de-artifact + de-leak demo (Drums) 스템 분리로 추출한 드럼은 완전히 모든 신호가 분리되지 않은 채 아티팩트와 함께 추출됩니다. intrect.io의 de-artifact는 음원에서 잔차를 분리하도록 훈련된 전용 신경망 모델을 통해 아티팩트를 효과적으로 억제합니다.
de-leak는 잔차 스펙트럼의 다이내믹스를 제어하는 Spectral Gate로 저역/중역/고역에서 각각 잔차 음역대를 억제할 수 있도록 설계되어 있습니다. intrect.io에서 VST3 데모를 체험해 보세요 🔥
현존하는 대부분의 AI음원들은 생성시 불가피하게 아티팩트를 포함한채 제작됩니다. 마찬가지로 demucs 같은 스템 분리 알고리즘도 완벽하게 음원을 분리하지 못하는데요. SUNO, udio 같은 툴에서 스템을 분리하는 경우 프로덕션에서 쓰기 어려운 고음역대 아티팩트를 억제하는 아티팩트 추출 신경망을 개발하여 플러그인으로 만들었습니다. 7월까지 한정 무료 $50 세일로 공개합니다.
무료 버전으로 다운로드시 일정시간마다 한번씩 무음으로 처리되는 대신 모든 기능 사용 가능합니다. 많은 관심과 피드백 부탁드립니다.
다운로드: https://intrect.io
유튜브를 새로 시작했습니다. 한때는 음악가는 작업물로 말해야 한다는 고집이 있어서 작품 활동이나 학교에서 가르치는것 외에는 공개적으로 다른 컨텐츠를 내보낼 일이 없었는데. 대학 강의에 Ableton CT까지 하고 오프라인에서만 공개하기엔 직무유기라는 기분이 들어 뮤직 프로덕션 + 그외 미디어아트 등 다양한 컨텐츠를 다룰 채널을 열었습니다. 많관부..
오랫동안 미뤄뒀던 일을 하나 했다 - 서울예술대학교에서 강의했던 과목 <사운드 신서시스> 강의 자료를 내 웹사이트에 작은 튜토리얼 형식으로 다시 갈무리해서 공개하기 시작했다. 아주 오래전. 2010년쯤인가, 다짜고짜 Max/MSP가 배우고 싶었지만 어디서 해야할지 모르겠던 그 시점부터 지금까지 그렇게 공개된 한국어 텍스트가 없던거 같았다. 나도 바빠서 계속 안했는데. 이러다간 영영 아무도 안 하겠구나 싶어서 올리기 시작한다. 조만간 지터, TD도 올릴 예정.
마스터링을 맡기기 전에, 직접 스튜디오에 가서 작업해보기 전까진 이 곳에서 어떤 음악이 어떻게 만들어질지 예상하기 어렵죠. 그래서 만들었습니다. 회로부터 리미터 모듈까지 실제 아날로그 체인을 최대한으로 복각한 스튜디오 전용 DSP를 가지고 본인의 믹스에 최적화된 시그널 체인 프리뷰를 받고, 작업을 의뢰하실 수 있습니다. 더 빠르고 정확하게 마스터링을 맡겨보세요 🔥 @madfluxaudio
One of the most effective ways to leverage the power of your GPU in #TouchDesigner—or any real-time graphics environment—is through Transform Feedback. This technique allows you to create a feedback loop using a GLSL TOP, enabling the computation of vast numbers of particles efficiently and in true GLSL style. In this demo, I’ll showcase Transform Feedback by simulating fluid dynamics using simplex noise. Happy patching and enjoy exploring the capabilities of Transform Feedback!
![서울시립 북서울미술관에서 열리는 [2024 타이틀 매치: 홍이현숙 vs. 염지혜 《돌과 밤》]의 염지혜 작가님의 작품, , 에 음악과 사운드 디자인으로 참여했습니다. 내년 3월 말까지 전시지만 늦은 체크는 후회만 남길 뿐..](https://sp1.picnob.com/p/pt_6767312240112124641158_0_426f499e0bf251679bf164df89a75c79.jpg?o=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&h=76c8cb9dbd3e74e83d9ad0526d95d496)
