Muzikos kūrimas yra viena iš labiausiai žmogiškų veiklų, kurios šaknys glūdi tokiose savybėse, kurių dažnai nepriskiriame dirbtiniam intelektui, kaip emocijos, kūrybiškumas ir asmeninė išraiška. Tačiau pastaraisiais metais dirbtinis intelektas (DI) atsirado ne tik tam, kad padėtų mums muzikos kūrimo procese, bet ir tam tikras užduotis visiškai perimtų.

Tiesą sakant, dirbtinio intelekto galimybės tapo tokios pažangios, kad net tokios didelės bendrovės kaip "Sony" ir "Warner Music Group" naudoja šią technologiją per tokias platformas kaip " Endel" ir " Magenta".

Nuo dainų tekstų rašymo iki trapų ritmų kūrimo - dirbtinis intelektas įsitraukė beveik į kiekvieną muzikos kūrimo aspektą, o dabar jis tampa neatsiejama daugelio menininkų ir prodiuserių meistriškumo proceso dalimi.

Kyla intriguojantis klausimas: ar vis dar reikės žmogiškosios meistriškumo patirties, ar vis dėlto esame ties riba, kai dirbtinis intelektas visiškai perims šią funkciją?

Šiame vadove nagrinėsime spartų dirbtinio intelekto įsisavinimo augimą , jo dabartinį poveikį pramonei ir tai, kokia gali būti šio technologinio stebuklo ateitis.

Trumpa dirbtinio intelekto istorija muzikos pramonėje

Muzikos pramonėje nuolat vyksta naujovės ir pokyčiai. Joje nuolat vystosi naujos technologijos, kurios keičia muzikos kūrimo, įrašymo ir vartojimo būdus. Dar prieš tai, kai dirbtinis intelektas tapo visuotiniu reiškiniu, buvo kitų technologinių pasiekimų, kurie kūrėjams atrodė tokie pat bauginantys ar klaidinantys.

Jei grįžtume į 1877 m., kai Tomas Edisonas išrado fonografą, tai buvo pirmas kartas, kai prietaisas galėjo ir įrašyti, ir atkurti garsą. Kai jis buvo pristatytas, kilo baimė, kad gyvi pasirodymai taps atgyvena ir kad įrašyta muzika gali pakenkti gyvų muzikantų meistriškumui.

1930-aisiais visagalė elektrinė gitara visiems laikams pakeitė muzikos skambesį. Žinoma, tradicionalistai nuogąstavo, kad jos sustiprintas garsas pakenks akustinių instrumentų grynumui ir sumažins muzikavimo įgūdžius.

Žmonės baiminosi daugiapakopio įrašymo atsiradimo, nes žmonės galės dirbtinai manipuliuoti muzika, MIDI atsiradimo devintajame dešimtmetyje, nes dėl to muzika taps mechaniška, mažiau žmogiška, ir skaitmeninių garso darbo stočių sprogimo dešimtajame dešimtmetyje, nes dėl jų aukštos kokybės muzikos kūrimas taps pernelyg prieinamas, rinką užplūs mėgėjiškas turinys ir nuvertins profesionalias studijas.

Moralas tas, kad ši baimė nėra naujiena.

XXI a. pradžioje dirbtinis intelektas pradėjo reikštis muzikoje.

Vienas iš pirmųjų pavyzdžių - "Google" projektas "Magenta", kuriame buvo tiriama, kaip dirbtinį intelektą būtų galima naudoti muzikai ir menui kurti. "Magenta" dirbtinio intelekto sukurtos kompozicijos parodė, kad mašinų mokymasis gali padėti kūrybiniame procese. IBM "Watson Beat" taip pat buvo sukurtas analizuoti dainas ir kurti naują muziką bandant suprasti jų emocinę intenciją.

Ilgainiui AI algoritmai imsis sudėtingesnių vaidmenų, iš kurių vienas tapo itin populiarus - AI meistriškumas.

Koks yra meistriškumo tikslas?

