ऑटोट्यून एआय आहे का?

ऑटोट्यून हे एआय आहे का? [व्हिडिओ आणि प्रश्नमंजुषा]

थोडक्यात उत्तर: ऑटो-ट्यून हे सहसा पारंपरिक अर्थाने 'एआय' नसते. ते मुख्यत्वे डीएसपी (DSP) असते: ते पिच ओळखते, त्याला एका लक्ष्यित नोट किंवा स्केलशी जोडते, आणि मग त्यानुसार ऑडिओमध्ये बदल करते. आधुनिक व्होकल सूट्समध्ये, मशीन लर्निंग हे आयसोलेशन किंवा नॉइज रिडक्शनसारख्या लगतच्या टप्प्यांमध्ये दिसून येऊ शकते - त्यामुळे संपूर्ण कार्यप्रवाहाला कधीकधी 'एआय' असे म्हटले जाते.

महत्वाचे मुद्दे:

व्याख्या: “ऑटोट्यून” या शब्दाचा अर्थ अँटारेस प्लग-इन, सर्वसाधारणपणे पिच करेक्शन किंवा हार्ड-ट्यून इफेक्ट असा होऊ शकतो.

मुख्य पद्धत: पारंपारिक पिच सुधारणा पिच शोधणे, नोट मॅपिंग आणि पिच शिफ्टिंगवर अवलंबून असते - प्रशिक्षण डेटाची आवश्यकता नाही.

नियंत्रणे: वेग पुन्हा समायोजित करा आणि “ह्युमनाइझ” सेटिंग्ज ठरवतात की परिणामी सूक्ष्म सफाईदारपणा येईल की रोबोटिक पद्धतीने फोटो काढले जातील.

एआय शेजारी: एमएल बहुतेकदा व्होकल आयसोलेशन, अ‍ॅडॉप्टिव्ह नॉइज रिडक्शन, स्मार्ट डी-एसिंग आणि असिस्टंट-स्टाईल ईक्यू मध्ये दिसून येते.

आवाजाचे क्लोनिंग नव्हे: जर तुमचा अर्थ “अस्तित्वात नसलेला गायक” असा असेल, तर ते सिंथेसिस किंवा क्लोनिंगच्या अंतर्गत येते, सामान्य ऑटो-ट्यूनच्या नाही.

ऑटोट्यून एआय आहे का? इन्फोग्राफिक

ऑटो-ट्यून (क्लासिक “ऑटोट्यून” इफेक्ट) ची सुरुवात गणितीय ऑडिओ प्रोसेसिंग - क्लासिक पिच डिटेक्शन + पिच शिफ्टिंगचे क्षेत्र, म्हणजेच डीएसपी-शैलीतील अल्गोरिदम, जे “लाखो आवाजांवर प्रशिक्षित” नव्हते. (पिच करेक्शन ऑफ डिजिटल ऑडिओ - वॉल्टर स्मट्स)

प्रथम, "ऑटोट्यून" म्हणजे लोक काय म्हणतात 😅

इथेच ते गुंतते.

जेव्हा कोणी "ऑटोट्यून" म्हणतो तेव्हा त्याचा अर्थ असा असू शकतो:

म्हणून जर तुम्ही आणि तुमचा मित्र याबद्दल वाद घालत असाल, तर तुम्ही दोघेही वेगवेगळ्या गोष्टींबद्दल बोलत असताना बरोबर असू शकता. म्हणजे... मानवी वर्तनाचा सर्वोच्च स्तर. 🙃

ऑटोट्यून एआय आहे का? ✅🤏

ऑटोट्यून एआय आहे का? सहसा, नाही - त्याच्या मूळ, क्लासिक स्वरूपात नाही.

पारंपारिक पिच करेक्शन हे बहुतेक डीएसपी (डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग) - प्रशिक्षित एमएल मॉडेलची आवश्यकता नसताना पिच शोधणे आणि फ्रिक्वेन्सी स्केलिंग / पिच शिफ्टिंग अल्गोरिदम लागू करणे. (पिच करेक्शन ऑफ डिजिटल ऑडिओ - वॉल्टर स्मट्स; द फंडामेंटल्स ऑफ व्होकल पिच करेक्शन - आयझोटोप)

ते अल्गोरिथमिक आहे. हे हुशार गणित आहे, परंतु आधुनिक एआय मॉडेल्सप्रमाणे ते डेटामधून "शिकणे" आवश्यक नाही.

पण - आणि इथे येतो तो 'पण', कारण नेहमीच एक 'पण' असतो - पिच करेक्शनमधील काही आधुनिक साधने मशीन लर्निंगचा . म्हणूनच हा गोंधळ, तुम्ही स्पॉटिफायला पुन्हा वाजवायला न सांगितलेल्या गाण्यासारखा, पुन्हा पुन्हा परत येतो… 🎧 (डेमक्स (म्युझिक सोर्स सेपरेशन); ओपन-अनमिक्स)

प्रत्यक्षात काय चालले आहे गुपित (क्लासिक पिच करेक्शन) 🧰

चला हे व्यावहारिक ठेवूया.

