Muusika tegemine on üks olemuslikult inimlikumaid tegevusi, mille juured on sügavalt seotud selliste omadustega, mida me sageli ei omista AI-le, nagu emotsioonid, loovus ja isiklik väljendusoskus. Viimastel aastatel on aga tehisintellekt (AI) tulnud välja mitte ainult selleks, et aidata meid muusikatootmise protsessis, vaid et võtta teatud ülesanded täielikult üle.

Tegelikult on tehisintellekti võimalused muutunud nii arenenud, et isegi sellised suurettevõtted nagu Sony ja Warner Music Group kasutavad seda tehnoloogiat selliste platvormide kaudu nagu Endel ja Magenta.

Alates laulusõnade kirjutamisest kuni trap-biitide kokkupanekuni on AI tunginud peaaegu igasse muusika loomise aspekti ning nüüd on see muutumas paljude artistide ja produtsentide jaoks mastering-protsessi lahutamatuks osaks.

See tõstatab intrigeeriva küsimuse: kas meisterdamisel on endiselt vaja inimteadmisi või oleme AI täieliku ülevõtmise äärel?

Selles juhendis uurime tehisintellekti kiire tõusu, selle praegust mõju tööstusele ja seda, mida see tehnoloogiline ime võib tulevikus tuua.

Lühike AI ajalugu muusikatööstuses

Muusikatööstus on pidevas uuenduste ja muutuste faasis. See areneb pidevalt uute tehnoloogiate abil, mis kujundavad ümber, kuidas muusikat luuakse, salvestatakse ja tarbitakse. Juba enne seda, kui tehisintellekt muutus moodsaks, oli ka teisi tehnoloogilisi arenguid, mis tundusid loovisikutele sama hirmuäratavad või segadust tekitavad.

Kui minna tagasi aastasse 1877, kui Thomas Edison leiutas fonograafi, siis oli see esimene kord, kui seade oli võimeline nii heli salvestama kui ka taasesitama. Kui see võeti kasutusele, tekitas see hirmu, et live-esinemised muutuvad iganenud ja et salvestatud muusika võib õõnestada elavate muusikute artistlikkust.

Siis, 1930ndatel, muutis kõikvõimas elektrikitarrakeel muusika kõla igaveseks. Muidugi muretsesid traditsionalistid, et selle võimendatud heli õõnestab akustiliste instrumentide puhtust ja vähendab muusika mängimiseks vajalikku oskust.

Inimesed kartsid mitmeliigilise salvestamise tulekut, kuna inimesed saaksid muusikat kunstlikult manipuleerida, MIDI sündi 1980ndatel, kuna see tooks kaasa mehaanilise, vähem inimliku tunnetuse muusikas, ja digitaalsete helitöötlusjaamade plahvatuslikku levikut 1990ndatel, kuna need muudaksid kvaliteetse muusika tootmise liiga kättesaadavaks, ujutaksid turu üle amatöörliku sisuga ja devalveeriksid professionaalseid stuudioid.

Moraal on see, et see hirm ei ole midagi uut.

AI hakkas muusikas oma jälge jätma 21. sajandi alguses.

Üks esimesi näiteid oli Google'i Magenta, uurimisprojekt, mis uuris, kuidas saaks tehisintellekti kasutada muusika ja kunsti loomiseks. Magenta tehisintellekti abil loodud kompositsioonid näitasid masinõppe potentsiaali loomingulises protsessis. IBMi Watson Beat analüüsis samuti laule ja lõi uut muusikat, püüdes mõista nende taga olevat emotsionaalset kavatsust.

AI-algoritmid hakkaksid lõpuks võtma keerulisemaid rolle, millest üks on muutunud ülimalt populaarseks - AI masterdamine.

Mis on masteringi eesmärk?

Arusaamine, kuidas AI tõusis, algab sellest, et mõistame, miks meisterdamine üldse toimub.

Kõige lihtsamalt öeldes on masteringu üldine eesmärk tagada, et lugu kõlab viimistletult, professionaalselt ja tasakaalustatult ning on valmis levitamiseks erinevatel platvormidel ja esitamissüsteemides.

Mõelge sellele nagu filmitegemise lõplikule montaažile ja värviklassile. Nii nagu filmi monteerija parandab visuaalseid elemente ja tagab toonide ja kvaliteedi järjepidevuse, kohandab ja häälestab mastering-insener antud heli, et tagada selgus, tasakaal ja sidusus.

Kahjuks võib mastering olla ka üsna kallis, sest selleks on vaja ekspertiisi ja kõrgetasemelisi seadmeid.

Paljud professionaalsed masteringteenused võivad ulatuda 50-200 dollarini pala kohta ja mõnel juhul isegi rohkem, kui tegemist on väga nõutavate inseneridega. Terve album võib maksta paar tuhat või rohkem, ja kui olete juba maksnud salvestamise, tootmise ja miksimise eest, võib see olla lisasoola haavale.

Loomulikult oleme esimesed, kes märgivad, et kulud on täiesti õigustatud.

