音楽のマスタリングは、プロダクション・プロセスにおける最終的かつ最も重要なステップです。成功した音楽をリリースしたことのある人なら誰でも、マスタリングが提供する洗練されたプロフェッショナリズムに代わるものはないと言うでしょう。

しかし、自分の音楽を適切にマスタリングすることを学ぶのは、信じられないほど時間がかかる。多くの場合、長年の経験とオーディオエンジニアリングに対する深い理解が必要です。一方、多くのミュージシャンにとって、プロのマスタリング・エンジニアを雇うという選択肢は、予算の制約上あり得ません。

そこで、最新の音楽技術が登場する。

オンラインやAIのマスタリング・サービスは、以前よりもアクセスしやすく、使いやすくなっている。特にAIマスタリングは、高額な料金を支払うことなく高品質な仕上がりを求めるミュージシャンに、費用対効果の高いソリューションを提供します。

伝統主義者の中には、この新しい技術に反対する人もいるかもしれないが、過去10年間で大きな支持を得てきた。現在、多くのアーティストが楽曲を完成させ、ストリーミング・プラットフォームで独自の地位を築くために、これらのツールに依存している。

このガイドでは、AIマスタリングについて知っておくべきことをすべて紹介し、AIマスタリングにまつわる神秘主義を払拭する。

音楽におけるAIの歴史

AIを駆使した音楽テクノロジーは新しい最先端のもののように思えるかもしれないが、コンピューターによる音楽制作の基礎は何十年も前から開発されており、その歴史は早くも1950年代にまで遡る。

伝統的な創造的経路を革新し、破壊しようとする意欲は、今日私たちがAIと理解するものの出現よりはるかに以前からあった。最初に思い浮かぶパイオニアの一人は実験的作曲家のジョン・ケージで、彼は古代中国の易経を利用して「変化の音楽」という素晴らしい作品を創作した。

ケージは、この古代の数値ジェネレーターからパッセージをマークすることで、音楽の意思決定プロセスを外部化し、偶然の操作が彼の作曲を形作ることを可能にした。

同じように、ブライアン・イーノは数十年後、創造的なブロックを壊し、意思決定プロセスにランダム性を導入するためにデザインされたプロンプトが書かれたカードのセットである「Oblique Strategies」を採用することで、音楽制作に革命を起こした。

これらの初期のイノベーションは、現在、人工知能が現代の音楽制作者を導くために信頼されている方法の基礎を築いた。意思決定を外部化することで、これらの初期のパイオニアたちは、人間の直感だけではない方法によって創造性を高めることができることを示した。

ケージとイーノの手法はコンピュータに基づくものではなかったが、今日のAI音楽技術が依拠する原理と同じものを多く使っていた。ランダム性と外部からのガイダンスを受け入れることで、彼らは革新的なツールが創造的なプロセスを再構築できることを示した。

今日、AIマスタリングはこれらの基本的なアイデアを活用し、高度なアルゴリズムを使って、音楽トラックを強化し、磨き上げるための情報に基づいた決定を下す。

AIマスタリングとは何か？

AIマスタリングは自動マスタリングの一形態だと考えて間違いないが、自動マスタリングは必ずしもAIではない。この2つの用語はしばしば同じ意味で使われるが、同じ目標に対する異なるアプローチを表している。

自動マスタリングには、一連の標準的なマスタリングステップをトラックに自動的に適用できるコンピューターアルゴリズムが含まれます。これらのステップには通常、EQ、コンプレッション、ステレオ幅の調整、レベルバランスなどが含まれ、人間のマスタリングエンジニアが行うのと同様です。

しかし、これは必ずしも人工知能が関与しているとは限らない。

これらのアルゴリズムは多くの場合、人間のエンジニアによって設計され、特定のルールやプロセスに従うようにコード化されている。

自動マスタリングアルゴリズムがどれだけ効果的かは、それを作った開発者の専門知識とスキルに大きく依存します。高品質のアルゴリズムは、経験豊富なオーディオの専門家からのフィードバックを取り入れた、広範な研究と開発の結果です。

自動マスタリング・サービスを利用する場合、アルゴリズムは、ジャンル別の基準など、あらかじめ選択されたターゲットに基づいて処理を施します。しかし、特にあなたの音楽がカット・アンド・ドライでない場合、適切なターゲットを選択するのは難しいことです。

