שליטה במוזיקה היא השלב האחרון והקריטי ביותר בתהליך הייצור. כל מי שאי פעם הוציא מוזיקה מצליחה יגיד לך שאין תחליף לליטוש ולמקצועיות הנוספים שהיא מספקת.

עם זאת, ללמוד לשלוט במוזיקה שלך כראוי יכול לקחת זמן רב להפליא. לעתים קרובות זה דורש ניסיון של שנים והבנה עמוקה של הנדסת שמע. מצד שני, עבור מוזיקאים רבים, שכירת מהנדס מאסטרינג מקצועי היא פשוט לא אופציה בגלל אילוצי תקציב.

זה המקום שבו ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיית המוזיקה נכנסת לקפל.

שירותי מא סטרינג מקוונים או AI נגישים וקלים יותר לשימוש מאי פעם. מאסטרינג AI, בפרט, מציע פיתרון חסכוני למוזיקאים שרוצים תוצאות באיכות גבוהה ללא תג המחיר הכבד.

למרות שחלק מהמסורתיים עשויים לחלוק על הטכנולוגיה החדשה, היא צברה משיכה משמעותית בעשור האחרון. אמנים רבים מסתמכים כעת על כלים אלה כדי לסיים את שיריהם ולהחזיק בעצמם בפלטפורמות סטרימינג.

במדריך זה, אנו הולכים לחקור את כל מה שיש לדעת על שליטה בינה מלאכותית ולהפיג חלק מהמיסטיקה הסובבת אותו, כך שתוכל להתחיל להשתמש בו היום.

היסטוריה קצרה של AI במוזיקה

בעוד שטכנולוגיית מוזיקה מונעת בינה מלאכותית עשויה להיראות כמו הדבר החדש והחדיש ביותר, היסודות ליצירת מוזיקה בסיוע מחשב נמצאים בפיתוח במשך עשרות שנים, כבר בשנות החמישים.

הדחף לחדש ולשבש מסלולי יצירה מסורתיים קדם הרבה לפני הופעתו של מה שאנו מבינים שהוא AI כיום. אחד החלוצים הראשונים שעולים בראש הוא המלחין הניסיוני ג'ון קייג', שיצר יצירה יוצאת דופן, "מוסיקה של שינויים", על ידי שימוש בטקסט הניחוש הסיני העתיק, ה- I Ching.

בסימון קטעים מהגנרטור המספרי העתיק הזה, קייג' החצי ן את תהליך קבלת ההחלטות המוזיקלי, ואיפשר לפ עולות מקריות לעצב את הקומפוזיציה שלו.

ברוח דומה, בריאן אנו חולל מהפכה בהפקת המוזיקה כמה עשורים לאחר מכן על ידי שימוש ב- "אסטרטגיות אלכסוניות", קבוצה של קלפים עם הנחיות שנועדו לשבור בלוקים יצירתיים ולהכניס אקראיות לתהליך קבלת ההחלטות.

חידושים מוקדמים אלה הניחו את היסודות לדרכים בהן סומכים כעת על בינה מלאכותית להנחות יוצרי מוזיקה עכשוויים. על ידי החצנה של קבלת החלטות, חלוצים מוקדמים אלה הראו שניתן לשפר את היצירתיות באמצעות שיטות החורגות מהאינטואיציה האנושית בלבד.

למרות שהשיטות של קייג ואנו לא התבססו על מחשבים, הם השתמשו ברבים מאותם עקרונות שטכנולוגיית המוזיקה AI של ימינו מסתמכת עליהם. על ידי אימוץ אקראיות והדרכה חיצונית, הם הראו שכלים חדשניים יכולים לעצב מחדש את תהליך היצירה.

כיום, מאסטרינג בינה מלאכותית ממנף רעיונות יסוד אלה, תוך שימוש באלגוריתמים מתקדמים לקבלת החלטות מושכלות המשפרות ומלטשות רצועות מוזיקליות.

מהו מאסטרינג בינה מלאכותית?

אתה יכול להניח בביטחון כי מאסטרינג AI הוא סוג של מאסטרינג אוטומטי, אם כי מאסטרינג אוטומטי אינו בהכרח AI. בעוד ששני המונחים משמשים לעתים קרובות לסירוגין, הם מייצגים גישות שונות לאותה מטרה.

מאסטרינג אוטומטי כולל אלגוריתם מחשב שיכול להחיל אוטומטית סדרה של שלבי מאסטרינג סטנדרטיים על מסלול. שלבים אלה כוללים בדרך כלל EQ, דחיסה, התאמות רוחב סטריאו ואיזון רמות - בדומה למה שמהנדס מאסטרינג אנושי היה עושה.

