AI मास्टरिंग की तुलना: AI मास्टर को कैसे परखें

AI मास्टरिंग रिलीज़ के लायक हो सकती है, और चूक भी सकती है। अपने ट्रैक के लिए आप यह AI मास्टर की तुलना अपने मिक्स से, और आपके पास जो भी दूसरा मास्टर है उससे, पहले बराबर लाउडनेस पर और फिर ब्लाइंड करके जानते हैं। हर फ़ाइल को इंटीग्रेटेड LUFS के हिसाब से सबसे धीमी फ़ाइल तक नीचे करें, एक ही हिस्सों पर उनके बीच सिंक में स्विच करें, true peak और टोनल बैलेंस जाँचें, और सबसे क़रीबी दो पर ब्लाइंड पसंद का टेस्ट चलाएँ। अगर बिना जाने कि कौन-सा कौन-सा है, आप ज़्यादातर बार AI मास्टर चुनते हैं, तो उस गाने के लिए वही बेहतर मास्टर है।

किसी भी मास्टर के सेट के लिए आम तरीक़ा मास्टर की तुलना कैसे करें वाली गाइड में है। यह गाइड बताती है कि जब उनमें से एक किसी ऑटोमेटेड सर्विस से आता है, तो क्या बदलता है।

क्या AI मास्टरिंग अच्छी है?

ऐसा कोई जवाब नहीं जो हर ट्रैक पर लागू हो। एक ही सर्विस, एक ही सेटिंग पर, एक मिक्स पर ठीक बैठ सकती है और अगले पर नहीं। संतुलित लो एंड और कंट्रोल किए हुए पीक वाले मिक्स में किसी भी मास्टरिंग प्रोसेस को कम ठीक करना पड़ता है। जिस मिक्स में दिक़्क़तें हैं, उसे शायद ऐसे फ़ैसले की ज़रूरत हो जो कोई प्रीसेट नहीं लेता।

इस पर आप जो बहसें पढ़ते हैं, उनमें से ज़्यादातर ऐसी तुलनाओं से आती हैं जो बराबरी की नहीं थीं। मास्टर लगभग हमेशा मिक्स से ज़्यादा लाउड होता है, और धीमे लेवल पर कान लो और हाई के लिए कम संवेदनशील होते हैं (ISO 226, Fletcher-Munson कर्व)। इसलिए ज़्यादा लाउड फ़ाइल ज़्यादा भरी हुई और ब्राइट लगती है, और लगभग 1 dB का अंतर भी चुनाव को झुका सकता है। मिक्स से 8 dB ज़्यादा लाउड चलाया गया AI मास्टर सुधार जैसा ही लगेगा, चाहे वह सुधार हो या न हो। जिस तुलना में आपको पता है कि AI मास्टर कौन-सी फ़ाइल है, वह भी झुकी हुई है, उसी तरफ़ जिसकी आप उम्मीद करते हैं।

दोनों झुकाव हटा दें, तो एक ही सवाल बचता है। जब फ़ाइलें एक ही लेवल पर चलें और आपको पता न हो कि कौन-सी कौन-सी है, तो आपको कौन-सी पसंद है?

बराबरी का टेस्ट सेट करें

हर मास्टर के लिए एक ही मिक्स फ़ाइल इस्तेमाल करें: AI सर्विस, कोई दूसरी सर्विस या प्रीसेट, और अगर हो तो मास्टरिंग इंजीनियर। तब सिर्फ़ मास्टरिंग ही अलग होती है।
हर सर्विस जो पूरी क्वालिटी वाली फ़ाइल देती है, जैसे WAV, उसे डाउनलोड करें और उसी की तुलना करें। ब्राउज़र में चलने वाला प्रीव्यू उस फ़ाइल से अलग प्रोसेस या एनकोड किया गया हो सकता है जो आप रिलीज़ करेंगे।
अगर सर्विस आपको स्टाइल, इंटेंसिटी या लाउडनेस चुनने देती है, तो हर सेटिंग को अलग मास्टर मानें। वे दो या तीन चुनें जिन पर आप सच में विचार करेंगे।
बिना मास्टर किया मिक्स भी शामिल करें। बराबर लाउडनेस पर हर मास्टर कम से कम मिक्स जितना अच्छा सुनाई देना चाहिए।
फ़ाइलों के नाम ऐसे रखें जिनसे कुछ पता न चले, जैसे M1, M2 और M3, ताकि ब्लाइंड हिस्से में नाम न बताएँ कि कौन-सा कौन-सा है।

पहले लाउडनेस मैच करें

हर फ़ाइल का इंटीग्रेटेड LUFS मापें और हर फ़ाइल को सबसे धीमी तक नीचे करें। धीमी फ़ाइल को ऊपर न करें, वरना वह क्लिप हो सकती है। मैच करने से पहले और बाद का एक आम सेट यह रहा।

फ़ाइल	इंटीग्रेटेड	कितना नीचे करें
मिक्स	−18 LUFS	0 dB
AI मास्टर, डिफ़ॉल्ट सेटिंग	−8 LUFS	10 dB
AI मास्टर, हल्की सेटिंग	−11 LUFS	7 dB
इंजीनियर का मास्टर	−10 LUFS	8 dB

