At lave musik er en af de mest iboende menneskelige aktiviteter, der er dybt forankret i træk, som vi ofte ikke tilskriver AI, såsom følelser, kreativitet og personligt udtryk. Men i de senere år er kunstig intelligens (AI) dukket op, ikke kun for at hjælpe os i musikproduktionsprocessen, men for helt at overtage visse opgaver.

Faktisk er AI's evner blevet så avancerede, at selv store virksomheder som Sony og Warner Music Group udnytter denne teknologi gennem platforme som Endel og Magenta.

Fra at skrive tekster til at sammensætte trap-beats har AI sneget sig ind i næsten alle aspekter af musikskabelse, og nu er det ved at blive en integreret del af masteringprocessen for mange kunstnere og producere.

Det rejser et spændende spørgsmål: Vil der stadig være behov for menneskelig ekspertise inden for mastering, eller er vi på randen af, at AI tager helt over?

I denne guide udforsker vi den hurtige stigning i AI-mastering, dens nuværende indvirkning på branchen, og hvad fremtiden kan byde på for dette teknologiske vidunder.

En kort historie om AI i musikbranchen

Musikbranchen er i en konstant tilstand af innovation og forandring. Den udvikler sig hele tiden med nye teknologier, der omformer, hvordan musik skabes, indspilles og forbruges. Selv før AI blev det helt store hit, var der andre teknologiske fremskridt, som virkede lige så skræmmende eller forvirrende for de kreative.

Hvis vi går tilbage til 1877, hvor Thomas Edison opfandt fonografen, var det første gang, et apparat var i stand til både at optage og gengive lyd. Da den blev introduceret, skabte den frygt for, at liveoptrædener ville blive overflødige, og at indspillet musik ville underminere levende musikeres kunstneriske evner.

I 1930'erne revolutionerede den almægtige elektriske guitar lyden af musik for altid. Traditionalister var selvfølgelig bekymrede for, at den forstærkede lyd ville ødelægge de akustiske instrumenters renhed og mindske de færdigheder, der kræves for at spille musik.

Folk frygtede fremkomsten af flersporsindspilning, da folk ville være i stand til at manipulere musikken kunstigt, fødslen af MIDI i 1980'erne, da det ville føre til en mekanisk, mindre menneskelig følelse i musikken, og eksplosionen af digitale lydarbejdsstationer i 1990'erne, da de ville gøre musikproduktion af høj kvalitet for tilgængelig, oversvømme markedet med amatøragtigt indhold og devaluere professionelle studier.

Moralen er, at denne frygt ikke er noget nyt.

AI begyndte at sætte sit præg på musikken i begyndelsen af det 21. århundrede.

Et af de tidlige eksempler var Googles Magenta, et forskningsprojekt, der undersøgte, hvordan AI kunne bruges til at skabe musik og kunst. Magentas AI-genererede kompositioner demonstrerede potentialet for maskinlæring til at hjælpe i den kreative proces. IBM's Watson Beat blev også sat til at analysere sange og skabe ny musik ved at forsøge at forstå den følelsesmæssige hensigt bag dem.

AI-algoritmer ville med tiden komme til at påtage sig mere komplekse roller, hvoraf en er blevet meget populær - AI-mastering.

Hvad er målet med mastering?

For at forstå, hvordan AI opstod, skal man først og fremmest forstå årsagen til mastering.

Helt grundlæggende er det overordnede mål med mastering at sørge for, at et nummer lyder poleret, professionelt og afbalanceret, så det er klar til distribution på forskellige platforme og afspilningssystemer.

Tænk på det som den endelige redigerings- og farvegradueringsproces i filmproduktion. Ligesom en filmklipper forbedrer de visuelle elementer og sikrer ensartethed i tone og kvalitet, vil en mastering-ingeniør finjustere den givne lyd for at sikre klarhed, balance og sammenhæng.

Desværre kan mastering også være ret dyrt på grund af den ekspertise, der kræves, og det avancerede udstyr, der bruges.

Mange professionelle mastering-tjenester kan koste mellem 50 og 200 dollars pr. spor, og i nogle tilfælde endnu mere for meget efterspurgte teknikere. Et helt album kan koste et par tusinde eller mere, og hvis du allerede har betalt for indspilning, produktion og mixning, kan det være ekstra salt i såret.

Vi vil selvfølgelig være de første til at bemærke, at omkostningerne er absolut berettigede.

