母带也能深度学习，这个网站能够让作品变成想要的样子

梒小婵

Landr 拉开了智能母带的序幕，然后就涌现了各种各样的在线母带制作服务，比如 MasteringBOX，MASTERLIZER，还有格莱美支持的混音工程师开发的 eMastered。这些网站提供了一种更加亲民且便捷的母带制作方式，用户只需要上传自己的工程音频，然后网站会对作品进行分析，之后会根据算法按照歌曲的原色和风格完成母带工作。所以基本这些在线母带处理网站的差别就在于算法。

虽然这些在线母带网站都提供了一些响度之类的基础参数调节，但基本上是每个网站的算法决定了成品的效果，也就是说他们也许不能提供你理想的效果，而是提供一个算法觉得好的效果。母带本来就是一项有一定主观性的工作，电脑的标准化处理肯定会有不合口味的时候。

但如果我们能够控制这种 “算法” 呢？

人工智能已经到了能够深度学习的阶段了。还记得火遍全球的修图应用 Prisma 么？只要上传一张比对照片，比如梵高的画作，Prisma 就能把你想要的处理的图片处理成 “梵高风格” 的大作。这种人工智能的学习方式已经不是简单地运算，而是模拟人类的处理方式，“训练” 出一个多层卷积神经网络（CNN），神经网络的每一层都会对图片特征进行提取，进行深度学习。

在智能母带上也出现了类似的产品 — Sound.Tools。这个网站不再提供标准化的母带处理服务，而是比对进行处理。也就说用户可以像 Prisma 一样上传一个理想的音乐作为母带处理参照，Sound.Tools  就会对参照音频进行学习，然后在你的作品上实现相同的效果。

你不再需要把自己的作品上传到各种在线母带网站进行试听比对，而是直接告诉 Sound.Tools 你需要什么样的母带处理，听起来比人还人性化？Sound.Tools 的概念看起来很美好，剩下的就是真实的效果了。可惜的是目前 Sound.Tools 正在内测，有兴趣的小伙伴可以发邮件索取内测码。

官网：http://www.soundtools.com/

文章出处 https://ask.audio/articles/this-new-online-service-uses-reference-track-to-instantly-master-your-mixes

转载新闻出自 Midifan.com

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