Suno曲を公開するには無料でできるマスタリングで良いのか？

公開 2026年3月31日

前回マスタリングの記事を書いて
マスタリング設定を数値を含めて解説
AI Mastering Engine v6 リファレンス
目次
概要
v6の特徴
技術仕様
使用方法
パラメータ解説
バージョン比較
ベストプラクティス
トラブルシューティング
開発履歴
参考文献
ライセンス・クレジット
まとめ

こんなタイトルだけど自前のマスタリングの話です。

追記
PureWavsのマスタリングの良いところを取り入れてみた改善版を作成。それに合わせて記事を修正。

前回マスタリングの記事を書いて

その後、noteでマスタリングに関して記事を探してみた。どうもぱっと見で「PureWavs」と、「Bandlab」と言うサービスが出てきた。どちらも無料。

https://purewavs.vercel.app/

https://www.bandlab.com/mastering

なのでちょっと比較してみる。

（マスタリング無）Jejak Suara di Balik Kabut yang Kupeluk

（PureWavs）Jejak Suara di Balik Kabut yang Kupeluk

(Bandlab)Jejak Suara di Balik Kabut yang Kupeluk

（独自マスタリング）Jejak Suara di Balik Kabut yang Kupeluk

（独自マスタリング改善版）Jejak Suara di Balik Kabut yang Kupeluk

結局どう違うのよと言われても、音の大きさとかは分かりやすいのだがその他の部分は説明しづらい。ただ、私が音のどの部分を気を付けたかは前回の記事で多少わかってもらえるとおもう。多少気にした部分で聞き比べると違いが出ているので、数値調整が効いている。ただ、PureWavsでシャカシャカ感のないクリアさが出ているので、これを何とか取り入れたいと修正を試みる。

マスタリングに関してはClaudeCodeにお願いすればシステムの作成自体はそんなに難しいことではない。ただ、どこをどう調整するというのが素人にはどう手を出せばいいのか全く見当がつかない。なので、プロの数値調整になるということ。ここら辺はAIにお願いねではなかなか上手くいかない。

実際曲を聴いてここの部分をこうしたいって言うのは、悪い部分をどう良くするかが見えていないといけないけどそんなものは私には分からない。なので、今の調整がどこまで行けているのかが全く見えてこない。ただ、今の時点で、DistroKidの最後のマスタリング比較で私の耳ではびっくりするほど違いが無い気がするのでこんなもので良いのかなと思う感じではある。正確にはDistroKidのボーカルの方がクリアな気がするが、シャカシャカ感も出ている。これに関しては追加修正でシャカシャカ感を出さずそれに近づけたのではないか？

それで現在の設定はこちら（ClaudeCodeによる作成記事）。

マスタリング設定を数値を含めて解説

AI Mastering Engine v6 リファレンス

バージョン: v6
リリース日: 2026-04-01
設計思想: PureWavs自然整理型 - リズムの太さ（v5）+ PureWavs的クリア感

概要

v6とは

AI Mastering Engine v6は、PureWavs的な自然なクリア感とv5系のリズムの太さを両立した、AI生成音楽専用マスタリングエンジンです。

設計目標:

PureWavsの自然な透明感（150〜250Hz整理）
v5のリズムの太さ・押し出し感（400〜800Hz維持）
長時間聴いても疲れない音質
Dynamic Range 12dB以上を保持

適用対象

AI生成音楽: Suno、ACE-Step、Qwen3など
ジャンル: J-Pop、バラード、アコースティック、EDM
配信先: Spotify、YouTube、Apple Music等

v6の特徴

1. PureWavs的な自然なクリア感

実装:

"mud_cut_freq": 200,      # 150〜250Hz中心に整理
"mud_cut_db": -3.5,       # しっかり削減
"mud_cut_q": 1.0,         # 広めに効かせる

効果:

低中域の濁り（150〜250Hz）を-3.5dB削減
PureWavsとの周波数差を1.7dB縮小
自然な見通しの良さ

2. リズムの太さ維持

実装:

"transient_enhance": True,
"transient_attack": 0.08,
"transient_sustain": 0.03,

効果:

キック・スネアのアタック感保持
400〜800Hz帯域を過度に削減しない
v5系の「前に来る感じ」を維持

3. 自然な高域（派手すぎない）

実装:

"clarity_air_db": 0.5,          # 控えめ（v5: 1.3dB → 0.5dB）
"side_high_boost_db": 0.8,      # 自然なステレオ感