Supratimas, kaip atsirado dirbtinis intelektas, prasideda nuo to, kad pirmiausia reikia suprasti, dėl kokios priežasties atsirado meistriškumas.

Pagrindinis masteringo tikslas - užtikrinti, kad kūrinys skambėtų švariai, profesionaliai ir subalansuotai ir būtų paruoštas platinti įvairiose platformose ir atkūrimo sistemose.

Galvokite apie tai kaip apie baigiamąjį montažo ir spalvų klasifikavimo procesą kuriant filmus. Kaip filmo montuotojas tobulina vaizdinius elementus ir užtikrina tono ir kokybės nuoseklumą, taip ir masteringo inžinierius koreguoja ir derina garso įrašą, kad užtikrintų aiškumą, pusiausvyrą ir darną.

Deja, meistriškumas taip pat gali būti gana brangus dėl reikalingų žinių ir naudojamos aukščiausios klasės įrangos.

Daugelio profesionalių meistriškumo didinimo paslaugų kaina gali svyruoti nuo 50 iki 200 JAV dolerių už kūrinį, o kai kuriais atvejais labai paklausūs inžinieriai moka dar daugiau. Visas albumas gali kainuoti kelis tūkstančius ar daugiau, o jei jau sumokėjote už įrašymą, prodiusavimą ir maišymą, tai gali būti papildoma druska ant žaizdos.

Žinoma, mes pirmieji pažymėsime, kad kaina yra visiškai pagrįsta.

Jis atspindi ilgametę patirtį, specializuotus įgūdžius ir moderniausias technologijas. Tačiau miegamojo prodiuseriams ir nepriklausomiems menininkams, turintiems ribotą biudžetą, šios išlaidos gali būti pernelyg didelės, todėl tradicinės masteringo paslaugos daugeliui pradedančiųjų muzikantų tampa mažiau perspektyvios.

AI mastymo raida pastaraisiais metais

Per pastarąjį dešimtmetį atsirado automatinio ir dirbtinio intelekto meistriškumo galimybių, suteikiančių atlikėjams galimybę gauti profesionaliai skambančias meistriškumo programas be didelių išlaidų, susijusių su meistriškumo inžinieriais.

Šios dirbtinio intelekto valdomos paslaugos yra patraukli alternatyva muzikantams, norintiems greitai ir nebrangiai užbaigti savo kūrinius.

Kai kuriose dirbtinio intelekto meistriškumo platformose naudojamos signalų grandinės, kurias per kelerius metus suprojektavo patyrę žmonių inžinieriai, taikydami išbandytus metodus, kad patobulintų mišinius, kurie remiasi jų programavimo patirtimi.

Kita vertus, kai kuriose paslaugose naudojami gilaus mokymosi tinklai, kurie laikui bėgant analizuoja didelius garso duomenų kiekius. Šie tinklai mokosi ir prisitaiko, nuolat tobulindami savo įsisavinimo galimybes pagal apdorojamus duomenis.

AI garso meistriškumo augimas

"Landr" buvo viena pirmųjų dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugų rinkoje, debiutavusi 2014 m.

Šios novatoriškos platformos tikslas - suteikti menininkams prieinamą ir veiksmingą būdą įvaldyti savo kūrinius naudojant pažangius algoritmus.

Procesas paprastas: įkeliate savo mišinį, o "Landr" dirbtinis intelektas analizuoja ir apdoroja garsą, taikydamas ekvalaizerį, suspaudimą ir kitus meistriškumo metodus, kad pagerintų kūrinį. Rezultatas - nušlifuotas, profesionaliai skambantis masteris, paruoštas platinimui.

Tačiau žmonės greitai suprato, kad jei jie nėra visiškai patenkinti "Landr" produkcija, yra apribojimų: negalite paprašyti dirbtinio intelekto pakoreguoti garsą taip, kaip tai padarytų žmogus meistras.

Dirbtinis intelektas taiko standartizuotą procesą, kuris gali neatitikti kiekvieno menininko unikalių pageidavimų. Nepaisant to, "Landr" algoritmas nuolat tobulėja su kiekviena į platformą įkelta daina, mokydamasis ir prisitaikydamas, kad laikui bėgant pasiektų geresnių rezultatų.

