Η τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται να βρίσκεται παντού αυτές τις μέρες. Από τη συγγραφή μέχρι τη δημοσιογραφία και την τέχνη και όχι μόνο, κάνει ένα σημαντικό άλμα προς τα εμπρός σε διάφορους τομείς. Φυσικά, όποιος εργάζεται στη μουσική γνωρίζει ότι κάνει μεγάλο άλμα και στη μουσική, ειδικά στο mastering.

Το AI mastering συνοδεύεται από μερικά σπουδαία προνόμια, όπως ότι είναι ταχύτερο, πιο συνεπές και πιο εύκολα προσβάσιμο από την πρόσληψη ενός ανθρώπινου μηχανικού mastering, το οποίο αρχίζει πραγματικά να ταρακουνάει τα πράγματα, γεγονός που εγείρει το ερώτημα, ποιο είναι το μέλλον του mastering σε έναν κόσμο που κυριαρχεί η τεχνητή νοημοσύνη;

Σε αυτό το άρθρο, θα ρίξουμε μια ματιά στο πώς η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει το mastering, τις προκλήσεις που αντιμετωπίζει, τι μπορεί να κάνει και πού οδεύει στο μέλλον.

Η τρέχουσα κατάσταση του Mastering

Το mastering μπορεί να είναι ένα από τα πιο κρίσιμα βήματα στη διαδικασία της μουσικής παραγωγής.

Προτού η μουσική σας φτάσει στον κόσμο, φτάνει στα αυτιά του τελικού φύλακα, ο οποίος τη βελτιώνει και τη γυαλίζει για να διασφαλίσει ότι ακούγεται με τον καλύτερο δυνατό τρόπο σε όλα τα συστήματα αναπαραγωγής.

Το mastering, όπως το γνωρίζουμε, γίνεται από εξειδικευμένους μηχανικούς mastering, οι οποίοι χρησιμοποιούν έναν ισχυρό συνδυασμό εμπειρίας, υψηλής ποιότητας εξοπλισμού και εξειδικευμένου λογισμικού για να βελτιώσουν τη συνολική ποιότητα του ήχου των μίξεων, να εξασφαλίσουν τη συνοχή μεταξύ των κομματιών ενός άλμπουμ και να προετοιμάσουν τον ήχο για διανομή.

Αυτή η "παραδοσιακή" μέθοδος mastering εμφανίστηκε στα μέσα του 20ου αιώνα και οριοθετήθηκε περισσότερο με την έλευση του LP στα τέλη της δεκαετίας του 1940 και τη δεκαετία του 1950, όταν οι μηχανικοί άρχισαν να επικεντρώνονται στη βελτιστοποίηση του ήχου για δίσκους βινυλίου.

Πολλοί θεωρούν ότι η Sterling Sound είναι το πρώτο νόμιμο mastering house, το οποίο ιδρύθηκε το 1968 στη Νέα Υόρκη. Κατά πολλούς τρόπους, καθόρισε τα πρότυπα της βιομηχανίας μέσω της συνεργασίας με πολλούς καλλιτέχνες υψηλού προφίλ, όπως οι Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele και τόσοι άλλοι.

Φυσικά, από την εισαγωγή του mastering τον 20ό αιώνα, έχουν αλλάξει πολλά.

Κατά την τελευταία δεκαετία περίπου, υπήρξαν ορισμένες σημαντικές εξελίξεις στον τομέα του AI Mastering.

Για αρχή, οι μουσικοί έχουν πλέον πρόσβαση σε αρκετές υπηρεσίες αυτοματοποιημένου mastering, το eMastered είναι μία από τις μεγαλύτερες. Αυτές οι πλατφόρμες προσφέρουν διαδικτυακές υπηρεσίες AI mastering που παρέχουν άμεσα αποτελέσματα. Ως μουσικός, μπορείτε απλά να ανεβάσετε τα κομμάτια σας και να λάβετε mastering εκδόσεις μέσα σε λίγα λεπτά.

