Tekoäly tuntuu olevan nykyään kaikkialla. Tekoäly on ottamassa merkittävän harppauksen eteenpäin useilla eri aloilla aina kirjoittamisesta journalismiin, taiteeseen ja muihin aloihin. Kaikki musiikin parissa työskentelevät tietysti tietävät, että tekoäly on tehnyt suuren vaikutuksen myös musiikkialalla, erityisesti masteroinnissa.

Tekoälyn masterointi tuo mukanaan hienoja etuja, kuten nopeamman, johdonmukaisemman ja helpommin saatavilla olevan palvelun kuin ihmisen masterointi-insinöörin palkkaaminen, mikä alkaa todella ravistella asioita, mikä herättää kysymyksen, miltä masteroinnin tulevaisuus näyttää tekoälyn hallitsemassa maailmassa?

Tässä artikkelissa tarkastelemme sitä, miten tekoäly muuttaa masterointia, mitä haasteita se kohtaa, mitä se voi tehdä ja mihin se on menossa tulevaisuudessa.

Masteroinnin nykytila

Mastering saattaa olla yksi musiikin tuotantoprosessin kriittisimmistä vaiheista.

Ennen kuin musiikkisi päätyy maailmalle, se päätyy lopullisen portinvartijan korviin, joka virittää ja kiillottaa sitä varmistaakseen, että se kuulostaa parhaalta mahdolliselta kaikissa toistolaitteissa.

Masteringin, kuten me sen tunnemme, hoitavat ammattitaitoiset mastering-insinöörit, jotka käyttävät tehokasta yhdistelmää kokemusta, korkealaatuisia laitteita ja erikoisohjelmistoja parantaakseen miksausten yleistä äänenlaatua, varmistaakseen albumin raitojen yhdenmukaisuuden ja valmistellakseen äänen jakelua varten.

Tämä "perinteinen" masterointimenetelmä syntyi 1900-luvun puolivälissä ja tarkentui LP-levyjen tulon myötä 1940-luvun lopulla ja 1950-luvulla, jolloin insinöörit alkoivat keskittyä äänen optimointiin vinyylilevyjä varten.

Monet pitävät Sterling Soundia ensimmäisenä laillisena masterointitalona, joka perustettiin vuonna 1968 New Yorkissa. Monella tapaa se asetti alan standardit työskentelemällä monien korkean profiilin artistien kanssa, kuten Beatlesin, Led Zeppelinin, U2:n, Queenin, Nirvanan, Coldplayn, Adelen ja monien muiden kanssa.

Tietenkin paljon on muuttunut sen jälkeen, kun masterointi otettiin käyttöön 1900-luvulla.

Noin kymmenen viime vuoden aikana tekoälyn hallinnan alalla on tapahtunut keskeistä kehitystä.

Muusikoilla on nyt käytössään useita automatisoituja masterointipalveluja, joista eMastered on yksi suurimmista. Nämä alustat tarjoavat online AI masterointipalveluja, jotka tarjoavat välittömiä tuloksia. Muusikkona voit yksinkertaisesti ladata kappaleesi ja saada masteroidut versiot muutamassa minuutissa.

Tekoälyn kauneus masteroinnissa on siinä, että lähes kuka tahansa voi saada aikaan laadukkaan äänen ilman kallista studioaikaa. Se herättää kuitenkin myös kysymyksiä ihmisinsinöörien tulevasta roolista ja tekoälyn mahdollisuuksista todella ymmärtää ja jäljitellä taiteellisia hienouksia, joita ihmisen kosketus tuo mukanaan.

Ennen kuin menemme tähän, on tärkeää ymmärtää, miten tekoälyn masterointipalvelut kehittyvät.

Tekoälyn jatkuvasti kehittyvä käyttö masteroinnissa

Tekoälyteknologia on edistynyt merkittävästi viime vuosina, ja monet yritykset käyttävät innovatiivisia koneoppimisalgoritmeja, neuroverkkoja ja syväoppimista auttaakseen tekoälyä suoriutumaan monimutkaisista äänenkäsittelytehtävistä huomattavan tehokkaasti.

Koneoppimisalgoritmit ovat erinomaisia tunnistamaan kuvioita suurista tietokokonaisuuksista.

Masteroinnissa näille algoritmeille syötetään valtava määrä musiikkidataa analysoitavaksi, jotta ne ymmärtäisivät hyvin masteroitujen kappaleiden ominaisuudet. Tämän seurauksena ne pystyvät tunnistamaan optimaaliset asetukset EQ:lle, pakkaukselle ja muille äänen käsittelytyökaluille oppimiensa mallien perusteella.

Nämä algoritmit pystyvät myös mukautumaan eri musiikkityyleihin ja -lajeihin. Jos lataat modernin dubstep-kappaleen tekoälyn masterointialustalle, se tekee genrekohtaisia säätöjä varmistaakseen, että masteroitu tuotos säilyttää aiotun taiteellisen tyylin.

