とーくばっく~デジタル・スタジオの話
追加資料

とーくばっく表紙

正誤表

書籍初版~電子2.1版

初版32頁、他34頁 左図注釈

  • ×:Integralと呼ばれる
  • 〇:Integrated Loudnessと呼ばれる

書籍版第2版~電子2.1版

35頁 注釈14(ページ最下段)

  • ×:-16dBFS はAES が配信向けに推奨
  • 〇:-16LUFS はAES が配信向けに推奨

書籍版第2版

3頁「まえがき」見開き右ページ

4段落目

  • ×:筆者としては3章の延長と考えていますが
  • 〇:筆者としては第3部の延長と考えていますが

37頁 基準レベル一覧

Spotifyの項、その後同社より詳細が発表されました。

2018年12月現在、同社はReplayGain(2001年頃からあるラウドネスノーマライズの仕組み)のアルゴリズムに基づき、これにより算出されるレベル+3dBを再生時の基準としているそうです。また、これに近似する-14LUFSを、入稿時のターゲット・ラウドネスとするよう推奨しています。
なお、将来的にはITU-1770に準拠したラウドネス算出の仕組みに移行する予定とのことです。

詳しくはこちら

86頁 「研磨ポイント:子音の音価」

同項2段落目

  • ×:Nが短い:やるせンなーい
  • 〇:Nが長い:やるせンなーい

書籍版第3版

125頁 右上スペクトラム上

  • ×:単精度浮動小数点数 32bit floating point
  • 〇:倍精度浮動小数点数 64bit floating point

追加資料

Dynameterの有用性

第2版では、新旧の各種メータと併せて、2017年にリリースされたMeterPlugs社のDynameterを紹介しました。
これをMix/Masteringの際にどのように活用すればいいのか?ラウドネス・メータを置き換えるものなのか?について度々ご質問いただきました。

あくまで筆者の私見ですが、作品制作時にそれなりのモニタ環境と、ダイナミクスの参考としたいリファレンス音源があれば、Dynameterを使うよりも耳で作業を行う方が目的とする形に近付けられるように思います。
また、Dynameterが売りとしている「各配信プラットフォーム向けの最適化」を行うのであれば、相変わらずラウドネス・メータは必須となるでしょうし、Dynameterはそれを置き換えるものではありません。

では、Dynameterがどのような場面において効果的かというと、

1.既存曲のアナライズ

既存の楽曲がミックスに成功している、あるいは逆に、なんとなくおかしなことになっているように感じたとき、何が起こっているのかを理解するのに役立つことがあります。「とーくばっく」でも紹介したような、大サビが最もダイナミクスを欠いていたケースなどが、その典型でしょう。

2.クライアントの説得材料

業務でMix/Masteringを行う立場にある場合、より高RMS、かつ低DRの音源制作を依頼されることもあるでしょう。クライアントの要望が、YouTubeをはじめとする各種配信プラットフォームにおいて明らかに不利益を被るほどにダイナミクスを削ぐ話であり、そのデメリットを説明する必要を感じたときなど、論点を伝えるツールとしては有効であるように思われます。特にこの事柄についての知識がクライアント側にない場合、これまでは処理の異なる複数の音源のラウドネスを揃えた上で聴き比べることもあったかと思います。これに加えて視覚に訴えるDynameterのグラフは、ときに大きな説得力を持つものと思われます。

個人的には、過度にダイナミクスを欠いた音源に対するグラフの配色が、気の滅入るような焦げ茶色やグレーに設定されているのは、ややあざとすぎるようにも思われますが…

外部資料

ここでは、本の内容をよりよく理解するのに役立つサイトをご紹介致します。

Voオートメーションがコンプよりも優れている理由

Mike Seniorが講演の質疑応答で説明したお話の要約です。
https://togetter.com/li/1226955

Voオートメーションはクリップゲインで描いてもいいのか?

Mike Seniorが講演の質疑応答で説明したお話の要約です。
https://togetter.com/li/1237876

リニアフェイズEQの副作用を回避するためにできること

第2版のコラムに書ききれなかった内容を詳説しています。リンク先のサンプル音源は必聴かと思います。
https://togetter.com/li/1221365