Η ομορφιά της τεχνητής νοημοσύνης στο mastering είναι ότι σχεδόν οποιοσδήποτε μπορεί να επιτύχει ήχο υψηλής ποιότητας χωρίς να χρειάζεται ακριβό χρόνο στο στούντιο. Ωστόσο, εγείρει επίσης ερωτήματα σχετικά με τον μελλοντικό ρόλο των ανθρώπινων μηχανικών και τη δυνατότητα της ΤΝ να κατανοήσει και να αναπαράγει πραγματικά τις καλλιτεχνικές λεπτές αποχρώσεις που συνοδεύουν το ανθρώπινο άγγιγμα.

Πριν προχωρήσουμε σε αυτό, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε πώς εξελίσσονται οι υπηρεσίες AI mastering.

Η διαρκώς εξελισσόμενη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στο Mastering

Η τεχνολογία ΤΝ έχει κάνει σημαντικά βήματα προόδου τα τελευταία χρόνια και πολλές εταιρείες χρησιμοποιούν καινοτόμους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση για να βοηθήσουν την ΤΝ να εκτελέσει σύνθετες εργασίες επεξεργασίας ήχου με αξιοσημείωτη αποτελεσματικότητα.

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης διακρίνονται για την αναγνώριση μοτίβων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Στο mastering, αυτοί οι αλγόριθμοι τροφοδοτούνται με έναν τεράστιο όγκο μουσικών δεδομένων προς ανάλυση, προκειμένου να κατανοήσουν τα χαρακτηριστικά των καλώς μονταρισμένων κομματιών. Ως αποτέλεσμα, έχουν τη δυνατότητα να εντοπίζουν τις βέλτιστες ρυθμίσεις για το EQ, τη συμπίεση και άλλα εργαλεία επεξεργασίας ήχου με βάση τα πρότυπα που έχουν μάθει.

Αυτοί οι αλγόριθμοι έχουν επίσης την ικανότητα να προσαρμόζονται σε διαφορετικά είδη και στυλ μουσικής. Αν ανεβάσετε ένα σύγχρονο dubstep κομμάτι σε μια πλατφόρμα AI mastering, αυτή θα κάνει προσαρμογές ανάλογα με το είδος, ώστε να διασφαλίσει ότι το mastering θα διατηρήσει το επιθυμητό καλλιτεχνικό ύφος.

Έχουμε επίσης νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι αρκετά αποτελεσματικά στην επεξεργασία των πολύπλοκων σχέσεων μεταξύ των διαφόρων χαρακτηριστικών του ήχου, όπως η συχνότητα, το πλάτος και η φάση.

Τέλος, έχουμε μοντέλα βαθιάς μάθησης, τα οποία χρησιμοποιούν πιο προηγμένες πληροφορίες που βρίσκονται στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα.

Εδώ στο eMastered, χρησιμοποιούμε μοντέλα βαθιάς μάθησης που εκπαιδεύονται σε ένα ευρύ σύνολο επαγγελματικά επεξεργασμένων τραγουδιών για να κάνουμε ακριβείς προσαρμογές στο EQ, τη συμπίεση και τη στερεοφωνική απεικόνιση.

Υπάρχουν πολλά οφέλη από τη χρήση υπηρεσιών AI mastering όπως το eMastered, όπως:

• Αποτελεσματικότητα: Οι πλατφόρμες με βάση την τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να κατακτήσουν κομμάτια σε ένα κλάσμα του χρόνου που θα χρειαζόταν ένας ανθρώπινος μηχανικός, καθιστώντας τες ιδανικές για γρήγορες ανατροπές.
• Προσβασιμότητα: Αυτές οι πλατφόρμες παρέχουν αποτελέσματα υψηλής ποιότητας με χαμηλότερο κόστος, γεγονός που είναι ιδιαίτερα επωφελές για τους ανεξάρτητους καλλιτέχνες.
• Συνέπεια: Οι πλατφόρμες AI mastering προσφέρουν σταθερή ποιότητα. Σε αντίθεση με έναν ανθρώπινο μηχανικό, δεν θα έχουν "off days".

