本日の作業報告

【創作・作業実績】

・デモ録音：3曲（0.5h）
・ミックス修正＆マスタリング：1曲（1h）
・Pythonミックス検査法の開発・設計（1h）

AIやPythonを使ってミックスを進める方法を試してみたのでやり方を書いておきます。

Pythonミックス検査法とは

概要

完成したミックス・マスタリング音源をPythonで数値解析し、耳だけでは判断しにくい問題点を客観的に確認する手法。

対象者

• DTMでオリジナル曲を制作している人
• ミックス・マスタリングを独学で学んでいる人
• 「なんとなくモコモコする」が言語化できない人
• AI（ChatGPT・Geminiなど）を制作に活用している人
• 客観的な数値で音源を改善したい人
• Pythonに少し興味があるクリエイター

あまり向かない人

• DTMを始めたばかりの人
• ミックスより作曲を優先したい人
• Pythonを触る気がない人（ChatGPTでもできます）
• 数値より感覚だけで制作したい人

基本的な流れ

• ミックス・マスタリングを完成させる
• WAVを書き出す
• Python（ChatGPT、Colab、ローカル環境）で解析（コードはAIが教えてくれる。コピペするだけ）
• 解析した数値をAIと一緒に分析する
• 必要ならミックスへ戻って修正
• 再度解析して完成

主な解析項目

• LUFS（ラウドネス）
• True Peak
• ステレオ幅（Side/Mid・相関係数）
• 帯域別エネルギー（20Hz〜16kHz）
• モコモコ帯域（250〜500Hz）
• プレゼンス帯域（2〜4kHz）
• 明瞭感（4〜8kHz）
• エア感（8〜16kHz）

メリット

• 耳だけでは分からない違いを数値で確認できる
• A/B比較が客観的にできる（リファレンス曲と自作曲の比較も簡単）
• 「なぜ聴きやすくなったのか」が分かる
• 毎回同じ基準で品質チェックできる
• 自分のミックスの癖を把握できる
• 前作との比較・成長を数値で記録できる
• AIと組み合わせることで改善点を効率よく発見できる

注意点

• 数値は「良し悪し」ではなく「違い」を示すもの
• 最終判断は必ず自分の耳で行う
• 曲の世界観や感動は数値では評価できない

コンセプト

「耳で作り、Pythonで検証し、最後は耳で決める。」