AIは最近、どこにでもあるように思える。執筆からジャーナリズム、芸術まで、さまざまな分野でAIは大きな飛躍を遂げている。もちろん、音楽に携わる人なら誰でも、AIが音楽、特にマスタリングの分野でも大きな波紋を広げていることを知っている。

AIマスタリングは、人間のマスタリング・エンジニアを雇うよりも速く、一貫性があり、より簡単にアクセスできるなど、素晴らしい特典がある。

この記事では、AIがマスタリングをどのように変えつつあるのか、AIが直面する課題、AIにできること、そしてAIが将来どこへ向かうのかを見ていこう。

マスタリングの現状

マスタリングは、音楽制作プロセスにおいて最も重要なステップのひとつかもしれない。

あなたの音楽が世に出る前に、最終的なゲートキーパーの耳に届き、あらゆる再生システムで最高のサウンドになるように調整・研磨される。

マスタリングは、私たちが知っているように、熟練したマスタリングエンジニアが担当し、彼らは経験、高品質の機器、および専門的なソフトウェアの強力な組み合わせを使用して、ミックスの全体的な音質を向上させ、アルバムのトラック間の一貫性を確保し、配信のためにオーディオを準備します。

この "伝統的 "なマスタリング方法は20世紀半ばに登場し、1940年代後半から1950年代にかけてLPが登場すると、エンジニアがレコード用に音を最適化することに集中するようになり、より明確なものとなった。

スターリング・サウンドは、1968年にニューヨークで設立された最初の合法的なマスタリング・ハウスであると多くの人が考えている。ビートルズ、レッド・ツェッペリン、U2、クイーン、ニルヴァーナ、コールドプレイ、アデルなど、多くの著名アーティストと仕事をすることで、多くの意味で業界標準を打ち立てた。

もちろん、20世紀にマスタリングが導入されて以来、多くのことが変わった。

過去10年ほどの間に、AIマスタリングにはいくつかの重要な進展があった。

手始めに、ミュージシャンはいくつかの自動マスタリング・サービスを利用できるようになった。これらのプラットフォームは、即座に結果を提供するオンラインAIマスタリング・サービスを提供している。ミュージシャンとしては、トラックをアップロードするだけで、数分でマスタリングされたバージョンを手に入れることができる。

マスタリングにおけるAIの美点は、高価なスタジオ時間を必要とせず、ほぼ誰でも高品質なサウンドを実現できることだ。しかし、人間のエンジニアの将来の役割や、AIが人間の手触りから生まれる芸術的な繊細さを真に理解し、再現できる可能性についても疑問を投げかけている。

その前に、AIマスタリング・サービスがどのように進化しているかを理解することが重要だ。

進化し続けるマスタリングにおけるAIの活用

AI技術は近年大きく進歩し、多くの企業が革新的な機械学習アルゴリズム、ニューラルネットワーク、ディープラーニングを利用して、AIが複雑な音声処理タスクを驚くほど効率的にこなせるようにしている。

機械学習アルゴリズムは、大規模なデータセットのパターンを認識することに優れている。

マスタリングでは、これらのアルゴリズムは、よくマスタリングされたトラックの特性を理解するために、分析するために膨大な量の音楽データを供給される。その結果、学習したパターンに基づいて、EQ、コンプレッション、その他のオーディオ処理ツールの最適な設定を特定する能力を持つ。

これらのアルゴリズムは、異なるジャンルや音楽スタイルに適応する能力も持っている。モダンなダブステップのトラックをAIマスタリングプラットフォームにアップロードすると、マスタリングされた出力が意図した芸術的スタイルを保つように、ジャンル特有の調整を行う。

また、周波数、振幅、位相といった異なるオーディオ特性間の複雑な関係を処理するのに非常に効果的なニューラルネットワークもある。

最後に、人工ニューラルネットワークに見られる、より高度な情報を使用するディープラーニングモデルがある。

eMasteredでは、プロがマスタリングした様々なトラックで学習させたディープラーニングモデルを使用して、EQ、コンプレッション、ステレオイメージを正確に調整します。

eMasteredのようなAIマスタリング・サービスを利用することには、以下のような利点がある：

• 効率性：AI主導のプラットフォームは、人間のエンジニアがかかる時間の数分の一でトラックをマスターできるため、迅速なターンアラウンドに理想的だ。
• アクセシビリティ：これらのプラットフォームは、低コストで高品質の結果を提供する。
• 一貫性：学習されたパターンとデータに全面的に依存しているため、AIマスタリングプラットフォームは一貫した品質を提供する。人間のエンジニアとは異なり、"オフの日 "はない。

もちろん、これらのメリットには相反する課題もあることは言っておく価値がある。

AIマスターの今後の課題

多くのAI音楽制作サービスが非常にうまく機能していることは間違いありません。しかし、それが完璧であることを意味するわけではありません。成功したAIマスタリングアルゴリズムを開発した企業としてでさえ、私たちはそうした課題について透明性を保つことが最善だと感じています。

AIが人間のマスタリング・エンジニアに取って代わることへの懸念

AIを使いこなす上での主な課題のひとつは、人間味を失うかもしれないという考えだ。

豊富な経験、直感、芸術的な感性を持ち込めるようになるために、何年も働き、勉強してきたマスタリング・エンジニアを私はたくさん知っている。彼らは自分の仕事において素晴らしく、自分の個人的なスタイルとアーティストのビジョンを反映した主観的な判断を下すことができる。