עם זאת, זה לא בהכרח אומר שבינה מלאכותית מעורבת.

אלגוריתמים אלה מתוכננים ומונחים לעתים קרובות על ידי מהנדסים אנושיים המקודדים אותם בהתאם לכללים ותהליכים ספציפיים.

עד כמה אלגוריתם מאסטרינג אוטומטי יעיל תלוי במידה רבה במומחיות ובמיומנות של היזם שיצר אותו. אלגוריתמים איכותיים הם תוצאה של מחקר ופיתוח נרחב, המשלבים משוב מאנשי מקצוע מנוסים בתחום האודיו.

כאשר אתה משתמש בשירות מאסטרינג אוטומטי, האלגוריתם י חיל עיבוד המבוסס על יעדים שנבחרו מראש, כגון תקנים ספציפיים לסוג. עם זאת, בחירת היעד הנכון יכולה להיות אתגר, במיוחד אם המוזיקה שלך לא חתוכה ויבשה.

מעבר לכך, גישה זו מניחה שיש לך הבנה ברורה של מה שאתה רוצה וצריך מתהליך השליטה.

כמה מערכות מתקדמות יותר משתמשות ב - AI או למידת מכונה, מגדירות יעדים באופן אוטומטי ומזהות ז'אנרים, כך שהמשתמשים לא צריכים לעשות זאת. הם קצת יותר ידידותיים למשתמש ממערכות אלגוריתמיות מסורתיות. על ידי למידה מכמויות עצומות של נתונים שהוזנו להם על ידי מהנדסים, אלגוריתמים אלה של למידת מכונה יכולים לבצע התאמות ניואנסיות יותר. התוצאה היא מאסטר סופי מלוטש יותר ומתאים לז'אנר.

מאסטרינג AI בכללותו נופל לקטגוריה של עיבוד אותות דיגיט ליים, שהוא אחד משלושת סגנונות השליטה העיקריים שיש לנו גישה אליהם.

חקר הסוגים השונים של מאסטרינג אודיו

ישנן למעשה שלוש אפשרויות מאסטרינג עיקריות שתוכלו לבחור מהן: מאסטרינג אנלוגי, דיגיטלי והיברידי. כל סוג יכול להועיל, תלוי בצליל שאתה מחפש:

• מאסטרינג אנלוגי: זוהי השיטה המסורתית של מאסטרינג. הוא משתמש בחומרה אנלוגית, כמו מדחסים, אקולייזרים ומכונות קלטות, כדי לעבד את המסלול הסופי. מוזיקאים רבים משתוקקים לצליל החם והעשיר של האנלוגי, שלעתים קרובות כרוך בהעברה לפרה-מאסטר ויניל.
• מאסטרינג דיגיטלי: זוהי גישה מודרנית יותר, העושה שימוש בתוכנה דיגיטלית ותוספי VST לעיבוד השמע כולו "בתיבה". מאסטרינג דיגיטלי מציע רמה גבוהה יותר של דיוק, גמישות ונוחות בהשוואה לאנלוגי. לא רק שהמהנדסים המאסטרים יכולים לבצע התאמות מורכבות יותר, אלא שהם יכולים גם להיזכר בהגדרות בטיפת כובע.
• מאסטרינג היברידי: המשלב את הטוב משני העולמות, מאסטרינג היברידי משתמש הן בחומרה אנלוגית והן בכלים דיגיטליים. מהנדס עשוי להריץ את המסלול דרך ציוד אנלוגי לחום ואופי, ואז להשתמש בתוספים דיגיטליים לשינויים סופיים.

שוחח עם עשרה מהנדסי מאסטרינג שונים, וכנראה שתבחין שלכולם יש גישות שונות. חלקם עובדים לגמרי בקופסה, מסתמכים על תוכנה כדי להשיג את התוצאות הרצויות, בעוד שאחרים מחויבים לחלוטין לשיטה האנלוגית הישנה, תוך שימוש בחומרה פיזית ובמכונות קלטות כדי לקבל את הצליל הסופי שהם רוצים.

חלקם מעדיפים גם את הגישה ההיברידית כדי למנף את נקודות החוזק של כל שיטה.

