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# Ingeniería Eléctrica y Ciencia de Sistemas# Procesado de Audio y Voz# Aprendizaje automático# Sonido

El sistema de EQ automático revoluciona la producción musical

Una nueva tecnología simplifica la ecualización para grabaciones de audio.

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En el mundo de la producción musical, equilibrar el sonido de diferentes instrumentos es clave. Una forma de hacerlo es con ecualizadores, que ayudan a ajustar el volumen de ciertas frecuencias. Este artículo habla de un nuevo método que utiliza tecnología para ajustar automáticamente el sonido de las pistas de instrumentos individuales en grabaciones.

¿Qué es la Ecualización?

La ecualización, a menudo acortada a EQ, es el proceso de ajustar los niveles de diferentes frecuencias de sonido en una señal de audio. Por ejemplo, un sonido puede tener demasiados graves o no tener suficientes agudos. Un ecualizador puede ayudar a corregir estos desequilibrios al aumentar o reducir ciertas frecuencias. Esto es crucial para que diferentes elementos musicales, como voces e instrumentos, se mezclen bien en una canción.

El Papel del EQ Automático

Los sistemas de EQ automáticos buscan hacer este proceso más simple y rápido. En lugar de ajustar manualmente la configuración para cada instrumento, este nuevo sistema puede hacerlo automáticamente. Esto puede ahorrar tiempo en el proceso de producción musical y ayudar a lograr resultados más consistentes.

Cómo Funciona el Sistema

Este sistema de EQ automático comienza identificando qué instrumento se está tocando en una grabación. Usa un modelo entrenado para clasificar los sonidos. Una vez que identifica el instrumento, el sistema selecciona un perfil de sonido ideal para ese instrumento de un conjunto de opciones predefinidas. Este perfil ideal representa cómo debería sonar el instrumento.

Después de identificar el instrumento y seleccionar el perfil de sonido ideal, el sistema calcula la diferencia entre el sonido original de la grabación y el perfil de sonido objetivo. Este cálculo ayuda a identificar qué frecuencias necesitan ser ajustadas.

Prediciendo Configuraciones de EQ

Una vez que se calculan las diferencias, el sistema utiliza un modelo para predecir la mejor configuración para un EQ paramétrico. Un EQ paramétrico permite un control detallado sobre múltiples bandas de frecuencia, lo que ofrece más flexibilidad al hacer ajustes.

El sistema mejora continuamente al entrenarse con grabaciones de audio reales. Usando datos del mundo real, el modelo aprende a hacer mejores predicciones que funcionen bien en situaciones cotidianas de producción musical.

Por Qué Importan los Datos Reales

Muchos enfoques anteriores para EQ automático usaban configuraciones aleatorias para generar ejemplos de entrenamiento. Aunque esto es más fácil, a menudo lleva a sistemas que tienen problemas con grabaciones reales. Al usar datos de audio reales para el entrenamiento, el sistema puede entender mejor cómo ajustarse a diferentes condiciones de grabación, lo que lleva a resultados más confiables.

Estructura del Sistema

El sistema de EQ automático se compone de varias partes importantes:

  1. Clasificador de Instrumentos: Esta parte identifica el tipo de instrumento en el audio.
  2. Calculador de Diferencias Espectrales: Este calcula las diferencias entre el audio de entrada y el perfil de sonido ideal.
  3. Predicador de Parámetros EQ: Este predice la configuración del EQ en base a las diferencias calculadas.
  4. Procesador de EQ Paramétrico: Este aplica las configuraciones predichas para alterar la señal de audio.

El proceso pasa por estas etapas para asegurar que cada pista de instrumento reciba el tratamiento adecuado para mejorar su calidad de sonido.

Entendiendo la Diferencia Espectral

Para ajustar el sonido, el sistema evalúa el contenido de frecuencia del audio. Toma el sonido del instrumento y lo compara con el sonido objetivo ideal. El resultado es una curva de diferencia que indica qué frecuencias necesitan ser aumentadas o reducidas para lograr el sonido deseado.

Importancia del Entrenamiento

Entrenar el sistema de EQ es crucial para su éxito. El modelo se entrena usando una variedad de muestras de audio que cubren muchos instrumentos comunes. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir cómo deben ajustarse las configuraciones de EQ basado en las diferencias espectrales.

Pruebas de Escucha

Para evaluar qué tan bien funciona el EQ automático, se realizan pruebas de escucha. Estas pruebas involucran a personas que califican las grabaciones de audio antes y después de ser tratadas por el sistema de EQ automático. Los participantes escuchan ambas versiones y deciden cuál suena mejor y se ajusta más naturalmente en una mezcla.

Resultados de las Pruebas

El resultado de las pruebas de escucha mostró que los participantes preferían el audio procesado con el sistema de EQ automático en comparación con las grabaciones originales. Esto sugiere que el sistema es efectivo para mejorar la calidad de las pistas de instrumentos individuales.

Perspectivas Futuras

El desarrollo de este sistema de EQ automático es un paso importante en la tecnología de producción musical. Abre la puerta a herramientas de automatización más avanzadas que pueden trabajar con otras tareas de procesamiento de audio, como la compresión y el ajuste de reverberación. A medida que la tecnología sigue mejorando, podemos esperar que estos sistemas sean aún mejores, haciendo que la producción musical sea más fácil y eficiente.

Conclusión

El sistema de ecualización automática representa un avance significativo en tecnología de audio. Usando modelos inteligentes y datos de audio del mundo real, proporciona un método efectivo para mejorar la calidad de sonido de las pistas de instrumentos individuales. Con su capacidad para predecir configuraciones de EQ automáticamente, simplifica el proceso de mezcla y permite que los productores se concentren en la creatividad en lugar de ajustes técnicos. A medida que esta tecnología evoluciona, promete transformar la forma en que se produce y mezcla música, permitiendo grabaciones más pulidas y profesionales.

Fuente original

Título: Automatic Equalization for Individual Instrument Tracks Using Convolutional Neural Networks

Resumen: We propose a novel approach for the automatic equalization of individual musical instrument tracks. Our method begins by identifying the instrument present within a source recording in order to choose its corresponding ideal spectrum as a target. Next, the spectral difference between the recording and the target is calculated, and accordingly, an equalizer matching model is used to predict settings for a parametric equalizer. To this end, we build upon a differentiable parametric equalizer matching neural network, demonstrating improvements relative to previously established state-of-the-art. Unlike past approaches, we show how our system naturally allows real-world audio data to be leveraged during the training of our matching model, effectively generating suitably produced training targets in an automated manner mirroring conditions at inference time. Consequently, we illustrate how fine-tuning our matching model on such examples considerably improves parametric equalizer matching performance in real-world scenarios, decreasing mean absolute error by 24% relative to methods relying solely on random parameter sampling techniques as a self-supervised learning strategy. We perform listening tests, and demonstrate that our proposed automatic equalization solution subjectively enhances the tonal characteristics for recordings of common instrument types.

Autores: Florian Mockenhaupt, Joscha Simon Rieber, Shahan Nercessian

Última actualización: 2024-07-23 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2407.16691

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.16691

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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