Musikmachen ist eine der ursprünglichsten menschlichen Tätigkeiten, die tief in Eigenschaften verwurzelt ist, die wir oft nicht der KI zuschreiben, wie Emotionen, Kreativität und persönlicher Ausdruck. In den letzten Jahren ist jedoch die Künstliche Intelligenz (KI) auf den Plan getreten, um uns bei der Musikproduktion nicht nur zu unterstützen, sondern bestimmte Aufgaben vollständig zu übernehmen.

Tatsächlich sind die Fähigkeiten der KI inzwischen so weit fortgeschritten, dass sogar große Unternehmen wie Sony und die Warner Music Group diese Technologie über Plattformen wie Endel und Magenta nutzen.

Vom Schreiben von Texten bis zum Zusammenstellen von Trap-Beats hat sich KI in fast jeden Aspekt der Musikproduktion eingeschlichen, und jetzt wird sie für viele Künstler und Produzenten zu einem integralen Bestandteil des Mastering-Prozesses.

Dies wirft eine interessante Frage auf: Wird es weiterhin einen Bedarf an menschlichem Fachwissen beim Mastering geben, oder stehen wir kurz davor, dass die KI die Arbeit vollständig übernimmt?

In diesem Leitfaden erkunden wir den rasanten Aufstieg des KI-Masterings, seine aktuellen Auswirkungen auf die Branche und was die Zukunft für dieses technologische Wunderwerk bereithalten könnte.

Eine kurze Geschichte der KI in der Musikindustrie

Die Musikindustrie befindet sich in einem ständigen Prozess der Innovation und Veränderung. Sie entwickelt sich ständig mit neuen Technologien weiter, die die Art und Weise, wie Musik geschaffen, aufgenommen und konsumiert wird, neu gestalten. Noch bevor KI in Mode kam, gab es andere technologische Fortschritte, die Kreativen ebenso beängstigend oder verwirrend erschienen.

Als Thomas Edison 1877 den Phonographen erfand, war dies das erste Mal, dass ein Gerät in der Lage war, Töne sowohl aufzunehmen als auch wiederzugeben. Als er auf den Markt kam, gab es Befürchtungen, dass Live-Auftritte obsolet werden würden und dass aufgezeichnete Musik die Kunst der Live-Musiker untergraben könnte.

Dann, in den 1930er Jahren, revolutionierte die allmächtige elektrische Gitarre den Klang der Musik für immer. Natürlich befürchteten Traditionalisten, dass ihr verstärkter Klang die Reinheit der akustischen Instrumente untergraben und die für das Musizieren erforderliche Kunstfertigkeit beeinträchtigen würde.

Man fürchtete das Aufkommen von Mehrspuraufnahmen, da die Menschen in der Lage sein würden, Musik künstlich zu manipulieren, die Geburt von MIDI in den 1980er Jahren, da es zu einem mechanischen, weniger menschlichen Gefühl in der Musik führen würde, und die Explosion digitaler Audio-Workstations in den 1990er Jahren, da sie hochwertige Musikproduktion zu leicht zugänglich machen würden, den Markt mit amateurhaften Inhalten überschwemmen und professionelle Studios entwerten würden.

Die Moral ist, dass diese Angst nichts Neues ist.

Zu Beginn des 21. Jahrhunderts begann die künstliche Intelligenz in der Musik Fuß zu fassen.

Eines der ersten Beispiele war Googles Magenta, ein Forschungsprojekt, das untersuchte, wie KI zur Schaffung von Musik und Kunst eingesetzt werden kann. Die KI-generierten Kompositionen von Magenta zeigten das Potenzial des maschinellen Lernens zur Unterstützung des kreativen Prozesses. Watson Beat von IBM wurde ebenfalls entwickelt, um Songs zu analysieren und neue Musik zu kreieren, indem es versuchte, die emotionale Absicht hinter den Songs zu verstehen.

KI-Algorithmen werden mit der Zeit immer komplexere Aufgaben übernehmen, von denen eine sehr beliebt geworden ist - das KI-Mastering.

Was ist das Ziel von Mastering?