Αξίζει να αναφερθεί, βέβαια, ότι αυτά τα οφέλη έχουν αντίστοιχες προκλήσεις.

Μελλοντικές προκλήσεις για τον έλεγχο της ΤΝ

Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι πολλές υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία μουσικής λειτουργούν εξαιρετικά καλά. Ωστόσο, αυτό δεν σημαίνει ότι είναι τέλειες, και ακόμη και ως εταιρεία που έχει αναπτύξει έναν επιτυχημένο αλγόριθμο AI mastering, πιστεύουμε ότι είναι καλύτερο να είμαστε διαφανείς σχετικά με αυτές τις προκλήσεις.

Ανησυχίες σχετικά με την αντικατάσταση των ανθρώπινων μηχανικών mastering από την AI

Μία από τις πρωταρχικές προκλήσεις της ΤΝ στην κατάκτηση της είναι η σκέψη ότι μπορεί να χάσουμε την ανθρώπινη επαφή.

Γνωρίζω πολλούς μηχανικούς mastering που έχουν δουλέψει και σπουδάσει για χρόνια, ώστε να είναι σε θέση να φέρουν στο τραπέζι έναν πλούτο εμπειρίας, διαίσθησης και καλλιτεχνικής ευαισθησίας. Είναι σπουδαίοι σε αυτό που κάνουν και μπορούν να λαμβάνουν υποκειμενικές αποφάσεις που αντικατοπτρίζουν το προσωπικό τους στυλ και το όραμα του καλλιτέχνη.

Η σημείωση σχετικά με το "στυλ" είναι σημαντική, καθώς, όπως οι παραγωγοί και οι δημιουργοί beat έχουν τα δικά τους αναγνωρίσιμα χαρακτηριστικά, έτσι και πολλοί μηχανικοί mastering έχουν τα δικά τους αναγνωρίσιμα χαρακτηριστικά.

Η τεχνητή νοημοσύνη, αν και εξαιρετικά αποτελεσματική, δεν έχει ακόμη την ικανότητα να κατανοεί τις συναισθηματικές και δημιουργικές αποχρώσεις της μουσικής. Γνωρίζει μόνο ό,τι της διδάσκουν και δεν μπορεί να πάρει αποφάσεις με βάση την πτήση που δεν είναι ενσωματωμένες στον προγραμματισμό της. Ως αποτέλεσμα, πολλοί άνθρωποι ανησυχούν ότι η μουσική θα φτάσει τελικά σε μια ομοιογενή κατάσταση, όπου όλα θα ακούγονται, λοιπόν, το ίδιο.

Αν βασιζόμαστε υπερβολικά στην τεχνητή νοημοσύνη, δεν θα αποκτήσουμε τον μοναδικό χαρακτήρα και την ψυχή που μπορεί να προσδώσει ένας εξειδικευμένος μηχανικός σε ένα κομμάτι.

Ανησυχίες σχετικά με τεχνικούς περιορισμούς

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει γνωρίσει αρκετές τεχνικές εξελίξεις με την πάροδο των ετών, αν και εξακολουθούν να υπάρχουν κάποιοι γνωστοί περιορισμοί.

Ορισμένοι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης, για παράδειγμα, μπορούν να δυσκολευτούν με κομμάτια που έχουν αντισυμβατικές δομές ή εξαιρετικά πολύπλοκα ηχητικά στοιχεία. Για παράδειγμα, ας πάρουμε ένα πιο πειραματικό ροκ κομμάτι που έχει όλα τα στοιχεία ενός παραδοσιακού ροκ τραγουδιού, εκτός από ένα αλέθριο συνθετικό μπάσο που υποτίθεται ότι λειτουργεί ως ένα σταθερό ηλεκτρονικό θεμέλιο για το υπόλοιπο τραγούδι.

