L'intelligenza artificiale sembra essere ovunque in questi giorni. Dalla scrittura al giornalismo, all'arte e oltre, sta facendo un significativo balzo in avanti in diversi campi. Naturalmente, chiunque lavori nel campo della musica sa che l'IA sta facendo un grande balzo in avanti anche nella musica, soprattutto nel mastering.

Il mastering dell'IA presenta alcuni grandi vantaggi, come l'essere più veloce, più coerente e più facilmente accessibile rispetto all'assunzione di un tecnico di mastering umano, il che sta davvero iniziando a scuotere le cose, il che porta a chiedersi quale sarà il futuro del mastering in un mondo dominato dall'IA.

In questo articolo analizzeremo come l'IA sta cambiando la masterizzazione, le sfide che deve affrontare, cosa può fare e dove è diretta in futuro.

Lo stato attuale della masterizzazione

Il mastering potrebbe essere una delle fasi più critiche del processo di produzione musicale.

Prima che la vostra musica arrivi in tutto il mondo, arriva alle orecchie dell'ultimo guardiano, che la modifica e la rifinisce per assicurarsi che suoni al meglio su tutti i sistemi di riproduzione.

Il mastering, così come lo conosciamo, è gestito da ingegneri masterizzatori esperti, che utilizzano una potente combinazione di esperienza, apparecchiature di alta qualità e software specializzati per migliorare la qualità sonora complessiva dei mix, garantire la coerenza tra le tracce di un album e preparare l'audio per la distribuzione.

Questo metodo "tradizionale" di masterizzazione è emerso a metà del XX secolo ed è diventato più definito con l'avvento dell'LP alla fine degli anni '40 e '50, quando gli ingegneri hanno iniziato a concentrarsi sull'ottimizzazione del suono per i dischi in vinile.

Molti considerano Sterling Sound la prima casa di masterizzazione legittima, fondata nel 1968 a New York. Per molti versi, ha definito gli standard del settore lavorando con molti artisti di alto profilo, tra cui Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele e molti altri.

Naturalmente, dall'introduzione del mastering nel XX secolo, molte cose sono cambiate.

Negli ultimi dieci anni circa, ci sono stati alcuni sviluppi chiave nell'AI Mastering.

Per cominciare, i musicisti hanno ora accesso a diversi servizi di masterizzazione automatizzata, tra i quali eMastered è uno dei più importanti. Queste piattaforme offrono servizi di mastering AI online che forniscono risultati immediati. Come musicisti, potete semplicemente caricare i vostri brani e ottenere versioni masterizzate in pochi minuti.

La bellezza dell'intelligenza artificiale nel mastering è che chiunque può ottenere un suono di alta qualità senza dover ricorrere a costosi studi di registrazione. Tuttavia, solleva anche interrogativi sul ruolo futuro degli ingegneri umani e sul potenziale dell'IA di comprendere e replicare veramente le sottigliezze artistiche che derivano dal tocco umano.

Prima di entrare nel merito, è importante capire come si stanno evolvendo i servizi di masterizzazione AI.

L'uso in continua evoluzione dell'IA nella masterizzazione

La tecnologia AI ha fatto passi da gigante negli ultimi anni e molte aziende utilizzano algoritmi innovativi di apprendimento automatico, reti neurali e apprendimento profondo per aiutare l'AI a svolgere compiti complessi di elaborazione audio con notevole efficienza.

Gli algoritmi di apprendimento automatico eccellono nel riconoscimento di modelli in grandi insiemi di dati.

Nel mastering, questi algoritmi vengono alimentati con una vasta quantità di dati musicali da analizzare per comprendere le caratteristiche dei brani ben masterizzati. Di conseguenza, sono in grado di identificare le impostazioni ottimali per l'equalizzazione, la compressione e altri strumenti di elaborazione audio in base ai modelli appresi.

Questi algoritmi hanno anche la capacità di adattarsi a diversi generi e stili musicali. Se caricate un brano dubstep moderno su una piattaforma di mastering AI, questa apporterà modifiche specifiche al genere per garantire che la masterizzazione mantenga lo stile artistico desiderato.

