eMastered Overview
eMasteredは、ミュージシャン、プロデューサー、レーベルに即座にプロ品質のマスターを提供するために設計された、革新的なオンラインオーディオマスタリングエンジンです。グラミー賞受賞エンジニアのチームによって開発されたこのプラットフォームは、高度な人工知能と機械学習を活用して音楽を分析し、最適化します。イコライゼーション(EQ)、コンプレッション、サチュレーション、ステレオワイドニングといった重要なマスタリングプロセスを自動的に適用し、トラックをよりラウドで、鮮明で、生命感あふれるサウンドにします。エンジンはヒップホップやEDMからロックまで、あらゆるジャンルに対応可能で、処理するすべてのトラックから学習し、継続的に改善されます。
eMasteredは、コアとなるマスタリング機能に加え、音楽クリエイターのための包括的なツールエコシステムへと拡大しました。これには、ミックスされたトラックからボーカル、ドラム、ベース、その他の楽器を正確に抽出できるAI搭載のステム分離ツール「Stemify」が含まれます。また、アーティストがファンベースを拡大するのに役立つプロフェッショナルなリンクインバイオページ作成ツール「Linkify」や、ユニークなサウンドをゼロから作成するための高度なAIシンセサイザーVST「Atom」も提供しています。これらのツールスイートにより、eMasteredは音楽の最終仕上げ、制作、プロモーションをワンストップで行えるプラットフォームとなっています。
eMasteredの使い方
プラットフォームは速度とシンプルさを重視して設計されており、ユーザーはわずか数ステップでプロのマスタリングを手に入れることができます:
- 曲をアップロード:まず、オーディオファイル(MP3、AIFF、またはWAV)をeMasteredのウェブサイトにアップロードします。トラックは安全なオンラインサーバーに送信され、分析されます。
- 分析とマスタリング:AIエンジンがトラックのユニークな音響特性を分析します。その後、インテリジェントにカスタマイズされたマスタリングプロセッサーチェーンを適用し、あなたの曲に合わせて品質、ラウドネス、明瞭度を向上させます。
- プレビューとダウンロード:数秒以内に、マスタリングされたバージョンとオリジナルファイルを無料でA/B比較できます。結果に満足した場合、サブスクライバーは配信準備が整った高解像度のマスターをWAVまたはMP3ファイルでダウンロードできます。
eMasteredの主な機能
- AI搭載マスタリングエンジン:グラミー賞受賞エンジニアが開発したEQ、コンプレッション、サチュレーションなどのプロセスを使用して、トラックをインテリジェントに分析・マスタリングします。
- AI搭載リファレンスマスタリング:リファレンストラックをアップロードすると、AIがその音響プロファイル(ラウドネス、バランス、コンプレッション)を分析し、自分のマスターに適用します。
- 高度なマスタリングオプション:有料プランでは、コンプレッションの強さ、EQ、ステレオ幅、全体の音量などのパラメータを手動で制御でき、カスタムプリセットを保存する機能も備えています。
- Stemify - AIステム分離:リミックス、サンプリング、練習のために、あらゆる曲から高品質のステム(ボーカル、ドラム、ベース、楽器)を抽出する強力なツールです。
- Linkify - リンクインバイオページ:音楽、ソーシャルメディアのリンク、動画を統合するカスタマイズ可能なランディングページを作成し、ファンベースを拡大します。
- Atom - AIシンセサイザー:DAW内で迅速かつ直感的にユニークなサウンドをデザインするのに役立つインテリジェントなVSTシンセサイザーです。
- クラウドストレージとライブラリ:サブスクライバーは、トラックとマスターを保存、アクセス、共有するためのプライベートクラウドライブラリを利用できます。
eMasteredの使用例
eMasteredは、幅広いオーディオ専門家や愛好家に最適です:
- インディーズアーティスト&バンド:高額なマスタリングスタジオの費用をかけずに、SpotifyやApple Musicなどのプラットフォームでのリリース用に洗練されたプロのサウンドを実現するため。
- 音楽プロデューサー:クライアントやレーベルに送るデモ用の高品質なマスターを迅速に作成したり、商業プロジェクトの最終仕上げに使用するため。
- DJとリミキサー:ライブセットやリミックスのために、既存のトラックからアカペラやインストゥルメンタルを作成するためにStemifyを使用するため。
- ソングライター:曲のデモの品質を向上させ、アーティストや出版社に売り込む際によりインパクトを与えるため。