Det afspejler de mange års erfaring, de specialiserede færdigheder og den avancerede teknologi, der er involveret i processen. For soveværelsesproducenter og indiekunstnere med begrænsede budgetter kan disse udgifter dog være uoverkommelige, hvilket gør traditionelle masteringtjenester mindre levedygtige for mange up-and-coming musikere.

Udviklingen af AI-mastering i de seneste år

I løbet af det seneste årti er der kommet automatiserede og kunstige intelligens-mastere, som giver kunstnere adgang til professionelt klingende mastere uden de høje omkostninger, der er forbundet med menneskelige mastering-ingeniører.

Disse AI-drevne tjenester er et attraktivt alternativ for musikere, der ønsker at færdiggøre deres numre hurtigt og til en overkommelig pris.

Nogle AI-masteringsplatforme bruger signalkæder, der er designet af erfarne menneskelige ingeniører i løbet af flere år, og anvender velafprøvede teknikker til at forbedre mix, der trækker på den ekspertise, der er indlejret i deres programmering.

På den anden side anvender nogle tjenester deep learning-netværk, der analyserer store mængder lyddata over tid. Disse netværk lærer og tilpasser sig og forbedrer løbende deres mastering-kapacitet baseret på de data, de behandler.

Fremkomsten af AI-lydmastering

Landr var en af de første AI-masteringstjenester, der kom på markedet i 2014.

Denne banebrydende platform skulle give kunstnere en overkommelig og effektiv måde at mestre deres numre på ved hjælp af avancerede algoritmer.

Processen er enkel: Du uploader dit mix, og Landrs AI analyserer og behandler lyden og anvender EQ, komprimering og andre masteringteknikker for at forbedre sporet. Resultatet er en poleret, professionelt klingende master, der er klar til distribution.

Folk blev dog hurtigt klar over, at hvis de ikke var helt tilfredse med Landrs output, var der en begrænsning: Man kan ikke bede AI'en om at finjustere lyden på samme måde, som man ville gøre med en menneskelig mastering engineer.

AI'en anvender en standardiseret proces, som måske ikke tager højde for alle kunstneres unikke præferencer. På trods af dette forbedres Landrs algoritme løbende med hver sang, der uploades til platformen, og lærer og tilpasser sig for at give bedre resultater over tid.

eMastereds AI-masteringalgoritme kom på den offentlige scene kort efter Landr og gjorde sig bemærket med en anderledes tilgang til AI-mastering.

eMastered er grundlagt af den Grammy-belønnede mixing- og mastering-ingeniør Smith Carlson og den elektroniske musikkunstner Collin McLoughlin og kombinerer dyb brancheekspertise med banebrydende teknologi. I modsætning til Landr giver eMastered brugerne mere kontrol over den endelige master og giver mulighed for at justere kompressorintensitet, EQ-indstillinger, lydstyrke og stereobredde.

Brugerne kan endda uploade et referencespor til at guide masteringprocessen og sikre, at det endelige produkt stemmer overens med deres kunstneriske vision.

Hvorfor er AI-masteringstjenester så populære?

Der er flere grunde til, at AI-masteringstjenester bliver mere populære, end de nogensinde har været, især fordi de fortsætter med at udvikle sig til mere avancerede og tilgængelige værktøjer.

• Gratis forhåndsvisninger: Mange AI-masteringstjenester giver dig mulighed for at forhåndsvise dine masterede numre uden omkostninger, så du kan beslutte, om tjenesten lever op til dine forventninger, før du forpligter dig økonomisk.
• Billige, fleksible priser: Sammenlignet med traditionel mastering er AI-mastering generelt mere overkommelig.
• Praktisk og effektiv: AI-algoritmer kan behandle spor i løbet af få minutter, hvilket giver en langt hurtigere behandlingstid end menneskelige mastering-ingeniører. Kunstnere kan hurtigt færdiggøre deres projekter uden at vente dage eller uger på at få resultater.
• Masters af høj kvalitet: På trods af de lavere omkostninger og den hurtigere behandling leverer nutidens AI-masteringstjenester polerede numre af høj kvalitet, der opfylder den kommercielle musikindustris standarder og er klar til udgivelse på enhver platform.
• Kreativ kontrol: Tjenester som eMastered giver brugerne omfattende kontrol over masteringprocessen og giver mulighed for at justere kompressorintensitet, EQ-indstillinger, lydstyrke og stereobredde. Selv om du måske ikke kan foretage nuancerede justeringer, som du kunne med menneskelige teknikere, gør dette ekstra niveau af tilpasning det lettere at sikre, at den endelige master stemmer overens med din vision.
• Reference Track Masters: Flere AI-masteringværktøjer og -tjenester giver dig mulighed for at uploade eller importere et referencespor, der fungerer som en guide for masteringalgoritmen til at opnå en lyd, der ligner referencen.

