Mastering hudby je posledním a nejdůležitějším krokem v procesu výroby. Každý, kdo někdy vydal úspěšnou hudbu, vám řekne, že nic nenahradí dodatečné vyleštění a profesionalitu, kterou poskytuje.

Naučit se správně ovládat vlastní hudbu však může být časově velmi náročné. Často to vyžaduje roky zkušeností a hluboké znalosti zvukového inženýrství. Na druhou stranu pro mnoho hudebníků není najmutí profesionálního masteringového inženýra z důvodu omezeného rozpočtu jednoduše možné.

Zde přichází ke slovu nejnovější pokroky v hudebních technologiích.

Online nebo AI masteringové služby jsou dostupnější a jednodušší než kdykoli předtím. Zejména AI mastering nabízí cenově výhodné řešení pro hudebníky, kteří chtějí kvalitní výsledky bez vysoké ceny.

Přestože někteří tradicionalisté mohou s novou technologií nesouhlasit, v posledním desetiletí se výrazně prosadila. Mnoho umělců se nyní spoléhá na tyto nástroje při finalizaci svých skladeb a udržení se na streamovacích platformách.

V této příručce se dozvíte vše o ovládání umělé inteligence a rozptýlíme část mystiky, která ji obklopuje, abyste ji mohli začít používat ještě dnes.

Stručná historie umělé inteligence v hudbě

Ačkoli se hudební technologie řízená umělou inteligencí může zdát jako nová, špičková záležitost, základy počítačem podporované tvorby hudby se vyvíjejí již desítky let, a to od 50. let 20. století.

Snaha o inovace a narušování tradičních kreativních postupů vznikla mnohem dříve než to, co dnes chápeme jako umělou inteligenci. Jedním z prvních průkopníků, který mě napadá, je experimentální skladatel John Cage, který vytvořil mimořádné dílo "Hudba proměn" s využitím starobylého čínského věšteckého textu I-ťing.

Označováním pasáží z tohoto prastarého číselného generátoru Cage externalizoval proces hudebního rozhodování a umožnil náhodným operacím utvářet jeho kompozici.

Podobně Brian Eno o několik desetiletí později způsobil revoluci v hudební produkci, když použil "Oblique Strategies", sadu karet s nápovědami, které měly prolomit tvůrčí bloky a vnést do rozhodovacího procesu náhodu.

Tyto rané inovace položily základy způsobů, kterými dnes umělá inteligence řídí současné tvůrce hudby. Díky externalizaci rozhodování tito první průkopníci ukázali, že kreativitu lze posílit metodami, které jdou nad rámec pouhé lidské intuice.

Ačkoli Cageovy a Enovy metody nebyly založeny na počítačích, používaly mnoho stejných principů, na kterých je založena dnešní technologie umělé inteligence v hudbě. Přijetím náhodnosti a vnějšího vedení ukázali, že inovativní nástroje mohou změnit tvůrčí proces.

Dnes mastering s umělou inteligencí využívá tyto základní myšlenky a pomocí pokročilých algoritmů přijímá informovaná rozhodnutí, která vylepšují a zdokonalují hudební skladby.

Co je AI Mastering?

Můžete s jistotou předpokládat, že AI mastering je určitou formou automatizovaného masteringu, ačkoli automatizovaný mastering nemusí nutně znamenat AI. Ačkoli se oba termíny často používají zaměnitelně, představují různé přístupy ke stejnému cíli.

Automatický mastering zahrnuje počítačový algoritmus, který dokáže na skladbu automaticky aplikovat řadu standardních masteringových kroků. Tyto kroky obvykle zahrnují ekvalizér, kompresi, úpravu stereofonní šířky a vyvážení úrovně - podobně jako by to dělal lidský masteringový inženýr.

To však nutně neznamená, že se na tom podílí umělá inteligence.

Tyto algoritmy jsou často navrženy a řízeny lidskými inženýry, kteří je kódují tak, aby se řídily určitými pravidly a procesy.

Efektivita automatizovaného algoritmu masteringu do značné míry závisí na odborných znalostech a dovednostech vývojáře, který jej vytvořil. Vysoce kvalitní algoritmy jsou výsledkem rozsáhlého výzkumu a vývoje, který zahrnuje zpětnou vazbu od zkušených profesionálů v oblasti zvuku.

Při použití služby automatického masteringu algoritmus použije zpracování na základě předem zvolených cílů, jako jsou žánrové normy. Výběr správného cíle však může být náročný, zejména pokud vaše hudba není vybroušená.

Kromě toho tento přístup předpokládá, že máte jasnou představu o tom, co od procesu masteringu chcete a potřebujete.

Některé pokročilejší systémy využívají umělou inteligenci nebo strojové učení a automaticky nastavují cíle a rozpoznávají žánry, takže uživatelé nemusí. Jsou o něco uživatelsky přívětivější než tradiční algoritmické systémy. Díky tomu, že se tyto algoritmy strojového učení učí z obrovského množství dat, která jim inženýři poskytují, mohou provádět jemnější úpravy. Výsledkem je vybroušenější a žánrově vhodnější finální předloha.

