EQ化呚波数の競合の解決

たず、



倚くの堎合、新芏参入者は、䜜曲の䞀貫性の問題に盎面しおいたす。すべおの楜噚は個々に良い音がするはずですが、ミックスでは䞍明瞭な「混乱」が生じたす。 そしお、この「誀解」の理由は、いわゆる聎芚倉装における聎芚装眮の構造に特にありたす。



聎芚の倉装に関するいく぀かの蚀葉


楜噚の呚波数スペクトルが䌌おいるたたは重なっおいる堎合、静かな音色がより悪く聞こえるか、リスナヌの脳がこの信号をたったく発信できなくなりたす。 地䞋鉄のホヌムに立ち、玠敵な䌚話をしながら、電車がお互いを理解するのを止めおしたうような悲鳎を䞊げおいく様子を想像しおください。 実際、私たちの声の呚波数スペクトルは、通過する電車のハムの呚波数範囲ず亀差しおいたす。これがマスキング効果です。



問題がありたすか 解決策を芋぀けおください


幞いなこずに、解決策は私たちなしで長い間発芋されおきたので、私たちは報酬を享受しお喜ぶこずができたす。 解決策はむコラむれヌションです。





むコラむザヌEQ



むコラむザヌは、オヌディオ信号の振幅呚波数特性AFCを調敎するためのツヌルです。぀たり、呚波数成分の振幅を倉曎するこずで元の音色を「レタッチ」できるデバむスです。

むコラむザヌの䞻なタむプがグラフィックずパラメトリックであるずいう事実から始める䟡倀があるでしょう。 たた、パラグラフ第1タむプず第2タむプのハむブリッドずオフショアもあり、䞻にレコヌドの最終凊理、぀たりマスタリング段階で䜿甚されたす。 この蚘事のフレヌムワヌク内では、最埌の2぀のむコラむザヌはゞャングルではないため考慮されたせん。



グラフィックむコラむザヌ


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Iron Graphic Equalizer



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゜フトりェアグラフィックむコラむザヌ



同様に、グラフィックむコラむザヌはハヌドりェアず゜フトりェアに芋えたす。 このようなむコラむザヌの本質は非垞に単玔です。通垞、極端な垯域はシェルフフィルタヌです

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ロヌシェルフフィルタヌ赀い線、グラフィックむコラむザヌの巊端のフェヌダヌは-3 dB䞋げられたすおよびハむシェルフ青い線、この䜍眮で右端のフェヌダヌは+6 dB䞊げられたす



そしお、他のすべおは「鐘圢」の特城を持っおいたす。



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各垯域の幅ず呚波数はこのようなむコラむザヌでプログラムされおいるため、このタむプはあたり柔軟性がなく、元のオヌディオ信号をかなり乱雑に劚害したす。 したがっお、このテクノロゞヌの奇跡を残しお、傍芳者に静かに座っお、私たちにずっおより重芁なむコラむザヌのタむプ、パラメトリックに移りたしょう。



パラメトリックむコラむザヌ


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このタむプのむコラむザヌには、「ブラザヌ」ず比范しお、各バンドの蚭定がはるかに柔軟です。







パラメトリックむコラむザヌは、呚波数の競合を解消するなどの問題を解決するための倩の恵みです。補正する呚波数を遞択する機胜が必芁なだけです。 だから、たず最初に。



3぀のパラメトリックEQの抂芁


むコラむザヌはありたすか この堎合のために、私の意芋では良い゜フトりェアEQを玹介したす。



泚以䞋に瀺すむコラむザヌは、ホスト゜フトりェアシヌケンサヌを必芁ずするVST / RTAS / DXたたはAUプラグむンMacですCubase / Nuendo、Sonar、Ableton、Logic Pro、Pro Tools、FL Studioなど



Sonnox oxford eq



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これは、゜フトりェアパラメトリックむコラむザヌの䞖界における「ゞャンルの叀兞」です。 Sonnox Oxfordには、察応する5぀の垯域に察応する5぀のチュヌニングセクションがあり、そのうち2぀はハむパスハむパスフィルタヌずロヌパスロヌパスフィルタヌです。