बिना मैच किए डिफ़ॉल्ट AI मास्टर मिक्स से 10 dB और इंजीनियर के मास्टर से 2 dB ज़्यादा लाउड है, इसलिए वह ऐसी बढ़त से शुरू करता है जिसका क्वालिटी से कोई लेना-देना नहीं। Spotify पर वह बढ़त वैसे भी ख़त्म हो जाती है। Spotify डिफ़ॉल्ट रूप से म्यूज़िक −14 LUFS पर चलाता है और −8 LUFS वाले मास्टर को 6 dB और −10 LUFS वाले को 4 dB नीचे करता है, इसलिए दोनों एक ही लेवल पर चलते हैं। लेवल मैचिंग गाइड यह तरीक़ा और विस्तार से समझाती है।

ABSeq में मिक्स और तीन मास्टर तक A, B, C और D में लोड करें। Auto Gain हर फ़ाइल मापता है और हर ट्रैक को सबसे धीमे तक नीचे लाता है, और A/B बटन गाने के उसी पल पर अगले ट्रैक पर स्विच करता है।

क्या सुनना है

मिक्स और हर मास्टर के बीच एक ही तीन हिस्सों पर स्विच करें: पहला वर्स, सबसे लाउड कोरस और सबसे धीमा हिस्सा। एक बार में एक ही चीज़ सुनें।

लो एंड। क्या किक और बेस मिक्स से भारी या पतले हैं, और क्या किक का अटैक बना रहता है?
सबसे लाउड कोरस। जब सब कुछ एक साथ बजता है, तो क्या लेवल पंप करता है या मिक्स सपाट हो जाता है?
वोकल और अपर मिड। क्या वोकल मिक्स से ज़्यादा कठोर या ज़्यादा सिबिलेंट है?
धीमे हिस्से। क्या मास्टर ने उन्हें इतना ऊपर कर दिया कि वर्स और कोरस एक जैसे बड़े लगते हैं?
चौड़ाई और गहराई। क्या स्टीरियो इमेज या रिवर्ब की टेल ऐसे बदलती है जो आपने नहीं माँगा था?

फिर नंबर जाँचें। True peak −1 dBTP या उससे नीचे होना चाहिए, और −14 LUFS से ज़्यादा लाउड मास्टर के लिए −2 dBTP या उससे नीचे, जो Spotify की सलाह है। −0.2 dBTP वाला −8 LUFS मास्टर इससे चूकता है, और जब कोई सर्विस उसे AAC, MP3 या Ogg में एनकोड करती है, तो इंटर-सैंपल पीक क्लिप हो सकते हैं। अगर सर्विस सीलिंग की सेटिंग देती है, तो उसे नीचे करें और फिर से रेंडर करें।

टोनल बैलेंस में कमर्शियल मिक्स लगभग −4.5 dB प्रति ऑक्टेव के ढलान पर चलते हैं। यह एक आम अंदाज़ा है, किसी जॉनर का टारगेट नहीं, इसलिए इसे मास्टर को नंबर देने के लिए नहीं, बल्कि उस मास्टर को पहचानने के लिए इस्तेमाल करें जो आपके मिक्स और रेफ़रेंस से बहुत दूर झुकता है। टोनल बैलेंस गाइड बताती है कि कर्व कैसे पढ़ें। A/B अंतर ग्राफ़ एक क़दम आगे जाता है और लाउडनेस मैच करने के बाद बैंड दर बैंड दिखाता है कि एक मास्टर में दूसरे से कहाँ ज़्यादा है, जिससे "M2 बूमी लगता है" बन जाता है "M2 में 63 Hz पर मिक्स से 2 dB ज़्यादा है"। नोट भेजने या सेटिंग बदलने से पहले लो एंड के छोटे अंतर कान से पक्के करें।

जो मास्टर ऊपर की जाँच में फ़ेल हो, उसे हटा दें। फिर सबसे क़रीबी दो की तुलना ब्लाइंड पसंद के टेस्ट में करें। हर राउंड दोनों से एक ही छोटा हिस्सा शफ़ल किए क्रम में चलाता है, और आप वह चुनते हैं जो पसंद है। कौन-सी फ़ाइल कौन-सी थी, यह आपको सिर्फ़ आख़िर में दिखता है।

कम से कम 10 राउंड चलाएँ। 10 में से 9 या ज़्यादा बार एक ही मास्टर चुनना संयोग से होना मुश्किल है (p ≈ 0.011)। अगर आपकी पसंद लगभग बराबर बँटती है, तो आप भरोसे से किसी एक को पसंद नहीं करते, और उस गाने के लिए दोनों में से कोई भी चलेगा। ब्लाइंड A/B टेस्ट गाइड बताती है कि हिस्सा कितना लंबा हो और कितने राउंड चलाएँ।