それ以上に、このアプローチは、あなたがマスタリングプロセスに何を求め、何が必要かを明確に理解していることを前提としている。

より高度なシステムの中には、AIや機械学習を使い、自動的にターゲットを設定し、ジャンルを検出するものもある。従来のアルゴリズム・システムよりも、少しユーザーフレンドリーだ。エンジニアが膨大な量のデータから学習することで、これらの機械学習アルゴリズムはより微妙な調整を行うことができる。その結果、最終的なマスターはより洗練され、ジャンルにふさわしいものになる。

AIマスタリングは、全体としてデジタル信号処理のカテゴリーに属し、私たちが利用できるマスタリングの3つの主要なスタイルのうちの1つです。

オーディオ・マスタリングのさまざまなタイプを探る

アナログ、デジタル、ハイブリッド・マスタリングです。それぞれのタイプは、あなたが求めるサウンドによって有益なものとなります：

• アナログ・マスタリング: これは伝統的なマスタリングの方法だ。コンプレッサー、イコライザー、テープ・マシンなどのアナログ・ハードウェアを使って最終的なトラックを処理する。多くのミュージシャンは、アナログの暖かく豊かなサウンドに憧れる。
• デジタル・マスタリング：これはより現代的なアプローチで、デジタル・ソフトウェアとVSTプラグインを使用し、オーディオを完全に "箱の中で "処理します。デジタルマスタリングは、アナログと比較して、より高いレベルの精度、柔軟性、利便性を提供します。マスタリングエンジニアは、より複雑な調整ができるだけでなく、設定をすぐに呼び出すこともできます。
• ハイブリッド・マスタリング両方の長所を組み合わせたハイブリッド・マスタリングは、アナログ・ハードウェアとデジタル・ツールの両方を使用する。エンジニアは、温かみと個性を出すためにアナログ機材にトラックを通し、最終調整にデジタル・プラグインを使うかもしれない。

10人の異なるマスタリング・エンジニアに話を聞けば、おそらく全員が異なるアプローチを持っていることに気づくだろう。あるエンジニアは完全に箱の中で作業し、望ましい結果を得るためにソフトウェアに頼るが、あるエンジニアは昔ながらのアナログ方式に完全にこだわり、物理的なハードウェアとテープ・マシンを使って最終的なサウンドを得る。

また、それぞれの長所を活かすため、ハイブリッド・アプローチを好む人もいる。

AIマスタリングでは、アプローチはもっぱらデジタルだ。つまり、アナログのハードウェア・コンプレッサーやテープ・マシンは一切使用しない。

アナログ・ハードウェアのマスタリングの手触りや実践的な側面は制限されるかもしれないが、スピード、一貫性、アクセシビリティは得られる。さらに、このアプローチは費用対効果がはるかに高い。

AIマスタリングの品質：その評価は？

というのも、AIマスタリングの質は、そのアルゴリズムの洗練度によって大きく左右されるからだ。すべてのアルゴリズムが同じように作られているわけではなく、その設計と実装によってその効果は大きく異なる。

eMastered では、最先端の技術と高度な音声認識アルゴリズムを活用して、優れた結果をお届けしています。

私たちのAIマスタリングを際立たせているのは、私たちのテクノロジーを支える専門知識です。私たちのアルゴリズムは、テイラー・スウィフトの『1989』の仕事で知られるグラミー賞受賞のミキシング＆マスタリングエンジニア、スミス・カールソンとエレクトロニックミュージックアーティストのコリン・マクローリンによって作られました。

この分野での経験と知識の集大成が、業界最高品質のAIマスタリング・サービスにつながった。

eMasteredのサービスのユニークな点は、自動化されたアルゴリズムだけでなく、最終的なマスターを広範囲にコントロールできることである。

他のAIマスタリング・サービスとは異なり、コンプレッサーの強さ、マスタリングの強さ、EQ、ボリューム、ステレオの幅などを調整することができます。マスタリングプロセスのガイドとなるリファレンストラックをアップロードすることもでき、最終的な製品がご希望のサウンドに沿ったものであることを確認できます。

マスターに "人間的なタッチ "が得られないという議論があるかもしれないが、洗練されたプロのマスターと単純にA/B比較すれば、よく設計されたAIマスタリング・サービスがいかに高いレベルで、それもわずかなコストで実行できるかがわかる。

