יצירת מוזיקה היא אחת הפעילויות האנושיות ביותר, המושרשת עמוק בתכונות שלעתים קרובות איננו מייחסים ל- AI, כגון רגש, יצירתיות וביטוי אישי. עם זאת, בשנים האחרונות, בינה מלאכותית (AI) עלתה לא רק כדי לסייע לנו בתהליך הפקת המוזיקה אלא להשתלט על משימות מסוימות לחלוטין.

למעשה, היכולות של AI הפכו כל כך מתקדמות שאפילו חברות גדולות כמו סוני וורנר מיוזיק גרופ ממנפות את הטכנולוגיה הזו באמצעות פלטפורמות כמו אנדל ומ ג'נטה.

מכתיבת מילים ועד להרכבת פעימות מלכודות, AI עשתה את דרכה כמעט לכל היבט של יצירת מוזיקה, וכעת היא הופכת לחלק בלתי נפרד מתהליך המאסטרינג עבור אמנים ומפיקים רבים.

זה מעלה שאלה מסקרנת: האם עדיין יהיה צורך במומחיות אנושית בשליטה, או שאנחנו על סף השתלטות הבינה המלאכותית כולה?

במדריך זה נחקור את העלייה המהירה של מאסטר ינג בינה מלאכו תית, השפעתה הנוכחית על התעשייה ומה העתיד עשוי להביא לפלא הטכנולוגי הזה.

היסטוריה קצרה של AI בתעשיית המוזיקה

תעשיית המוזיקה נמצאת במצב מתמיד של חדשנות ושינוי. הוא מתפתח ללא הרף עם טכנולוגיות חדשות המעצבות מחדש את האופן שבו מוזיקה נוצרת, מוקלטת ונצרכת. עוד לפני ש- AI הפך לזעם, היו התקדמות טכנולוגית אחרת שנראתה מפחידה או מבלבלת לא פחות עבור הקריאייטיבים.

אם נחזור לשנת 1877, כאשר תומאס אדיסון המציא את הפונוגרף, זו הייתה הפעם הראשונה שמכשיר מסוגל להקליט ולהעתיק צליל. כאשר הוא הוצג, הוא עורר חשש שהופעות חיות יתיישנו וכי מוסיקה מוקלטת עלולה לערער את אומנותם של מוזיקאים חיים.

ואז, בשנות השלושים, הגיטרה החשמלית הכל-יכול חוללה מהפכה בצליל המוזיקה לנצח. כמובן שהמסורתיים חששו שהצליל המוגבר שלו ישחק את טוהר הכלים האקוסטיים ויפחית את המיומנות הנדרשת לנגן מוזיקה.

אנשים חששו מהופעתה של הקלטה מרובת רצועות, מכיוון שאנשים יוכלו לתפעל באופן מלאכותי מוזיקה, לידתו של MIDI בשנות השמונים, מכיוון שהיא תוביל לתחושה מכנית ופחות אנושית במוזיקה, והתפוצצות תחנות עבודה של שמע דיגיטלי בשנות התשעים, מכיוון שהם יהפכו את הפקת מוזיקה באיכות גבוהה לנגישה מדי, מציפים את השוק בתוכן חובבני ויפחו את האולפנים המקצועיים.

המוסר הוא שהפחד הזה אינו חדש.

AI החל להטביע את חותמו במוזיקה בתחילת המאה ה -21.

אחת הדוגמאות המוקדמות הייתה Magenta של גוגל, פרויקט מחקר שחקר כיצד ניתן להשתמש ב- AI ליצירת מוסיקה ואמנות. הקומפוזיציות שנוצרו בינה מלאכותית של מג'נטה הדגימו את הפוטנציאל של למידת מכונה לסייע בתהליך היצירה. ווטסון ביט של יבמ נועד גם לנתח שירים ויצר מוזיקה חדשה על ידי ניסיון להבין את הכוונה הרגשית שמאחוריהם.

אלגוריתמי AI יגיעו בסופו של דבר לקחת על עצמם תפקידים מורכבים יותר, שאחד מהם הפך פופולרי ביותר - שליטה בינה מלאכותית.

מהי מטרת השליטה?

