壁を塗ることを想像してみてください。しかし、表面にはひび割れや粗い部分があります。新しい塗料を塗ることはできますが、それらのひび割れを事前に適切に埋めておかないと、塗装後にさらに目立つ可能性があります。同様に、音楽制作においても、元の録音にバックグラウンドノイズや歪みなどの欠陥がある場合、最も高度なAIツールでもそれらの欠陥を完全に隠すことはできません。実際、音楽を最高の音にするための最終的なマスタリングプロセスを適用するとき、これらの欠陥がより目立つことがあります。
AIはトラックの品質を向上させることができますが、欠陥のある元の録音から完全に欠陥を消すことはできません。したがって、塗装と同様に、最も滑らかで清潔な表面、つまりこの場合は可能な限り最高の録音から始めることが重要です。最初に存在する問題は、マスタリング後もおそらく残っており、さらに顕著になる可能性があります。
常に可能な限り最高のオーディオ、例えばWAVやFLACなどをアップロードすることをお勧めします。WAVやFLACのような非圧縮オーディオは、MP3のような圧縮オーディオよりもAIが楽器をよりよく識別し、それに応じて分離するのに適しています。
しかし、AIがすべてのケースで完璧であることはできないことを理解しており、分離品質を改善するためのフィードバックをお待ちしておりますので、可能な限り最高の結果を得ることができます。
分離品質改善リクエストを送信する方法は次のとおりです：
- リクエストを送信してサポートチームに連絡してください。
- 「説明」欄に次の情報を必ず追加してください：
トラック分離楽器：ファイルをアップロードしたときにトラック分離のどのオプションを選択しましたか？選択した楽器、気に入らなかったもの、理由を記載してください。私たちが知っていることが多ければ多いほど、チームは改善に取り組むことができます。
元ファイルの詳細：Moisesにアップロードした元のファイルの名前を提供するか、アップロードしたファイルを送信してください。
問題の機能：どの特定の機能（例：コード、歌詞、メトロノーム、分離）で問題が発生しましたか？
問題の期間：この問題をどのくらいの期間経験していますか？同じファイルタイプで発生していますか？
Moisesバージョン：現在使用しているMoisesアプリのバージョンはどれですか？この情報はスマートフォンのログアウトボタンの近くで見つけることができます。（注：デスクトップ/ウェブアプリには不要です。）
コンピュータの仕様：コンピュータを使用している場合は、オペレーティングシステムと関連するハードウェアの詳細を共有してください。
- 「説明」欄に次の情報を必ず追加してください：
私たちは常にAIモデルを微調整して、より広範な音楽ジャンルやフォーマットでより良く機能するようにしていますが、ユーザーの結果において特定の詳細が重要です。私たちのミュージシャンの使いやすさとニーズについて知っていることが多ければ多いほど、私たちはより良くなります。
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