Meillä on myös neuroverkkoja, jotka ovat varsin tehokkaita käsittelemään monimutkaisia suhteita eri ääniominaisuuksien, kuten taajuuden, amplitudin ja vaiheen, välillä.

Lopuksi on vielä syväoppimismallit, jotka käyttävät kehittyneempää tietoa, jota löytyy keinotekoisista neuroverkoista.

Me eMasteredilla käytämme syvällisen oppimisen malleja, jotka on koulutettu erilaisilla ammattimaisesti masteroiduilla raidoilla, jotta voimme tehdä tarkkoja säätöjä EQ:hon, pakkaukseen ja stereokuvantamiseen.

AI-masterointipalveluiden, kuten eMasteredin, käyttämisellä on useita etuja, kuten:

• Tehokkuus: Tekoälypohjaiset alustat voivat hallita kappaleita murto-osassa ajasta, joka ihmisinsinööriltä kuluisi, joten ne ovat ihanteellisia nopeisiin käänteisiin.
• Saavutettavuus: Nämä alustat tarjoavat korkealaatuisia tuloksia edullisemmin, mikä on erityisen hyödyllistä indie-artisteille.
• Johdonmukaisuus: Tekoälyn hallinta-alustat tarjoavat tasaista laatua, koska ne luottavat täysin opittuihin malleihin ja tietoihin. Toisin kuin ihmisinsinöörillä, heillä ei ole "huonoja päiviä".

On tietysti syytä mainita, että näillä eduilla on myös omat haasteensa.

Tekoälyn hallinnan tulevat haasteet

Ei ole epäilystäkään siitä, että monet tekoälymusiikkipalvelut toimivat erittäin hyvin. Se ei kuitenkaan tarkoita, että ne ovat täydellisiä, ja jopa yrityksenä, joka on kehittänyt menestyksekkään tekoälymastering-algoritmin, meistä tuntuu parhaalta kertoa avoimesti näistä haasteista.

Huoli tekoälystä korvaamassa ihmisen masterointi-insinöörit

Yksi tekoälyn hallinnan ensisijaisista haasteista on ajatus siitä, että saatamme menettää inhimillisen kosketuksen.

Tunnen monia masterointi-insinöörejä, jotka ovat työskennelleet ja opiskelleet vuosia voidakseen tuoda pöytään runsaasti kokemusta, intuitiota ja taiteellista herkkyyttä. He ovat loistavia työssään ja pystyvät tekemään subjektiivisia päätöksiä, jotka heijastavat heidän henkilökohtaista tyyliään ja taiteilijan näkemystä.

"Tyyliä" koskeva huomautus on tärkeä, sillä aivan kuten tuottajilla ja biitin tekijöillä on omat tunnistettavat piirteensä, niin myös monilla masterointi-insinööreillä on omat tunnistettavat piirteensä.

Vaikka tekoäly on erittäin tehokas, se ei vieläkään kykene ymmärtämään musiikin emotionaalisia ja luovia vivahteita. Se tietää vain sen, mitä sille opetetaan, eikä se pysty tekemään lennosta päätöksiä, joita ei ole sisäänrakennettu sen ohjelmointiin. Tämän vuoksi monet ovat huolissaan siitä, että musiikki saavuttaa lopulta homogeenisen tilan, jossa kaikki kuulostaa tavallaan samalta.

Jos luotamme liikaa tekoälyyn, emme saa sitä ainutlaatuista luonnetta ja sielua, jonka taitava insinööri voi antaa kappaleelle.

Huoli teknisistä rajoituksista

Tekoäly on kehittynyt vuosien varrella, mutta sen rajoitukset ovat edelleen hyvin tunnettuja.

Jotkin tekoälyalgoritmit voivat esimerkiksi kamppailla kappaleiden kanssa, joissa on epätavallisia rakenteita tai erittäin monimutkaisia äänielementtejä. Otetaan esimerkiksi kokeellisempi rock-kappale, jossa on kaikki perinteisen rock-kappaleen elementit lukuun ottamatta jyrisevää syntetisaattoribassoa, jonka on tarkoitus toimia vankkana elektronisena perustana kappaleen loppuosalle.

Tekoäly ei pysty erottamaan eroa syntetisaattoribasson, tavallisen basson tai minkään muunkaan matalan äänenvoimakkuuden instrumentin välillä. Se saattaa pystyä arvaamaan, ja se saattaa osua oikeaan, mutta sitä ei voi mitenkään varmistaa.

Kun otetaan huomioon, että tekoälyn masterointialgoritmi saattaa luulla, että kyseessä on perinteinen rockraita, se miksaa sen kuten minkä tahansa rockraidan, pakkaa matalat äänet ja työntää ne taaksepäin tehdäkseen tilaa alempien keskiäänien paksuudelle ja rumpujen iskevyydelle. Taiteellisen näkemyksesi näkökulmasta saattaisit tietysti haluta, että se masteroidaan enemmän EDM- tai hiphop-kappaleen tapaan.

