يعد إتقان الموسيقى الخطوة الأخيرة والأكثر أهمية في عملية الإنتاج. سيخبرك أي شخص سبق له أن أصدر موسيقى ناجحة أنه لا يوجد بديل عن الصقل والاحترافية الإضافية التي يوفرها.
ومع ذلك، قد يستغرق تعلم إتقان الموسيقى الخاصة بك بشكل صحيح وقتاً طويلاً للغاية. وغالباً ما يتطلب الأمر سنوات من الخبرة والفهم العميق للهندسة الصوتية. من ناحية أخرى، بالنسبة للكثير من الموسيقيين، فإن الاستعانة بمهندس إتقان محترف ليس خياراً متاحاً بسبب قيود الميزانية.
وهنا يأتي دور أحدث التطورات في تكنولوجيا الموسيقى.
أصبح الوصول إلى خدمات الإتقان عبر الإنترنت أو الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة من أي وقت مضى. يوفر الإتقان بالذكاء الاصطناعي على وجه الخصوص حلاً فعالاً من حيث التكلفة للموسيقيين الذين يرغبون في الحصول على نتائج عالية الجودة دون تكلفة باهظة.
وعلى الرغم من أن بعض التقليديين قد لا يوافقون على هذه التقنية الجديدة، إلا أنها اكتسبت زخماً كبيراً خلال العقد الماضي. ويعتمد العديد من الفنانين الآن على هذه الأدوات لوضع اللمسات الأخيرة على أغانيهم وتثبيت أغانيهم على منصات البث.
في هذا الدليل، سنستكشف في هذا الدليل كل ما يمكن معرفته عن إتقان الذكاء الاصطناعي ونبدد بعض الغموض المحيط به، حتى تتمكن من البدء في استخدامه اليوم.
تاريخ قصير للذكاء الاصطناعي في الموسيقى
بينما قد تبدو تكنولوجيا الموسيقى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وكأنها شيء جديد ومتطور، إلا أن أسس إنشاء الموسيقى بمساعدة الكمبيوتر كانت قيد التطوير منذ عقود، ويعود تاريخها إلى خمسينيات القرن الماضي.
إن الدافع إلى الابتكار وتعطيل المسارات الإبداعية التقليدية يسبق بكثير ظهور ما نفهمه اليوم على أنه الذكاء الاصطناعي. أحد الرواد الأوائل الذين يتبادر إلى الذهن هو الملحن التجريبي جون كيج، الذي ابتكر مقطوعة استثنائية بعنوان "موسيقى التغييرات" من خلال استخدام نص العرافة الصيني القديم، أي "آي تشينغ".
وبوضع علامات على مقاطع من هذا المولد العددي القديم، أضفى كيج طابعًا خارجيًا على عملية اتخاذ القرار الموسيقي، وسمح لعمليات الصدفة بتشكيل مؤلفاته.
وعلى نفس المنوال، أحدث براين إينو ثورة في الإنتاج الموسيقي بعد بضعة عقود من خلال استخدام "استراتيجيات Oblique Strategies"، وهي مجموعة من البطاقات التي تحتوي على مطالبات مصممة لكسر الحواجز الإبداعية وإدخال العشوائية في عملية اتخاذ القرار.
وقد أرست هذه الابتكارات المبكرة الأساس للطرق التي يثق بها الذكاء الاصطناعي الآن لتوجيه صانعي الموسيقى المعاصرين. من خلال إضفاء الطابع الخارجي على عملية صنع القرار، أظهر هؤلاء الرواد الأوائل أنه يمكن تعزيز الإبداع من خلال أساليب تتجاوز الحدس البشري وحده.
على الرغم من أن أساليب كيج وإينو لم تكن تعتمد على أجهزة الكمبيوتر، إلا أنهما استخدما العديد من المبادئ نفسها التي تعتمد عليها تكنولوجيا موسيقى الذكاء الاصطناعي اليوم. ومن خلال تبنيهما للعشوائية والتوجيه الخارجي، فقد أظهرا أن الأدوات المبتكرة يمكن أن تعيد تشكيل العملية الإبداعية.
واليوم، يستفيد إتقان الذكاء الاصطناعي من هذه الأفكار الأساسية، باستخدام خوارزميات متقدمة لاتخاذ قرارات مستنيرة تعزز المقطوعات الموسيقية وتصقلها.
ما هو إتقان الذكاء الاصطناعي؟
يمكنك أن تفترض بثقة أن الإتقان بالذكاء الاصطناعي هو شكل من أشكال الإتقان الآلي، على الرغم من أن الإتقان الآلي ليس بالضرورة ذكاءً اصطناعيًا. وعلى الرغم من أن كلا المصطلحين غالبًا ما يُستخدمان بالتبادل، إلا أنهما يمثلان نهجين مختلفين لنفس الهدف.