"eMastered" dirbtinio intelekto masteringo algoritmas pasirodė netrukus po "Landr" ir išgarsėjo kitokiu požiūriu į dirbtinio intelekto masteringą.

"Grammy" apdovanojimą pelniusio maišymo ir masteringo inžinieriaus Smitho Carlsono ir elektroninės muzikos atlikėjo Collino McLoughlino įkurta "eMastered" sujungia gilią pramonės patirtį ir pažangiausias technologijas. Skirtingai nei "Landr", "eMastered" suteikia naudotojams daugiau galimybių kontroliuoti galutinį masterį - galima koreguoti kompresoriaus intensyvumą, ekvalaizerio nustatymus, garsumą ir stereofoninį plotį.

Vartotojai netgi gali įkelti etaloninį kūrinį, kuriuo vadovaudamiesi jie galės vadovautis meistriškumo procese, kad galutinis produktas atitiktų jų meninę viziją.

Kodėl AI meistriškumo paslaugos yra tokios populiarios?

Yra keletas priežasčių, kodėl dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugos tampa vis populiaresnės nei kada nors anksčiau, ypač dėl to, kad jos toliau tobulėja ir tampa pažangesnėmis ir prieinamesnėmis priemonėmis.

• Nemokama peržiūra: daugelis AI įvaldymo paslaugų suteikia galimybę nemokamai peržiūrėti įvaldytus kūrinius ir taip padeda nuspręsti, ar paslauga atitinka jūsų lūkesčius, prieš prisiimant finansinius įsipareigojimus.
• Pigi ir lanksti kainodara: Palyginti su tradiciniu masteringu, AI masteringas paprastai yra prieinamesnis.
• Patogus ir efektyvus: Dirbtinio intelekto algoritmai gali apdoroti kūrinius per kelias minutes, todėl juos galima apdoroti kur kas greičiau nei žmonių meistriškumo inžinieriai. Menininkai gali greitai užbaigti savo projektus, nelaukdami rezultatų kelias dienas ar savaites.
• Aukštos kokybės masteriai: nepaisant mažesnių sąnaudų ir greitesnio apdorojimo, šiuolaikinės dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugos užtikrina aukštos kokybės, nušlifuotus kūrinius, atitinkančius komercinės muzikos pramonės standartus, paruoštus išleisti bet kurioje platformoje.
• Kūrybinė kontrolė: Tokios paslaugos, kaip "eMastered", suteikia naudotojams galimybę plačiai kontroliuoti masteringo procesą, reguliuojant kompresoriaus intensyvumą, EQ nustatymus, garsumą ir stereofoninį plotį. Nors galbūt negalėsite atlikti tokių subtilių pakeitimų, kaip dirbant su inžinieriais, tačiau šis papildomas pritaikymo lygis leidžia lengviau užtikrinti, kad galutinis masteris atitiktų jūsų viziją.
• Etaloninių takelių meistrai: kelios dirbtinio intelekto meistriškumo priemonės ir paslaugos leidžia įkelti arba importuoti etaloninį takelį, kuriuo vadovaudamasis meistriškumo algoritmas gali pasiekti panašų į etaloninį garsą.

Žinoma, net ir turint omenyje daugybę dirbtinio intelekto įrankių privalumų meistriškumo srityje, šis procesas vis tiek nepakeičia kvalifikuoto meistriškumo inžinieriaus, todėl kyla svarbiausias klausimas.

Ar dirbtinis intelektas užims žmonių meistriškumo inžinierių darbo vietas?

Kadangi dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugos toliau vystosi, daugelis žmonių nerimauja, kad jos panaikins žmonių inžinierių poreikį. Nors šis nerimas pagrįstas, jis nėra išskirtinis muzikos srityje. Tiesą sakant, jis skamba įvairiose pramonės šakose, kuriose dirbtinis intelektas daro didelę įtaką, pavyzdžiui, klientų aptarnavimo, gamybos ir net žurnalistikos srityse.

