現実的ではある
Sunoの楽曲はSpleeter、LALAL.AI、RX11などでStem分離できる。
ボーカル・ドラム・ベース・その他くらいには分かれる。
分離後にEQで不要帯域をカット。
これはDAWの基本的なワークフロー。
理屈としては正しい。
ただし、限界がある
Stem分離の精度問題。
AI分離は完全ではない。
特にシティポップのように楽器が重なる構成では、
ブリードが発生する。
いわゆる「音混ざり」、サックスにギターが滲む。
その状態でEQをかけても限界がある。
◆構造的な問題
そもそもSunoは最初から“混ざった状態”で生成する。
マルチトラック録音とは前提が違う。
分離後のクオリティ上限が低い。
ここは物理的に超えられない壁。
◆時間コスト
Stem分離
↓
各パートEQ
↓
再ミックス
工程が多い。
気軽にやるには重い。
現実的な結論
濁りが気になるなら、
タグを調整して生成し直す方がコスパは高い。
Stem+EQは、
「雰囲気は完璧。でも音だけ惜しい」
という場合の最終手段。
まとめ
生成音源は“後処理で救う”より、
“前段で設計し直す”方が合理的。
修正より再生成。
加工より設計。
ここを割り切れるかどうかで、
制作効率は大きく変わる。
俺は、割り切れないから時間が融ける。


コメント