Το AI δεν θα είναι σε θέση να διακρίνει τη διαφορά μεταξύ αυτού του synth μπάσου, ενός κανονικού μπάσου ή οποιουδήποτε άλλου οργάνου χαμηλής ποιότητας. Μπορεί να είναι σε θέση να κάνει μια καλή εικασία, και μπορεί να το κάνει σωστά, αλλά δεν υπάρχει κανένας τρόπος να το διασφαλίσει αυτό.

Λαμβάνοντας υπόψη το γεγονός ότι ένας αλγόριθμος mastering τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να νομίζει ότι πρόκειται για ένα παραδοσιακό ροκ κομμάτι, θα το μιξάρει όπως κάθε άλλο ροκ κομμάτι, συμπιέζοντας τα χαμηλά και πιέζοντας τα πίσω για να κάνει χώρο για το πάχος των χαμηλότερων μεσαίων και την ένταση των ντραμς. Φυσικά, από τη σκοπιά του καλλιτεχνικού σας οράματος, μπορεί να θέλετε να γίνει mastering περισσότερο σαν ένα κομμάτι EDM ή hip-hop.

Ενώ μπορείτε να κάνετε γενικές προτάσεις σε ορισμένες πλατφόρμες mastering AI, τελικά, οι ανθρώπινοι μηχανικοί είναι οι μόνοι που μπορούν να κάνουν εξαιρετικά λεπτές προσαρμογές με βάση τα εκπαιδευμένα αυτιά τους και τις συγκεκριμένες καλλιτεχνικές τους προθέσεις.

Ελπίζουμε ότι στο μέλλον, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούν να εκπαιδευτούν πέρα από τα υπάρχοντα δεδομένα, ώστε να προσαρμόζονται καλά σε εντελώς νέα είδη ή στυλ που αποκλίνουν σημαντικά από τον κανόνα.

Ανησυχίες σχετικά με το ρόλο της Τεχνητής Νοημοσύνης στη δημιουργική βιομηχανία

Τέλος, και για καλό λόγο, η άνοδος της τεχνητής νοημοσύνης στο mastering εγείρει πολλές ανησυχίες σχετικά με την εκτόπιση θέσεων εργασίας.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διεκπεραιώσει πολλές τεχνικές εργασίες σε μια στιγμή και σε ένα κλάσμα του κόστους, γεγονός που τελικά μειώνει την ανάγκη για ανθρώπινους μηχανικούς.

Ωστόσο, μπορεί επίσης να δημιουργήσει νέες ευκαιρίες. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να απελευθερώσει έναν μηχανικό mastering να επικεντρωθεί περισσότερο στις δημιουργικές πτυχές και λιγότερο σε επαναλαμβανόμενες εργασίες όπως η ομαλοποίηση της έντασης ή η μείωση του θορύβου.

Τώρα, θα είμαστε οι πρώτοι που θα πούμε ότι δεν πιστεύουμε ποτέ ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει πλήρως την ανθρώπινη διαδικασία mastering.

Πρόκειται για μια πολύ πιο διαφοροποιημένη διαδικασία από ό,τι πολλοί πιστεύουν. Για παράδειγμα, μια τεχνητή νοημοσύνη δεν θα γνωρίζει ότι η εισαγωγή, ο στίχος ή το ρεφρέν απαιτούν διαφορετική επεξεργασία, καθώς δεν θα είναι σε θέση να διακρίνει αυτά τα διαφορετικά μέρη του κομματιού. Επίσης, δεν θα είναι σε θέση να μαντέψει αν αυτά τα κλικ ή τα ποπ στην τελική μίξη σας ανήκουν πραγματικά εκεί ή έμειναν κατά λάθος.

Ένας πραγματικός μηχανικός mastering πιθανότατα θα σας καλούσε και θα σας έλεγε: "Έι, αν θέλετε τα καλύτερα αποτελέσματα, αναμεταδώστε ξανά τη μίξη και φροντίστε αυτά τα θέματα".