Abbiamo anche le reti neurali, che sono molto efficaci nell'elaborare le complesse relazioni tra le diverse caratteristiche audio, come la frequenza, l'ampiezza e la fase.

Infine, ci sono i modelli di deep learning, che utilizzano informazioni più avanzate presenti nelle reti neurali artificiali.

In eMastered utilizziamo modelli di deep learning addestrati su una serie di brani masterizzati professionalmente per apportare regolazioni precise all'equalizzazione, alla compressione e all'immagine stereo.

L'utilizzo di servizi di masterizzazione AI come eMastered presenta numerosi vantaggi, tra cui:

• Efficienza: Le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale sono in grado di padroneggiare le tracce in una frazione del tempo necessario a un ingegnere umano, il che le rende ideali per i rapidi cambiamenti.
• Accessibilità: queste piattaforme forniscono risultati di alta qualità a un costo inferiore, il che è particolarmente vantaggioso per gli artisti indipendenti.
• Coerenza: Grazie alla piena fiducia nei modelli e nei dati appresi, le piattaforme di masterizzazione AI offrono una qualità costante. A differenza di un ingegnere umano, non avranno "giornate no".

Vale la pena di ricordare che questi vantaggi hanno delle sfide in contropartita.

Sfide future per la padronanza dell'IA

Non c'è dubbio che molti servizi di AI per la creazione di musica funzionino molto bene. Tuttavia, questo non significa che siano perfetti e anche come azienda che ha sviluppato un algoritmo di masterizzazione AI di successo, riteniamo che sia meglio essere trasparenti su queste sfide.

Preoccupazioni per la sostituzione degli ingegneri di mastering umani da parte dell'IA

Una delle sfide principali dell'IA nella padronanza è il pensiero che si possa perdere il tocco umano.

Conosco molti ingegneri di masterizzazione che hanno lavorato e studiato per anni per essere in grado di portare in tavola un bagaglio di esperienza, intuizione e sensibilità artistica. Sono bravissimi in quello che fanno e possono prendere decisioni soggettive che riflettono il loro stile personale e la visione dell'artista.

La nota sullo "stile" è fondamentale, poiché, proprio come i produttori e i beat maker hanno le loro caratteristiche riconoscibili, anche molti ingegneri di masterizzazione le hanno.

L'intelligenza artificiale, pur essendo molto efficiente, non ha ancora la capacità di comprendere le sfumature emotive e creative della musica. Sa solo quello che le viene insegnato e non può prendere decisioni al volo che non siano integrate nella sua programmazione. Di conseguenza, molti temono che la musica finisca per raggiungere uno stato omogeneo, in cui tutto suona, beh, allo stesso modo.

Se ci affidiamo troppo all'intelligenza artificiale, non otterremo il carattere e l'anima unici che un ingegnere esperto può conferire a un brano.

Preoccupazioni per le limitazioni tecniche

L'intelligenza artificiale ha registrato una buona dose di progressi tecnici nel corso degli anni, anche se ci sono ancora alcuni limiti ben noti.

Alcuni algoritmi di intelligenza artificiale, ad esempio, possono avere difficoltà con brani che presentano strutture non convenzionali o elementi audio molto complessi. Per esempio, prendiamo un brano rock sperimentale che presenta tutti gli elementi di un brano rock tradizionale, tranne un basso synth che dovrebbe fungere da solida base elettronica per il resto della canzone.

L'intelligenza artificiale non sarà in grado di distinguere la differenza tra un basso sintetico, un basso normale o qualsiasi altro strumento di fascia bassa. Potrebbe essere in grado di tirare a indovinare e di azzeccarci, ma non c'è modo di assicurarlo.

Tenendo conto del fatto che un algoritmo di masterizzazione AI potrebbe pensare che si tratti di un brano rock tradizionale, lo mixerebbe come qualsiasi altro brano rock, comprimendo le basse frequenze e respingendole per fare spazio allo spessore dei medi inferiori e al punch della batteria. Naturalmente, dal punto di vista della vostra visione artistica, potreste volerla masterizzare più come un brano EDM o hip-hop.