בשליטה בינה מלאכותית הגישה היא דיגיטלית בלבד. AI צריך להסתמך על עיבוד אותות דיגיטליים כדי לנתח ולשפר כל אודיו שהוא מוזן, כלומר אין מדחסי חומרה אנלוגיים או מכונות קלטות מעורבים.

למרות שזה עשוי להגביל את ההיבט המישושי והמעשי של שליטה בחומרה אנלוגית, אתה מקבל מהירות, עקביות ונגישות. בנוסף, גישה זו היא הרבה יותר חסכונית.

האיכות של מאסטרינג בינה מלאכותית: איך זה נמדד?

התשובה לשאלה זו דורשת חפירה מסוימת, מכיוון שאיכות המאסטרינג של AI תלויה במידה רבה בתחכום האלגוריתמים שלו. לא כל האלגוריתמים נוצרים שווים, ומידת היעילות שלהם יכולה להשתנות באופן משמעותי בהתבסס על העיצוב והיישום שלהם.

ב- eMastered, אנו מתגאים בשימוש בטכנולוגיה חדישה ואלגוריתמים מתקדמים לזיהוי שמע כדי לספק תוצאות מעולות.

מה שמבדיל את מאסטרינג הבינה המלאכותית שלנו הוא המומחיות שמאחורי הטכנולוגיה שלנו. האלגוריתם שלנו נוצר על ידי סמית קרלסון, מהנדס ערבוב ומאסטרינג עטור פרסים גראמי הידוע בעבודתו על טיילור סוויפט משנת 1989, ואמן המוזיקה האלקטרונית קולין מקלופלין.

שיא הניסיון והידע שלהם בתחום הוביל לאחד משירותי מאסטרינג AI האיכותיים ביותר בתעשייה.

היבט ייחודי אחד של השירות של eMastered הוא שמעבר לאלגוריתמים האוטומטיים, הוא מציע שליטה נרחבת על המאסטר הסופי שלך, ומעניק לך את היכולת לכוונן אלמנטים שונים כך שיתאימו לחזון האמנותי שלך.

שלא כמו שירותי מאסטרינג אחרים של AI, אנו מספקים הגדרות מתכווננות לעוצמת המדחס, חוזק מאסטרינג, EQ, עוצמת קול, רוחב סטריאו ועוד. אתה יכול אפילו להעלות רצועת התייחסות כדי להנחות את תהליך המאסטרינג, ולוודא שהמוצר הסופי שלך מתיישב עם הצליל הרצוי.

למרות שהטענה עשויה להיות שאתה לא מקבל את "המגע האנושי" עם המאסטר שלך, השוואה פשוטה של A/B עם מאסטר מלוטש ומקצועי מראה עד כמה גבוה יכול שירות מאסטרינג בינה מלאכותית מעוצב היטב לבצע, גם זה בשבריר מהעלות.

היתרונות של מאסטרינג בינה מלאכותית

אז האם כדאי להשתמש במאסטרינג AI על פני מאסטרינג מסורתי?

יש הרבה מקרים שבהם היינו אומרים בהחלט!

הנה כמה מהיתרונות העיקריים שהיא מציעה:

• עקביות: בתור התחלה, מאסטרינג AI יכול לספק תוצאות עקביות יותר. לאלגוריתם אין "ימי חופש", כלומר כל מסלול נשלט באותו סטנדרט גבוה. אחידות זו חשובה במיוחד כאשר עובדים על אלבום.
• מהירות ויעילות: אלגוריתם השליטה בינה מלאכותית שלנו יכול לעבד מסלולים תוך דקות ספורות, וזה מהיר משמעותית משליטה אנושית מסורתית. זה נהדר אם אתה צריך תפנית מהירה לפרויקט שלך.
• יכולת למידה: מערכות שליטה מתקדמות של AI משתמשות בלמידת מכונה כדי לשפר ללא הרף את האלגוריתמים שלהן. על ידי ניתוח כמויות עצומות של נתונים, מערכות אלו יכולות להתאים ולשכלל את הטכניקות שלהן, ולהשתפר ככל שעובר הזמן.
• ניתוח מוזיקלי: כלי מאסטרינג AI מעוצבים היטב יכולים גם לבצע ניתוח מוזיקלי מפורט של רצועה בהתבסס על הנתונים שהוזנו, ולהחיל EQ, דחיסה, רוחב סטריאו ורמות עוצמת הקול כפי שהוא רואה לנכון, בדיוק כמו שמהנדס מאסטרינג אנושי היה עושה.
• חסכוני: היתרון הברור ביותר הוא שמאסטרינג בינה מלאכותית הוא בדרך כלל זול יותר מאשר שכירת מהנדס מאסטרינג אנושי, מה שהופך אותו לנגיש יותר לאמנים עצמאיים או לבעלי תקציבים מוגבלים.
• זמינות 24/7: בניגוד למהנדסים אנושיים שיש להם שעות עבודה, שירותי מאסטרינג AI זמינים מסביב לשעון, כלומר אתה יכול לשלוט במסלולים שלך בכל עת ובכל מקום.