Vaikka joillakin tekoälyn masterointialustoilla voi tehdä yleisluonteisia ehdotuksia, loppujen lopuksi ihmisinsinöörit ovat ainoat, jotka voivat tehdä erittäin hienovaraisia säätöjä koulutettujen korviensa ja erityisten taiteellisten aikomustensa perusteella.

Toivomme, että tulevaisuudessa tekoälyjärjestelmiä voidaan kouluttaa olemassa olevan datan lisäksi, jotta ne pystyvät sopeutumaan hyvin täysin uusiin tyylilajeihin tai tyyleihin, jotka poikkeavat merkittävästi tavanomaisesta.

Huoli tekoälyn roolista luovalla alalla

Tekoälyn yleistyminen masteroinnissa herättää syystäkin paljon huolta työpaikkojen siirtymisestä.

Tekoäly pystyy hoitamaan useita teknisiä tehtäviä hetkessä ja murto-osalla kustannuksista, mikä viime kädessä vähentää ihmisinsinöörien tarvetta.

Se voi kuitenkin myös luoda uusia mahdollisuuksia. Tekoäly voi esimerkiksi vapauttaa masterointi-insinöörin keskittymään enemmän luoviin näkökohtiin ja vähemmän toistuviin tehtäviin, kuten äänenvoimakkuuden normalisointiin tai kohinan vähentämiseen.

Olemme ensimmäisinä sanomassa, ettemme usko tekoälyn koskaan korvaavan täysin ihmisen masterointiprosessia.

Prosessi on paljon monivivahteisempi kuin monet uskovat. Tekoäly ei esimerkiksi tiedä, että intro, säkeistö ja kertosäe vaativat erilaista käsittelyä, koska se ei pysty erottamaan näitä kappaleen eri osia toisistaan. Se ei myöskään pysty arvaamaan, kuuluvatko lopullisessa miksauksessa olevat naksahdukset tai poksahdukset sinne vai onko ne jätetty sinne vahingossa.

Todellinen masterointi-insinööri soittaisi sinulle ja sanoisi: "Hei, jos haluat parhaan lopputuloksen, miksaa miksaus uudelleen ja hoida nämä ongelmat."

Miltä tekoälyn masterointi näyttää tulevaisuudessa?

Kun tekoälyn masterointityökalut tulevat laajemman yleisön, kuten riippumattomien taiteilijoiden ja pienten studioiden, saataville, myös niiden käyttö lisääntyy.

Monien näiden työkalujen helppoutta ja edullisuutta on vaikea kiistää.

Ammattimaiset masterointipalvelut eivät ole joillekin kohtuuhintaisia, ja miksi luovuuden alalla pitäisi olla tällainen este? Todellisuudessa tekoäly masterointi tasoittaa riippumattomien muusikoiden toimintaedellytyksiä.

Näemme todennäköisesti yhä enemmän pilvipohjaisia ratkaisuja ajan myötä, mutta yksi asia, jonka uskomme olevan merkittävin, on hybridilähestymistapa.

Monet masterointi-insinöörit alkavat yhdistää omaa osaamistaan tekoälyyn ja antavat tekoälyn hoitaa ensimmäiset tekniset tehtävät, jotta he voivat keskittyä luovaan jalostamiseen. Monet alan ammattilaiset tukevat tätä mallia ja pitävät tekoälyä välineenä, joka pikemminkin parantaa kuin korvaa ihmisen luovuutta.

On myös toivoa, että tekoälyjärjestelmät kehittävät vahvempia käyttäjäprofiileja, jotka voivat oppia ja mukautua tiettyjen insinöörien ja artistien mieltymyksiin ja tarjota erittäin räätälöityjä masterointiehdotuksia.

Korvaako tekoäly ihmisen mestari-insinöörit?

Kuten koko artikkelissa totesin, on tapauksia, joissa tekoälyn käyttäminen masterointiprosessissa on sopivampaa tai hyödyllisempää kuin ihmisen palkkaaminen masterointi-insinööriksi. Jos sinulla on pieni budjetti, tarvitset masteroinnin nopeasti tai haluat vain testata, miltä miksauksesi voisi kuulostaa viimeisteltynä tuotteena, eMasteredin kaltaisen tekoälymastering-palvelun käyttäminen on varmasti oikea tapa toimia.

Toisaalta, jos haluat joustavuutta, jotta voit antaa tai vastaanottaa palautetta, tai jos haluat erittäin spesifisen äänen, joka saattaa olla peräisin tietyistä ominaisuuksista tai analogisista laitteista, on parempi valita ammattitaitoinen masterointi-insinööri.

En usko, että tekoäly tulee koskaan korvaamaan perinteistä masterointia. Sen sijaan näen tulevaisuuden, jossa nämä kaksi toimivat rinnakkain, jolloin esteet musiikkiteollisuuteen pääsylle pienenevät.