एक सामान्य पिच करेक्शन सिस्टम काही मोठी कामे करते:

१) पिच डिटेक्शन 🎯

ते मूलभूत वारंवारता (कळवलेली नोंद) अंदाज लावते.
हे क्लासिक तंत्रांसह केले जाऊ शकते जे आवर्तता, हार्मोनिक्स आणि वारंवारता सामग्री पाहतात - शून्य-क्रॉसिंग पद्धती आणि मोनोफोनिक संदर्भांमध्ये ऑटोकोरिलेशन सारख्या गोष्टी. (डिजिटल ऑडिओचे पिच करेक्शन - वॉल्टर स्मट्स)

२) पिच मॅपिंग 🗺️

ती नोट "कोठे" जायला हवी हे ते ठरवते:

  • सर्वात जवळचा सेमीटोन

  • स्केलमधील सर्वात जवळची नोंद (सी मेजर, ए मायनर, इ.)

  • हाताने काढलेला सुधारणा वक्र (अधिक ‘अचूक’) (मेलोडाइन म्हणजे काय?)

३) पिच शिफ्टिंग 🪄

ते वेळेत बदल न करता ऑडिओ वर किंवा खाली हलवते.
अल्गोरिथमवर अवलंबून, ते ठेवण्याचा प्रयत्न करते:

४) वेळ आणि संक्रमण वर्तन ⏱️

बहुतेक लोक प्रथम हा भाग ऐकतात:

त्यापैकी कोणत्याही गोष्टीसाठी मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित मॉडेलची आवश्यकता नाही. ते संगीतावर प्रेम करणाऱ्या एका अतिशय तीव्र कॅल्क्युलेटरसारखे आहे.

एक अपूर्ण रूपक, पण ते काहीसे जुळते: ते पिचसाठी थर्मोस्टॅटसारखे आहे. मेंदू नाही, गायक नाही... फक्त एक हुशार छोटीशी गाठ जी नोटला सेट तापमानाकडे खेचत राहते. 🌡️🎶

जिथे "एआय" गायनाभोवती दिसते 🤖✨

यात एक वेगळा मुद्दा आहे: जरी पिच करेक्शन हे स्वतः एक पारंपरिक DSP असले तरी, आधुनिक व्होकल वर्कफ्लोमध्ये अनेकदा खऱ्या अर्थाने ML-आधारित साधनांचा समावेश असतो.

ही अशी वैशिष्ट्ये आहेत जी सहसा एआय-इश असतात:

म्हणून जर एखाद्याला "एआय व्होकल असिस्टंट" असे लिहिलेले प्लगइन दिसले आणि त्यात पिच करेक्शन देखील समाविष्ट असेल, तर ते ते सर्व एकत्र करून त्याला ऑटोट्यून म्हणू शकतात.

आणि मग दुसरा माणूस म्हणतो की "ऑटोट्यून हे एआय नाही," आणि आता तुम्ही दोघेही वर्तुळात वाद घालत आहात, जसे दोन मांजरी जमिनीवरील एकाच सनी जागेसाठी भांडत आहेत. 🐈🐈

ऑटोट्यून आणि भीती-क्षेत्र आवृत्ती 😬

लोक मोठ्याने बोलत नसले तरी, हाच भाग त्यांना अभिप्रेत असतो.

बरेच लोक पिच करेक्शनबद्दल विचारत नाहीत. ते विचारत आहेत:

  • "हे गायकाची जागा घेत आहे का?"

  • "हे खोटे आवाज निर्माण करत आहे का?"

  • "हे असं नाटक करत आहे का जे कधीच घडलं नाही?"

क्लासिक पिच करेक्शनमुळे अगदी नवीन आवाज निर्माण होत नाही. ते प्रत्यक्ष रेकॉर्डिंगमध्ये पिचला धक्का देते. तुम्हाला अजूनही आवश्यक आहे:

  • एक खरा आवाज

  • वाक्यरचना

  • स्वर

  • भावना

  • वेळ आणि वृत्ती (ज्या गोष्टी हट्टीपणे मानवी राहतात)

पण जर तुम्ही व्हॉइस क्लोनिंग आणि फुल-ऑन व्हॉइस सिंथेसिसमध्ये गेलात तर ते एक वेगळे वर्ग आहे. ते सामान्य अर्थाने "ऑटोट्यून" नाही, जरी लोक कधीकधी प्रक्रिया केलेल्या कोणत्याही गोष्टीवर हा शब्द टाकतात.

तर, ‘हा गायक कधी अस्तित्वातच नव्हता’ या विचित्र अर्थाने, ऑटोट्यून एआयचे उत्तर सर्वसाधारणपणे ‘नाही’ असेच येते. मुळात तरी नाही.

ऑटो-ट्यून (किंवा कोणतेही पिच टूल) ची चांगली आवृत्ती कशामुळे बनते 🎛️

जर तुम्ही पिच करेक्शन टूल निवडत असाल, तर "चांगली" आवृत्ती फक्त नोट्स किती परिपूर्णपणे लॉक करते यावर अवलंबून नाही. तर जेव्हा ऑडिओ मानवी आणि अनियंत्रित होतो तेव्हा ते कसे वागते याबद्दल आहे.

शोधा:

चला स्पष्ट बोलूया - जेव्हा तुम्ही थकलेले असता आणि तुमचे कान खोटे बोलत असतात तेव्हा तुम्ही जलद गतीने आवाज काढू शकता ते सर्वोत्तम पिच टूल आहे. ते खरे आहे. 😵💫

तुलना सारणी: लोकप्रिय पिच सुधारणा पर्याय 🎚️📊

खाली एक व्यावहारिक तुलना दिली आहे. किंमत जाणूनबुजून कमी केली जाते कारण बंडल, विक्री आणि आवृत्त्या खूप बदलतात... आणि कोणीही अशी स्प्रेडशीट वाचू इच्छित नाही जी तुमच्यापेक्षा चांगले तुमचे वॉलेट जाणते असे भासवते.