AI mastering jako celek spadá do kategorie digitálního zpracování signálu, což je jeden ze tří hlavních stylů masteringu, ke kterým máme přístup.

Zkoumání různých typů masteringu zvuku

V zásadě existují tři základní možnosti masteringu: analogový, digitální a hybridní mastering. Každý typ může být výhodný v závislosti na zvuku, o který usilujete:

• Analogový mastering: Jedná se o tradiční metodu masteringu. Ke zpracování finální stopy se používá analogový hardware, jako jsou kompresory, ekvalizéry a páskové stroje. Mnoho hudebníků touží po teplém a bohatém zvuku analogu, což často zahrnuje přenos na vinylový pre-master.
• Digitální mastering: Jedná se o modernější přístup, který využívá digitální software a pluginy VST ke zpracování zvuku zcela "in the box". Digitální mastering nabízí ve srovnání s analogovým vyšší úroveň přesnosti, flexibility a pohodlí. Nejenže mohou masteringoví inženýři provádět složitější úpravy, ale mohou také vyvolat nastavení na počkání.
• Hybridní mastering: Hybridní mastering kombinuje to nejlepší z obou světů a využívá jak analogový hardware, tak digitální nástroje. Inženýr může stopu prohnat analogovým zařízením, aby získala vřelost a charakter, a poté použít digitální pluginy pro finální úpravy.

Promluvte si s deseti různými masteringovými inženýry a pravděpodobně zjistíte, že každý z nich má jiný přístup. Někteří pracují výhradně v boxu a spoléhají se na software, aby dosáhli požadovaných výsledků, zatímco jiní jsou plně oddáni analogové metodě ze staré školy a používají fyzický hardware a páskové stroje, aby dosáhli požadovaného výsledného zvuku.

Někteří také dávají přednost hybridnímu přístupu, aby využili silné stránky každé metody.

V oblasti ovládání umělé inteligence je přístup výhradně digitální. Umělá inteligence se musí spoléhat na digitální zpracování signálu, aby analyzovala a vylepšila jakýkoli zvuk, který jí je dodán, což znamená, že zde nejsou žádné analogové hardwarové kompresory nebo páskové stroje.

To sice může omezit hmatový, praktický aspekt analogového hardwarového masteringu, ale získáte rychlost, konzistenci a dostupnost. Navíc je tento přístup mnohem úspornější.

Kvalita ovládání umělé inteligence: Jak se měří?

Odpověď na tuto otázku je třeba hledat, protože kvalita ovládání umělou inteligencí do značné míry závisí na propracovanosti jejích algoritmů. Ne všechny algoritmy jsou stejné a jejich účinnost se může výrazně lišit v závislosti na jejich návrhu a implementaci.

Ve společnosti eMastered jsme hrdí na to, že využíváme nejmodernější technologie a pokročilé algoritmy pro rozpoznávání zvuku, abychom dosáhli vynikajících výsledků.

To, co odlišuje naše zvládnutí umělé inteligence, jsou odborné znalosti, které stojí za naší technologií. Náš algoritmus vytvořil Smith Carlson, držitel ceny Grammy za mix a mastering, známý svou prací na albu 1989 Taylor Swift, a umělec elektronické hudby Collin McLoughlin.

Souhrn jejich zkušeností a znalostí v oboru vedl k vytvoření jedné z nejkvalitnějších služeb v oboru masteringu umělé inteligence.

Jedinečným aspektem služby eMastered je, že kromě automatických algoritmů nabízí rozsáhlou kontrolu nad finální předlohou, která vám umožní vyladit různé prvky tak, aby vyhovovaly vaší umělecké vizi.

Na rozdíl od jiných služeb AI masteringu poskytujeme nastavitelná nastavení intenzity kompresoru, síly masteringu, ekvalizéru, hlasitosti, stereo šířky a dalších parametrů. Můžete dokonce nahrát referenční stopu, která bude vodítkem pro proces masteringu a zajistí, že výsledný produkt bude odpovídat vašemu požadovanému zvuku.

Ačkoli argumentem může být, že s masterem nezískáte "lidský přístup", jednoduché A/B srovnání s vybroušeným profesionálním masterem ukazuje, na jak vysoké úrovni může dobře navržená služba masteringu s umělou inteligencí fungovat, a to i za zlomek ceny.

Výhody zvládnutí umělé inteligence

Měli byste tedy použít mastering s umělou inteligencí místo tradičního masteringu?

V mnoha případech bychom řekli, že rozhodně!

