Das Mastering von Musik ist der letzte und wichtigste Schritt im Produktionsprozess. Jeder, der schon einmal erfolgreiche Musik veröffentlicht hat, wird Ihnen sagen, dass es keinen Ersatz für den zusätzlichen Schliff und die Professionalität gibt, die damit einhergehen.

Es kann jedoch unglaublich zeitaufwändig sein, zu lernen, wie man seine eigene Musik richtig mastert. Es erfordert oft jahrelange Erfahrung und ein tiefes Verständnis der Tontechnik. Andererseits ist die Beauftragung eines professionellen Mastering-Ingenieurs für viele Musiker aufgrund von Budgetbeschränkungen einfach keine Option.

Hier kommen die neuesten Entwicklungen in der Musiktechnologie ins Spiel.

Online- oder AI-Mastering-Dienste sind leichter zugänglich und einfacher zu nutzen als je zuvor. Insbesondere das KI-Mastering bietet eine kostengünstige Lösung für Musiker, die qualitativ hochwertige Ergebnisse wünschen, ohne dafür einen hohen Preis zahlen zu müssen.

Auch wenn einige Traditionalisten mit der neuen Technologie nicht einverstanden sind, hat sie in den letzten zehn Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Viele Künstler verlassen sich heute auf diese Tools, um ihre Songs fertigzustellen und sich auf Streaming-Plattformen zu behaupten.

In diesem Leitfaden erfahren Sie alles, was Sie über KI-Mastering wissen müssen, und wir klären Sie über die Mystik auf, die es umgibt, damit Sie noch heute damit anfangen können.

Eine kurze Geschichte der KI in der Musik

KI-gesteuerte Musiktechnologie mag zwar wie eine neue, bahnbrechende Erfindung erscheinen, doch die Grundlagen der computergestützten Musikproduktion werden seit Jahrzehnten entwickelt und reichen bis in die 1950er Jahre zurück.

Der Drang zur Innovation und zur Unterbrechung traditioneller kreativer Wege war schon weit vor dem Aufkommen dessen vorhanden, was wir heute unter KI verstehen. Einer der ersten Pioniere, der mir in den Sinn kommt, ist der experimentelle Komponist John Cage, der ein außergewöhnliches Stück, "Music of Changes", schuf, indem er den alten chinesischen Wahrsagetext, das I Ging, verwendete.

Indem er Passagen dieses uralten Zahlengenerators markierte, verlagerte Cage den musikalischen Entscheidungsprozess nach außen und überließ es dem Zufall, seine Komposition zu gestalten.

In ähnlicher Weise revolutionierte Brian Eno einige Jahrzehnte später die Musikproduktion, indem er "Oblique Strategies" einsetzte, einen Satz von Karten mit Aufforderungen, die kreative Blockaden aufbrechen und den Zufall in den Entscheidungsprozess einbringen sollten.

Diese frühen Innovationen legten den Grundstein für die Art und Weise, in der künstliche Intelligenz heute die Musikschaffenden von heute anleitet. Indem sie die Entscheidungsfindung externalisierten, zeigten diese frühen Pioniere, dass die Kreativität durch Methoden gesteigert werden kann, die über die menschliche Intuition hinausgehen.

Obwohl die Methoden von Cage und Eno nicht auf Computern basierten, nutzten sie viele der gleichen Prinzipien, auf die sich die heutige KI-Musiktechnologie stützt. Indem sie Zufälligkeit und externe Führung zuließen, zeigten sie, dass innovative Werkzeuge den kreativen Prozess umgestalten können.

Heute macht sich das KI-Mastering diese grundlegenden Ideen zunutze und nutzt fortschrittliche Algorithmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Musikstücke verbessern und aufpolieren.

Was ist AI Mastering?

Sie können getrost davon ausgehen, dass KI-Mastering eine Form des automatisierten Masterings ist, obwohl automatisiertes Mastering nicht unbedingt KI bedeutet. Obwohl beide Begriffe oft synonym verwendet werden, stellen sie unterschiedliche Ansätze für dasselbe Ziel dar.

Beim automatisierten Mastering wird ein Computeralgorithmus eingesetzt, der automatisch eine Reihe von Standard-Mastering-Schritten auf einen Track anwenden kann. Diese Schritte umfassen in der Regel EQ, Kompression, Stereobreitenanpassung und Pegelausgleich - ähnlich wie ein menschlicher Mastering-Ingenieur.

Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass künstliche Intelligenz im Spiel ist.

Diese Algorithmen werden häufig von menschlichen Ingenieuren entworfen und gesteuert, die sie so programmieren, dass sie bestimmten Regeln und Prozessen folgen.

Wie effektiv ein automatischer Mastering-Algorithmus ist, hängt weitgehend von der Erfahrung und den Fähigkeiten des Entwicklers ab, der ihn erstellt hat. Hochwertige Algorithmen sind das Ergebnis umfangreicher Forschung und Entwicklung, in die auch das Feedback erfahrener Audioexperten einfließt.

Wenn Sie einen automatisierten Mastering-Dienst in Anspruch nehmen, wendet der Algorithmus eine Bearbeitung an, die auf vorgewählten Zielen basiert, wie z. B. genrespezifischen Standards. Die Auswahl des richtigen Ziels kann jedoch eine Herausforderung sein, vor allem, wenn Ihre Musik nicht ganz einfach ist.

Darüber hinaus setzt dieser Ansatz voraus, dass Sie eine klare Vorstellung davon haben, was Sie vom Mastering-Prozess erwarten und brauchen.

Einige fortschrittlichere Systeme nutzen KI oder maschinelles Lernen, um automatisch Ziele zu setzen und Genres zu erkennen, so dass die Nutzer dies nicht tun müssen. Sie sind etwas benutzerfreundlicher als herkömmliche algorithmische Systeme. Diese maschinellen Lernalgorithmen lernen aus riesigen Datenmengen, mit denen sie von Ingenieuren gefüttert werden, und können so feinere Anpassungen vornehmen. Das Ergebnis ist ein ausgefeilteres und dem Genre angemessenes Endprodukt.

AI-Mastering fällt insgesamt in die Kategorie der digitalen Signalverarbeitung, die eine der drei Hauptarten des Masterings ist, zu denen wir Zugang haben.

Die verschiedenen Arten des Audio-Masterings erforschen

Es gibt im Wesentlichen drei primäre Mastering-Optionen, aus denen Sie wählen können: analoges, digitales und hybrides Mastering. Je nach gewünschtem Sound kann jede Art von Mastering von Vorteil sein:

• Analoges Mastering: Dies ist die traditionelle Methode des Masterings. Dabei wird analoge Hardware wie Kompressoren, Equalizer und Bandmaschinen verwendet, um den endgültigen Track zu bearbeiten. Viele Musiker sehnen sich nach dem warmen, satten Klang des analogen Verfahrens, das oft die Übertragung auf ein Vinyl-Pre-Master beinhaltet.
• Digitales Mastering: Hierbei handelt es sich um einen moderneren Ansatz, bei dem digitale Software und VST-Plugins verwendet werden, um das Audiomaterial vollständig "in the box" zu bearbeiten. Digitales Mastering bietet im Vergleich zu analogem Mastering ein höheres Maß an Präzision, Flexibilität und Komfort. Mastering-Ingenieure können nicht nur kompliziertere Anpassungen vornehmen, sondern auch Einstellungen im Handumdrehen wieder abrufen.
• Hybrid-Mastering: Beim Hybrid-Mastering wird das Beste aus beiden Welten kombiniert, indem sowohl analoge Hardware als auch digitale Tools verwendet werden. Ein Techniker könnte den Track durch analoge Geräte laufen lassen, um Wärme und Charakter zu erzeugen, und dann digitale Plug-ins für die letzten Optimierungen verwenden.

Wenn Sie mit zehn verschiedenen Mastering-Ingenieuren sprechen, werden Sie wahrscheinlich feststellen, dass sie alle unterschiedliche Ansätze haben. Einige arbeiten komplett in der Box und verlassen sich auf Software, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, während andere sich voll und ganz der analogen Methode der alten Schule verschrieben haben und physische Hardware und Bandmaschinen verwenden, um den gewünschten endgültigen Sound zu erzielen.

Manche bevorzugen auch einen hybriden Ansatz, um die Stärken der einzelnen Methoden zu nutzen.

Beim KI-Mastering ist der Ansatz ausschließlich digital. Eine KI muss sich auf die digitale Signalverarbeitung stützen, um das ihr zugeführte Audiomaterial zu analysieren und zu verbessern, was bedeutet, dass keine analogen Hardwarekompressoren oder Bandmaschinen beteiligt sind.