साधन प्रेक्षक महागडा ते का काम करते
अँटारेस ऑटो-ट्यून (विविध आवृत्त्या) (अँटारेस ऑटो-ट्यून) पॉप, हिप-हॉप, लाईव्ह गायक $$$ आयकॉनिक साउंड, जलद रिट्यून नियंत्रणे, "तो" प्रभाव - हो, प्रसिद्ध
सेलेमनी मेलोडाइन (मेलोडाइन म्हणजे काय?) संपादक, अभियंते, परिपूर्णतावादी $$$ खोल मॅन्युअल नियंत्रण, नैसर्गिक बदल, नोट-बाय-नोट शस्त्रक्रिया (थोडी तीव्र, चांगल्या प्रकारे)
वेव्हज ट्यून / वेव्हज ट्यून रिअल-टाइम (वेव्हज ट्यून; वेव्हज ट्यून रिअल-टाइम) बजेट स्टुडिओ, लाईव्ह-इश सेटअप $$ उत्तम ट्यूनिंग, हलका फूटप्रिंट, नाटकाशिवाय काम करतो... बहुतेकदा
लॉजिक प्रो फ्लेक्स पिच (बिल्ट-इन) (फ्लेक्स पिच (लॉजिक प्रो)) लॉजिक वापरकर्ते एकत्रित सोयीस्कर, चांगले संपादन, तुमच्याकडे ते आधीच आहे म्हणून तुम्ही ते वापराल 😅
एफएल स्टुडिओ पिचर (अंगभूत) (पिचर मॅन्युअल) फ्लोरिडा उत्पादक एकत्रित जलद सर्जनशील ट्यूनिंग, साधे कार्यप्रवाह, तुम्ही प्रयत्न केल्याशिवाय सूक्ष्म नाही
क्यूबेस व्हेरिऑडिओ (स्टाइनबर्ग व्हेरिऑडिओ) क्युबेस वापरकर्ते एकत्रित एकात्मिक संपादन, टेकचे संकलन आणि निराकरण करण्यासाठी व्यावहारिक
आयझोटोप नेक्टर (पिच + व्होकल चेन) (नेक्टर ४ वैशिष्ट्ये) सर्वसमावेशक गायन निर्माते $$-$$$ व्होकल सूट व्हिब - पिच आणि पॉलिश, जेव्हा तुम्हाला वेग हवा असेल तेव्हा चांगले
रीपर रीट्यून (रीट्यून (रीट्यून) मार्गदर्शक) टिंकरर्स, DIY अभियंते $ कार्यात्मक, साधे, तुम्हाला तिथे पोहोचवते - इंटरफेस ब्लॅक कॉफी प्यायल्यासारखे वाटते

स्वरूपण विचित्र कबुली: हो, संगीत सॉफ्टवेअर जीवनात "बंडल-इश" ही एक वास्तविक श्रेणी आहे. 🙃

उत्पादक ते प्रत्यक्षात कसे वापरतात (सूक्ष्म विरुद्ध स्पष्ट) 🎧

सूक्ष्म ट्यूनिंग ("कोणालाही लक्षात येऊ देऊ नका" पद्धत) 🕵️♂️

  • कमी दुरुस्ती गती

  • व्हायब्रेटो जतन करा

  • स्नॅपिंग ट्रांझिशन टाळा

  • फक्त सर्वात वाईट गुन्हेगार मॅन्युअली दुरुस्त करा (सहसा काही नोट्स)

हा प्रकार बऱ्याच गायनांमध्ये वापरला जातो जो लोकांना "नैसर्गिक" वाटतो. गायक गाऊ शकत नाही म्हणून नाही - तर आधुनिक मिक्स अक्षम्य आहेत म्हणून. प्रत्येक स्वर सूक्ष्मदर्शकाखाली ठेवली जाते.

स्पष्ट परिणाम (हार्ड-ट्यून) 🤖

हे चुका दुरुस्त करण्याबद्दल कमी आणि शैलीकृत वाद्यासारख्या गायनाबद्दल जास्त आहे. ते लपत नाहीये, ते तुमच्याकडे हात हलवत आहे.

हायब्रिड दृष्टिकोन (माझा वैयक्तिक आवडता, मला वाटतं) 🧩

  • श्लोकांमध्ये सूक्ष्म सुधारणा

  • हुकवर अधिक मजबूत परिणाम

  • प्रत्येक विभागानुसार बदलणाऱ्या स्वयंचलित सेटिंग्ज

हे मेकअपसारखे आहे - तुम्ही नैसर्गिक, ग्लॅमरस किंवा "मी माझा चेहरा निऑन वाघासारखा रंगवत आहे" असे काहीही करू शकता. सर्व काही योग्य आहे. 🐯✨

सामान्य समज जे कधीही मरणार नाहीत 🪦

"ऑटोट्यून कोणालाही उत्तम गायक बनवते"

नाही. ते पिच दुरुस्त करू शकते, नाही:

  • स्वर

  • ताल

  • श्वास नियंत्रण

  • भावनिक वितरण

  • शब्दलेखन (जोपर्यंत तुम्ही वेड्यासारखे पुन्हा रेकॉर्ड किंवा संपादित करत नाही तोपर्यंत)

जर कामगिरी निर्जीव असेल, तर ट्यूनिंग तुम्हाला पूर्णपणे ट्यून केलेला निर्जीव कामगिरी देते. अरेरे, पण खरे आहे.