يتضمن الإتقان الآلي خوارزمية كمبيوتر يمكنها تطبيق سلسلة من خطوات الإتقان القياسية تلقائيًا على المسار. تتضمن هذه الخطوات عادةً معادل الصوت والضغط وتعديلات عرض الاستريو وموازنة المستوى - على غرار ما يقوم به مهندس إتقان بشري.
ومع ذلك، هذا لا يعني بالضرورة أن الذكاء الاصطناعي متورط.
وغالباً ما يتم تصميم هذه الخوارزميات وتوجيهها من قبل مهندسين بشريين يقومون بترميزها لاتباع قواعد وعمليات محددة.
تعتمد مدى فعالية خوارزمية الإتقان الآلي إلى حد كبير على خبرة ومهارة المطور الذي قام بإنشائها. فالخوارزميات عالية الجودة هي نتاج بحث وتطوير مكثفين، مع دمج الملاحظات من محترفي الصوت ذوي الخبرة.
عند استخدام خدمة الإتقان الآلي، ستقوم الخوارزمية بتطبيق المعالجة بناءً على أهداف محددة مسبقًا، مثل المعايير الخاصة بالنوع الموسيقي. ومع ذلك، قد يمثل اختيار الهدف الصحيح تحديًا، خاصةً إذا لم تكن موسيقاك مقطوعة وجافة.
علاوة على ذلك، يفترض هذا النهج أن لديك فهمًا واضحًا لما تريده وتحتاج إليه من عملية الإتقان.
تستخدم بعض الأنظمة الأكثر تقدماً الذكاء الاصطناعي أو التعلُّم الآلي، حيث تقوم تلقائياً بتحديد الأهداف واكتشاف الأنواع، بحيث لا يضطر المستخدمون إلى ذلك. إنها أكثر سهولة في الاستخدام من الأنظمة الخوارزمية التقليدية. من خلال التعلم من كميات هائلة من البيانات التي يغذيها المهندسون بها، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي هذه إجراء تعديلات أكثر دقة. والنتيجة هي منتج نهائي أكثر صقلًا وملائمًا للنوع.
يندرج إتقان الذكاء الاصطناعي ككل ضمن فئة معالجة الإشارات الرقمية، وهو أحد الأنماط الرئيسية الثلاثة للإتقان التي لدينا.
استكشاف الأنواع المختلفة من إتقان الصوت
هناك ثلاثة خيارات أساسية للإتقان يمكنك الاختيار من بينها: الإتقان التناظري والرقمي والهجين. يمكن أن يكون كل نوع منها مفيدًا، اعتمادًا على الصوت الذي تريده:
- الإتقان التناظري: هذه هي الطريقة التقليدية للإتقان. وتستخدم الأجهزة التناظرية، مثل الضواغط، والمعادلات، وآلات الشريط، لمعالجة المسار النهائي. ويشتهي العديد من الموسيقيين الصوت الدافئ والغني للتناظرية، والتي غالباً ما تتضمن النقل إلى ما قبل إتقان الفينيل.
- الإتقان الرقمي: هذه طريقة أكثر حداثة، حيث تستخدم البرامج الرقمية ومكونات VST الإضافية لمعالجة الصوت بالكامل "في الصندوق". يوفر الإتقان الرقمي مستوى أعلى من الدقة والمرونة والراحة مقارنة بالتناظرية. لا يمكن لمهندسي الإتقان إجراء تعديلات أكثر تعقيدًا فحسب، بل يمكنهم أيضًا استدعاء الإعدادات في لمح البصر.
- الإتقان الهجين: يجمع الإتقان الهجين بين أفضل ما في العالمين، ويستخدم الإتقان الهجين كلاً من الأجهزة التناظرية والأدوات الرقمية. قد يقوم المهندس بتشغيل المسار من خلال معدات تناظرية للحصول على الدفء والطابع، ثم استخدام المكونات الإضافية الرقمية لإجراء التعديلات النهائية.
تحدث إلى عشرة مهندسي إتقان مختلفين، وستلاحظ على الأرجح أن لديهم جميعًا أساليب مختلفة. فبعضهم يعمل بشكل كامل في الصندوق، معتمدين على البرمجيات للحصول على النتائج المطلوبة، بينما يلتزم البعض الآخر بالطريقة التناظرية القديمة، مستخدمين أجهزة مادية وآلات تسجيل للحصول على الصوت النهائي الذي يريدونه.
يفضل البعض أيضًا النهج الهجين للاستفادة من نقاط القوة في كل طريقة.