Be to, yra muzikantų, kurie be didelio susirūpinimo priima jo pakilimą.

Jungtinėje Karalystėje įsikūręs maišymo ir įvaldymo inžinierius Streaky kartą pastebėjo, kad dirbtinio intelekto įvaldymą galima palyginti su kostiumo pirkimu iš lentynos, palyginti su kostiumu pagal užsakymą, pritaikytu pagal jūsų tikslius išmatavimus.

Nors kai kurie žmonės visuomet pirmenybę teiks žmogaus meistriškumo inžinieriaus teikiamam papildomam rūpestingumo ir pritaikymo lygiui, daugeliui pigesnė ir greitesnė AI meistriškumo galimybė yra prasmingesnė. Tai praktiškas sprendimas, atitinkantis jų poreikius, bet neapsunkinantis banko.

Galiausiai, nors dirbtinio intelekto meistriškumas turėtų būti vertingas įrankis daugeliui muzikantų, jis turėtų papildyti, o ne pakeisti žmogaus patirtį. Žmogaus požiūris į masteringą - menininko vizijos supratimas, niuansų koregavimas ir unikali kūrybinė perspektyva - yra nepakeičiamas.

Geriausiai tai pasakė "eMastered" atstovas Collinas McLoughlinas:

"Mes ne keičiame darbo vietas ar griauname pramonę, o kuriame naują rinką, suteikdami galimybę žmonėms, kurie šiuo metu negali gauti kokybiško meistriškumo paslaugų, pagaliau tai padaryti. Vis dėlto, jei norite atlikti geriausią masteringą, visada galėsite rinktis tradicinį masteringo inžinierių."

Žmogaus kūrybiškumo ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimas

Tikėtina, kad ateityje meistriškumas bus bendras žmonių ir dirbtinio intelekto darbas, kuriame bus derinamos abiejų stiprybės, kad būtų pasiekti geriausi rezultatai.

Pavyzdžiui, inžinierius gali leisti dirbtiniam intelektui atlikti pradinius masteringo etapus, pavyzdžiui, taikyti pagrindinius EQ, suspaudimą ir kitus standartinius koregavimus, nes taip galima sutaupyti laiko ir užtikrinti nuoseklumą.

Toliau darbą gali perimti inžinieriai, kurie prideda savo unikalų akcentą ir priima niuansuotus sprendimus, kuriems reikia kūrybinės intuicijos ir gilaus muzikos emocinio konteksto supratimo.

Taip padalijus vaidmenis, bus galima efektyviau vykdyti procesą ir kartu išlaikyti aukštą meistriškumo ir pritaikymo lygį, kurio menininkai pageidauja iš inžinierių.

Dirbtinio intelekto masteringas taip pat gali būti vertinga mokymosi priemonė pradedantiesiems masteringo inžinieriams.

Analizuodami, kaip dirbtinis intelektas apdoroja ir koreguoja kūrinius, pradedantieji gali susipažinti su techniniais meistriškumo aspektais.

Galutinės mintys

Sunku paneigti seisminį dirbtinio intelekto naudojimo muzikoje pokytį - nuo akordų progresijų rašymo iki visaverčių dainų kūrimo. Dirbtinio intelekto meistriškumas yra tik vienas iš įrankių, kurie tampa vis prieinamesni kūrėjams.

Tai užtikrina prieinamumą, nuoseklumą ir veiksmingumą, todėl vis daugiau žmonių, kurie galbūt niekada nesvajojo siųsti savo dainų kvalifikuotiems meistrams ar meistravimo namams, gali išleisti radijo stotims tinkamą muziką.

Žinoma, tai taip pat yra iššūkis - kaip meistriški inžinieriai prisitaikys ir bendradarbiaus su dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi, o ne kovos su juo. Tobulėjant technologijoms, tobulės ir mūsų muzikos kūrimo bei klausymo būdai, todėl belieka tikėtis, kad dėl naujų inovacijų ir bendradarbiavimo lygių ši pramonės šaka taps dinamiškesnė nei bet kada anksčiau.