KI scheint heutzutage überall zu sein. Von der Schriftstellerei über den Journalismus bis hin zur Kunst und darüber hinaus macht sie in verschiedenen Bereichen einen großen Sprung nach vorn. Natürlich weiß jeder, der in der Musikbranche tätig ist, dass KI auch in der Musik einen großen Sprung nach vorne macht, insbesondere beim Mastering.

KI-Mastering bietet einige großartige Vorteile, z. B. ist es schneller, konsistenter und leichter zugänglich als die Einstellung eines menschlichen Mastering-Ingenieurs, was die Dinge wirklich ins Wanken bringt, was die Frage aufwirft, wie die Zukunft des Masterings in einer von KI dominierten Welt aussieht.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie KI das Mastering verändert, vor welchen Herausforderungen sie steht, was sie leisten kann und wohin sie sich in Zukunft entwickeln wird.

Der aktuelle Stand des Mastering

Das Mastering ist vielleicht einer der wichtigsten Schritte im Musikproduktionsprozess.

Bevor Ihre Musik auf die Welt losgelassen wird, trifft sie auf die Ohren des finalen Gatekeepers, der sie optimiert und poliert, um sicherzustellen, dass sie auf allen Wiedergabesystemen optimal klingt.

Das Mastering, so wie wir es kennen, wird von erfahrenen Mastering-Ingenieuren durchgeführt, die eine starke Kombination aus Erfahrung, hochwertiger Ausrüstung und spezieller Software einsetzen, um die Gesamtklangqualität der Mischungen zu verbessern, die Konsistenz zwischen den einzelnen Titeln eines Albums zu gewährleisten und die Audiodaten für den Vertrieb vorzubereiten.

Diese "traditionelle" Mastering-Methode entstand Mitte des 20. Jahrhunderts und wurde mit dem Aufkommen der LP in den späten 1940er und 1950er Jahren präzisiert, als die Ingenieure begannen, sich auf die Optimierung des Klangs für Vinylplatten zu konzentrieren.

Viele betrachten Sterling Sound als das erste legitime Mastering-Haus, das 1968 in New York City gegründet wurde. Durch die Zusammenarbeit mit vielen hochkarätigen Künstlern, darunter die Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele und viele andere, setzte es in vielerlei Hinsicht Branchenstandards.

Seit der Einführung des Mastering im 20. Jahrhundert hat sich natürlich viel verändert.

In den letzten zehn Jahren gab es einige wichtige Entwicklungen im Bereich AI Mastering.

Zunächst einmal haben Musiker jetzt Zugang zu mehreren automatisierten Mastering-Diensten, von denen eMastered einer der größten ist. Diese Plattformen bieten Online-KI-Mastering-Dienste, die sofortige Ergebnisse liefern. Als Musiker können Sie einfach Ihre Tracks hochladen und erhalten innerhalb weniger Minuten gemasterte Versionen.

Das Schöne an der künstlichen Intelligenz beim Mastering ist, dass so gut wie jeder einen hochwertigen Klang erzielen kann, ohne teure Studiozeiten in Kauf nehmen zu müssen. Es wirft jedoch auch Fragen über die zukünftige Rolle menschlicher Ingenieure und das Potenzial der KI auf, die künstlerischen Feinheiten, die mit der menschlichen Note einhergehen, wirklich zu verstehen und zu reproduzieren.

Bevor wir darauf eingehen, ist es wichtig zu verstehen, wie sich die KI-Mastering-Dienste entwickeln.

Der sich ständig weiterentwickelnde Einsatz von KI im Mastering

Die KI-Technologie hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht, und viele Unternehmen nutzen innovative Algorithmen für maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning, um KI dabei zu unterstützen, komplexe Audioverarbeitungsaufgaben mit bemerkenswerter Effizienz durchzuführen.

Algorithmen des maschinellen Lernens zeichnen sich durch die Erkennung von Mustern in großen Datenbeständen aus.

Beim Mastering werden diese Algorithmen mit einer riesigen Menge an Musikdaten gefüttert, die sie analysieren, um die Merkmale gut gemasterter Tracks zu verstehen. Dadurch sind sie in der Lage, optimale Einstellungen für EQ, Kompression und andere Audioverarbeitungswerkzeuge auf der Grundlage erlernter Muster zu ermitteln.

Diese Algorithmen sind auch in der Lage, sich an verschiedene Musikgenres und -stile anzupassen. Wenn Sie einen modernen Dubstep-Track auf eine KI-Mastering-Plattform hochladen, nimmt diese genrespezifische Anpassungen vor, um sicherzustellen, dass die gemasterte Ausgabe den beabsichtigten künstlerischen Stil beibehält.

Wir verfügen auch über neuronale Netze, die die komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Audioeigenschaften wie Frequenz, Amplitude und Phase sehr gut verarbeiten können.