في إتقان الذكاء الاصطناعي، يكون النهج رقميًا حصريًا. يجب أن يعتمد الذكاء الاصطناعي على معالجة الإشارات الرقمية لتحليل أي صوت يتم تلقيمه وتحسينه، مما يعني عدم وجود أي ضواغط أجهزة تناظرية أو آلات تسجيل.
على الرغم من أن هذا قد يحد من الجانب العملي الملموس والعملي لإتقان الأجهزة التناظرية، إلا أنك تحصل على السرعة والاتساق وسهولة الوصول. بالإضافة إلى أن هذا النهج أكثر فعالية من حيث التكلفة.
جودة إتقان الذكاء الاصطناعي: كيف ترقى إلى المستوى المطلوب؟
تتطلب الإجابة على هذا السؤال بعض البحث، لأن جودة إتقان الذكاء الاصطناعي تتوقف إلى حد كبير على مدى تطور خوارزمياته. ليست كل الخوارزميات متساوية، ويمكن أن تختلف مدى فعاليتها بشكل كبير بناءً على تصميمها وتنفيذها.
نفخر في eMastered باستخدام أحدث التقنيات وخوارزميات التعرف على الصوت المتقدمة لتقديم نتائج فائقة.
ما يميز إتقاننا للذكاء الاصطناعي هو الخبرة الكامنة وراء تقنيتنا. تم إنشاء الخوارزمية الخاصة بنا بواسطة سميث كارلسون، وهو مهندس مزج وإتقان حائز على جائزة جرامي ومعروف بعمله في أغنية تايلور سويفت 1989، وفنان الموسيقى الإلكترونية كولين ماكلوغلين.
وقد أدى تتويج خبرتهم ومعرفتهم في هذا المجال إلى الحصول على واحدة من أعلى خدمات إتقان الذكاء الاصطناعي عالية الجودة في هذا المجال.
أحد الجوانب الفريدة في خدمة eMastered هو أنه بالإضافة إلى الخوارزميات الآلية، فهي توفر لك تحكماً واسعاً في المحتوى النهائي الخاص بك، مما يمنحك القدرة على ضبط العناصر المختلفة لتناسب رؤيتك الفنية.
على عكس خدمات الإتقان بالذكاء الاصطناعي الأخرى، نوفر إعدادات قابلة للتعديل لشدة الضاغط، وقوة الإتقان، ومعادل الصوت، ومستوى الصوت، وعرض الاستريو، وغير ذلك. يمكنك حتى تحميل مسار مرجعي لتوجيه عملية الإتقان، والتأكد من توافق منتجك النهائي مع الصوت الذي تريده.
في حين أن الحجة قد تكون أنك لا تحصل على "اللمسة الإنسانية" مع ماستر الخاص بك، فإن مقارنة بسيطة بين A/B مع ماستر احترافي مصقول تظهر مدى المستوى العالي الذي يمكن أن تقدمه خدمة إتقان الذكاء الاصطناعي المصممة بشكل جيد وبجزء بسيط من التكلفة.
مزايا إتقان الذكاء الاصطناعي
إذن، هل يجب عليك استخدام الإتقان بالذكاء الاصطناعي بدلاً من الإتقان التقليدي؟
هناك العديد من الحالات التي نقول فيها بالتأكيد!
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي تقدمها:
- الاتساق: بالنسبة للمبتدئين، يمكن أن يوفر إتقان الذكاء الاصطناعي نتائج أكثر اتساقًا. فالخوارزمية لا تمر عليها "أيام توقف"، مما يعني أن كل مسار يتم إتقانه بنفس المستوى العالي. هذا الاتساق ذو قيمة خاصة عند العمل على ألبوم.
- السرعة والكفاءة: يمكن لخوارزمية إتقان الذكاء الاصطناعي لدينا معالجة المسارات في غضون دقائق، وهو أسرع بكثير من الإتقان البشري التقليدي. وهذا أمر رائع إذا كنت بحاجة إلى إنجاز سريع لمشروعك.
- القدرة على التعلم: تستخدم أنظمة إتقان الذكاء الاصطناعي المتقدمة التعلم الآلي لتحسين خوارزمياتها باستمرار. من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، يمكن لهذه الأنظمة أن تتكيف مع تقنياتها وتصقلها، وتتحسن أكثر فأكثر مع مرور الوقت.
- التحليل الموسيقي: يمكن أيضًا لأدوات إتقان الذكاء الاصطناعي المصممة جيدًا إجراء تحليل موسيقي مفصّل لمسار موسيقي بناءً على البيانات التي تم تلقيمها له، وتطبيق معادل الصوت والضغط وعرض الاستريو ومستويات الصوت كما يراه مناسبًا، تمامًا كما يفعل مهندس الإتقان البشري.