"जर तुम्हाला ट्यूनिंग ऐकू आले तर ते एआय आहे"

आवश्यक नाही. अनेक कलाकृती फक्त क्लासिक पिच शिफ्टिंग साइड इफेक्ट्स असतात (फेज-व्होकोडर-इश स्मीअरिंग, फॉर्मंट वंकिनेस, क्षणिक ब्लर, इ.). (डिजिटल ऑडिओचे पिच करेक्शन - वॉल्टर स्मट्स)

  • वार्बल

  • धातूच्या कडा

  • विचित्र नोट संक्रमणे

  • व्हायब्रेटो सरळ रेषेत गुळगुळीत होत आहे

"लाइव्ह ऑटोट्यून फसवणूक आहे"

ही चवींबद्दलची चर्चा आहे. लाईव्ह करेक्शनचा वापर बऱ्याचदा लाईव्ह रिव्हर्ब सारखा केला जातो: एक साधन. काही कलाकार ते जास्त करतात, तर काही जण त्याला हातही लावत नाहीत. जर ते शैलीशी जुळत असेल तर लोक ते स्वीकारतात. जर ते अपेक्षांशी जुळले तर लोक रागावतात. माणसे तशीच सुसंगत असतात... नाही. 😅

ट्यूनिंग अधिक मानवीय बनवण्यासाठी व्यावहारिक टिप्स 🧠🎙️

जर तुम्हाला असे ट्यूनिंग हवे असेल जे "एडिट केलेले" असे ओरडत नसेल, तर हे वापरून पहा:

तसेच, ब्रेक घ्या. तुमचे कान जुळवून घेतात आणि नंतर सर्वकाही "ठीक" वाटते आणि नंतर प्लेबॅकमुळे एका चमकदार वेंडिंग मशीनसारखे आवाज येणारा कोरस दिसून येतो. 🥴

तर, ते एआय आहे की नाही - शेवटची स्पष्टता 🔍

चला विमान हळूवारपणे उतरवूया.

ऑटोट्यून एआय काटेकोरपणे अशा प्रकारे काम करते का:

आधुनिक गायन निर्मितीबद्दल लोक ज्या पद्धतीने बोलतात त्यामध्ये ऑटोट्यून एआय आहे का ?

ऑटोट्यून एआय ‘हा आता खरा गायक राहिलेला नाही’ या भीती-क्षेत्रात आहे का?

  • डिफॉल्टनुसार नाही. ते व्हॉइस सिंथेसिस आणि क्लोनिंगबद्दल आहे, जे एक वेगळेच प्राणी आहे.

जर तुम्हाला एक स्पष्ट कल्पना हवी असेल तर: पिच करेक्शन हे कॅमेऱ्यातील ऑटोफोकससारखे आहे. एआय व्हॉइस जनरेशन हे संपूर्णपणे एक खोटा फोटो तयार करण्यासारखे आहे . दोन्हीचा कलात्मक वापर केला जाऊ शकतो, दोन्हीचा गैरवापरही होऊ शकतो, पण त्या दोन्ही गोष्टी एकसारख्या नाहीत. 📸🎶

समारोपाचा सारांश 

ऑटो-ट्यूनची सुरुवात स्मार्ट ऑडिओ मॅथ म्हणून झाली - म्हणजे पिच ओळखणे आणि पिच बदलणे. ते मूळतः एआय नाही. परंतु आधुनिक व्होकल टूलचेन्समध्ये कधीकधी एआय-शक्तीवर चालणारी अतिरिक्त वैशिष्ट्ये समाविष्ट असतात, आणि "एआय" हे एक मार्केटिंग स्टिकर बनले आहे जे नॉइज रिडक्शनपासून ते कॉफी मेकरपर्यंत (बहुधा) प्रत्येक गोष्टीवर लावले जाते. (ऑटोट्यून २०२६ युझर गाईड; वेव्हज क्लॅरिटी व्हीएक्स प्रो)

तुमची इच्छा असेल तर, तुम्ही कशावर काम करत आहात ते मला सांगा - थेट गायन, स्टुडिओ रेकॉर्डिंग, सूक्ष्म पॉप सफाई किंवा पूर्णपणे रोबोटिक हुक - आणि मी तुमच्या आवाजाला क्रोमच्या बासरीसारखे न बनवता, त्या वातावरणाला साजेसे सेटिंग्स सुचवेन. 

वास्तविक उदाहरण: घरगुती व्होकल चेनमध्ये ऑटो-ट्यूनची चाचणी 🎙️

परिस्थिती

एक बेडरूम प्रोड्युसर डेमोसाठी ४० सेकंदांचा एक पॉप हुक रेकॉर्ड करतो. गायकाच्या सादरीकरणात चांगला सूर आणि भावना आहेत, पण लांब वाक्यांशांच्या शेवटी काही सूर थोडे वर जातात. खोलीत पंख्याचा मंद आवाजही येत आहे.