Um zu verstehen, wie KI zu ihrem Aufstieg kam, muss man zunächst den Grund für die Beherrschung verstehen.

Das Hauptziel des Masterings ist es, sicherzustellen, dass ein Titel poliert, professionell und ausgewogen klingt und für die Verbreitung auf verschiedenen Plattformen und Wiedergabesystemen bereit ist.

Stellen Sie sich den Prozess wie den Endschnitt und die Farbkorrektur beim Filmemachen vor. Genauso wie ein Filmeditor die visuellen Elemente verbessert und die Konsistenz von Ton und Qualität sicherstellt, nimmt ein Mastering-Ingenieur eine Feinabstimmung des Tons vor, um Klarheit, Ausgewogenheit und Kohäsion zu gewährleisten.

Leider kann das Mastering aufgrund des erforderlichen Fachwissens und der verwendeten High-End-Ausrüstung auch recht teuer sein.

Viele professionelle Mastering-Dienste können zwischen 50 und 200 Dollar pro Track kosten, und in einigen Fällen sogar noch mehr, wenn es sich um sehr gefragte Techniker handelt. Ein ganzes Album kann ein paar Tausend oder mehr kosten, und wenn Sie bereits für Aufnahme, Produktion und Abmischung bezahlt haben, kann das Salz in die Wunde streuen.

Natürlich werden wir die Ersten sein, die feststellen, dass die Kosten absolut gerechtfertigt sind.

Sie spiegeln die jahrelange Erfahrung, die speziellen Fähigkeiten und die hochmoderne Technologie wider, die in diesen Prozess einfließen. Für Studioproduzenten und Indie-Künstler, die mit begrenzten Budgets arbeiten, können diese Kosten jedoch unerschwinglich sein, so dass traditionelle Mastering-Dienste für viele aufstrebende Musiker weniger rentabel sind.

Die Entwicklung von AI Mastering in den letzten Jahren

In den letzten zehn Jahren sind automatisierte und durch künstliche Intelligenz gesteuerte Mastering-Optionen aufgetaucht, die Künstlern den Zugang zu professionell klingenden Mastern ermöglichen, ohne die hohen Kosten, die mit menschlichen Mastering-Ingenieuren verbunden sind.

Diese KI-gesteuerten Dienste bieten eine attraktive Alternative für Musiker, die ihre Tracks schnell und kostengünstig fertigstellen möchten.

Einige KI-Mastering-Plattformen verwenden Signalketten, die von erfahrenen menschlichen Ingenieuren im Laufe mehrerer Jahre entwickelt wurden, und wenden bewährte Techniken zur Verbesserung von Mischungen an, die auf dem in ihrer Programmierung verankerten Fachwissen basieren.

Andererseits verwenden einige Dienste Deep-Learning-Netzwerke, die im Laufe der Zeit große Mengen an Audiodaten analysieren. Diese Netzwerke lernen und passen sich an und verbessern ihre Mastering-Fähigkeiten auf der Grundlage der verarbeiteten Daten kontinuierlich.

Der Aufstieg von AI Audio Mastering

Landr war einer der ersten KI-Mastering-Dienste auf dem Markt, der 2014 auf den Markt kam.

Diese bahnbrechende Plattform sollte Künstlern eine erschwingliche und effiziente Möglichkeit bieten, ihre Tracks mithilfe fortschrittlicher Algorithmen zu mastern.

Der Prozess ist einfach: Sie laden Ihren Mix hoch, und die KI von Landr analysiert und bearbeitet das Audiomaterial und wendet EQ, Kompression und andere Mastering-Techniken an, um den Track zu verbessern. Das Ergebnis ist ein ausgefeiltes, professionell klingendes Master, das für den Vertrieb bereit ist.

Allerdings wurde man sich schnell bewusst, dass es eine Einschränkung gibt, wenn man mit dem Ergebnis von Landr nicht ganz zufrieden ist: Man kann die KI nicht bitten, den Sound so zu optimieren, wie man es bei einem menschlichen Mastering Engineer tun würde.

