先月風邪で２記事書けていなかったので、今月４記事目になります。
今回は滅茶苦茶タイトルに偽りアリなのですが・・・プラグインではありません笑
公開されている機械学習のプログラムになります。

現段階ではβ版でこれから製品化していく状況なのかなーと思うのですが、これなら、俗にいう「歌入れのためのインストがリミッターでガチガチ問題」に現段階で最も簡単にとりあえずの対策が出来る！と感じたので紹介していきたいと思います。

ライトに皆さんに試してもらえると、より開発もすすむでしょう！ということで、記事としても、ほぼほぼ無料部分に設定してます。

それでは今回もやっていきます！
プログラムレビュー！

MUSIC De-Limiterとは？

Music De-Limiterは音楽の機械学習で韓国で働いているChang-Binさんが今月の初めに公開したプログラムで、リミッターがかかって重度のコンプレッションがされた音楽を、復元することが出来るというモノ。

リミッターの非線型処理と不可逆性のため、ラウドネスウォーに嫌気がさしてこのプログラムを作ることを決意をされたそうだが、なかなか難航し、それをなんとか機械学習モデルとトレーニングを繰り返し克服したらしい。

いわゆるダイナミクスでリミッター感を減らす類ではなくて、完全にリミッターに焦点を当てた機械学習とのことで、現状プラグインだと難しいであろう処理が出来るのが特徴になりそうだ。
（実際、GPU上で処理してるし。）

以下、オーディオサンプル。結構スゴイと思う！

どうやって使うのか？

使い方は非常に簡単で、まず↑のリンクをクリック。

赤枠の部分にWavファイルをアップロードして、下のDe-Limitボタンをおすだけ。

しばらく待つと右側のセクションに３つほどファイルが生成される。

生成されるファイルは３種類。
・Loundness Normalized Input
インプットした音源をそのままラウドネスノーマライズしたもの。

・De-Limiter Output
De-Limiterをした音源

・Pralell Mix of the input and its De-limiter OutPut
Loundness Normalized InputとDe-Limiter Outputをした結果を混ぜて出力した音源。
なお、Parallel Mix Coefficientが0.3の場合は、Loundness Normalized Inputが0.3、De-Limiter Outputが0.7の割合となる。

生成したファイルのDL方法
ダウンロードの方法は生成されたファイルのスピーカーマークのとなりの「・・・」のボタンをクリックするとダウンロードリンクが生成される。

注意点としては、以下。
・アップロードした時点で44.1kHzにリサンプリングされること。
・学習される想定でいた方が良いので、コンプライアンスはグレーなとこ。

効果を確認してみる。

てなわけで、早速試してみた。

上段の緑がリミッターをかけた後の音源で、書き出したDE-LIMITTERの結果が中段の青いイベントになる。
波形としてはかなりの精度で復元できているように思うがどうだろう？

下段がリミッターにかける前のオリジナルで、同じではないモノの、そう遠すぎないことが確認が出来る。

肝心の音については、実際に聞き比べると、オリジナル音源よりもリズムが一回り強調された結果におちつくことが多く、ボーカルが入っている音源だと、そこに違和感を覚える箇所があったりなかったり・・・といった結果だった。

使ってみた感想

歌ってみた、弾いてみた系に最強なのでは・・？

リミッター前の音源に完全に復元する用途ではなく、リミッターされてしまったら困る段階でカチカチの音源を受け取ってしまったケースに威力を発揮するように思う。
僕が考える最も有効なユースケースは、歌入れする前のオケにダイナミクスを持たせてあげて、歌いやすくしてあげること。
結構なケースで機能するのでは？と思う。
同じく弾いてみた系でダビングをする・・・みたいなパターンでも随分と演奏しやすくなるはず。
完全無料で試せるので、なんかうまくいかないんだよね～という人は是非一回試してみて欲しい。