See peegeldab aastatepikkust kogemust, erioskusi ja kaasaegset tehnoloogiat. Piiratud eelarvega magamistoatootjate ja indie-artistide jaoks võivad need kulutused olla aga liiga suured, mistõttu traditsioonilised masteringteenused on paljude tulevaste muusikute jaoks vähem elujõulised.

Tehisintellekti omandamise areng viimastel aastatel

Viimase kümnendi jooksul on tekkinud automatiseeritud ja tehisintellekti masteringuvõimalused, mis annavad artistidele juurdepääsu professionaalse kõlaga masteritele, ilma et see oleks kallim kui inimtegijate mastering-inseneridega seotud kulud.

Need tehisintellektipõhised teenused pakuvad atraktiivset alternatiivi muusikutele, kes soovivad oma lugusid kiiresti ja taskukohaselt viimistleda.

Mõned AI mastering platvormid kasutavad kogenud iniminseneride poolt mitme aasta jooksul loodud signaaliahelaid, rakendades nende programmeerimisse integreeritud kogemustele tuginevate mikside täiustamiseks järeleproovitud tehnikaid.

Teisest küljest kasutavad mõned teenused süvaõppevõrke, mis analüüsivad aja jooksul tohutul hulgal audioandmeid. Need võrgud õpivad ja kohanevad, parandades pidevalt oma meisterdamisvõimekust, lähtudes töödeldavatest andmetest.

AI audio masteringi tõus

Landr oli üks esimesi turule tulnud AI masteringteenuseid, mis debüteeris 2014. aastal.

Selle teedrajava platvormi eesmärk oli pakkuda artistidele taskukohast ja tõhusat võimalust oma lugude masterdamiseks täiustatud algoritmide abil.

Protsess on lihtne: sa laadid oma segu üles ning Landr'i tehisintellekt analüüsib ja töötleb heli, rakendades EQ-d, kompressiooni ja muid mastering-tehnikaid, et lugu täiustada. Tulemuseks on lihvitud, professionaalse kõlaga master, mis on valmis levitamiseks.

Kuid inimesed said kiiresti aru, et kui nad ei ole Landri väljundiga täielikult rahul, siis on piirang: te ei saa paluda tehisintellektil heli nii häälestada, nagu seda teeks inimene, kes teeb mastering-insenerina.

Tehisintellekti puhul kasutatakse standardiseeritud protsessi, mis ei pruugi vastata iga kunstniku unikaalsetele eelistustele. Sellele vaatamata täiendab Landr'i algoritm pidevalt iga platvormile üleslaetud lauluga, õppides ja kohanedes, et pakkuda aja jooksul paremaid tulemusi.

eMastered'i AI masteringu algoritm tuli avalikkuse ette varsti pärast Landr'i ja tegi endale nime teistsuguse lähenemisega AI masteringule.

Grammy auhinnaga pärjatud miksimis- ja mastering-inseneri Smith Carlsoni ja elektroonilise muusika artisti Collin McLoughlini asutatud eMastered ühendab endas põhjalikud teadmised tööstusest ja tipptasemel tehnoloogiast. Erinevalt Landrist pakub eMastered kasutajatele rohkem kontrolli lõpliku master'i üle, võimaldades kohandada kompressori intensiivsust, EQ seadeid, helitugevust ja stereolaiust.

Kasutajad saavad isegi üles laadida võrdlusraja, et suunata masteringuprotsessi, tagades, et lõpptoode vastab nende kunstilisele nägemusele.

Miks on AI Mastering teenused nii populaarsed?

On mitmeid põhjusi, miks tehisintellekti masteringteenused on muutumas populaarsemaks kui kunagi varem, eriti kuna need arenevad üha enam arenenud ja kättesaadavamateks tööriistadeks.

• Tasuta eelkatsed: Paljud AI masteringteenused võimaldavad teil tasuta eelkatsetada oma masterdatud lugusid, mis aitab teil otsustada, kas teenus vastab teie ootustele, enne kui te võtate rahalisi kohustusi.
• Odav ja paindlik hinnakujundus: Võrreldes traditsioonilise masteringuga on AI mastering üldiselt odavam.
• Mugav ja tõhus: Tehisintellekti algoritmid suudavad lugusid töödelda mõne minutiga, pakkudes palju kiiremat töötlemisaega kui inimtegijad. Kunstnikud saavad oma projektid kiiresti valmis teha, ootamata päevi või nädalaid, et saada tulemusi.
• Kvaliteetsed masterid: Vaatamata madalamatele kuludele ja kiiremale töötlemisele pakuvad tänapäevased AI mastering teenused kvaliteetseid, viimistletud lugusid, mis vastavad kommertsliku muusikatööstuse standarditele ja on valmis avaldamiseks mis tahes platvormil.
• Loominguline kontroll: Teenused nagu eMastered pakuvad kasutajatele ulatuslikku kontrolli masteringuprotsessi üle, võimaldades kohandada kompressori intensiivsust, EQ seadeid, helitugevust ja stereolaiust. Kuigi te ei saa teha nüansirikkaid kohandusi, nagu seda saaksite teha inimestest inseneride puhul, on tänu sellele täiendavale kohandamise tasemele lihtsam tagada, et lõplik master vastab teie nägemusele.
• Referentsiriba masterid: Mitmed AI mastering tööriistad ja teenused võimaldavad teil laadida üles või importida referentsiriba, mis on masteringu algoritmile juhiseks, et saavutada referentsiga sarnane heli.