Anche se su alcune piattaforme di masterizzazione AI è possibile dare suggerimenti generali, alla fine gli ingegneri umani sono gli unici in grado di apportare regolazioni ultra-sottili basate sulle loro orecchie allenate e sulle loro specifiche intenzioni artistiche.

Speriamo che in futuro i sistemi di intelligenza artificiale possano essere addestrati al di là dei dati esistenti per adattarsi bene a generi o stili completamente nuovi che si discostano in modo significativo dalla norma.

Preoccupazioni sul ruolo dell'intelligenza artificiale nell'industria creativa

Infine, e per una buona ragione, l'ascesa dell'IA nel settore della masterizzazione solleva molte preoccupazioni sulla delocalizzazione dei posti di lavoro.

L'intelligenza artificiale è in grado di gestire diverse attività tecniche in un istante e a una frazione del costo, riducendo così la necessità di ingegneri umani.

Tuttavia, può anche creare nuove opportunità. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può consentire a un tecnico di mastering di concentrarsi maggiormente sugli aspetti creativi e meno su attività ripetitive come la normalizzazione del volume o la riduzione del rumore.

Saremo i primi a dire che non pensiamo che l'intelligenza artificiale sostituirà completamente il processo di masterizzazione umano.

Si tratta di un processo molto più sfumato di quanto molti credano. Per esempio, un'intelligenza artificiale non saprà che un'introduzione, una strofa o un ritornello richiedono un trattamento diverso, perché non è in grado di distinguere le diverse parti del brano. Inoltre, non sarà in grado di indovinare se quei click o pop nel mix finale sono effettivamente presenti o se sono stati lasciati per sbaglio.

Un vero tecnico di mastering probabilmente ti chiamerebbe e ti direbbe: "Ehi, se vuoi ottenere i migliori risultati, fai un nuovo bounce del mix e occupati di questi problemi".

Come sarà l'AI Mastering in futuro?

Man mano che gli strumenti di masterizzazione AI diventeranno più accessibili a un pubblico più ampio, compresi gli artisti indipendenti e i piccoli studi, anche il loro utilizzo aumenterà.

È difficile discutere la facilità e la convenienza di molti di questi strumenti.

I servizi di mastering professionale non sono accessibili ad alcuni, e perché dovrebbe esistere questa barriera all'ingresso nella creatività? In realtà, l'AI mastering sta livellando il campo di gioco per i musicisti indipendenti.

Con il passare del tempo vedremo probabilmente apparire sempre più soluzioni basate sul cloud, anche se una cosa che crediamo sarà più importante è l'approccio ibrido.

Molti ingegneri masterizzatori stanno iniziando a combinare le proprie competenze con l'IA, permettendo a quest'ultima di gestire le attività tecniche iniziali, in modo da potersi concentrare sul perfezionamento creativo. Molti professionisti del settore sostengono questo modello, considerando l'IA come uno strumento per migliorare, piuttosto che sostituire, la creatività umana.

Si spera inoltre che i sistemi di intelligenza artificiale sviluppino profili utente più forti, in grado di apprendere e adattarsi alle preferenze di specifici tecnici e artisti, fornendo suggerimenti di mastering altamente personalizzati.

L'intelligenza artificiale sostituirà gli ingegneri masterizzati umani?

Come ho notato nel corso dell'articolo, ci saranno casi in cui l'uso dell'intelligenza artificiale nel processo di masterizzazione sarà più adatto o vantaggioso dell'assunzione di un tecnico di masterizzazione umano. Se avete un budget limitato, se avete bisogno di un master in tempi brevi o se volete semplicemente testare come potrebbe suonare il vostro mix come prodotto finale, l'utilizzo di un servizio di mastering AI come eMastered è sicuramente la strada da percorrere.

D'altra parte, se si vuole la flessibilità di poter fornire o ricevere feedback, o si desidera un suono ultra-specifico, che potrebbe derivare da un particolare insieme di caratteristiche o apparecchiature analogiche, rivolgersi a un tecnico di mastering esperto sarebbe un'opzione migliore.

Anche in futuro, non credo che l'intelligenza artificiale sostituirà mai il mastering tradizionale. Al contrario, immagino un futuro in cui le due cose lavoreranno fianco a fianco, consentendo una minore barriera all'ingresso nell'industria musicale.