- فعالة من حيث التكلفة: الميزة الأكثر وضوحًا هي أن إتقان الذكاء الاصطناعي أقل تكلفة بشكل عام من الاستعانة بمهندس إتقان بشري، مما يجعلها في متناول الفنانين المستقلين أو ذوي الميزانيات المحدودة.
- التوافر على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع: على عكس المهندسين البشريين الذين لديهم ساعات عمل، فإن خدمات الإتقان بالذكاء الاصطناعي متاحة على مدار الساعة، مما يعني أنه يمكنك إتقان مساراتك في أي وقت وفي أي مكان.
مع كل ما قيل، بينما يوفر إتقان الذكاء الاصطناعي الكثير من الفوائد التي لا يمكن إنكارها، سنكون أول من يعترف بأنه من المحتمل ألا يضاهي تمامًا النهج الدقيق للمهندس البشري الماهر.
يجلب مهندسو الإتقان البشريون سنوات من الخبرة والحدس الفني إلى الطاولة. كما أنهم يتمتعون بالقدرة على اتخاذ قرارات ذاتية بناءً على السياق الفريد لكل مسار - وهي عناصر لا يمكن للذكاء الاصطناعي، على الرغم من تقدمه، أن يكررها بالكامل. على الأقل ليس بعد.
على سبيل المثال، يمكن للمهندس البشري أن يستجيب لطلبات الفنان المحددة بطرق قد لا تستوعبها الخوارزمية بشكل كامل.
وبالطبع، عندما تكون التكلفة أو الكفاءة أو إمكانية الوصول هي الشواغل الأساسية، فإن إتقان الذكاء الاصطناعي يمثل بديلاً أكثر من قابل للتطبيق.
تجهيز أغنيتك لإتقان الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن إتقان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسّن مسارك بشكل كبير ويجعله جاهزًا للمنافسة في العالم الحقيقي، فمن المهم أن تتذكر أن جودة الإتقان النهائي تعتمد بشكل كبير على جودة المزيج الذي تقدمه.
يتطلب التأكد من أن أغنيتك جاهزة لإتقان الذكاء الاصطناعي لتحقيق أفضل النتائج الممكنة بعض الخطوات الأساسية:
- موازنة المسارات الخاصة بك: تأكد من أن جميع عناصر المزيج الخاص بك متوازنة بشكل جيد من حيث الحجم. نوصي باستخدام مسارات مرجعية احترافية أثناء المزج لتتماشى مع المعايير الاحترافية.
- تحريك كل عنصر من عناصر المزيج: يمكن أن يساعد استخدام التحريك لوضع كل عنصر من عناصر المزيج في مجال الاستريو في خلق إحساس بالمساحة والوضوح.
- إضافة معالجة: قم بتطبيق كل المعالجة الضرورية مثل المعادل والضغط والتردد والتأخير لتحسين المزيج الخاص بك. لا تخف من تطبيق معالجة الناقل إذا كان ذلك منطقيًا لصوتك، على الرغم من ترك التحديد لمرحلة الإتقان النهائية.
- تحقق من التوافق الأحادي: تأكد من أن المزيج الخاص بك يبدو جيداً في الصوت الأحادي. هذا الأمر مهم للتشغيل على الأنظمة التي تجمع إشارة الاستريو إلى أحادية، مثل بعض أنظمة صوت النوادي ومكبرات الصوت المحمولة.
- اترك مساحة للرأس: اترك مساحة رأس كافية في المزيج الخاص بك عن طريق الحفاظ على مستويات الذروة بين -3 ديسيبل و -6 ديسيبل. سيضمن ذلك وجود مساحة كافية لعملية الإتقان لإضافة اللمسات النهائية دون تشويه.
- تصدير ملف بريميستر عالي الجودة: قم بتصدير المزيج النهائي كملف صوتي عالي الجودة (مثل WAV أو AIFF) بأعلى عمق بت ومعدل عينة ممكن.
إتقان الذكاء الاصطناعي مع eMastered
وإجمالاً، يوفر إتقان الذكاء الاصطناعي حلاً قوياً وسهل المنال للموسيقيين الذين يبحثون عن نتائج بجودة احترافية بسرعة وبتكلفة معقولة.
إذا كنت ترغب في معرفة سبب كل هذه الضجة، تحقق من منصة إتقان eMastered التي تعمل بالذكاء الاصطناعي المطلق، والتي يمكنها العمل مع أي نمط ونوع موسيقي. تتحسن خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لدينا باستمرار مع كل أغنية تتقنها، مما يضمن نتائج من الدرجة الأولى لموسيقاك.
جرب إتقاننا للذكاء الاصطناعي اليوم وانظر ما رأيك!