ही एक उपयुक्त चाचणी आहे कारण ती अशा दोन गोष्टी वेगळ्या करते ज्या लोक अनेकदा एकत्र मिसळून टाकतात:

पिच करेक्शन, जे प्रामुख्याने डीएसपी आहे

आवाजाची स्वच्छता, ज्यासाठी साधनानुसार एआय किंवा मशीन लर्निंगचा वापर केला जाऊ शकतो

वर्कफ्लोला काय आवश्यक आहे

निर्मात्याला गरज आहे:

एक कोरडे व्होकल रेकॉर्डिंग

गाण्याची की आणि स्केल, जसे की ए मायनर

पिच करेक्शन प्लगइन

गरज भासल्यास, आवाज कमी करणारे किंवा आवाज स्वच्छ करणारे साधन

ट्यूनिंगशिवाय एक संदर्भ बाऊन्स

कलाकृती तपासण्यासाठी एक छोटी तपासणी सूची

उदाहरण सेटअप

रेकॉर्डिंगमध्ये पार्श्वभूमीचा आवाज असल्यास, पिच करेक्शन करण्यापूर्वी व्होकल क्लीनअपने सुरुवात करा. हलक्या सेटिंग्ज वापरा, कारण जास्त क्लीनअपमुळे आवाज पाण्यासारखा किंवा पातळ वाटू शकतो.

त्यानंतर पिच करेक्शन जोडा:

की आणि स्केल योग्यरित्या सेट करा.

कडव्यांसाठी किंवा नैसर्गिक हुक्ससाठी रिट्यूनचा वेग कमी ठेवा.

हार्ड-ट्यूनचा आवाज हेतुपुरस्सर हवा असेल तरच फास्टर रिट्यूनचा वापर करा.

जर टूलमध्ये त्याची सोय असेल, तर फॉर्मंट प्रिझर्व्हेशन चालू ठेवा.

केवळ सोलोमध्येच नव्हे, तर वाजणाऱ्या बीटसोबतही ऐका.

एक व्यावहारिक सुरुवात खालीलप्रमाणे असू शकते:

ए मायनरमधील या ४०-सेकंदांच्या हुकसाठी, केवळ स्पष्टपणे दिसणारा पिचमधील बदल दुरुस्त करा. नैसर्गिक स्लाइड्स आणि व्हायब्रेटो कायम ठेवा. रोबोटिक इफेक्ट हेतुपुरस्सर असेल तरच लांबवलेले सूर फ्लॅट करा. अचूक ट्यूनिंगपेक्षा विश्वासार्ह गायनाला प्राधान्य द्या

त्याची चाचणी कशी करावी

तीन जलद निर्यात करा:

  1. कोणतेही ट्यूनिंग नाही, फक्त मूळ आवाज.

  2. हळूवारपणे पुन्हा सूर लावून आणि व्हायब्रेटो कायम ठेवून केलेले सूक्ष्म सूरांकन.

  3. जलद रिट्यून आणि कडक स्केल लॉकसह हार्ड ट्यूनिंग.

मग हे ऐका:

आवाज अजूनही त्याच गायकाचा वाटतो का?

दीर्घ स्वर थरथरतात किंवा धातूसारखे वाटतात का?

स्वरांमधील सरकणे अजूनही नैसर्गिक वाटते का?

तो हुक फक्त सोलो ऐकण्यापेक्षा, पूर्ण मिक्समध्ये जास्त चांगला वाटतो का?

श्रोता गाण्याकडे लक्ष देण्यापूर्वी ट्यूनिंगकडे लक्ष देईल का?

निकाल

उदाहरणादाखल निकाल: २२ गायलेल्या सुरांसह एका साध्या ४०-सेकंदांच्या डेमो हुकवर आधारित, एखाद्या निर्मात्याला असे आढळून येऊ शकते की फक्त ५ सुरांमध्येच हाताने दुरुस्ती करण्याची गरज आहे.

वेळेची वास्तववादी तुलना खालीलप्रमाणे असू शकते:

सुरुवातीपासून कच्चे कंप्रेसर आणि मॅन्युअल ट्यूनिंग: ३५ मिनिटे

सेव्ह केलेला एक सूक्ष्म ट्यूनिंग प्रीसेट वापरून, आणि नंतर फक्त समस्या असलेल्या नोट्स हाताने दुरुस्त करून: १४ मिनिटे

वाचलेला वेळ: प्रत्येक हुकच्या भागासाठी २१ मिनिटे

गुणवत्ता तपासणी: व्हायब्रेटो, नोट ट्रान्झिशन्स, फॉर्मंट्स, टायमिंग, श्वासाचा आवाज, सिबिलन्स, व्यंजने, दीर्घ स्वर, भावनिक सादरीकरण आणि संपूर्ण मिक्सचे प्लेबॅक या बाबींचा समावेश असलेल्या १०-मुद्द्यांच्या पुनरावलोकन चेकलिस्टनुसार ऐकल्यानंतर, एकही स्पष्ट रोबोटिक दोष आढळला नाही.

तो निकाल एक उदाहरणात्मक अंदाज आहे, सार्वत्रिक दावा नाही. वाचक स्वतःच्या संपादनासाठी लागणारा वेळ मोजून, किती नोंदी हाताने बदलल्या गेल्या हे पाहून, आणि मूळ, सूक्ष्म-सुधारित व कठोर-सुधारित आवृत्त्यांमध्ये ब्लाइंड ए/बी टेस्ट करून याची पडताळणी करू शकतात.

काय बिघडू शकतं?

कमजोर टेकला वाचवण्यासाठी पिच करेक्शनचा वापर करणे ही सर्वात मोठी चूक आहे. जर टायमिंग, टोन किंवा भावना खराब असतील, तर ट्यूनिंगमुळे केवळ एका खराब परफॉर्मन्सची अधिक सुस्पष्ट आवृत्ती तयार होऊ शकते.