Schließlich gibt es Deep-Learning-Modelle, die erweiterte Informationen aus künstlichen neuronalen Netzen nutzen.

Bei eMastered verwenden wir Deep-Learning-Modelle, die auf einer Vielzahl von professionell gemasterten Tracks trainiert wurden, um präzise Anpassungen an EQ, Kompression und Stereobild vorzunehmen.

Die Inanspruchnahme von AI-Mastering-Diensten wie eMastered bietet mehrere Vorteile:

• Effizienz: KI-gesteuerte Plattformen können Tracks in einem Bruchteil der Zeit meistern, die ein menschlicher Ingenieur benötigen würde, und sind daher ideal für schnelle Umsetzungen.
• Zugänglichkeit: Diese Plattformen bieten qualitativ hochwertige Ergebnisse zu geringeren Kosten, was insbesondere für Indie-Künstler von Vorteil ist.
• Konsistenz: Da KI-Mastering-Plattformen sich vollständig auf gelernte Muster und Daten stützen, bieten sie gleichbleibende Qualität. Im Gegensatz zu einem menschlichen Ingenieur haben sie keine "schlechten Tage".

Es ist natürlich erwähnenswert, dass diese Vorteile auch mit Herausforderungen verbunden sind.

Künftige Herausforderungen für AI Mastering

Es steht außer Frage, dass viele KI-Musikbearbeitungsdienste sehr gut funktionieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie perfekt sind, und selbst als Unternehmen, das einen erfolgreichen KI-Mastering-Algorithmus entwickelt hat, halten wir es für das Beste, diese Herausforderungen transparent darzustellen.

Bedenken hinsichtlich der Ersetzung menschlicher Mastering-Ingenieure durch KI

Eine der größten Herausforderungen bei der Beherrschung der KI ist der Gedanke, dass wir die menschliche Note verlieren könnten.

Ich kenne viele Mastering-Ingenieure, die jahrelang gearbeitet und studiert haben, um einen großen Erfahrungsschatz, Intuition und künstlerisches Gespür mitbringen zu können. Sie sind großartig in dem, was sie tun, und können subjektive Entscheidungen treffen, die ihren persönlichen Stil und die Vision des Künstlers widerspiegeln.

Der Hinweis auf den "Stil" ist wichtig, denn genau wie Produzenten und Beatmaker ihre eigenen erkennbaren Merkmale haben, so haben auch viele Mastering-Ingenieure ihre eigenen Merkmale.

Die künstliche Intelligenz ist zwar hocheffizient, kann aber die emotionalen und kreativen Nuancen der Musik noch nicht verstehen. Sie weiß nur, was ihr beigebracht wird, und kann keine spontanen Entscheidungen treffen, die nicht in ihre Programmierung eingebaut sind. Viele Menschen befürchten daher, dass die Musik irgendwann einen homogenen Zustand erreicht, in dem alles irgendwie, nun ja, gleich klingt.

Wenn wir uns zu sehr auf die KI verlassen, werden wir nicht den einzigartigen Charakter und die Seele bekommen, die ein erfahrener Ingenieur einem Track verleihen kann.

Bedenken hinsichtlich technischer Beschränkungen

Die KI hat im Laufe der Jahre viele technische Fortschritte gemacht, aber es gibt immer noch einige bekannte Einschränkungen.

Einige KI-Algorithmen haben zum Beispiel Probleme mit Tracks, die unkonventionelle Strukturen oder hochkomplexe Audioelemente aufweisen. Nehmen wir zum Beispiel einen eher experimentellen Rocktitel, der alle Elemente eines traditionellen Rocksongs aufweist, mit Ausnahme eines knirschenden Synthie-Basses, der als solide elektronische Grundlage für den Rest des Songs dienen soll.

Die KI wird nicht in der Lage sein, den Unterschied zwischen einem Synthesizer-Bass, einem normalen Bass oder einem anderen Low-End-Instrument zu erkennen. Sie kann vielleicht eine gute Vermutung anstellen, und sie könnte richtig liegen, aber es gibt keine Möglichkeit, das zu garantieren.

Wenn man davon ausgeht, dass ein KI-Mastering-Algorithmus den Track für einen traditionellen Rocksong hält, würde er ihn wie jeden anderen Rocksong abmischen, die tiefen Frequenzen komprimieren und zurückdrängen, um Platz für die dicken unteren Mitten und den Punch des Schlagzeugs zu schaffen. Vom Standpunkt Ihrer künstlerischen Vision aus könnten Sie natürlich wollen, dass der Track eher wie ein EDM- oder Hip-Hop-Track gemastert wird.

Auf einigen KI-Mastering-Plattformen können Sie zwar übergreifende Vorschläge machen, aber letztlich sind menschliche Techniker die Einzigen, die auf der Grundlage ihrer geschulten Ohren und ihrer spezifischen künstlerischen Absichten feinste Anpassungen vornehmen können.