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ロヌパス赀およびハむパス青



オクタヌブあたり36 dBの非垞に良奜な急峻床を持ちたすほずんどの堎合、これで十分です。 これらの蚭定のオプションをすばやく切り替えるために、䞭倮に2぀の蚭定ブロックずボタン「A」ず「B」がありたす。



「-」からは、次のこずに泚意しおください。





DMG AudioによるEQality



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3぀の䜍盞モヌドを備えた非垞に優れたむコラむザヌ必芁に応じおむコラむザヌの䜍盞呚波数特性に粟通するこずができたす、優れた高分解胜スパンアナラむザヌ、オクタヌブあたり48 dBの驚くべきカットオフを備えた6぀のバンドず2぀のフィルタヌを備えおいたす。 倉曎元に戻す、やり盎しのロヌルバック、プリセットの保存ず読み蟌み、および柔軟なむンタヌフェむス蚭定が可胜です。 CPUの負荷が䜎いため、少なくずもミキサヌ内のすべおのバスで安党にフックできたす。



マむナスの点ずしお、オヌディオファむルのミックスダりンレンダリング䞭に、このむコラむザヌのパラメヌタヌの凊理ず自動化がどこかで消えるこずに泚意しおください。 おそらく問題があるだけかもしれたせんが、同様の欠陥を䜿甚する前にこのむコラむザヌをチェックするこずを匷くお勧めしたす。



FabFilter Pro – Q

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私は個人的にそれを䜿甚し、非垞に満足しおいたす。 最倧24バンドLPフィルタヌずHPフィルタヌを含むを䜜成し、巊右のチャンネルを個別にむコラむズし、2぀のチュヌナヌSonnoxなどず優れたスペクトラムアナラむザヌを2぀のモヌドで䜿甚できたすPre-EQむコラむザヌで凊理する前ずPost-EQ それぞれ凊理埌。 申し蚳ありたせんが、明らかにしたせんでした。 いいえ、私は嘘を぀いおいたす、正盎な人はこの奇跡のために150ナヌロを支払わなければなりたせんもちろんこれが欠点ず呌ばれるこずができるなら。



残念ながら、これら3぀のEQはすべお有料であり、無料の詊甚版ずしお、Cockos ReaPlugs VST FX SuiteREAPERワヌクステヌションの䜜成者の䞀郚であるReaEQを詊すこずができたす。



すでにたくさんの遞択肢があるので、始めたしょう



呚波数の競合を解決する



バスずバレル


最も䞀般的なケヌスは、ベヌスずバレルの競合です。この䟋では、「䜕が」を分析したす。 これらのツヌルは䞡方ずも䞭倮に配眮する必芁があるため、このような競合は、パン空間内で2぀のツヌルを互いに、぀たり巊右のチャネルに沿っお削陀するによっお郚分的に解決するこずさえできたせん。 たた、2぀の解決策がありたす。SideChain圧瞮むンタヌネット䞊では、このトピックに関する倚くの認知資料がありたす。これにより、暜攻撃時に䜎音を匱めるこずができたす。



もちろん、最初は互いに競合しないような䜎音ず暜を拟うこずができたす。 しかし、この特定の䜎音ずこの特定のバレルが奜きなずきのもう䞀぀のこずは、ここでむコラむれヌションはきれいな空気の息吹です。

ベヌスずドラムのむコラむれヌションを開始するには、むコラむザヌを「ハング」させ問題を起こさないこずを願っおいたす、スペクトルアナラむザヌEQ埌の回路内をオンにする必芁がありたす。それず別の䞡方。 むコラむザヌにスペクトルアナラむザヌが組み蟌たれおいない堎合は、VoxengoのSPANを䜿甚するこずをお勧めしたす。これは、優れたそしお最も重芁な無料のアナラむザヌです 。



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この図は、䞊列接続䞭のアナラむザヌの動䜜を瀺しおいたす。 このモヌドでは、SPANは1぀のりィンドりで2぀のオヌディオ信号を分析できたす。これは間違いなく䟿利です。 自宅で同じようなこずを繰り返すこずができたす。完党に安党で、しかも䟿利です 方法を説明したす。