इतर सामान्य चुका:

चुकीची की सेट करणे आणि चांगल्या नोट्सना वाईट नोट्समध्ये जबरदस्तीने बसवणे

जेव्हा गाण्याला नैसर्गिक आवाजाची गरज असते तेव्हा फास्ट रिट्यूनचा वापर करणे

जास्त व्हायब्रेटो काढून टाकणे

ट्यूनिंग करण्यापूर्वी नॉईज क्लीनअपचा अतिवापर करणे

जेव्हा केवळ स्वच्छतेच्या एकाच टप्प्यात खऱ्या अर्थाने मशीन लर्निंगचा वापर होऊ शकतो, तेव्हा संपूर्ण प्रक्रियेला "एआय" म्हणणे योग्य नाही

व्यावहारिक निष्कर्ष

एका चांगल्या ऑटो-ट्यूनची चाचणी ही "त्याने प्रत्येक सूर अचूक केला का?" अशी नसते, तर "त्याने सादरीकरण विश्वासार्ह ठेवून गायकाच्या आवाजात सुधारणा केली का?" अशी असते. पारंपरिक पिच करेक्शन एका खऱ्या गायकाच्या गायनाला अधिक प्रभावी बनवू शकते, तर एआय-संबंधित साधने त्याच्या सभोवतालचा ऑडिओ स्वच्छ करण्यास किंवा वेगळा करण्यास मदत करू शकतात. ही कामे एकमेकांशी संबंधित आहेत, पण ती एकच गोष्ट नाहीत.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

ऑटोट्यून एआय आहे की फक्त एक परिणाम?

त्याच्या क्लासिक स्वरूपात, "ऑटोट्यून" हे बहुतेक पारंपारिक डीएसपी आहे: पिच डिटेक्शन आणि पिच शिफ्टिंग, "जवळच्या नोट" किंवा "या स्केलमध्ये रहा" सारख्या नियमांद्वारे चालते. हे स्मार्ट गणित आहे, परंतु त्यासाठी आवाजांच्या विशाल लायब्ररीवर प्रशिक्षित मशीन-लर्निंग मॉडेलची आवश्यकता नाही. गोंधळ निर्माण होतो कारण आधुनिक व्होकल चेनमध्ये पिच करेक्शनच्या बरोबर बसलेली एआय-आधारित क्लीनअप टूल्स समाविष्ट असू शकतात.

जर ऑटो-ट्यून बहुतेकदा डीएसपी असेल तर लोक त्याला "एआय" का म्हणतात?

कारण "ऑटोट्यून" हा शब्द बहुतेकदा केवळ पिच करेक्शनसाठीच नव्हे तर संपूर्ण व्होकल पाइपलाइनसाठी लघुलेख म्हणून वापरला जातो. जर प्लगइन बंडलमध्ये व्होकल आयसोलेशन, अ‍ॅडॉप्टिव्ह नॉइज रिडक्शन, स्मार्ट ईक्यू किंवा "असिस्टंट" फीचर्स सारख्या गोष्टींचा समावेश असेल, तर लोक संपूर्ण गोष्टीला एआय म्हणून टॅग करू शकतात. मार्केटिंग मदत करत नाही, कारण "एआय" हा शब्द ऑटोमेटेड कोणत्याही गोष्टीसाठी ब्रॉड लेबल म्हणून वापरला जातो.

ऑटो-ट्यून (ब्रँड) आणि "ऑटोट्यून" मध्ये सर्वसाधारणपणे काय फरक आहे?

ऑटो-ट्यून हे एक विशिष्ट अँटारेस उत्पादन आहे, तर संभाषणातील "ऑटोट्यून" हे कोणत्याही पिच करेक्शन टूल, हार्ड-ट्यून केलेले रोबोटिक साउंड किंवा अगदी संपूर्ण व्होकल प्रोसेसिंग चेनचा संदर्भ घेऊ शकते. दोन लोक पूर्णपणे भिन्न लक्ष्यांकडे निर्देश करताना "ऑटोट्यून एआय आहे का" यावर चर्चा करू शकतात. तुमचा अर्थ प्लगइन, परिणाम किंवा व्यापक कार्यप्रवाह आहे की नाही हे स्पष्ट करण्यास मदत होते.

क्लासिक पिच करेक्शन प्रत्यक्षात कसे काम करते?

एक सामान्य पिच करेक्शन सेटअप व्होकलच्या मूलभूत पिचचा अंदाज घेतो, तो लक्ष्यावर (जवळच्या सेमीटोन, निवडलेला स्केल किंवा मॅन्युअल वक्र) मॅप करतो, नंतर वेळ आणि व्होकल कॅरेक्टर जतन करण्याचा प्रयत्न करताना ऑडिओ बदलतो. ध्वनी संक्रमण वर्तनाने - नोट्स किती लवकर जागी बसतात याने मोठ्या प्रमाणात आकार घेतो. यापैकी काहीही मूळतः डेटा-प्रशिक्षित मॉडेल्सवर अवलंबून नाही; ते अल्गोरिदमिक प्रोसेसिंग आहे.

कोणत्या सेटिंग्जमुळे "रोबोटिक" हार्ड-ट्यून आवाज येतो?

सिग्नेचर हार्ड-ट्यून व्हाइब सहसा खूप जलद रिट्यून स्पीड आणि कडक स्केल/की लॉकिंगमधून येतो, ज्यामुळे नोट्स नैसर्गिकरित्या सरकण्याऐवजी त्वरित स्नॅप होतात. साधने अनेकदा "मानवीकरण" (किंवा तत्सम) नियंत्रणे जोडतात जेणेकरून सतत नोट्स सरळ रेषेत सपाट होऊ नयेत. जर तुम्हाला प्रभाव मोठ्याने ऐकू आला तर, तो "एआय टेक ओव्हर" ऐवजी अनेकदा जाणीवपूर्वक केलेली शैलीत्मक निवड असते

ऑटोट्यूनमुळे बनावट आवाज निर्माण होतो का किंवा गायकाची जागा घेतली जाते का?