Wir hoffen, dass KI-Systeme in Zukunft über die vorhandenen Daten hinaus trainiert werden können, um sich gut an völlig neue Genres oder Stile anzupassen, die erheblich von der Norm abweichen.

Bedenken über die Rolle der KI in der Kreativbranche

Und schließlich, und aus gutem Grund, wirft der Aufstieg der KI im Mastering viele Bedenken hinsichtlich der Verdrängung von Arbeitsplätzen auf.

KI kann mehrere technische Aufgaben im Handumdrehen und zu einem Bruchteil der Kosten erledigen, was letztlich den Bedarf an menschlichen Ingenieuren verringert.

Sie kann aber auch neue Möglichkeiten schaffen. So kann die KI beispielsweise dafür sorgen, dass sich ein Mastering-Ingenieur mehr auf kreative Aspekte und weniger auf sich wiederholende Aufgaben wie Lautheitsnormalisierung oder Rauschunterdrückung konzentrieren kann.

Wir werden die Ersten sein, die sagen, dass wir nicht glauben, dass die KI den menschlichen Mastering-Prozess jemals vollständig ersetzen wird.

Es ist ein viel nuancierterer Prozess, als viele glauben. Eine künstliche Intelligenz kann zum Beispiel nicht wissen, dass ein Intro, eine Strophe oder ein Refrain unterschiedlich behandelt werden müssen, da sie nicht in der Lage ist, diese verschiedenen Teile des Tracks zu unterscheiden. Sie wird auch nicht in der Lage sein, zu erraten, ob die Klick- oder Knackgeräusche in Ihrem endgültigen Mix tatsächlich dort hingehören oder ob sie aus Versehen entstanden sind.

Ein echter Mastering-Engineer würde Sie wahrscheinlich anrufen und sagen: "Hey, wenn Sie das beste Ergebnis haben wollen, dann mixen Sie noch einmal und kümmern Sie sich um diese Probleme."

Wie sieht AI Mastering in der Zukunft aus?

In dem Maße, wie KI-Mastering-Tools für ein breiteres Publikum, einschließlich unabhängiger Künstler und kleiner Studios, zugänglich werden, wird auch ihr Einsatz zunehmen.

Die Einfachheit und Erschwinglichkeit, die viele dieser Tools bieten, ist unbestritten.

Professionelle Mastering-Dienste sind nicht für jeden erschwinglich, und warum sollte diese Barriere für den Einstieg in die Kreativität bestehen? In Wirklichkeit ebnet KI-Mastering das Spielfeld für unabhängige Musiker.

Im Laufe der Zeit werden wahrscheinlich immer mehr Cloud-basierte Lösungen auftauchen, aber wir glauben, dass der hybride Ansatz am stärksten sein wird.

Viele Mastering-Ingenieure gehen dazu über, ihr eigenes Fachwissen mit KI zu kombinieren, indem sie KI die ersten technischen Aufgaben übernehmen lassen, damit sie sich auf die kreative Weiterentwicklung konzentrieren können. Viele Branchenexperten unterstützen dieses Modell, da sie KI als ein Werkzeug betrachten, das die menschliche Kreativität nicht ersetzt, sondern verbessert.

Es besteht auch die Hoffnung, dass KI-Systeme stärkere Benutzerprofile entwickeln, die lernen und sich an die Vorlieben bestimmter Techniker und Künstler anpassen können, um hochgradig maßgeschneiderte Mastering-Vorschläge zu liefern.

Wird KI die menschlichen Mastering-Ingenieure ersetzen?

Wie ich in diesem Artikel bereits erwähnt habe, gibt es Fälle, in denen der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Mastering-Prozess geeigneter oder vorteilhafter ist als die Einstellung eines menschlichen Mastering-Ingenieurs. Wenn Sie nur über ein begrenztes Budget verfügen, schnell ein Mastering benötigen oder einfach nur ausprobieren möchten, wie Ihr Mix als fertiges Produkt klingen könnte, ist die Nutzung eines KI-Mastering-Dienstes wie eMastered sicherlich der richtige Weg.

Wenn Sie hingegen die Flexibilität haben möchten, Feedback zu geben oder zu erhalten, oder wenn Sie einen ganz speziellen Sound wünschen, der vielleicht von bestimmten Eigenschaften oder analogen Geräten herrührt, wäre ein erfahrener Mastering-Ingenieur die bessere Wahl.

Auch in Zukunft glaube ich nicht, dass KI das traditionelle Mastering ersetzen wird. Stattdessen stelle ich mir eine Zukunft vor, in der beide Seite an Seite arbeiten und die Einstiegshürden in die Musikindustrie geringer werden.