Selv med de mange fordele ved AI-værktøjer til mastering er processen selvfølgelig stadig ikke en erstatning for en dygtig mastering-ingeniør, hvilket bringer os til det måske vigtigste spørgsmål.

Vil AI-mastering tage jobbene fra menneskelige mastering-ingeniører?

Efterhånden som AI-masteringstjenesterne fortsætter med at udvikle sig, er der mange, der er bekymrede for, at de vil fjerne behovet for menneskelige ingeniører. Selv om bekymringen er berettiget, er den ikke unik for musikken. Faktisk går den igen på tværs af forskellige brancher, hvor AI er på vej frem, f.eks. inden for kundeservice, produktion og endda journalistik.

Og så har vi nogle musikere, som tager den til sig uden den store bekymring.

Den britiske mix- og masteringtekniker Streaky bemærkede engang, at AI-mastering kan sammenlignes med at købe et jakkesæt fra stativet i forhold til at få et skræddersyet jakkesæt, der er tilpasset dine nøjagtige mål.

Mens nogle mennesker altid vil foretrække det ekstra niveau af omsorg og tilpasning, som en menneskelig mastering-ingeniør tilbyder, giver den billigere og hurtigere løsning med AI-mastering mere mening for mange. Det er en praktisk løsning, der opfylder deres behov uden at sprænge banken.

I sidste ende skal AI-mastering være et værdifuldt værktøj for mange musikere, men det skal supplere snarere end erstatte menneskelig ekspertise. Det menneskelige touch i mastering - at forstå kunstnerens vision, foretage nuancerede justeringer og tilføre et unikt kreativt perspektiv - er uerstatteligt.

eMastereds Collin McLoughlin sagde det bedst:

"I stedet for at erstatte job eller forstyrre en branche ser vi os selv som skabere af et nyt marked, så folk, der i øjeblikket ikke kan få kvalitetsmastering, endelig får mulighed for at gøre det. For at få den absolut bedste mastering vil en traditionel mastering-ingeniør dog altid være den ultimative mulighed."

Et samarbejde mellem menneskelig kreativitet og kunstig intelligens

Fremtidens mastering vil sandsynligvis være et samarbejde mellem mennesker og AI, hvor man kombinerer begges styrker for at opnå de bedste resultater.

For eksempel kan en ingeniør lade AI håndtere de indledende faser af mastering, såsom at anvende grundlæggende EQ, kompression og andre standardjusteringer, hvilket kan spare tid og sikre konsistens.

Derfra kan menneskelige teknikere tage over, tilføje deres unikke touch og træffe nuancerede beslutninger, der kræver kreativ intuition og en dyb forståelse af musikkens følelsesmæssige kontekst.

Med denne form for opdeling vil rollerne give mulighed for en mere effektiv proces, samtidig med at man bevarer det høje niveau af kunstfærdighed og tilpasning, som kunstnere ønsker fra menneskelige ingeniører.

AI-mastering kan også fungere som et værdifuldt læringsværktøj for kommende mastering-ingeniører.

Ved at analysere, hvordan AI behandler og justerer spor, kan begyndere få indsigt i de tekniske aspekter af mastering.

Afsluttende tanker

Det er svært at benægte det seismiske skift i brugen af AI i musik, fra at skrive akkordprogressioner til at generere fuldgyldige sange. AI-mastering er blot et af de værktøjer, der bliver mere og mere tilgængelige for de kreative.

Det giver tilgængelighed, konsistens og effektivitet og gør det muligt for flere og flere mennesker, som måske aldrig havde drømt om at sende deres sange til dygtige mastering-ingeniører eller mastering-huse, at udgive radioklar musik.

Det er selvfølgelig også en udfordring, hvordan mastering-ingeniører skal tilpasse sig og samarbejde med AI og maskinlæring i stedet for at kæmpe imod det. Når teknologien fortsætter med at udvikle sig, vil den måde, vi laver og lytter til musik på, også gøre det, og vi kan kun håbe, at nye niveauer af innovation og samarbejde gør branchen mere dynamisk end nogensinde.