Πώς μοιάζει το AI Mastering στο μέλλον;

Καθώς τα εργαλεία AI mastering γίνονται πιο προσιτά σε ένα ευρύτερο κοινό, συμπεριλαμβανομένων των ανεξάρτητων καλλιτεχνών και των μικρών στούντιο, το ίδιο θα συμβεί και με τη χρήση τους.

Είναι δύσκολο να αμφισβητήσει κανείς την ευκολία και την οικονομική προσιτότητα που προσφέρουν πολλά από αυτά τα εργαλεία.

Οι επαγγελματικές υπηρεσίες mastering δεν είναι προσιτές σε κάποιους, και γιατί να υπάρχει αυτό το εμπόδιο εισόδου στη δημιουργικότητα; Στην πραγματικότητα, το AI mastering ισοπεδώνει τους όρους ανταγωνισμού για τους ανεξάρτητους μουσικούς.

Πιθανότατα θα δούμε όλο και περισσότερες λύσεις που βασίζονται στο cloud να εμφανίζονται με την πάροδο του χρόνου, αν και ένα πράγμα που πιστεύουμε ότι θα είναι πιο εμφανές είναι η υβριδική προσέγγιση.

Πολλοί μηχανικοί mastering αρχίζουν να συνδυάζουν τη δική τους τεχνογνωσία με την ΤΝ, επιτρέποντας στην ΤΝ να χειρίζεται τα αρχικά τεχνικά καθήκοντα, ώστε να μπορούν να επικεντρωθούν στη δημιουργική βελτίωση. Πολλοί επαγγελματίες της βιομηχανίας υποστηρίζουν αυτό το μοντέλο, θεωρώντας την ΤΝ ως εργαλείο για την ενίσχυση και όχι για την αντικατάσταση της ανθρώπινης δημιουργικότητας.

Υπάρχει επίσης η ελπίδα ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα αναπτύξουν ισχυρότερα προφίλ χρηστών που θα μπορούν να μαθαίνουν και να προσαρμόζονται στις προτιμήσεις συγκεκριμένων μηχανικών και καλλιτεχνών, παρέχοντας εξαιρετικά προσαρμοσμένες προτάσεις mastering.

Θα αντικαταστήσει το AI τους ανθρώπινους μηχανικούς mastering;

Όπως σημείωσα σε όλο το άρθρο, θα υπάρξουν περιπτώσεις όπου η χρήση τεχνητής νοημοσύνης στη διαδικασία mastering θα είναι πιο κατάλληλη ή πιο επωφελής από την πρόσληψη ενός ανθρώπινου μηχανικού mastering. Εάν έχετε μικρό προϋπολογισμό, χρειάζεστε ένα mastering γρήγορα ή απλώς θέλετε να δοκιμάσετε πώς θα μπορούσε να ακούγεται η μίξη σας ως τελικό προϊόν, η χρήση μιας υπηρεσίας mastering τεχνητής νοημοσύνης όπως το eMastered είναι σίγουρα ο σωστός τρόπος.

Από την άλλη πλευρά, αν θέλετε την ευελιξία να είστε σε θέση να παρέχετε ή να λαμβάνετε ανατροφοδότηση ή αν θέλετε έναν πολύ συγκεκριμένο ήχο, ο οποίος μπορεί να προέρχεται από ένα συγκεκριμένο σύνολο χαρακτηριστικών ή αναλογικό εξοπλισμό, η επιλογή ενός εξειδικευμένου μηχανικού mastering θα ήταν καλύτερη.

Ακόμα και στην πορεία, δεν πιστεύω ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αντικαταστήσει ποτέ το παραδοσιακό mastering. Αντιθέτως, οραματίζομαι ένα μέλλον όπου οι δύο αυτές τεχνολογίες θα εργάζονται παράλληλα, επιτρέποντας ένα μικρότερο εμπόδιο εισόδου στη μουσική βιομηχανία.