הבנת האופן שבו AI עלתה מתחילה בהבנת הסיבה מאחורי השליטה מלכתחילה.

בסיסית ביותר, המטרה הכוללת של מאסטרינג היא לוודא שהרצועה נשמעת מלוטשת, מקצועית ומאוזנת, מוכנה להפצה על פני פלטפורמות ומערכות השמעה שונות.

תחשוב על זה כמו על תהליך העריכה הסופי ודירוג הצבעים ביצירת סרטים. כשם שעורך סרטים משפר את האלמנטים החזותיים ומבטיח עקביות בטון ובאיכות, מהנדס מאסטרינג ישפר ויכוונן את האודיו הנתון כדי להבטיח בהירות, איזון ולכידות.

למרבה הצער, מאסטרינג יכול להיות יקר למדי בגלל המומחיות הנדרשת והציוד המתקדם המשמש.

שירותי מאסטרינג מקצועיים רבים יכולים ל נוע בין 50 ל -200 דולר למסלול, ובמקרים מסוימים, אפילו יותר עבור מהנדסים מבוקשים מאוד. אלבום שלם יכול לעלות כמה אלפי או יותר, ואם כבר שילמת עבור הקלטה, הפקה וערבוב, אפשר להוסיף לו מלח בפצע.

כמובן, נהיה הראשונים לציין כי הע לות מוצדקת לחלוטין.

הוא משקף את שנות הניסיון, הכישורים המיוחדים והטכנולוגיה החדישה המעורבים בתהליך. עם זאת, עבור מפיקי חדרי שינה ואמני אינדי העובדים עם תקציבים מוגבלים, הוצאות אלה יכולות להיות אוסרות, מה שהופך את שירותי המאסטרינג המסורתיים פחות ברי קיימא עבור מוזיקאים עתידיים רבים.

האבולוציה של מאסטרינג בינה מלאכותית בשנים האחרונות

במהלך העשור האחרון צצו אפשרויות מאסטרינג אוטומטיות ובינה מלאכותית, המעניקות לאמנים גישה למאסטרים בעלי צלילים מקצועיים ללא העלויות הגבוהות הכרוכות במהנדסי מאסטרינג אנושיים.

שירותים מונעי AI אלה מציעים אלטרנטיבה אטרקטיבית למוזיקאים המעוניינים לסיים את רצועותיהם במהירות ובמחיר סביר.

חלק מפלטפורמות השליטה בינה מלאכותית משתמשות בשרשראות אותות שתוכננו על ידי מהנדסים אנושיים מנוסים במהלך מספר שנים, ומיישמות טכניקות מנוסות כדי לשפר את התערובות הנשענות על המומחיות המוטמעת בתכנות שלהן.

מצד שני, שירותים מסוימים מעסיקים רשתות למידה עמוקה המנתחות כמויות עצומות של נתוני שמע לאורך זמן. רשתות אלה לומדות ומתאימות, ומשפרות ללא הרף את יכולות השליטה שלהן על סמך הנתונים שהן מעבדות.

עליית מאסטרינג אודיו בינה מלאכותית

לנדר היה אחד משירותי המאסטרינג הראשונים של AI שיצאו לשוק, והופיע לראשונה בשנת 2014.

פלטפורמה חלוצית זו נועדה לספק לאמנים דרך משתלמת ויעילה לשלוט ברצועותיהם באמצעות אלגוריתמים מתקדמים.

התהליך פשוט: אתה מעלה את המיקס שלך, ו- AI של לנדר מנתח ומעבד את האודיו, מיישם EQ, דחיסה וטכניקות מאסטרינג אחרות כדי לשפר את הרצועה. התוצאה היא מאסטר מלוטש ונשמע מקצועי מוכן להפצה.

עם זאת, אנשים התוודעו במהירות שאם הם לא היו מרוצים לחלוטין מהתפוקה של לנדר, הייתה מגבלה: אי אפשר לבקש מ- AI לשנות את הצליל כפי שהיית עושה עם מהנדס מאסטרינג אנושי.