そのため、2぀のスペクトルがありたす巊偎にベヌススペクトル、右偎にバレル。

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明確な䜎呚波成分非垞に倧きなこぶを備えたバレルが消滅したため、すべおのダむナミクスが倱われるため、タスクはより困難になりたす。 150 Hz付近のハンプ2番目の小さなハンプを拟うず、暜の特城的なキックを倱い、バブリングブランクを取埗できたす。

プロゞェクトには90 Hzたでの垯域を占有するサブベヌスがあるずいう事実に基づいお、90 Hz未満のすべおを䜎音から遞択し、狭垯域垞に狭垯域でカットを䜿甚し、䜎音の近くで150-160 Hzハンプの少し右偎をカットしたす。 次のようになりたす。



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泚この堎合のサブベヌスずキックの競合は、SideChain圧瞮を䜿甚しお解決されたした。



暜は、ミックス内で読みやすくするために独特のクリックで区別できたす。 このクリックがどこにあるのかを理解するには、1000 Hzの領域に狭い垯域を䜜成し、6-9 dB䞊げ、この垯域を2000-3000 Hzめったに少し高くたで歩く必芁がありたす。 バレルのクリック音が「隠される」たさにその堎所を決定したら、垯域を2〜4 dBに䞋げ䞻なこずは無理をしないこずです、少し広くしたす。



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次の2぀の非垞に重芁なルヌルを芚えおおく必芁がありたす。





むコラむれヌションの方法でベヌスずドラムのコンフリクトをなくすこずは必ずしも簡単なこずではなく、倚くの堎合創造的なアプロヌチが必芁です。 これらの楜噚の「ハンプ」が互いに匷く重なり合っおいる堎合は、おそらくバレルの倉曎を怜蚎する必芁がありたす。この堎合のむコラむれヌションはミックス党䜓を台無しにする可胜性がありたす。



䜎音ず䞭音の楜噚のコンフリクト


ほずんどすべおの楜噚は䞭音域にあり、それらの倚くは䜎音成分ハムずノむズを含んでおり、䜎音ず競合する可胜性がありたす。 そのため、倚くの人がミックスのパヌティヌの音を損なうこずなくボトムをカットできたす。

遞択した楜噚にロヌパスフィルタヌを䜜成し、「再生」を抌しお、倉化を感じるたでボトムを拟い始めたす。



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泚この堎合、スペクトルの「クロスフェヌド」のようなものを残すために倧きすぎる募配36たたは48 dBを䜿甚しないでください。



䞻なこずは、パヌトが個別にではなく、ミックスで「あるべき」ように聞こえるずいうこずです。そのため、再生䞭にボトムをカットしたす。 音色が密床を倱い始めたら、停止しお小さなロヌルバックを行いたす。 したがっお、倚くのツヌルを䜿甚しお、䞋郚䞭倮のほずんどの競合を解消できたす。



頻床ツヌルの競合




他のすべおの楜噚では、1぀の非垞に重芁なルヌルを䜿甚しおこれらの楜噚を別のチャンネルにパンできるため、ベヌスずバレルよりも状況ははるかに単玔です楜噚が占める呚波数範囲が高いほど、䞭心から遠くにパンできたす。 その埌、空間内での䜍眮に基づいお均等化できたす。



ボヌカルの「ニッチ」に぀いおのいく぀かの蚀葉


曲にボヌカルが含たれおいる堎合は、そのスペヌスを空ける必芁がありたす。そうしないず、䞭域の楜噚ずの競合が避けられたせん。 幞いなこずに、スペクトル分析ずは䜕か、そしおそれをむコラむれヌションに適甚する方法はすでにわかっおいたす。 堎所を空けお、どこかでボヌカルを片付けないのはなぜですか 事実、ボヌカルは最小限か぀非垞に慎重にむコラむズされ、䞍快な「錻」音を陀去するために、ボヌカルのボトムが最も頻繁にカットされ最倧150-200 Hz、1000 Hzの範囲の小さな領域がカットされたす。



たずめるず







重芁この蚘事のいく぀かのポむントでは、私の芋解の䞻芳的なポむントが反映されおいたす。 ここで説明するものはすべお公理ではなく、認知的な特城を持っおいたす。



友人、同僚、すべおの創造的な努力の成功



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