CATALOGUE Audio-MAO Formation Rekordbox Maîtriser Rekordbox 7

Paramétrage avancé de l'analyse dans Rekordbox

Retour à la formation
Chapitre 6 Leçon 4
Précédent
Suivant

Apprenez à paramétrer précisément l’analyse dans Rekordbox : découvrez les différents modes d’analyse (précision, BPM, tonalité), la gestion des queues automatiques et manuelles, ainsi que les options d’automatisation pour un workflow DJ professionnel et efficace.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon approfondie dédiée à Rekordbox, nous explorons la partie Analyse du logiciel, essentielle pour préparer au mieux vos morceaux avant une performance DJ. Nous détaillons le fonctionnement de l'analyse haute précision de la grille rythmique, offrant une alternative à l’analyse classique pour une exactitude supérieure du découpage temporel.

Les différents modes d’analyse (Auto, Normal, Dynamique) sont expliqués, avec leurs cas d’usage : morceaux à tempo stable ou à variations. La gestion de la plage de BPM est précisée, permettant d’optimiser la pertinence des résultats selon la diversité de vos titres, ainsi que d’autres options comme l’analyse de la tonalité, la détection des phrases musicales et la reconnaissance vocale (pour les utilisateurs de la version Créative).

Une attention particulière est portée à la priorité du processus d’analyse (performance, normal ou économie d’énergie), déterminante en fonction de la puissance de votre ordinateur et du volume de fichiers à traiter. La partie sur l’analyse des queues permet de comprendre la génération automatique ou manuelle de hot cues et memory cues, avec configuration du nombre, du placement, et des options d’interdiction d’écrasement ou d’ajout de commentaires.

Enfin, la leçon explique les subtilités des paramètres automatiques versus manuels, et l’importance des métadonnées (sauvegarde de la tonalité dans le tag ID3, utilisation des données partagées du cloud ou du Radar Analyse). Cette présentation s’adresse à tous ceux cherchant à optimiser la préparation musicale dans Rekordbox au service de leur créativité et de leur efficacité sur scène.

Objectifs de cette leçon

Comprendre le paramétrage avancé de l’analyse dans Rekordbox, savoir différencier les modes d’analyse selon les morceaux, optimiser la détection du BPM, de la tonalité et des queues, et maîtriser l’automatisation ou la personnalisation des points clés pour faciliter les performances live.

Prérequis pour cette leçon

Être familiarisé avec l’interface de Rekordbox et avoir une connaissance de base du mixage DJ ou de la gestion de playlists audio.

Métiers concernés

Ce sujet concerne principalement les DJs, les producteurs de musique, les ingénieurs du son, et les formateurs en MAO ou musique électronique, ainsi que les organisateurs de soirées et animateurs radio engagés dans la préparation avancée de playlists.

Alternatives et ressources

Autres logiciels d’analyse et préparation DJ tels que Serato DJ, Traktor, VirtualDJ ou Engine DJ ; certaines solutions open source pour l’extraction des BPM et de la tonalité sont aussi envisageables selon le workflow souhaité.

Questions & Réponses

Le mode Normal est conçu pour les morceaux dont le tempo reste stable, l’analyse se concentre sur une régularité du BPM. À l’inverse, le mode Dynamique détecte automatiquement les variations de tempo au sein d’un morceau et ajuste la grille rythmique en conséquence, ce qui est utile pour des titres où le BPM fluctue.
Utiliser une plage plus large de BPM lors de l’analyse massive limite le risque d’erreurs d’identification du tempo sur des morceaux atypiques ou variés. Cela permet à Rekordbox de mieux s’adapter à la diversité des titres analysés, au détriment d’une précision maximale pour chaque cas individuel.
La création automatique des queues dans Rekordbox exploite les données collectées auprès de tous les utilisateurs, générant des points Hot Cue ou Memory Cue pertinents sans intervention manuelle. Cela accélère la préparation des morceaux et garantit la présence de cues aux moments clés selon un consensus communautaire ou via l’intelligence artificielle du logiciel.