Suno AIを使った歌の拡張のマスタリング

課題:

Suno AIを使用する音楽家が直面する主な課題の1つは、歌を何度も拡張またはレンダリングする際の音楽の品質を管理することです。これにより、歌詞の切れが悪くなったり、ボーカルのパフォーマンスが劣化することがよくあり、音楽全体の品質に影響を与えます。

解決策: Sunoで歌の拡張を行うための戦略的な手法を使用して、高品質な音楽制作を確保します。

例:

1. 歌のセクションを複数回拡張して、最も効果的なものを選択します:

   バース1、コーラス1を拡張; バース2、コーラス2を拡張; バース3、ブリッジ1、コーラス3、終わりを拡張。

   複数のバージョンを評価することで、問題を早期に発見して解決し、曲全体の品質を向上させるのに役立ちます。

2. 最終調整前に歌詞や作曲を磨くためにAIフィードバックを使用します:

   成功しなかった試みを破棄し、AIに更新する時間を与えます。

   AIに更新させることで、調整を行った際により良い結果が得られることがあります。

3. 品質低下を防ぐために拡張の数を制限します:

   曲を完成させるために最初から2つまたは3つの拡張を制限します。

   この方法は音質を維持し、多数の拡張によく見られる劣化を防ぎます。

追加のヒント:

• 「全曲取得」オプションを使用して、基準を満たす生成物を保存し、一貫性を保ちます。
• セグメントの長さを実験し、スタイルに合わせてEQ設定を調整します。
• AIを音楽制作に活用する技術を継続的に洗練し、新しいヒントを得るためにコミュニティと参加します。