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Sopranotron 2 [iPhone]

Phil Atkinが配信するiPhoneアプリ「Sopranotron 2」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ミュージック」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「Sopranotron 2」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

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Phil Atkinの音楽アプリ

「Sopranotron 2」は、Phil Atkinが配信する音楽アプリです。

ミュージック

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.61が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2019年2月7日(木)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version1.61が、2019年9月23日(月)にリリース

Fix for a nasty audio distortion bug at 48kHz

使い方や遊び方

Why a standalone app featuring just Soprano voices and violins? The most popular categories of mellotron voices are strings and choirs. So with that in mind we have turned our brand-new Mellotronics virtual tape replay engine into an instrument of pure voice plus pure violin. Caitlin Downie’s gorgeous soprano vocal samples, 11 individual sample sets and 4 mixes, are bundled with our popular "Clare Lindley Violin Collection" of 7 individual articulations and 3 mixes. 25 gorgeous samples to add quality and class to any mix.



And the quality really is glorious - it’s like somebody took all your favourite mellotron voices and waved a magic wand to eliminate the tape hiss. Not as instantly 'vintage' and nostalgic as our Streetlytron family, these samples are nonetheless very special, and give musicians and producers an extra, vibrant palette of vocal and chamber string colours to deploy. These sounds are equally capable of standing proud and upfront in a mix, or sitting back to form a haunting, romantic string or vocal bed.



Orirginally recorded and engineered by Glenn Tommey in Bath in 2013, these samples have been cleaned up and reworked for this new incarnation, and these are the highest quality versions of these libraries ever released.

最新ストアランキングと月間ランキング推移

Sopranotron 2のiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
9.3 以降
容量
121 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2019/09/23

リリース日
2019/02/07

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はSopranotron 2のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

Yes、We Can!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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