Atrodo, kad šiais laikais dirbtinis intelektas yra visur. Nuo rašymo iki žurnalistikos, meno ir kitų sričių - jis daro didelį šuolį į priekį keliose skirtingose srityse. Žinoma, visi, dirbantys muzikos srityje, žino, kad jis daro didelę pažangą ir muzikos srityje, ypač masteringo srityje.

AI meistriškumas turi puikių privalumų, pavyzdžiui, yra greitesnis, nuoseklesnis ir lengviau prieinamas nei žmogaus meistriškumo inžinieriaus samdymas, kuris tikrai pradeda sukrėsti, todėl kyla klausimas, kaip atrodo meistriškumo ateitis AI dominuojančiame pasaulyje?

Šiame straipsnyje apžvelgsime, kaip dirbtinis intelektas keičia meistriškumą, su kokiais iššūkiais jis susiduria, ką jis gali padaryti ir kur link jis krypsta ateityje.

Dabartinė meistriškumo būklė

Masteringas gali būti vienas svarbiausių muzikos gamybos proceso etapų.

Prieš jūsų muzikai pasiekiant pasaulį, ji patenka į ausis galutiniam prižiūrėtojui, kuris ją pakoreguoja ir nušlifuoja, kad visose atkūrimo sistemose ji skambėtų kuo geriau.

Masteringu, kaip žinome, rūpinasi kvalifikuoti masteringo inžinieriai, kurie, pasitelkdami didelę patirtį, aukštos kokybės įrangą ir specializuotą programinę įrangą, pagerina bendrą mišinių garso kokybę, užtikrina albumo kūrinių nuoseklumą ir paruošia garso įrašus platinimui.

Šis "tradicinis" masteringo metodas atsirado XX a. viduryje ir tapo labiau apibrėžtas, kai XX a. ketvirtojo dešimtmečio pabaigoje ir šeštajame dešimtmetyje atsirado LP plokštelės, o inžinieriai ėmė rūpintis vinilinių plokštelių garso optimizavimu.

Daugelis mano, kad " Sterling Sound" yra pirmieji teisėti meistriškumo namai, įkurti 1968 m. Niujorke. Daugeliu atžvilgių ji nustatė pramonės standartus, nes dirbo su daugeliu aukšto lygio atlikėjų, įskaitant "The Beatles", "Led Zeppelin", U2, "Queen", "Nirvana", "Coldplay", Adele ir daugelį kitų.

Žinoma, nuo masteringo atsiradimo XX amžiuje daug kas pasikeitė.

Per pastarąjį dešimtmetį dirbtinio intelekto valdymo srityje įvyko keletas svarbių pokyčių.

Pirmiausia, muzikantai dabar gali naudotis keliomis automatinio meistriškumo paslaugomis, iš kurių viena didžiausių - "eMastered". Šios platformos siūlo internetines dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugas, kurios užtikrina momentinius rezultatus. Kaip muzikantas galite tiesiog įkelti savo kūrinius ir per kelias minutes gauti masterizuotas versijas.

Dirbtinio intelekto naudojimo meistriškumo grožis yra tas, kad beveik kiekvienas gali pasiekti aukštos kokybės garsą nereikalaudamas brangaus studijos laiko. Tačiau taip pat kyla klausimų apie būsimą žmonių inžinierių vaidmenį ir dirbtinio intelekto galimybes iš tiesų suprasti ir atkartoti menines subtilybes, kurias lemia žmogaus prisilietimas.

Prieš tai svarbu suprasti, kaip vystosi dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugos.

Vis tobulėjantis dirbtinio intelekto naudojimas meistriškumo srityje

Pastaraisiais metais dirbtinio intelekto technologija gerokai pažengė į priekį ir daugelis įmonių naudoja naujoviškus mašininio mokymosi algoritmus, neuroninius tinklus ir gilųjį mokymąsi, kad padėtų dirbtiniam intelektui itin efektyviai atlikti sudėtingas garso apdorojimo užduotis.

Mašininio mokymosi algoritmai puikiai atpažįsta modelius dideliuose duomenų rinkiniuose.

Masteringo metu šiems algoritmams pateikiamas didžiulis kiekis muzikos duomenų, kuriuos jie analizuoja, kad suprastų gerai įvaldytų kūrinių savybes. Todėl jie gali nustatyti optimalius ekvalaizerio, suspaudimo ir kitų garso apdorojimo įrankių nustatymus, remdamiesi išmoktais dėsningumais.

Šie algoritmai taip pat geba prisitaikyti prie įvairių muzikos žanrų ir stilių. Jei į dirbtinio intelekto masteringo platformą įkeliate modernų dubstepo kūrinį, ji atliks konkrečiam žanrui būdingus pakeitimus, kad masteringuotas kūrinys išlaikytų numatytą meninį stilių.