עם כל האמור, בעוד ששליטה בינה מלאכותית מציעה שפע של יתרונות שאין להכחישה, אנו נהיה הראשונים להודות כי סביר להניח שהוא לעולם לא יתאים לחלוטין לגישה הניואנסית של מהנדס אנושי מיומן.

מהנדסי שליטה אנושיים מביאים לשולחן ניסיון של שנים ואינטואיציה אמנותית. יש להם גם את היכולת לקבל החלטות סובייקטיביות על סמך ההקשר הייחודי של כל מסלול - אלמנטים ש- AI, למרות התקדמותו, לא יכול לשכפל לחלוטין. לפחות עדיין לא.

לדוגמה, מהנדס אנושי יכול להגיב לבקשות הספציפיות של אמן בדרכים שאלגוריתם לא יכול לתפוס במלואו.

כמובן, כאשר עלות, יעילות או נגישות הם החששות העיקריים, שליטה בינה מלאכותית עומדת כתחליף יותר מבר-קיימא.

הכנת השיר שלך למאסטרינג בינה מלאכותית

בעוד שמאסטרינג בינה מלאכותית יכול לשפר משמעותית את המסלול שלך ולהכין אותו להתחרות שם בעולם האמיתי, חשוב לזכור שאיכות המאסטר הסופי תלויה מאוד באיכות התמהיל שאתה מספק.

לוודא שהשיר שלך מוכן למאסטר AI כדי להשיג את התוצאות הטובות ביותר האפשריות דורש כמה צעדים חיוניים:

• איזנו את הרצועות שלכם: וודאו שכל האלמנטים בתמהיל שלכם מאוזנים היטב מבחינת נפח. אנו ממליצים להשתמש במסלולי התייחסות מקצועיים תוך כדי ערבוב כדי לעמוד בקנה אחד עם תקני המקצוענים.
• פנו כל אלמנט מיקס: שימוש בפנינג כדי למקם כל אלמנט בתערובת שלכם בשדה הסטריאו יכול לעזור ליצור תחושה של מרחב ובהירות.
• הוסף עיבוד: החל את כל העיבוד הדרוש כגון EQ, דחיסה, reverb ועיכוב כדי לשפר את התמהיל שלך. אל תפחד ליישם עיבוד אוטובוס אם זה הגיוני עבור הצליל שלך, אם כי השאר את המגבלה לשלב המאסטרינג הסופי.
• בדוק תאימות מונו: ודא שהמיקס שלך נשמע טוב במונו. זה חשוב להפעלה במערכות המסכמות את אות הסטריאו למונו, כמו כמה מערכות סאונד מועדון ורמקולים ניידים.
• השאר מרווח ראש: השאר מרווח ראש הולם בתערובת שלך על ידי שמירה על רמות השיא בין -3 dB ל -6 dB. זה יבטיח שיש מספיק מקום לתהליך המאסטרינג כדי להוסיף את הנגיעות הסופיות ללא עיוות.
• ייצוא קובץ Premaster באיכות גבוהה: יי צא את המיקס הסופי שלך כקובץ שמע באיכות גבוהה (למשל, WAV או AIFF) בעומק הסיביות ובקצב הדגימה הגבוה ביותר האפשרי.

מאסטרינג בינה מלאכותית עם eMastered

בסך הכל, מאסטרינג AI מציע פתרון רב עוצמה ונגיש למוזיקאים המחפשים תוצאות באיכות מקצועית במהירות ובמחיר סביר.

אם אתה רוצה לראות במה כל ההייפ, בדוק את פלטפורמת המאסטרינג האולטימטיבית של ה- AI של eMastered, המסוגלת לעבוד עם כל סגנון וז'אנר. האלגוריתמים המתקדמים שלנו למידת מכונה משתפרים ללא הרף עם כל שיר שהם שולטים בהם, ומבטיחים תוצאות ברמה הגבוהה ביותר עבור המוזיקה שלך.

נסה את מאסטרינג הבינה המלאכותית שלנו עוד היום ותראה מה אתה חושב!