプロデューサー向けに詳しく説明します。

マイク 背景ノイズ 除去 方法：音声クローン訓練に向けた実践的なアプローチ

ノイズフロアが-24 dBFSを超えると、クローン訓練後の除去は完全にはできません。マイク技術と部屋処理を優先してください。

AIノイズキャンセリング 仕組みを完全解説

AIノイズキャンセリングは、ニューラルネットワークが10～40ミリ秒単位のオーディオフレームを処理し、音声とノイズを判別して不要な周波数帯域をカットする技術です。

AI 音楽編集ソフト入門：生成後の音声トラックを実際にコントロールする方法

生成されたAI音楽を実際のシーンに合わせるのは、生成とは別の仕事。5つのツールをゲームトレーラー制作で実測して、どのエディタが何に向いているのか、実務ベースで検証した。

AI音声ノイズ除去は収録チェーンで何を変えるか

AI音声ノイズ除去は音声とノイズをニューラルネットで分離する技術です。各処理段階が信号に対して実際に何をしているかを解説します。