Taip pat turime neuroninius tinklus, kurie gana efektyviai apdoroja sudėtingus ryšius tarp įvairių garso charakteristikų, pavyzdžiui, dažnio, amplitudės ir fazės.

Galiausiai turime gilaus mokymosi modelius, kuriuose naudojama pažangesnė informacija, randama dirbtiniuose neuronų tinkluose.

"eMastered" naudojame gilaus mokymosi modelius, apmokytus naudojant įvairius profesionaliai įvaldytus įrašus, kad galėtume tiksliai koreguoti ekvalaizerį, suspaudimą ir stereo vaizdą.

Naudojimasis dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugomis, tokiomis kaip "eMastered", turi keletą privalumų, įskaitant:

• Efektyvumas: Todėl dirbtinio intelekto valdomos platformos gali įsisavinti kūrinius per dalį laiko, kurio prireiktų žmogui inžinieriui, todėl jos idealiai tinka greitam darbui.
• Prieinamumas: Šios platformos užtikrina aukštos kokybės rezultatus už mažesnę kainą, o tai ypač naudinga nepriklausomiems menininkams.
• Nuoseklumas: Visiškai pasikliaudamos išmoktais šablonais ir duomenimis, dirbtinio intelekto įsisavinimo platformos užtikrina nuoseklią kokybę. Skirtingai nei žmogui inžinieriui, jiems nebūna "laisvų dienų".

Žinoma, verta paminėti, kad šie privalumai yra susiję su atitinkamais iššūkiais.

Ateities iššūkiai dirbtinio intelekto valdymui

Neabejotina, kad daugelis dirbtinio intelekto muzikos kūrimo paslaugų veikia labai gerai. Tačiau tai nereiškia, kad jos tobulos, ir net kaip įmonė, sukūrusi sėkmingą dirbtinio intelekto meistriškumo algoritmą, manome, kad geriausia apie šiuos iššūkius kalbėti atvirai.

Nuogąstavimai dėl dirbtinio intelekto, pakeisiančio žmonių meistriškumo inžinierius

Vienas iš pagrindinių dirbtinio intelekto įsisavinimo iššūkių yra mintis, kad galime prarasti žmogiškąjį aspektą.

Pažįstu daug meistriškumo inžinierių, kurie daug metų dirbo ir mokėsi, kad galėtų įnešti daug patirties, intuicijos ir meninio jautrumo. Jie puikiai išmano tai, ką daro, ir gali priimti subjektyvius sprendimus, atspindinčius jų asmeninį stilių ir atlikėjo viziją.

Pastaba apie "stilių" yra labai svarbi, nes kaip gamintojai ir ritmo kūrėjai turi savo atpažįstamų bruožų, taip ir daugelis įvaldymo inžinierių.

Nors dirbtinis intelektas labai veiksmingas, jis vis dar nesugeba suprasti emocinių ir kūrybinių muzikos niuansų. Jis žino tik tai, ko yra išmokytas, ir negali priimti sprendimų, kurie nėra įtraukti į jo programavimą. Dėl to daugelis žmonių nerimauja, kad muzika ilgainiui taps vienalytė ir viskas skambės vienodai.

Jei pernelyg pasikliausime dirbtiniu intelektu, negausime unikalaus charakterio ir sielos, kurią kūriniui gali suteikti kvalifikuotas inžinierius.

Susirūpinimas dėl techninių apribojimų

Per pastaruosius metus dirbtinis intelektas padarė nemažai techninės pažangos, tačiau vis dar yra gerai žinomų apribojimų.

Pavyzdžiui, kai kurie dirbtinio intelekto algoritmai gali susidurti su netradicinės struktūros arba labai sudėtingų garso elementų kūriniais. Pavyzdžiui, paimkime labiau eksperimentinį roko kūrinį, kuriame yra visi tradicinės roko dainos elementai, išskyrus šlifuojantį sintezatoriaus bosą, kuris turėtų būti tvirtas elektroninis pagrindas likusiai dainos daliai.

AI negalės pastebėti skirtumo tarp šio sintezatorinio boso, įprasto boso ar bet kurio kito žemos klasės instrumento. Galbūt jis sugebės gerai atspėti ir galbūt teisingai atspės, bet to užtikrinti neįmanoma.

Atsižvelgdamas į tai, kad dirbtinio intelekto įvaldymo algoritmas gali manyti, jog tai tradicinis roko takelis, jis jį sumaišytų kaip bet kurį kitą roko takelį, suspausdamas žemus dažnius ir nustumdamas juos atgal, kad būtų galima išryškinti žemųjų vidurinių dažnių storį ir būgnų smūgį. Žinoma, žvelgiant iš savo meninės vizijos pozicijų, galbūt norėsite, kad jis būtų įvaldytas labiau kaip EDM ar hiphopo kūrinys.