Die künstliche Intelligenz wendet einen standardisierten Prozess an, der möglicherweise nicht auf die individuellen Vorlieben jedes Künstlers eingeht. Trotzdem verbessert sich der Algorithmus von Landr mit jedem Song, der auf die Plattform hochgeladen wird, und lernt und passt sich an, um mit der Zeit bessere Ergebnisse zu liefern.

Der KI-Mastering-Algorithmus von eMastered trat kurz nach Landr an die Öffentlichkeit und machte sich mit einem anderen Ansatz für KI-Mastering einen Namen.

eMastered wurde von dem Grammy-gekrönten Mixing- und Mastering-Ingenieur Smith Carlson und dem Elektronik-Künstler Collin McLoughlin gegründet und kombiniert fundierte Branchenkenntnisse mit modernster Technologie. Im Gegensatz zu Landr bietet eMastered den Nutzern mehr Kontrolle über das endgültige Mastering und ermöglicht Anpassungen der Kompressorintensität, EQ-Einstellungen, Lautstärke und Stereobreite.

Benutzer können sogar einen Referenztrack hochladen, um den Mastering-Prozess zu steuern und sicherzustellen, dass das Endprodukt ihren künstlerischen Vorstellungen entspricht.

Warum sind AI Mastering Services so beliebt?

Es gibt mehrere Gründe dafür, dass AI-Mastering-Dienste immer beliebter werden, zumal sie sich zu immer fortschrittlicheren und leichter zugänglichen Werkzeugen entwickeln.

• Kostenlose Previews: Viele AI-Mastering-Dienste bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre gemasterten Tracks kostenlos vorzuprüfen, damit Sie entscheiden können, ob der Dienst Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie eine finanzielle Verpflichtung eingehen.
• Günstige, flexible Preisgestaltung: Im Vergleich zum traditionellen Mastering ist AI-Mastering im Allgemeinen günstiger.
• Bequem und effizient: KI-Algorithmen können Tracks innerhalb weniger Minuten bearbeiten und bieten damit eine weitaus kürzere Bearbeitungszeit als menschliche Mastering-Ingenieure. Künstler können ihre Projekte schnell abschließen, ohne Tage oder Wochen auf Ergebnisse warten zu müssen.
• Hochwertige Master: Trotz der geringeren Kosten und der schnelleren Bearbeitung liefern die heutigen AI-Mastering-Services hochwertige, ausgefeilte Tracks, die den Standards der kommerziellen Musikindustrie entsprechen und für die Veröffentlichung auf jeder Plattform bereit sind.
• Kreative Kontrolle: Dienste wie eMastered bieten den Nutzern eine umfassende Kontrolle über den Mastering-Prozess und ermöglichen Anpassungen der Kompressorintensität, EQ-Einstellungen, Lautstärke und Stereobreite. Zwar können Sie keine so detaillierten Anpassungen vornehmen wie bei menschlichen Toningenieuren, aber dieses zusätzliche Maß an Individualisierung macht es einfacher, sicherzustellen, dass das endgültige Mastering Ihren Vorstellungen entspricht.
• Referenzspur-Master: Mehrere AI-Mastering-Tools und -Dienste bieten die Möglichkeit, eine Referenzspur hochzuladen oder zu importieren, die dem Mastering-Algorithmus als Leitfaden dient, um einen ähnlichen Klang wie die Referenz zu erzielen.

Natürlich ist der Prozess trotz der vielen Vorteile von KI-Tools beim Mastering immer noch kein Ersatz für einen erfahrenen Mastering-Ingenieur, was uns zu der vielleicht wichtigsten Frage bringt.

Wird KI Mastering die Jobs der menschlichen Mastering-Ingenieure übernehmen?

Mit der Weiterentwicklung von KI-Mastering-Diensten machen sich viele Menschen Sorgen, dass sie menschliche Ingenieure überflüssig machen. Diese Sorge ist zwar berechtigt, aber nicht nur in der Musik. Vielmehr wird sie in verschiedenen Branchen geäußert, in denen KI auf dem Vormarsch ist, z. B. im Kundenservice, in der Produktion und sogar im Journalismus.