ה- AI מיישם תהליך סטנדרטי שאולי לא מתאים להעדפותיו הייחודיות של כל אמן. למרות זאת, האלגוריתם של לנדר משתפר ללא הרף עם כל שיר שהועלה לפלטפורמה, לומד ומתאים כדי לספק תוצאות טובות יותר לאורך זמן.

אלגוריתם השליטה בינה מלאכותית של eMastered הגיע לסצנה הציבורית זמן קצר לאחר לנדר ועשה לעצמו שם בגישה שונה למאסטרינג בינה מלאכותית.

eMastered, שהוקמה על ידי מהנדס המיקס והמאסטרינג עטור פרסי הגראמי סמית קרלסון ואמן המוזיקה האלקטרונית קולין מקלופלין, משלבת מומחיות עמוקה בתעשייה עם טכנולוגיה מתקדמת. שלא כמו לנדר, eMastered מציע למשתמשים שליטה רבה יותר על המאסטר הסופי, ומאפשר התאמות לעוצמת המדחס, הגדרות EQ, עוצמת הקול ורוחב הסטריאו.

משתמשים יכולים אפילו להעלות מסלול התייחסות כדי להנחות את תהליך השליטה, ולהבטיח שהמוצר הסופי מתיישב עם החזון האמנותי שלהם.

מדוע שירותי מאסטרינג AI כל כך פופולריים?

ישנן מספר סיבות לכך ששירותי שליטה בינה מלאכותית הופכים פופולריים יותר מאי פעם, במיוחד כשהם ממשיכים להתפתח לכלים מתקדמים ונגישים יותר.

• תצוגות מקדי מות בחינם: שירותי מאסטרינג רבים של AI מאפשרים לך להציג תצוגה מקדימה של רצועות השליטה שלך ללא עלות, ועוזרים לך להחליט אם השירות עומד בציפיות שלך לפני שתבצע התחייבות כספית כלשהי.
• תמחור זול וגמיש: בהשוואה למאסטרינג מסורתי, מאסטרינג AI הוא בדרך כלל זול יותר.
• נוח ויעיל: אלגוריתמי AI יכולים לעבד מסלולים תוך דקות ספורות, ומציעים זמן אספקה מהיר בהרבה מהנדסי שליטה אנושיים. אמנים יכולים לסיים את הפרויקטים שלהם במהירות מבלי לחכות ימים או שבועות כדי לקבל תוצאות.
• מא@@ סטרס באיכות גבוהה: למרות העלות הנמוכה יותר והעיבוד המהיר יותר, שירותי המאסטרינג AI של ימינו מספקים רצועות איכותיות ומלוטשות העומדות בסטנדרטים של תעשיית המוזיקה המסחרית, מוכנים לשחרור בכל פלטפורמה.
• שליטה יצירתית: שירותים כמו eMastered מציעים למשתמשים שליטה נרחבת על תהליך השליטה, ומאפשרים התאמות לעוצמת המדחס, הגדרות EQ, עוצמת הקול ורוחב הסטריאו. למרות שאולי לא תוכל לבצע התאמות ניואנסיות כמו שאתה יכול עם מהנדסים אנושיים, רמת התאמה אישית נוספת זו מקלה על הבטחת המאסטר הסופי מתיישב עם החזון שלך.
• מאסטרים למסלול הפניה: מספר כלים ושירותי מאסטרינג של AI מאפשרים לך להעלות או לייבא מסלול התייחסות שישמש כמדריך לאלגוריתם המאסטרינג להשגת צליל הדומה להפניה.

כמובן, אפילו עם היתרונות הרבים של כלי AI בשליטה, התהליך עדיין אינו מהווה תחליף למהנדס מאסטרינג מיומן, מה שמביא אותנו למה שעשוי להיות השאלה החשובה ביותר.

האם מאסטרינג בינה מלאכותית ייקח את עבודתם של מהנדסי שליטה אנושיים?

ככל ששירותי שליטה בינה מלאכותית ממשיכים להתפתח, אנשים רבים חוששים שהם יבטלו את הצורך במהנדסים אנושיים. למרות שהדאגה מוצדקת, היא אינה ייחודית למוזיקה. למעשה, זה מהדהד בתעשיות שונות בהן AI עושה פריצות משמעותיות, בתחומים כמו שירות לקוחות, ייצור ואפילו עיתונאות.