Zde je několik hlavních výhod, které nabízí:

• Důslednost: Pro začátek, AI mastering může poskytnout konzistentnější výsledky. Algoritmus nemá "volné dny", což znamená, že každá skladba je masterována na stejně vysoké úrovni. Tato jednotnost je cenná zejména při práci na albu.
• Rychlost a efektivita: Náš algoritmus pro mastering s umělou inteligencí dokáže zpracovat skladby během několika minut, což je výrazně rychlejší než tradiční mastering prováděný lidmi. To je skvělé, pokud potřebujete rychlé zpracování svého projektu.
• Schopnost učení: Pokročilé systémy ovládání umělé inteligence využívají strojové učení k neustálému zlepšování svých algoritmů. Díky analýze obrovského množství dat se tyto systémy mohou přizpůsobovat a zdokonalovat své techniky a postupem času se stále zlepšovat.
• Hudební analýza: Dobře navržené nástroje pro mastering s umělou inteligencí mohou také provést podrobnou hudební analýzu skladby na základě zadaných dat a použít ekvalizér, kompresi, stereo šířku a úrovně hlasitosti podle svého uvážení, stejně jako by to udělal lidský masteringový inženýr.
• Nákladově efektivní: Nejzřejmější výhodou je, že mastering pomocí umělé inteligence je obecně cenově dostupnější než najmutí lidského masteringového inženýra, takže je dostupnější pro nezávislé umělce nebo umělce s omezeným rozpočtem.
• Dostupnost 24 hodin denně, 7 dní v týdnu: Na rozdíl od lidských inženýrů, kteří mají pracovní dobu, jsou služby masteringu s umělou inteligencí k dispozici nepřetržitě, což znamená, že své skladby můžete masterovat kdykoli a kdekoli.

Přestože ovládání pomocí umělé inteligence nabízí spoustu nepopiratelných výhod, budeme první, kdo přizná, že se pravděpodobně nikdy plně nevyrovná vyladěnému přístupu zkušeného lidského inženýra.

Lidští masteringoví inženýři přinášejí dlouholeté zkušenosti a uměleckou intuici. Mají také schopnost činit subjektivní rozhodnutí na základě jedinečného kontextu každé skladby - prvky, které umělá inteligence navzdory svému pokroku nedokáže zcela napodobit. Alespoň zatím ne.

Lidský inženýr může například reagovat na konkrétní požadavky umělce způsobem, který by algoritmus nemusel plně pochopit.

Samozřejmě, že pokud jde především o náklady, efektivitu nebo dostupnost, je zvládnutí umělé inteligence více než vhodnou náhradou.

Příprava skladby na mastering umělou inteligencí

Ačkoli mastering s umělou inteligencí může vaši skladbu výrazně vylepšit a připravit ji na soutěž v reálném světě, je důležité si uvědomit, že kvalita výsledného masteru je velmi závislá na kvalitě mixu, který poskytnete.

Aby byla vaše skladba připravena na mastering umělou inteligencí a dosáhla co nejlepších výsledků, je třeba provést několik zásadních kroků:

• Vyvážení stop: Ujistěte se, že jsou všechny prvky mixu dobře vyvážené z hlediska hlasitosti. Doporučujeme při mixování používat profesionální referenční stopy, abyste dodrželi profesionální standardy.
• Pan Každý prvek směsi: Pomocí panorámování můžete umístit každý prvek mixu do stereofonního pole a vytvořit tak pocit prostoru a přehlednosti.
• Přidat zpracování: Pro vylepšení mixu použijte všechny potřebné procesy, jako je ekvalizér, komprese, dozvuk a zpoždění. Nebojte se použít zpracování sběrnice, pokud to má pro váš zvuk smysl, omezení však nechte až na finální fázi masteringu.
• Zkontrolujte kompatibilitu Mono: Ujistěte se, že váš mix zní dobře v monofonním provedení. To je důležité pro přehrávání v systémech, které shrnují stereofonní signál do monofonního, jako jsou některé klubové zvukové systémy a přenosné reproduktory.
• Ponechat prostor pro hlavu: Ponechte v mixu dostatečnou rezervu a udržujte špičkové úrovně mezi -3 dB a -6 dB. Tím zajistíte dostatek prostoru pro proces masteringu, abyste mohli přidat poslední úpravy bez zkreslení.
• Export vysoce kvalitního souboru Premaster: Exportujte finální mix jako vysoce kvalitní zvukový soubor (např. WAV nebo AIFF) s nejvyšší možnou bitovou hloubkou a vzorkovací frekvencí.

AI Mastering s eMastered

Celkově vzato nabízí AI mastering výkonné a dostupné řešení pro hudebníky, kteří chtějí rychle a levně dosáhnout výsledků v profesionální kvalitě.

Pokud chcete zjistit, proč je kolem toho tolik humbuku, podívejte se na dokonalou masteringovou platformu eMastered s umělou inteligencí, která dokáže pracovat s jakýmkoli stylem a žánrem. Naše pokročilé algoritmy strojového učení se neustále zlepšují s každou masterovanou skladbou, čímž zajišťují špičkové výsledky pro vaši hudbu.

Vyzkoušejte náš AI mastering ještě dnes a uvidíte, co si o něm myslíte!