Nors kai kuriose dirbtinio intelekto meistriškumo platformose galite pateikti bendrų pasiūlymų, galiausiai tik žmonės inžinieriai gali atlikti itin subtilius koregavimus, remdamiesi savo išlavintomis ausimis ir konkrečiais meniniais ketinimais.

Tikimės, kad ateityje dirbtinio intelekto sistemas bus galima apmokyti ne tik iš esamų duomenų, bet ir gerai prisitaikyti prie visiškai naujų žanrų ar stilių, kurie smarkiai skiriasi nuo normos.

Nuogąstavimai dėl dirbtinio intelekto vaidmens kūrybos pramonėje

Galiausiai, ir ne veltui, dirbtinio intelekto augimas meistriškumo srityje kelia daug rūpesčių dėl darbo vietų perkėlimo.

Dirbtinis intelektas gali akimirksniu ir už nedidelę kainą atlikti kelias technines užduotis, todėl galiausiai sumažėja žmonių inžinierių poreikis.

Tačiau taip pat gali atsirasti naujų galimybių. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali išlaisvinti masteringo inžinierių, kad jis galėtų daugiau dėmesio skirti kūrybiniams aspektams, o ne pasikartojančioms užduotims, pavyzdžiui, garsumo normalizavimui ar triukšmo mažinimui.

Pirmieji pasakysime, kad nemanome, jog dirbtinis intelektas kada nors visiškai pakeis žmogaus meistriškumo procesą.

Tai daug sudėtingesnis procesas, nei daugelis mano. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas nežinos, kad įžangai, posmui ar priedainiui reikia skirtingo traktavimo, nes jis negalės atskirti šių skirtingų kūrinio dalių. Jis taip pat nesugebės atspėti, ar galutiniame mišinyje esantys spragtelėjimai ar spragtelėjimai iš tikrųjų yra jūsų kūrinio dalis, ar jie buvo palikti netyčia.

Tikrasis masteringo inžinierius greičiausiai paskambintų jums ir pasakytų: "Jei norite geriausio rezultato, dar kartą perstumkite mišinį ir išspręskite šias problemas."

Kaip ateityje atrodys dirbtinio intelekto valdymas?

Kadangi dirbtinio intelekto meistriškumo įrankiai tampa prieinamesni platesnei auditorijai, įskaitant nepriklausomus menininkus ir mažas studijas, jų naudojimas taip pat didėja.

Sunku ginčytis dėl daugelio šių įrankių paprastumo ir prieinamumo.

Profesionalios meistriškumo paslaugos kai kuriems neįperkamos, o kodėl turėtų egzistuoti tokia kliūtis patekti į kūrybos sritį? Iš tikrųjų dirbtinis intelektinis masteringas išlygina sąlygas nepriklausomiems muzikantams.

Tikėtina, kad laikui bėgant atsiras vis daugiau debesų kompiuterija pagrįstų sprendimų, tačiau manome, kad vienas dalykas, kuris bus ryškiausias, yra hibridinis požiūris.

Daugelis meistriškumo inžinierių pradeda derinti savo žinias su dirbtiniu intelektu, leisdami dirbtiniam intelektui atlikti pradines technines užduotis, kad jie galėtų sutelkti dėmesį į kūrybinį tobulinimą. Daugelis pramonės specialistų pritaria šiam modeliui, nes mano, kad dirbtinis intelektas yra įrankis, kuris sustiprina, o ne pakeičia žmogaus kūrybiškumą.

Taip pat tikimasi, kad dirbtinio intelekto sistemos sukurs stipresnius naudotojų profilius, kurie galės mokytis ir prisitaikyti prie konkrečių inžinierių ir menininkų pageidavimų, teikdami labai pritaikytus meistriškumo pasiūlymus.

Ar dirbtinis intelektas pakeis žmogiškuosius meistriškumo inžinierius?

Kaip pažymėjau visame straipsnyje, bus atvejų, kai dirbtinio intelekto naudojimas masteringo procese bus tinkamesnis ar naudingesnis nei žmogaus masteringo inžinieriaus samdymas. Jei turite nedidelį biudžetą, jums reikia greito masterio arba tiesiog norite išbandyti, kaip jūsų mišinys gali skambėti kaip galutinis produktas, tikrai verta pasinaudoti dirbtinio intelekto masteringo paslauga, pavyzdžiui, "eMastered".

Kita vertus, jei norite lanksčiai teikti ar gauti grįžtamąjį ryšį arba norite itin specifinio skambesio, kurį gali lemti tam tikros charakteristikos ar analoginė įranga, geriau kreiptis į kvalifikuotą meistrą.

Netgi žemyn linija, nemanau, kad AI kada nors pakeis tradicinį įvaldymą. Priešingai, įsivaizduoju ateitį, kai jie dirbs vienas šalia kito, o tai leis sumažinti patekimo į muzikos pramonę barjerą.