ואז, יש לנו כמה מוזיקאים שעולים ללא דאגה גבוהה.

מהנדס המיקס והמאסטרינג בבריטניה Streaky, ציין פעם שניתן להשוות את מאסטרינג AI לקניית חליפה מהמדף לעומת קבלת חליפה בהתאמה אישית המותאמת למידות המדויקות שלך.

בעוד שאנשים מסוימים תמיד יעדיפו את רמת הטיפול וההתאמה האישית הנוספת שמציע מהנדס מאסטרינג אנושי, עבור רבים, האפשרות הזולה והמהירה יותר שמספקת מאסטרינג AI הגיונית יותר. הוא מציע פתרון מעשי העונה על צרכיהם מבלי לשבור את הבנק.

בסופו של דבר, בעוד שמאסטרינג בינה מלאכותית נועד להיות כלי בעל ערך עבור מוזיקאים רבים, הוא אמור להשלים ולא להחליף את המומחיות האנושית. המגע האנושי בשליטה - הבנת חזונו של האמן, ביצוע התאמות ניואנסיות והבאת נקודת מבט יצירתית ייחודית - אינו ניתן להחלפה.

קולין מקלופלין של EMastered אמר את זה הכי טוב:

"במקום להחליף מקומות עבודה או לשבש תעשייה, אנו רואים את עצמנו כיוצרים שוק חדש, המאפשר לאנשים שכרגע לא יכולים לקבל מאסטרינג איכותי לקבל סוף סוף הזדמנות לעשות זאת. עם זאת, עבור המאסטרינג הטוב ביותר, מהנדס מאסטרינג מסורתי תמיד יהיה האופציה האולטימטיבית.

מאמץ משותף בין יצירתיות אנושית לבינה מלאכותית

עתיד השליטה יהיה ככל הנראה מאמץ שיתופי בין בני אדם ל- AI, המשלב את נקודות החוזק של שניהם כדי להשיג את התוצאות הטובות ביותר.

לדוגמה, מהנדס עשוי לאפשר ל- AI לטפל בשלבים הראשונים של מאסטרינג, כגון יישום EQ בסיסי, דחיסה והתאמות סטנדרטיות אחרות, שיכולות לחסוך זמן ולהבטיח עקביות.

משם, מהנדסים אנושיים יכולים להשתלט, להוסיף את המגע הייחודי שלהם ולקבל החלטות ניואנסיות הדורשות אינטואיציה יצירתית והבנה עמוקה של ההקשר הרגשי של המוזיקה.

עם חלוקה מסוג זה, התפקידים יאפשרו תהליך יעיל יותר תוך שמירה על רמת האמנות וההתאמה האישית הגבוהה שאמנים רוצים מהנדסים אנושיים.

מאסטרינג בינה מלאכותית יכול לשמש גם ככלי למידה יקר למהנדסי מאסטרינג שאפתנים.

על ידי ניתוח האופן שבו AI מעבד ומתאים מסלולים, מתחילים יכולים לקבל תובנות לגבי ההיבטים הטכניים של מאסטרינג.

מחשבות אחרונות

קשה להכחיש את השינוי הסיסמי של השימוש ב- AI במוזיקה, מכתיבת התקדמות אקורדים ליצירת שירים מן המניין. מאסטרינג בינה מלאכותית הוא רק אחד הכלים שהופכים לזמינים יותר ויותר לקריאטיבים.

הוא מספק נגישות, עקביות ויעילות, ומאפשר ליותר ויותר אנשים, שאולי מעולם לא חלמו לשלוח את שיריהם למהנדסי מאסטרינג מיומנים או לבתי מאסטרינג, לשחרר מוזיקה מוכנה לרדיו.

כמובן שזה גם מציב אתגר, וכך יסתגלו מהנדסי שליטה וישתפו פעולה עם AI ולמידת מכונה, במקום להילחם נגדה. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, כך גם הדרך בה אנו מייצרים ומאזינים למוזיקה, ואנחנו יכולים רק לקוות שרמות חדשות של חדשנות ושיתוף פעולה יהפכו את התעשייה לדינמית מתמיד.