AIマスタリングの利点

では、従来のマスタリングよりもAIマスタリングを使うべきなのだろうか？

絶対にそうだと言えるケースはたくさんある！

その主なメリットのいくつかを紹介しよう：

• 一貫性：手始めに、AIマスタリングはより一貫した結果を提供できる。アルゴリズムには "オフの日 "がないため、各トラックが同じ高水準でマスタリングされる。この均一性は、アルバム制作において特に価値がある。
• スピードと効率：当社のAIマスタリングアルゴリズムは、トラックを数分で処理することができ、従来の人間によるマスタリングよりも大幅に高速です。これは、プロジェクトに迅速な対応が必要な場合に最適です。
• 学習能力：先進的なAIマスタリングシステムは、機械学習によってアルゴリズムを継続的に改善している。膨大な量のデータを分析することで、これらのシステムは適応し、テクニックを洗練させることができ、時間が経つにつれてどんどん良くなっていく。
• 音楽分析：よく設計されたAIマスタリングツールは、入力されたデータに基づいてトラックの詳細な音楽分析を行い、人間のマスタリングエンジニアが行うのと同じように、EQ、コンプレッション、ステレオ幅、ボリュームレベルを適切と判断して適用することもできる。
• 費用対効果：最も明白な利点は、AIマスタリングは一般的に人間のマスタリング・エンジニアを雇うよりも手頃な価格で、インディーズ・アーティストや予算が限られているアーティストにとってより利用しやすくなることだ。
• 24時間365日対応: 勤務時間のある人間のエンジニアとは異なり、AIマスタリング・サービスは24時間いつでも利用可能です。

とはいえ、AIマスタリングには否定できない利点がたくさんあるが、熟練した人間のエンジニアのニュアンスに完全に匹敵することはないだろう。

人間のマスタリングエンジニアは、長年の経験と芸術的直感をもたらします。彼らはまた、各トラックのユニークな文脈に基づいて主観的な判断を下す能力を持っている。これは、AIが進歩したとはいえ、完全には再現できない要素だ。少なくとも現時点では。

例えば、人間のエンジニアは、アルゴリズムが把握しきれないような方法で、アーティストの具体的なリクエストに応えることができる。

もちろん、コストや効率性、アクセスしやすさなどを第一に考えるのであれば、AIマスタリングは十二分に有効な代替手段だ。

AIマスタリングに曲を準備する

AIマスタリングは、あなたのトラックを大幅に向上させ、実際の世界で競争できるようにすることができますが、最終的なマスターの品質は、あなたが提供するミックスの品質に大きく依存することを覚えておくことが重要です。

あなたの曲がAIマスタリングで最良の結果を出せるようにするには、いくつかの重要なステップが必要です：

• トラックのバランス: ミックスの全ての要素が音量バランス良く配置されていることを確認しましょう。プロの基準に合わせるために、ミキシング中にプロのリファレンス・トラックを使用することをお勧めします。
• ミックスの各要素をパンするパンニングを使ってミックスの各エレメントをステレオフィールドに配置することで、空間の感覚と明瞭さを作り出すことができます。
• 処理を加える：EQ、コンプレッション、リバーブ、ディレイなど、ミックスを引き立てるために必要な処理をすべて施します。あなたのサウンドにとって理にかなっているのであれば、バス処理を適用することを恐れないでください。
• モノラルの互換性をチェックする：ミックスがモノラルで正しく聞こえるかどうかを確認 してください。これは、一部のクラブサウンドシス テムやポータブルスピーカーなど、ステレオ信号を モノラルに合計するシステムで再生する場合に重要です。
• ヘッドルームを残す：ピークレベルを-3 dBから-6 dBの間に保つことで、ミックスに十分なヘッドルームを残します。こうすることで、マスタリングプロセスが歪ませることなく最後の仕上げをするのに十分なスペースが確保できます。
• 高音質プレマスターファイルの書き出し：最終ミックスを、可能な限り高いビット深度とサンプルレートの高音質オーディオファイル（WAVやAIFFなど）として書き出せます。

eMasteredによるAIマスタリング

全体として、AIマスタリングは、プロ品質の仕上がりを迅速かつ手頃な価格で求めるミュージシャンに、パワフルで利用しやすいソリューションを提供する。

どんなスタイルやジャンルにも対応できるeMasteredの究極のAIマスタリングプラットフォームをご覧ください。当社の高度な機械学習アルゴリズムは、マスタリングする曲ごとに継続的に改善され、あなたの音楽に最高級の結果を保証します。

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