क्लासिक पिच करेक्शनमुळे सुरुवातीपासूनच नवीन आवाज निर्माण होत नाही - ते प्रत्यक्ष रेकॉर्ड केलेल्या सादरीकरणात पिचला धक्का देते. तुम्हाला अजूनही गायकाचा वेळ, वाक्यरचना, स्वर, भावना आणि एकूणच डिलिव्हरी आवश्यक आहे. "हा गायक कधीच अस्तित्वात नव्हता" हा भीतीचा झोन व्हॉइस सिंथेसिस किंवा क्लोनिंगबद्दल आहे, जो मानक ऑटोट्यून-शैलीतील पिच करेक्शनपेक्षा वेगळ्या श्रेणीत येतो.

आधुनिक व्होकल प्रॉडक्शन टूल्समध्ये एआय प्रत्यक्षात कुठे दिसते?

एआय सहसा व्होकल आयसोलेशन (संगीतापासून आवाज वेगळे करणे), अ‍ॅडॉप्टिव्ह नॉइज रिडक्शन, स्मार्ट डी-एसिंग आणि "असिस्टंट" टोन शेपिंग अशा शेजारील पायऱ्यांमध्ये दिसून येते. काही टूल्स गोंगाट किंवा असमान रेकॉर्डिंगमध्ये पिच ट्रॅकिंग स्थिर ठेवण्यासाठी अधिक प्रगत दृष्टिकोन देखील वापरू शकतात. जेव्हा ही एआय-इश वैशिष्ट्ये एकाच उत्पादनात पिच करेक्शनच्या शेजारी राहतात, तेव्हा लोक बहुतेकदा ते सर्व "एआय ऑटोट्यून" म्हणून एकत्रित करतात

ट्यून केलेला ऑडिओ कधीकधी बंद किंवा "काचेसारखा" का वाटतो?

क्लासिक पिच शिफ्टिंग वर्तनातून कलाकृती येऊ शकतात: वार्बल, मेटॅलिक एज, अनाठायी नोट ट्रान्झिशन किंवा व्हायब्रेटो स्मूथ आउट होणे. फॉर्मंट हाताळणी देखील महत्त्वाची असते - जर फॉर्मंट ड्रिफ्ट झाले तर आवाज कार्टूनिश होऊ शकतात किंवा अनपेक्षित "हीलियम" गुणवत्ता धारण करू शकतात. हे विचित्रता एआयचा पुरावा नाहीत; ते बहुतेकदा पिच अल्गोरिथम ऑडिओला कसे आकार देते याचे ट्रेड-ऑफ असतात.

मी पिच करेक्शन अधिक नैसर्गिक आणि कमी संपादित कसे करू शकतो?

योग्य की आणि स्केल सेट करून सुरुवात करा, कारण चुकीचे लक्ष्य स्पष्ट चुका लवकर निर्माण करतात. कमी रिट्यून गती वापरा, स्लाईड्स आणि ट्रान्झिशन्स जास्त दुरुस्त करणे टाळा आणि जर तुमचे टूल ते समर्थित करत असेल तर फॉर्मंट जतन करा. पूर्ण ट्रॅक वाजवताना संदर्भात ट्यून करा, अविरतपणे एकट्याने नाही. एक सामान्य वर्कफ्लो म्हणजे प्रथम कॉम्प, नंतर ट्यून - चांगले टेक बीट्स पॉलिश करणे आणि रफ बीट्स "फिक्सिंग" करणे.

संदर्भ

  1. Antares - ऑटो-ट्यून प्रो - antarestech.com

  2. अँटारेस - ऑटोट्यून २०२६ वापरकर्ता मार्गदर्शक - digitaloceanspaces.com

  3. वॉल्टर स्मट्स - डिजिटल ऑडिओची पिच करेक्शन - waltersmuts.com

  4. आयझोटोप - नेक्टर ४ ची वैशिष्ट्ये - izotope.com

  5. आयझोटोप - स्वर स्वर सुधारणेची मूलभूत तत्त्वे - izotope.com

  6. iZotope - RX 11 Voice De-noise - izotope.com

  7. आयझोटोप - वेळ आणि स्वरमान (आरएक्स) - आयझोटोप रेडियस - izotope.com

  8. iZotope - खेळपट्टी (Nectar 3) - स्वरूप - amazonaws.com

  9. अँटारेस - ऑटो-ट्यून आर्टिस्ट: बेसिक व्ह्यू कंट्रोल्स - antarestech.com

  10. फेसबुक संशोधन - डेम्युक्स (संगीत स्रोत वेगळे करणे) - github.com

  11. SIGSEP - ओपन-अनमिक्स - sigsep.github.io

  12. सेलेमनी - मेलोडाइन म्हणजे काय? - celemony.com

  13. लाटा - लाटा ट्यून - waves.com

  14. वेव्हज - वेव्हज ट्यून रिअल-टाइम - waves.com

  15. अ‍ॅपल सपोर्ट - फ्लेक्स पिच (लॉजिक प्रो) सह पिच आणि वेळ संपादित करा - support.apple.com

