Mix AnalyzerのAI音声分析について

Mix Analyzerは短時間フーリエ変換（STFT）を使い、7つの周波数帯域のエネルギーを測定し、目標バランスからの大きなずれを指摘します。

ピークレベル、RMS値、クレストファクターの統計分析を使い、楽曲のダイナミックレンジとコンプレッションの特性を評価します。

ミッド／サイド処理と位相相関の測定により、ミックスのステレオ幅とモノ互換性を評価します。

パーカッションとトランジェントの検出アルゴリズムが、アタックの鋭さとトランジェントの密度を測定し、ドラムと打楽器的な要素のインパクトを分析します。

クロマグラム分析とハーモニック検出を使い、楽曲のキーを特定し、和声の複雑さと音色のバランスを評価します。

アルゴリズムがスペクトルのコントラスト、平坦度、重心を測定し、ミックスの明瞭さとバランスを評価します。

空間モジュールは、ミッド／サイドのエネルギー、左右の相関、モノ互換性、幅の変動を使い、ステレオフィールドを説明します。

大幅に改善されたAIによる声の分析は、研究に基づくF0のしきい値、高度なフォルマント分析、重み付きスコアを使い、強化された確信度スコアとともに声の性別を正確に検出します。

AIが音楽的特徴を分析し、確信度のスコアと、複合ジャンル検出用の多様性指標を使い、楽曲を15の異なるジャンルに分類します。

高度な感情分析で楽曲を16の異なるムードに分類します。エネルギーと感情価のマッピング、極座標図による可視化を使い、感情の特徴を包括的に示します。

AIが9つの異なる楽器カテゴリーの存在を特定し分析します。アレンジの複雑さを分析し、検出された楽器ごとにミキシングを提案します。

高度な意味分析が検索可能なキーワードを生成し、6つのカテゴリーに分類して、楽曲の発見と整理を改善します。

Mix AnalyzerはModel Context Protocol（MCP）に対応しました。標準化されたAI間通信を通じて、21のプロ向け音声分析モジュールを、他のAIシステム、開発者、自動化されたワークフローから利用できます。