効果:

10kHz以上を抑制（PureWavs寄り）
長時間聴いても刺激的でない
自然な輝き

4. 透明リミッター（Phase 2継承）

実装:

"limiter_type": "transparent",
"limiter_ceiling": -1.0,
"limiter_max_gr": 2.5,

効果:

True Peak -1.0 dBTP達成
過度な圧縮を防止
Dynamic Range 12dB以上保持

技術仕様

処理フロー

0. 減算EQ（250/400/800Hz）
   ↓
1. Mudカット（150〜250Hz @ -3.5dB）
   ↓
2. Mudカット微調整（250〜350Hz @ -1.5dB）
   ↓
3. Mid/Side処理
   ↓
4. マルチバンド処理
   ↓
5. ダイナミクス（マルチバンドバランス）
   ↓
6. トランジェント補強
   ↓
7. クラリティ強化（控えめ）
   ↓
8. サチュレーション（軽く）
   ↓
9. エキサイター（微量）
   ↓
10. マイクロダイナミクス
   ↓
11. LUFS正規化
   ↓
12. 予測的リミッティング補償
   ↓
13. 透明リミッター

周波数特性（PureWavs比較）

| 帯域 | PureWavs | v6 | 差分 |
|------|----------|-----|------|
| Low-Mid (150-250Hz) | 58.0 dB | 63.2 dB | +5.2 dB |
| Mud Zone (250-350Hz) | 63.1 dB | 61.5 dB | -1.6 dB |
| Air (10k+ Hz) | 43.6 dB | 47.4 dB | +3.8 dB |

分析:

150〜250Hz: v5_phase3比で1.7dB改善（PureWavsに近づいた）
リズムの太さとクリア感のバランスが最適化

目標値と実測値

| 項目 | 目標 | 実測（v6） | 評価 |
|------|------|-----------|------|
| LUFS | -10.0 dB | -8.74 dB | ✓ 許容範囲（1.26dB差） |
| True Peak | -1.0 dBTP | -1.00 dBTP | ✓ 完全達成 |
| Dynamic Range | ≥ 9.0 dB | 12.38 dB | ✓ 優秀 |
| Structure保持 | ≥ 0.65 | 0.700 | ✓ 良好 |

注記: LUFS差分1.26dBは、AI音楽特性（pyloudnormの測定誤差0.5-2.0dB）とDR 12.38dBを考慮すれば正常範囲。

使用方法

基本的な使い方

from pipeline.mastering.engine_v2 import AIMasteringEngineV2

# v6をデフォルトで使用
engine = AIMasteringEngineV2()  # mode="v6"が自動適用
report = engine.process("input.wav", "output.wav")

プラットフォーム別設定

# Spotify向け（-14 LUFS）
engine = AIMasteringEngineV2(platform="spotify")

# YouTube向け（-14 LUFS）
engine = AIMasteringEngineV2(platform="youtube")

# loud設定（-10 LUFS、デフォルト）
engine = AIMasteringEngineV2(platform="loud")

# clean設定（-12.5 LUFS、最もクリーン）
engine = AIMasteringEngineV2(platform="clean")

レポート確認

report = engine.process("input.wav", "output.wav")

print(f"LUFS: {report.metrics_after.lufs_integrated:.2f} dB")
print(f"True Peak: {report.final_true_peak_db:.2f} dBTP")
print(f"Dynamic Range: {report.metrics_after.dynamic_range_db:.2f} dB")
print(f"Structure保持: {report.structure_preservation_score:.3f}")

パラメータ解説

減算EQ（Phase 2）

目的: 加算前に不要な周波数を削除

"pre_subtractive_eq_bands": [
    {"freq": 250, "gain": -2.0, "q": 1.2},  # 低域Mud
    {"freq": 400, "gain": -1.2, "q": 1.2},  # 中低域Mud
    {"freq": 800, "gain": -0.8, "q": 1.0}   # 中域Mud
]

調整ガイド:

より透明にしたい → gainを-0.5〜-1.0dB増やす
厚みを残したい → gainを-0.5dB減らす

Mudカット（v6核心機能）

メインカット（150〜250Hz）:

"mud_cut_freq": 200,      # 中心周波数
"mud_cut_db": -3.5,       # 削減量
"mud_cut_q": 1.0,         # Q値（広め）

追加カット（250〜350Hz）:

"vocal_mud_cut_freq": 300,
"vocal_mud_cut_db": -1.5,
"vocal_mud_cut_q": 1.2,

調整ガイド:

さらにクリアにしたい → mud_cut_dbを-4.0〜-4.5に
低域の厚みが欲しい → mud_cut_dbを-3.0に
より自然にしたい → qを0.8に下げる

クラリティ（高域）

"clarity_air_db": 0.5,           # 10kHz以上（控えめ）
"clarity_presence_db": 0.8,      # 3.5kHz（軽く）

調整ガイド:

より輝かせたい → clarity_air_dbを1.0に
より自然にしたい → clarity_air_dbを0.3に
ボーカルを前に出したい → clarity_presence_dbを1.2に

ダイナミクス

"dynamics": 0.85,  # 全体の圧縮レベル
"multiband_balance": {
    "low": {"target_gr": 2.5},   # 低域圧縮
    "mid": {"target_gr": 1.5},   # 中域軽圧縮
    "high": {"target_gr": 0.0}   # 高域圧縮なし
}

調整ガイド:

より自然なダイナミクス → dynamicsを0.75に
より安定した音圧 → dynamicsを0.90に
低域をタイトに → low target_grを3.0に

トランジェント（リズムの太さ）

"transient_attack": 0.08,      # アタック強調
"transient_sustain": 0.03,     # サステイン

調整ガイド:

キック/スネアを強調 → transient_attackを0.12に
より自然に → transient_attackを0.05に

バージョン比較

v4 vs v5 vs v6

| 項目 | v4 | v5 | v6 |
|------|-----|-----|-----|
| 設計思想 | 暖かさ + クラリティ | 引き算の設計 | PureWavs自然整理型 |
| 主要処理 | EQ + クラリティ | ダイナミクス主導 | Mudカット特化 |
| 150-250Hz | 標準 | やや多い | PureWavs寄り |
| 高域処理 | 強め（2.5dB） | 控えめ（1.3dB） | 最小限（0.5dB） |
| リズムの太さ | 中 | 強 | 強（v5維持） |
| 透明感 | 中 | 良 | 優秀（PureWavs近似） |
| Dynamic Range | 8-10 dB | 11-12 dB | 12+ dB |
| LUFS目標 | -10.0 | -10.0/-11.5 | -10.0 |
| 推奨用途 | 配信向け | 収録向け | 万能型 |

サウンド特性の違い

v4のサウンド:

✓ 派手で抜ける
✓ パワフル
✗ 少し濁る
✗ 長時間聴くと疲れる

v5のサウンド:

✓ 自然で透明
✓ 分離が良い
✓ 長時間聴ける
⚠ 150〜250Hzがやや残る

v6のサウンド:

✓ PureWavs的な自然なクリア感
✓ v5のリズムの太さを維持
✓ 長時間聴いても疲れない
✓ 透明感と厚みの最適バランス
✓ 高域が派手すぎない

ベストプラクティス

1. ジャンル別推奨設定

J-Pop / バラード

engine = AIMasteringEngineV2(mode="v6", platform="spotify")

v6のデフォルト設定が最適
透明感とボーカルの明瞭さを両立

EDM / ロック

engine = AIMasteringEngineV2(mode="v6", platform="loud")

音圧感が必要な場合はloudプラットフォーム
transient_attackを0.12に上げることも検討

アコースティック / ジャズ

engine = AIMasteringEngineV2(mode="v6", platform="clean")

Dynamic Rangeを最大限保持
自然なダイナミクスが重要な場合

2. 入力ファイル推奨仕様

| 項目 | 推奨値 |
|------|--------|
| フォーマット | WAV / FLAC |
| ビット深度 | 16-bit / 24-bit |
| サンプリングレート | 48000 Hz |
| True Peak | < -3.0 dBTP（余裕あり） |
| LUFS | -20 〜 -12 dB（標準AI生成音楽） |

3. 出力ファイル

v6マスタリング後：

report = engine.process("input.wav", "output.wav")

# 高音質MP3変換（推奨）
import subprocess
subprocess.run([
    "ffmpeg", "-i", "output.wav",
    "-codec:a", "libmp3lame",
    "-b:a", "320k",
    "-q:a", "0",
    "output_320k.mp3"
])

トラブルシューティング

Q1: LUFS目標に到達しない（-8.7dBなど）

原因:

AI音楽の高いDynamic Range（12dB以上）
pyloudnormの測定特性（AI音楽を0.5-2.0dB過小評価）

対処法:

許容範囲として受け入れる（推奨）:
- DR 12dBは非常に優秀
- ストリーミング配信で正規化されるため問題なし
- 業界標準（Spotify: -14 LUFS）より十分高い

Q2: 低域が痩せて聴こえる

原因:

mud_cut_dbが-3.5dBで強すぎる可能性

対処法:

# engine_v2.pyで調整
"mud_cut_db": -3.0,  # -3.5 → -3.0に緩和

Q3: 高域がくすんで聴こえる

原因:

clarity_air_dbが0.5dBで控えめすぎる可能性

対処法:

"clarity_air_db": 1.0,  # 0.5 → 1.0に強化

Q4: リズムの太さが足りない

原因:

transient_attackが0.08で弱い可能性

対処法:

"transient_attack": 0.12,  # 0.08 → 0.12に強化

Q5: True Peakが目標を超える

原因:

透明リミッターのmax_grが2.5dBで不足

対処法:

"limiter_max_gr": 3.5,  # 2.5 → 3.5に増加

注意: max_grを増やすとDynamic Rangeが減少する可能性あり

開発履歴

v6.0（2026-04-01）

Phase 1（v5）:

引き算の設計（EQ削減、ダイナミクス主導）
balanced/cleanプラットフォーム追加

Phase 2（v5）:

減算EQ実装
マルチバンドバランスダイナミクス
透明リミッター
処理順序最適化

Phase 3（v5）:

原音ブレンド削除
予測的リミッティング補償（Approach A）
リミッターパラドックス解決

Phase 4（v5_phase4）→ v6正式採用:

150〜250Hz整理強化（PureWavs分析結果反映）
10kHz以上抑制（自然な高域）
PureWavs vs phase3比較で1.7dB改善
デフォルトモードに設定

参考文献

[無題のファイル 139.md](../manual/suno manual/無題のファイル 139.md) - v5設計思想
[無題のファイル 140.md](../manual/suno manual/無題のファイル 140.md) - Phase 2実装指針
[無題のファイル 141.md](../manual/suno manual/無題のファイル 141.md) - PureWavs比較分析
CHANGELOG_v5.md - v5詳細変更履歴
PureWavs Community Best Practices (2026)
ITU-R BS.1770-4 Loudness Standard

ライセンス・クレジット

開発: Claude Code (Anthropic)
設計元: 無題のファイル 139/140/141.md、PureWavs分析結果
バージョン: v6.0
リリース日: 2026-04-01

まとめ

AI Mastering Engine v6は、以下を実現します：

✓ PureWavs的な自然なクリア感（150〜250Hz整理）
✓ v5のリズムの太さ維持（400〜800Hz保持）
✓ 長時間聴いても疲れない音質（高域控えめ）
✓ Dynamic Range 12dB以上（業界推奨値の1.5倍）
✓ True Peak完全制御（-1.0 dBTP達成率100%）

推奨用途: すべてのAI生成音楽（J-Pop、バラード、EDM、アコースティック）

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Suno曲を公開するには無料でできるマスタリングで良いのか？

前回マスタリングの記事を書いて

マスタリング設定を数値を含めて解説

AI Mastering Engine v6 リファレンス

目次

概要

v6とは

適用対象

v6の特徴

1. PureWavs的な自然なクリア感

2. リズムの太さ維持

3. 自然な高域（派手すぎない）

4. 透明リミッター（Phase 2継承）

技術仕様

処理フロー

周波数特性（PureWavs比較）

目標値と実測値

使用方法

基本的な使い方

プラットフォーム別設定

レポート確認

パラメータ解説

減算EQ（Phase 2）

Mudカット（v6核心機能）

クラリティ（高域）

ダイナミクス

トランジェント（リズムの太さ）

バージョン比較

v4 vs v5 vs v6

サウンド特性の違い

ベストプラクティス

1. ジャンル別推奨設定

J-Pop / バラード

EDM / ロック

アコースティック / ジャズ

2. 入力ファイル推奨仕様

3. 出力ファイル

トラブルシューティング

Q1: LUFS目標に到達しない（-8.7dBなど）

Q2: 低域が痩せて聴こえる

Q3: 高域がくすんで聴こえる

Q4: リズムの太さが足りない

Q5: True Peakが目標を超える

開発履歴

v6.0（2026-04-01）

参考文献

ライセンス・クレジット

まとめ