Dies mag zwar den taktilen, praktischen Aspekt des analogen Hardware-Masterings einschränken, aber Sie erhalten Geschwindigkeit, Konsistenz und Zugänglichkeit. Außerdem ist dieser Ansatz weitaus kostengünstiger.

Die Qualität von AI Mastering: Wie ist sie zu bewerten?

Die Antwort auf diese Frage erfordert einige Nachforschungen, da die Qualität des KI-Masterings weitgehend von der Ausgereiftheit der Algorithmen abhängt. Algorithmus ist nicht gleich Algorithmus, und die Effektivität der Algorithmen kann je nach Design und Implementierung stark variieren.

Wir bei eMastered sind stolz darauf, mit modernster Technologie und fortschrittlichen Audioerkennungsalgorithmen hervorragende Ergebnisse zu erzielen.

Was unser KI-Mastering auszeichnet, ist die Expertise, die hinter unserer Technologie steckt. Unser Algorithmus wurde von Smith Carlson, einem Grammy-prämierten Mixing- und Mastering-Ingenieur, der für seine Arbeit an Taylor Swifts "1989" bekannt ist, und dem Künstler für elektronische Musik Collin McLoughlin entwickelt.

Der Höhepunkt ihrer Erfahrung und ihres Wissens auf diesem Gebiet führte zu einem der hochwertigsten AI-Mastering-Services in der Branche.

Ein einzigartiger Aspekt des eMastered-Dienstes besteht darin, dass er über die automatischen Algorithmen hinaus eine umfassende Kontrolle über Ihr endgültiges Master bietet und Ihnen die Möglichkeit gibt, verschiedene Elemente nach Ihren künstlerischen Vorstellungen abzustimmen.

Im Gegensatz zu anderen AI-Mastering-Services bieten wir anpassbare Einstellungen für Kompressorintensität, Mastering-Stärke, EQ, Lautstärke, Stereobreite und mehr. Sie können sogar einen Referenztrack hochladen, um den Mastering-Prozess zu steuern und sicherzustellen, dass Ihr Endprodukt mit Ihrem gewünschten Sound übereinstimmt.

Das Argument mag zwar lauten, dass Sie mit Ihrem Master nicht die "menschliche Note" erhalten, aber ein einfacher A/B-Vergleich mit einem polierten, professionellen Master zeigt, auf welch hohem Niveau ein gut durchdachter KI-Mastering-Service arbeiten kann, und das zu einem Bruchteil der Kosten.

Die Vorteile von AI Mastering

Sollten Sie also AI Mastering dem traditionellen Mastering vorziehen?

Es gibt viele Fälle, in denen wir sagen würden: absolut!

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die es bietet:

• Konsistenz: Zunächst einmal kann das KI-Mastering konsistentere Ergebnisse liefern. Ein Algorithmus hat keine "freien Tage", d. h. jeder Titel wird nach demselben hohen Standard gemastert. Diese Einheitlichkeit ist besonders wertvoll bei der Arbeit an einem Album.
• Geschwindigkeit und Effizienz: Unser KI-Mastering-Algorithmus kann Tracks in wenigen Minuten bearbeiten, was deutlich schneller ist als herkömmliches menschliches Mastering. Das ist großartig, wenn Sie eine kurze Bearbeitungszeit für Ihr Projekt benötigen.
• Lernfähigkeit: Fortgeschrittene KI-Mastering-Systeme nutzen maschinelles Lernen, um ihre Algorithmen kontinuierlich zu verbessern. Durch die Analyse großer Datenmengen können diese Systeme ihre Techniken anpassen und verfeinern und werden so im Laufe der Zeit immer besser.
• Musikalische Analyse: Gut konzipierte KI-Mastering-Tools können auch eine detaillierte musikalische Analyse eines Tracks auf der Grundlage der eingegebenen Daten durchführen und EQ, Kompression, Stereobreite und Lautstärkepegel nach eigenem Ermessen anwenden, genau wie ein menschlicher Mastering-Ingenieur es tun würde.
• Kosteneffektiv: Der offensichtlichste Vorteil ist, dass KI-Mastering in der Regel kostengünstiger ist als die Beauftragung eines menschlichen Mastering-Ingenieurs, wodurch es für unabhängige Künstler oder solche mit begrenztem Budget leichter zugänglich wird.
• 24/7-Verfügbarkeit: Im Gegensatz zu menschlichen Ingenieuren, die Arbeitszeiten haben, sind KI-Mastering-Services rund um die Uhr verfügbar, so dass Sie Ihre Tracks jederzeit und überall mastern können.