プロデューサーやビート・メーカーがそれぞれ独自の特徴を持っているように、多くのマスタリング・エンジニアも同様だからだ。

AIは非常に効率的ではあるが、音楽の感情的で創造的なニュアンスを理解する能力にはまだ欠けている。AIは教えられたことしか知らないし、プログラミングに組み込まれていないことをその場で判断することもできない。その結果、多くの人々は、音楽がやがて均質な状態になり、すべてが同じように聞こえるようになることを懸念している。

AIに頼りすぎると、熟練したエンジニアがトラックに与えることのできるユニークな個性や魂を得ることができない。

技術的限界への懸念

AIは長年にわたって技術的な進歩を遂げてきたが、まだよく知られている限界もある。

例えば、AIアルゴリズムによっては、型破りな構造や非常に複雑なオーディオ要素を持つトラックに苦戦することがある。例えば、伝統的なロック曲の要素をすべて備えた実験的なロック曲で、曲の残りの部分を支える堅固な電子的基盤として機能するはずの、研ぎ澄まされたシンセベースを除いたものを考えてみよう。

AIはシンセベースと普通のベース、あるいはその他の低音楽器の違いを見分けることはできないだろう。AIは正しい推測ができるかもしれないが、それを保証する方法はない。

AIのマスタリング・アルゴリズムは、このトラックを伝統的なロック・トラックだと考えるかもしれないことを考慮すると、他のロック・トラックと同じようにミックスし、ローエンドを圧縮して押し戻し、中低域の厚みとドラムのパンチのためのスペースを作るだろう。もちろん、あなたの芸術的なビジョンからすれば、EDMやヒップホップのようなマスタリングを望むかもしれません。

AIマスタリングプラットフォームの中には、包括的な提案をすることができるものもあるが、最終的には、訓練された耳と特定の芸術的意図に基づいて超微妙な調整を行うことができるのは人間のエンジニアだけである。

将来的には、既存のデータだけでなく、まったく新しいジャンルや常識から大きく逸脱したスタイルにうまく適応できるようにAIシステムを訓練できるようになることを期待している。

クリエイティブ業界におけるAIの役割への懸念

最後に、マスタリングにおけるAIの台頭は、雇用の場が奪われることを懸念させる。

AIはいくつかの技術的なタスクを瞬時に、しかもわずかなコストで処理することができ、結果的に人間のエンジニアの必要性を減らすことになる。

しかし、新たな機会を生み出すこともできる。例えば、AIによってマスタリングエンジニアは、ラウドネスノーマライゼーションやノイズリダクションのような反復作業を減らし、クリエイティブな側面に集中することができる。

さて、最初に断っておくが、AIが人間のマスタリング・プロセスに完全に取って代わるとは決して考えていない。

それは、多くの人が思っているよりもずっと微妙なプロセスだ。例えば、AIはイントロ、ヴァース、コーラスにそれぞれ異なる処理が必要なことを知らない。また、最終的なミックスに含まれるクリックやポップが、実際にそこにあるべきものなのか、それとも偶然残されたものなのかを推測することもできない。

実際のマスタリングエンジニアなら、あなたを呼び出して、"最高の結果を出したいなら、ミックスをもう一度バウンスして、これらの問題に対処してくれ "と言うだろう。

AIマスタリングは将来どうなるのか？

AIマスタリングツールが、インディペンデントアーティストや小規模スタジオを含む、より多くの人々にとってより身近なものになるにつれ、その使用も増えていくだろう。

これらのツールの多くが提供する手軽さと手頃さに異論を挟むのは難しい。

プロフェッショナルなマスタリング・サービスは、一部の人々にとって手頃な価格ではない。そして、なぜそのような創造性への参入障壁が存在しなければならないのだろうか？現実には、AIマスタリングはインディペンデント・ミュージシャンの土俵を平らにしている。

時代が進むにつれて、クラウドベースのソリューションはますます増えていくだろうが、最も顕著になると思われるのがハイブリッド・アプローチだ。

多くのマスタリング・エンジニアは、自らの専門知識をAIと組み合わせ、AIに最初の技術的なタスクを処理させることで、クリエイティブな洗練に集中できるようにし始めている。多くの業界関係者はこのモデルを支持しており、AIを人間の創造性に取って代わるのではなく、むしろ向上させるためのツールとして捉えている。

また、AIシステムがより強力なユーザープロファイルを開発し、特定のエンジニアやアーティストの好みを学習・適応させることで、高度にカスタマイズされたマスタリングの提案を行うことも期待されている。

AIは人間のマスタリングエンジニアに取って代わるか？

記事中にも書いたように、マスタリングプロセスで人工知能を使う方が、人間のマスタリングエンジニアを雇うよりも適していたり、有益だったりする場合もあるだろう。予算が限られていたり、マスターがすぐに必要だったり、ミックスが最終的な製品としてどのようなサウンドになるか試したい場合は、eMasteredのようなAIマスタリング・サービスを利用するのが確実だ。

一方、フィードバックを提供したり、受けたりできる柔軟性が欲しい場合や、特定の特性やアナログ機器に由来するような超特殊なサウンドが欲しい場合は、熟練したマスタリング・エンジニアに依頼する方が良いだろう。

この先も、AIが従来のマスタリングに取って代わることはないと思います。むしろ、この2つが並行して機能することで、音楽業界への参入障壁が小さくなる未来を思い描いている。