Dann gibt es einige Musiker, die den Anstieg ohne große Bedenken hinnehmen.

Der britische Mixing- und Mastering-Ingenieur Streaky hat einmal festgestellt, dass AI-Mastering mit dem Kauf eines Anzugs von der Stange verglichen werden kann, während man einen Maßanzug bekommt, der genau auf die eigenen Maße zugeschnitten ist.

Während einige Leute immer das zusätzliche Maß an Sorgfalt und Anpassung bevorzugen werden, das ein menschlicher Mastering-Ingenieur bietet, ist für viele die billigere und schnellere Option, die das KI-Mastering bietet, sinnvoller. Sie bietet eine praktische Lösung, die ihre Bedürfnisse erfüllt, ohne die Bank zu sprengen.

Letztendlich soll das KI-Mastering zwar ein wertvolles Werkzeug für viele Musiker sein, aber es sollte die menschliche Expertise nicht ersetzen, sondern ergänzen. Die menschliche Note beim Mastering - das Verstehen der Vision des Künstlers, das Vornehmen nuancierter Anpassungen und das Einbringen einer einzigartigen kreativen Perspektive - ist unersetzlich.

Collin McLoughlin von eMastered hat es am besten ausgedrückt:

"Anstatt Arbeitsplätze zu ersetzen oder eine Branche zu stören, sehen wir uns als Schöpfer eines neuen Marktes, der es Menschen, die derzeit kein hochwertiges Mastering erhalten können, endlich ermöglicht, dies zu tun. Für das absolut beste Mastering wird jedoch immer ein traditioneller Mastering-Ingenieur die ultimative Option sein."

Eine Zusammenarbeit zwischen menschlicher Kreativität und künstlicher Intelligenz

Die Zukunft des Masterings wird wahrscheinlich eine Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI sein, bei der die Stärken beider Seiten kombiniert werden, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

So kann ein Tontechniker beispielsweise die ersten Phasen des Masterings, wie die Anwendung grundlegender EQ-, Kompressions- und anderer Standardanpassungen, der KI überlassen, was Zeit sparen und Konsistenz gewährleisten kann.

Von dort aus können die Toningenieure die Arbeit übernehmen, ihre eigene Note einbringen und nuancierte Entscheidungen treffen, die kreatives Gespür und ein tiefes Verständnis für den emotionalen Kontext der Musik erfordern.

Diese Art der Aufteilung ermöglicht einen effizienteren Prozess, wobei das hohe Maß an Kunstfertigkeit und individueller Anpassung, das Künstler von menschlichen Ingenieuren erwarten, erhalten bleibt.

AI-Mastering kann auch als wertvolles Lernwerkzeug für angehende Mastering-Ingenieure dienen.

Durch die Analyse, wie KI Tracks verarbeitet und anpasst, können Anfänger Einblicke in die technischen Aspekte des Masterings gewinnen.

Abschließende Überlegungen

Es ist schwer zu leugnen, dass sich der Einsatz von KI in der Musik seismisch verändert hat - vom Schreiben von Akkordfolgen bis hin zur Erstellung vollwertiger Songs. KI-Mastering ist nur eines der Werkzeuge, die den Kreativen immer mehr zur Verfügung stehen.

Sie bietet Zugänglichkeit, Konsistenz und Effizienz und ermöglicht es immer mehr Menschen, die vielleicht nie davon geträumt hätten, ihre Songs an erfahrene Mastering-Ingenieure oder Mastering-Häuser zu schicken, radiotaugliche Musik zu veröffentlichen.

Natürlich stellt dies auch eine Herausforderung dar, nämlich die Frage, wie sich Mastering-Ingenieure an KI und maschinelles Lernen anpassen und mit ihnen zusammenarbeiten werden, anstatt sie zu bekämpfen. So wie sich die Technologie weiterentwickelt, wird sich auch die Art und Weise, wie wir Musik machen und hören, weiterentwickeln. Wir können nur hoffen, dass neue Ebenen der Innovation und Zusammenarbeit die Branche dynamischer machen als je zuvor.