Loomulikult ei asenda see protsess isegi vaatamata tehisintellekti tööriistade paljudele eelistele masteringus ikkagi kvalifitseeritud mastering-inseneri, mis toob meid selle juurde, mis võib olla kõige tähtsam küsimus.

Kas tehisintellekti meisterdamine võtab inimeste meisterdamisinseneride töökohad?

Kuna tehisintellekti mastering-teenused arenevad edasi, on paljud inimesed mures, et need kaotavad vajaduse iniminseneride järele. Kuigi see mure on põhjendatud, ei ole see midagi, mis puudutab ainult muusikat. Tegelikult kordub see paljudes tööstusharudes, kus tehisintellekt on jõudmas märkimisväärsele edule, näiteks klienditeeninduses, tootmises ja isegi ajakirjanduses.

Siis on meil mõned muusikud, kes võtavad selle tõusu ilma suure mureta.

Ühendkuningriigis tegutsev miksimis- ja mastering-insener Streaky märkis kord, et AI masteringut võib võrrelda riiulilt ülikonna ostmisega võrreldes rätsepatööna rätsepatööna rätsepatööna, mis on kohandatud täpselt teie mõõtmete järgi.

Ehkki mõned inimesed eelistavad alati inimese poolt pakutavat lisahooldust ja kohandamist, on paljude jaoks mõttekam AI masteringu pakutav odavam ja kiirem võimalus. See pakub praktilist lahendust, mis vastab nende vajadustele, ilma et see lõhuks pangakontot.

Kuigi AI mastering on mõeldud paljude muusikute jaoks väärtuslikuks tööriistaks, peaks see pigem täiendama kui asendama inimese teadmisi. Inimlik lähenemine masteringule - kunstniku nägemuse mõistmine, nüansirikkad kohandused ja ainulaadne loominguline vaatenurk - on asendamatu.

eMastered'i Collin McLoughlin ütles seda kõige paremini:

"Selle asemel, et asendada töökohti või lõhkuda tööstusharu, näeme end uue turu loomisena, mis võimaldab inimestel, kes praegu ei saa kvaliteetset masteringut, lõpuks ometi saada selleks võimaluse. Absoluutselt parima masteringu jaoks on aga traditsiooniline mastering-insener alati ülim valik."

Inimese loovuse ja tehisintellekti koostööprojekt

Tuleviku meisterdamine on tõenäoliselt inimeste ja tehisintellekti koostöö, mis ühendab mõlema tugevused, et saavutada parimad tulemused.

Näiteks võib insener lasta tehisintellektuaalil tegeleda masteringu algfaasiga, näiteks rakendada põhilist EQ-d, kompressiooni ja muid standardseid kohandusi, mis võib säästa aega ja tagada järjepidevuse.

Sealt edasi võivad iniminsenerid võtta üle, lisades oma unikaalse puudutuse ja tehes nüansirikkaid otsuseid, mis nõuavad loomingulist intuitsiooni ja muusika emotsionaalse konteksti sügavat mõistmist.

Sellise jaotuse abil võimaldavad rollid tõhusamaks muuta protsessi, säilitades samal ajal kunstnike poolt iniminseneridele soovitud kõrgetasemelise kunstnikutöö ja kohandamise taseme.

AI mastering võib olla ka väärtuslik õppevahend tulevastele mastering-inseneridele.

Analüüsides, kuidas AI töötleb ja kohandab lugusid, saavad algajad ülevaate masterdamise tehnilistest aspektidest.

Lõplikud mõtted

On raske eitada, et tehisintellekti kasutamine muusikas on muutunud seismiliselt, alates akordiprogressioonide kirjutamisest kuni täisväärtuslike laulude genereerimiseni. AI mastering on vaid üks vahend, mis muutub loovisikutele üha enam kättesaadavaks.

See tagab ligipääsetavuse, järjepidevuse ja tõhususe, võimaldades üha enamatel inimestel, kes poleks kunagi unistanudki oma lugude saatmisest kvalifitseeritud mastering-inseneridele või masteringumajade juurde, avaldada raadiokõlblikku muusikat.

Loomulikult kujutab see endast ka väljakutset, mis seisneb selles, kuidas meisterdavad insenerid kohanevad ja teevad koostööd tehisintellekti ja masinõppega, mitte ei võitle selle vastu. Kuna tehnoloogia areneb edasi, siis areneb ka viis, kuidas me muusikat teeme ja kuulame, ning me võime vaid loota, et uued innovatsiooni- ja koostöötasemed muudavad tööstuse dünaamilisemaks kui kunagi varem.