Auch wenn KI-Mastering viele unbestreitbare Vorteile bietet, sind wir die Ersten, die zugeben, dass es wahrscheinlich nie ganz an den nuancierten Ansatz eines erfahrenen menschlichen Ingenieurs herankommen wird.

Menschliche Mastering-Ingenieure bringen jahrelange Erfahrung und künstlerische Intuition mit. Sie sind auch in der Lage, subjektive Entscheidungen zu treffen, die auf dem einzigartigen Kontext eines jeden Titels basieren - Elemente, die die KI trotz ihrer Fortschritte nicht vollständig nachbilden kann. Zumindest noch nicht.

So kann beispielsweise ein menschlicher Ingenieur auf die spezifischen Wünsche eines Künstlers in einer Weise reagieren, die ein Algorithmus möglicherweise nicht vollständig erfassen kann.

Wenn Kosten, Effizienz oder Zugänglichkeit im Vordergrund stehen, ist KI-Mastering natürlich ein mehr als brauchbarer Ersatz.

Ihren Song für das AI Mastering vorbereiten

AI Mastering kann Ihren Track zwar erheblich verbessern und ihn für den Wettbewerb in der realen Welt fit machen, aber es ist wichtig zu bedenken, dass die Qualität des endgültigen Masters in hohem Maße von der Qualität des von Ihnen gelieferten Mixes abhängt.

Um sicherzustellen, dass Ihr Song für das AI-Mastering bereit ist, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen, sind einige wesentliche Schritte erforderlich:

• Balancieren Sie Ihre Tracks: Stellen Sie sicher, dass alle Elemente Ihres Mixes in Bezug auf die Lautstärke gut ausbalanciert sind. Wir empfehlen, beim Abmischen professionelle Referenzspuren zu verwenden, um den professionellen Standards gerecht zu werden.
• Jedes Mischelement schwenken: Die Verwendung von Panning, um jedes Element Ihrer Mischung im Stereofeld zu platzieren, kann helfen, ein Gefühl von Raum und Klarheit zu schaffen.
• Bearbeitung hinzufügen: Wenden Sie alle notwendigen Bearbeitungen wie EQ, Kompression, Hall und Verzögerung an, um Ihren Mix zu verbessern. Scheuen Sie sich nicht, Bus-Bearbeitung anzuwenden, wenn dies für Ihren Sound sinnvoll ist, aber lassen Sie das Limiting in der letzten Mastering-Phase.
• Prüfen Sie die Mono-Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass Ihr Mix auch in Mono gut klingt. Dies ist wichtig für die Wiedergabe auf Systemen, die das Stereosignal zu Mono summieren, wie z. B. einige Club-Soundsysteme und tragbare Lautsprecher.
• Aussteuerungsspielraum lassen: Lassen Sie ausreichend Headroom in Ihrer Mischung, indem Sie die Spitzenpegel zwischen -3 dB und -6 dB halten. Dadurch wird sichergestellt, dass genügend Raum für den Mastering-Prozess vorhanden ist, um den letzten Schliff ohne Verzerrungen hinzuzufügen.
• Exportieren einer hochwertigen Premaster-Datei: Exportieren Sie Ihre endgültige Mischung als hochwertige Audiodatei (z. B. WAV oder AIFF) mit der höchstmöglichen Bittiefe und Samplerate.

AI-Mastering mit eMastered

Alles in allem bietet AI Mastering eine leistungsstarke und leicht zugängliche Lösung für Musiker, die schnell und kostengünstig Ergebnisse in professioneller Qualität erzielen möchten.

Wenn Sie wissen möchten, was es mit dem ganzen Hype auf sich hat, sollten Sie die ultimative KI-Mastering-Plattform von eMastered ausprobieren, die mit jedem Stil und jedem Genre arbeiten kann. Unsere fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern sich kontinuierlich mit jedem gemasterten Song und garantieren so erstklassige Ergebnisse für Ihre Musik.

Testen Sie unser AI Mastering noch heute und sehen Sie, was Sie davon halten!