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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Um modelo computacional de mixagem automática para música comercial : A computational model for automatic mixing for pop music
Title Alternative: A Computational Model for Automatic Mixing for Pop Music
Author: Maia, Nycholas, 1989-
Advisor: Novo Junior, José Eduardo Fornari, 1966-
Abstract: Resumo: Este trabalho propõe o desenvolvimento de um novo método de mixagem de áudio digital que visa automatizar dois principais processos comuns à tarefa de mistura de sons de instrumentos musicais. O propósito prático desta automatização computacional é facilitar o trabalho do engenheiro de som no equilíbrio dos instrumentos musicais individuais, melhorando a sonoridade da música gravada e o equilíbrio geral da gravação. Primeiramente, discutimos os aspectos perceptuais do áudio, os equipamentos de manipulação sonora usualmente encontrados em estúdios de gravação, e também alguns aspectos estético-musicais. Como uma contribuição original á área, descrevemos este novo método de mixagem automática que visa à otimização da dinâmica musical e distribuição espectral do áudio digital. Nosso modelo é baseado na aproximação do espectro da mixagem a um espectro de referência via matrizes de volume e equalização para cada instrumento individualmente. Alguns tipos de espectros de referência propostos são baseados no princípio das curvas isofônicas de Fletcher & Munson. O modelo, com todos os seus módulos, foi implementado computacionalmente em MATLAB e, potencialmente, pode futuramente vir a ser exportado como um programa standalone (independente) para ser utilizado por músicos, técnicos e engenheiros de som. O modelo computacional apresentado tem o propósito de validar nosso método de atingir o equilíbrio sonoro da mixagem pela automatização de três processos: a) otimização da dinâmica instrumental no domínio do tempo, b) correção tonal/espectral do áudio de cada instrumento gravado, c) melhoria de balanço tonal/espectral da soma final resultante da mixagem. Por fim, um exemplo completo da aplicação deste processo de mixagem automática é aqui apresentado e descrito

Abstract: In this work we propose the development of a new method of digital audio mixing that aims to automate two main usual processes for the task of mixing musical instrument sounds. The practical purpose of this computational automation is to facilitate the sound engineer's work for the balance of individual musical instruments, improving the sound of the recorded music and the overall balance of the recording. Firstly, we discuss the perceptual aspects of audio, the sound manipulation equipment usually found in recording studios, as well as some aesthetic-musical aspects. As an original contribution to the field, we describe a new method of automatic mixing that aims the optimization of the musical dynamics and spectral distribution of digital audio. Our model is based on the approximation of the mixing spectrum to a reference spectrum via sound volume matrices and individual equalization for each instrument. Some proposed types of reference spectra are based on Fletcher & Munson's equal-loudness contours. The model, with all its modules was computationally implemented in MATLAB and eventually can be exported as a stand-alone program for use by musicians, technicians and sound engineers. This software achieves our propose of sound balance through the automation of three processes: a) optimization of the instrumental dynamics in the time domain, b) tonal / spectral correction of each recorded instrument, c) improvement of tonal / spectral balance of the final sum resulting from the mixing
Subject: Registro musical
Percepção musical
Música e tecnologia
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: MAIA, Nycholas. Um modelo computacional de mixagem automática para música comercial: A computational model for automatic mixing for pop music. 2018. 1 recurso online (106 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Artes, Campinas, SP. Disponível em: http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/333418. Acesso em: 1 Jul. 2020.
Date Issue: 2018
Appears in Collections:IA - Tese e Dissertação

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