  16. इमेज-लाइन - पिचर मॅन्युअल - image-line.com

  17. स्टाइनबर्ग - क्यूबेस व्हेरिऑडिओ - स्टाइनबर्ग.हेल्प

  18. रीपर - रीट्यून (रीअ‍ॅफेक्ट्स गाइड) - रीपर.एफएम

  19. वेव्हज - क्लॅरिटी व्हीएक्स प्रो - waves.com

  20. सोनीबल - स्मार्ट:डीस - सोनीबल.कॉम

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा

आमच्याबद्दल

ऑटो-ट्यून एआय आहे का? तंत्रज्ञान आणि कार्यप्रवाह प्रश्नमंजुषा
१. पारंपारिक ऑटो-ट्यून किंवा पिच करेक्शन सॉफ्टवेअरमध्ये वापरली जाणारी मूळ पद्धत कोणती आहे?
२. आधुनिक व्होकल प्रोडक्शन सेटअपमध्ये आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स किंवा मशीन लर्निंग (ML) चा वापर सामान्यतः कोठे होतो?
३. पिच प्रोसेसरमधील "रिट्यून स्पीड" आणि "ह्युमनाइझ" कंट्रोल्स प्रामुख्याने काय ठरवतात?
४. पिच करेक्शन संदर्भात उद्योगक्षेत्रात प्रचलित असलेला कोणता गैरसमज लेखक स्पष्टपणे खोडून काढतो?
५. दिलेल्या होम स्टुडिओ डेमो हुकच्या परिस्थितीत, नॉइझी ट्रॅक्स हाताळण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धत म्हणून कशाची शिफारस केली जाते?
ब्लॉगवर परत

अतिरिक्त वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

  • ऑटोट्यून हे एआय तंत्रज्ञान आहे का?

    त्याच्या पारंपरिक स्वरूपात, ऑटोट्यूनला सामान्यतः एआय मानले जात नाही; ते पिच ओळखण्यासाठी आणि सुधारण्यासाठी मशीन लर्निंगऐवजी डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंगवर (डीएसपी) अवलंबून असते.

  • ऑटोट्यून आणि पिच करेक्शनमध्ये काय फरक आहे?

    ऑटोट्यून हा शब्द विशिष्ट अँटारेस उत्पादनासाठी किंवा सर्वसाधारणपणे पिच करेक्शनसाठी वापरला जाऊ शकतो, ज्यामध्ये ऑडिओची पिच समायोजित करणाऱ्या कोणत्याही साधनांचा समावेश होतो. कोणत्या संदर्भात चर्चा केली जात आहे, हे स्पष्ट करणे आवश्यक आहे.

  • पारंपारिक स्वरसुधारणा कशी काम करते?

    पारंपारिक पिच करेक्शनमध्ये, ऑडिओचा मूळ पिच ओळखला जातो आणि नंतर त्याला जवळच्या इच्छित नोटशी मॅप केले जाते, त्यानंतर ऑडिओची लय आणि नैसर्गिक वैशिष्ट्ये कायम ठेवून त्याला समायोजित करण्यासाठी पिच शिफ्टिंग केले जाते.

  • ऑटोट्यून कृत्रिम आवाज तयार करते का किंवा गायकाची जागा घेते का?

    नाही, क्लासिक पिच करेक्शनमुळे नवीन आवाज तयार होत नाही; ते फक्त रेकॉर्ड केलेल्या सादरीकरणातील पिच समायोजित करते. मूळ गायकाचा आवाज, शब्दोच्चार आणि भावना अबाधित राहतात.

  • काही सॉफ्टवेअर प्रोग्रॅम्स ऑटोट्यूनच्या वैशिष्ट्यांना 'AI' असे का संबोधतात?

    अनेक आधुनिक व्होकल प्रोसेसिंग टूल्समध्ये व्होकल आयसोलेशन आणि अ‍ॅडॅप्टिव्ह नॉइज रिडक्शन यांसारख्या कामांसाठी एआय-आधारित वैशिष्ट्ये समाविष्ट असतात, ज्यामुळे मूळ पिच करेक्शन नॉन-एआय असूनही, संपूर्ण प्रणालीला एआय म्हणून संबोधले जाऊ शकते.

  • ऑटोट्यून वापरताना मला नैसर्गिक आवाज मिळवता येतो का?

    होय, हळू रिट्यून गती वापरून, व्हायब्रेटो कायम ठेवून आणि संक्रमणांवर अनावश्यक दुरुस्त्या टाळून तुम्ही नैसर्गिक आवाज मिळवू शकता, ज्यामुळे मूळ आवाजाचे वैशिष्ट्य टिकवून ठेवण्यास मदत होते.

  • ऑटोट्यूनबद्दल कोणते सामान्य गैरसमज आहेत?

    प्रचलित गैरसमजांमध्ये असा विश्वास आहे की ऑटोट्यून कोणालाही एक उत्तम गायक बनवते आणि जर तुम्हाला ट्यूनिंग ऐकू येत असेल, तर ते एआयमुळे (AI) आहे. वास्तविक पाहता, ट्यूनिंगमध्ये असे काही ऐकू येणारे दोष असू शकतात, जे केवळ पिच बदलण्याच्या प्रक्रियेचा परिणाम असतात.

  • माझ्या संगीतामध्ये ऑटोट्यूनचा आवाज कमी कसा करता येईल?

    ऑटोट्यूनचा आवाज अधिक सूक्ष्म करण्यासाठी, योग्य की आणि स्केल सेट करा, रिट्यूनचा वेग कमी ठेवा आणि संपूर्ण परफॉर्मन्सऐवजी फक्त सर्वात समस्याग्रस्त नोट्समध्येच बदल करा.