- レーベルとコンテンツクリエイター:複数のリリースのマスタリングプロセスを合理化し、カタログ全体で一貫した高品質のサウンドを確保するため。
eMasteredの利点
eMasteredを使用する主な利点は次のとおりです:
- プロフェッショナルなサウンド:エンジンのインテリジェンスは、複数のグラミー賞受賞エンジニアの専門知識に基づいています。
- 速度と効率:従来は数時間から数日かかっていたマスタリングを数秒で完了します。
- 費用対効果:従来のマスタリングスタジオの料金のほんの一部で、ハイエンドなマスタリングを利用できます。
- 使いやすさ:マスタリングの技術的な専門知識が不要な直感的なインターフェース。
- オールインワンプラットフォーム:マスタリング以外にも、ステム分離、シンセサイザー、プロモーションツールなど、一連のツールを提供します。
- リスクフリーの試用:プランにコミットする前に、無制限のトラックをマスタリングしてプレビューし、その結果を聴くことができます。
料金プラン
eMasteredはフリーミアムモデルで運営されています。無制限のトラックを無料でマスタリング・プレビューできますが、ダウンロードにはサブスクリプションが必要です。
- 無料:無制限のトラックをマスタリング・プレビュー。
- 月額プラン:月額39ドル、毎月請求。いつでもキャンセル可能。
- 年額(月払い)プラン:月額19ドル、1年契約。
- 年額プラン:月額13ドル、年間156ドルで請求(最も人気)。
すべての有料プランには、無制限の高解像度MP3、WAV、HD WAVダウンロード、高度なマスタリングオプション、高度なリファレンスマスタリング、クラウドストレージ、共有可能なライブラリページ、トラック統計が含まれます。同社は、4トラック未満をダウンロードした新規ユーザーに対して14日間の返金保証を提供しています。
Traffic
Latest traffic
Status
Monthly traffic trend
- 2025-9: 816.6K
- 2026-1: 700.4K
- 2026-2: 602.5K
- 2026-3: 596.1K
- 2026-4: 614.4K
- 2026-5: 732.3K
Geography
Top 5 countries / regions
- 🇺🇸アメリカ合衆国52.1%
- 🇹🇭タイ22.2%
- 🇫🇷フランス8.8%
- 🇷🇺ロシア8.4%
- 🇮🇹イタリア8.3%
Traffic sources
| Source type | Percentage |
|---|---|
Direct | 88.0% |
Referral | 10.7% |
Email | 1.4% |
Top keywords
| Keyword | Cost per click |
|---|---|
| distrokid | $0.79 |
| emastered | $2.36 |
| landr | $0.45 |
| make-and-master.com | $0.00 |
| tunecore | $0.58 |
eMastered Videos on YouTube
whatplugin - demos & experiments
Audio School
eMastered Alternatives

SoundBoost.ai
SoundBoost.aiは、ミュージシャンやプロデューサーが数秒でスタジオ品質の結果を得られるようにする、AI搭載のオンラインオーディオマスタリングツールです。簡単なテキストプロンプトやSpotifyのトラックを参照することで、SpotifyやApple Musicなど、あらゆるプラットフォーム向けに直感的にサウンドを形成できます。ミュージシャンによってミュージシャンのために設計されており、プロ品質と創造的なコントロールを保証します。
習得
AI Mastering
AI Masteringは、完全無料の自動オンラインオーディオマスタリングサービスです。AIを用いて音楽やオーディオトラックを強化し、音質、ラウドネス、ダイナミックレンジを向上させます。ウェブベースのツール、無料のオフラインデスクトップアプリ、自動化ワークフロー用のAPIアクセスを提供しています。
習得


LANDR Studio
LANDR Studioは、オールインワンのAI搭載音楽制作プラットフォームです。AIマスタリング、膨大なロイヤリティフリーのサンプルライブラリ、プレミアムプラグイン、150以上のプラットフォームへの音楽配信を統合。アーティストやプロデューサー向けに設計されており、作曲、制作から仕上げ、リリースまでの全制作ワークフローを単一のサブスクリプションで効率化します。
習得eMastered Categories
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