ABSeq का ब्लाइंड टेस्ट यह ट्रैक A और B पर चलाता है, Auto Gain डिफ़ॉल्ट रूप से चालू रहता है। आप 1 से 50 राउंड और हर हिस्से के सेकंड सेट करते हैं, और फ़ाइलों के नाम सिर्फ़ नतीजों में दिखते हैं। यह पसंद का टेस्ट है, इसलिए यह बताता है कि आपको कौन-सा मास्टर ज़्यादा पसंद है, यह नहीं कि आप उन्हें अलग पहचान सकते हैं या नहीं।

AI मास्टरिंग बनाम मास्टरिंग इंजीनियर

दोनों के लिए तुलना का तरीक़ा एक ही है। अंतर इसमें है कि दूसरा वर्ज़न आपको कैसे मिलता है।

	AI या ऑनलाइन सर्विस	मास्टरिंग इंजीनियर
बदलाव कैसे माँगें	स्टाइल, इंटेंसिटी या लाउडनेस की सेटिंग बदलें और फिर से रेंडर करें	समय, हिस्से और नंबर के साथ नोट भेजें
किसकी तुलना करें	हर नया रेंडर पिछले वाले और मिक्स के मुक़ाबले, मैच करके	हर नया राउंड पिछले वाले और मिक्स के मुक़ाबले, मैच करके
क्या जाँचें	लाउडनेस, true peak, टोनल बैलेंस, सबसे लाउड और सबसे धीमे हिस्से	वही

अगर इंजीनियर का मास्टर ब्लाइंड टेस्ट जीतता है, तो उस गाने के लिए आपको जवाब मिल गया। अगर AI मास्टर जीतता है, या आपकी पसंद बराबर बँटती है, तो उस गाने के लिए AI मास्टर काफ़ी है, और आप क़ीमत, समय या काम करने के अपने पसंदीदा तरीक़े पर फ़ैसला कर सकते हैं। अगली रिलीज़ पर टेस्ट फिर से चलाएँ। एक ट्रैक का नतीजा किसी दूसरे मिक्स पर लागू नहीं होता।

सवाल

क्या AI मास्टरिंग अच्छी है?

यह मिक्स और सेटिंग पर निर्भर है, इसलिए इसे अपने ट्रैक पर टेस्ट करें। AI मास्टर और अपने मिक्स को एक ही इंटीग्रेटेड लाउडनेस पर मैच करें, एक ही हिस्सों पर तुलना करें, true peak और टोनल बैलेंस जाँचें, और आपके पास जो भी दूसरा मास्टर है उसके मुक़ाबले ब्लाइंड टेस्ट चलाएँ। अगर ब्लाइंड में आपको AI मास्टर पसंद आता है, तो उस गाने के लिए वह काफ़ी है।

AI मास्टरिंग की तुलना कैसे करें?

एक ही मिक्स फ़ाइल को हर सर्विस या सेटिंग से मास्टर करें, पूरी क्वालिटी वाली फ़ाइलें डाउनलोड करें, और इंटीग्रेटेड LUFS के हिसाब से सबको सबसे धीमी तक नीचे करें। एक वर्स, सबसे लाउड कोरस और सबसे धीमे हिस्से पर उनके बीच सिंक में स्विच करें, true peak या टोनल बैलेंस की जाँच में फ़ेल होने वाली फ़ाइलें हटाएँ, और सबसे क़रीबी दो का ब्लाइंड टेस्ट करें।

क्या AI मास्टरिंग मास्टरिंग इंजीनियर से बेहतर है?

अपने आप कोई नहीं जीतता। एक ही मिक्स के दोनों मास्टर की तुलना बराबर लाउडनेस पर करें, बिना जाने कि कौन-सा कौन-सा है। अगर 10 राउंड में आप किसी एक को 9 या ज़्यादा बार चुनते हैं, तो उस गाने के लिए उसे चुनें। अगर पसंद बराबर बँटती है, तो दोनों चलेंगे, और आप क़ीमत, समय या फ़ीडबैक देने के अपने पसंदीदा तरीक़े पर चुन सकते हैं।

क्या AI से मास्टरिंग Spotify के लिए काफ़ी है?

"masterización con IA" और "masterização com IA" जैसी सर्च का मतलब यही होता है। Spotify डिफ़ॉल्ट रूप से म्यूज़िक −14 LUFS पर चलाता है और ज़्यादा लाउड मास्टर को नीचे करता है, इसलिए वहाँ AI मास्टर की लाउडनेस से उसे कोई फ़ायदा नहीं मिलता। जाँचें कि उसका true peak −1 dBTP या उससे नीचे है, या −2 dBTP अगर वह −14 LUFS से ज़्यादा लाउड है, और आवाज़ को बराबर लाउडनेस पर परखें।

AI मास्टर मेरे मिक्स से बेहतर क्यों लगता है?

अक्सर इसलिए कि वह ज़्यादा लाउड है। मास्टर आम तौर पर मिक्स से कई dB ज़्यादा लाउड होता है, और ज़्यादा लाउड फ़ाइल ज़्यादा भरी हुई और ब्राइट लगती है। मास्टर को मिक्स की इंटीग्रेटेड लाउडनेस तक नीचे करें और फिर तुलना करें। अगर फिर भी वह बेहतर लगे, तो मास्टरिंग ने मदद की।