Muzikos masteringas yra paskutinis ir svarbiausias gamybos proceso etapas. Visi, kurie kada nors išleido sėkmingą muziką, pasakys, kad tai nepakeičia papildomo poliravimo ir profesionalumo.

Tačiau mokymasis tinkamai įvaldyti savo muziką gali pareikalauti daug laiko. Dažnai tam reikia ilgametės patirties ir gilaus garso inžinerijos supratimo. Kita vertus, daugeliui muzikantų samdyti profesionalų masteringo inžinierių paprasčiausiai neįmanoma dėl riboto biudžeto.

Čia pasitelkiami naujausi muzikos technologijų pasiekimai.

Internetinės arba dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugos yra prieinamesnės ir paprastesnės nei bet kada anksčiau. Ypač dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugos yra ekonomiškas sprendimas muzikantams, kurie nori aukštos kokybės rezultatų be didelių kainų.

Nors kai kurie tradicionalistai gali nesutikti su naujomis technologijomis, per pastarąjį dešimtmetį jos labai išpopuliarėjo. Daugelis atlikėjų dabar remiasi šiomis priemonėmis, kad galėtų užbaigti savo dainas ir išlaikyti savo pozicijas transliacijos platformose.

Šiame vadove išnagrinėsime viską, ką reikia žinoti apie dirbtinio intelekto įsisavinimą, ir išsklaidysime kai kuriuos su juo susijusius mistinius dalykus, kad galėtumėte pradėti jį naudoti jau šiandien.

Trumpa dirbtinio intelekto istorija muzikoje

Nors dirbtinio intelekto valdomos muzikos technologijos gali atrodyti kaip naujas, pažangiausias dalykas, kompiuteriu kuriamos muzikos pagrindai buvo kuriami dešimtmečius, dar 1950-aisiais.

Siekis diegti naujoves ir griauti tradicinius kūrybos būdus atsirado gerokai anksčiau nei tai, ką šiandien suprantame kaip dirbtinį intelektą. Vienas pirmųjų pionierių, kuris ateina į galvą, yra eksperimentinis kompozitorius Johnas Cage'as, sukūręs nepaprastą kūrinį "Pokyčių muzika", pasinaudodamas senovės kinų pranašystės tekstu I Ching.

Pažymėdamas ištraukas iš šio senovinio skaitmeninio generatoriaus, Cage'as išoriškai apibrėžė muzikinių sprendimų priėmimo procesą, leisdamas atsitiktinėms operacijoms formuoti jo kompoziciją.

Panašiai po kelių dešimtmečių Brianas Eno padarė revoliuciją muzikos kūrime, naudodamas "Oblique Strategies" - kortelių rinkinį su užuominomis, skirtomis kūrybiniams blokams įveikti ir atsitiktinumui į sprendimų priėmimo procesą įnešti.

Šios ankstyvosios inovacijos padėjo pagrindus būdams, kuriais dabar dirbtinis intelektas patikimai vadovauja šiuolaikiniams muzikos kūrėjams. Šie pirmieji pionieriai parodė, kad kūrybiškumas gali būti didinamas ne tik žmogaus intuicija, bet ir kitais metodais.

Nors Cage'o ir Eno metodai nebuvo pagrįsti kompiuteriais, jie naudojo daugelį tų pačių principų, kuriais šiandien remiasi dirbtinio intelekto muzikos technologija. Priimdami atsitiktinumą ir išorinį vadovavimą, jie parodė, kad naujoviškos priemonės gali pakeisti kūrybinį procesą.

Šiandien dirbtinio intelekto meistriškumo srityje šios pagrindinės idėjos yra panaudojamos naudojant pažangius algoritmus, kad būtų galima priimti pagrįstus sprendimus, kurie pagerina ir nušlifuoja muzikos kūrinius.

Kas yra dirbtinio intelekto valdymas?

Galite drąsiai manyti, kad dirbtinis įvaldymas yra automatinio įvaldymo forma, nors automatinis įvaldymas nebūtinai yra dirbtinis įvaldymas. Nors abi sąvokos dažnai vartojamos pakaitomis, jos reiškia skirtingus požiūrius į tą patį tikslą.

Automatinis masteringas apima kompiuterinį algoritmą, kuris gali automatiškai taikyti tam tikrus standartinius masteringo etapus. Šie veiksmai paprastai apima ekvalaizerį, suspaudimą, stereofoninio pločio koregavimą ir lygio balansavimą - panašiai, kaip tai darytų žmogus meistras.

Tačiau tai nebūtinai reiškia, kad su tuo susijęs dirbtinis intelektas.

Šiuos algoritmus dažnai kuria ir jiems vadovauja inžinieriai, kurie juos koduoja taip, kad jie laikytųsi konkrečių taisyklių ir procesų.

Automatinio įsisavinimo algoritmo veiksmingumas labai priklauso nuo jį sukūrusio kūrėjo patirties ir įgūdžių. Aukštos kokybės algoritmai yra išsamių tyrimų ir kūrimo rezultatas, į kurį įtraukiami patyrusių garso profesionalų atsiliepimai.

Kai naudojate automatinio masteringo paslaugą, algoritmas taikys apdorojimą pagal iš anksto pasirinktus tikslus, pvz., konkretaus žanro standartus. Tačiau tinkamo tikslo pasirinkimas gali būti iššūkis, ypač jei jūsų muzika nėra vientisa.

Be to, taikant šį metodą daroma prielaida, kad aiškiai suprantate, ko norite ir ko jums reikia iš masteringo proceso.

Kai kuriose pažangesnėse sistemose naudojamas dirbtinis intelektas arba mašininis mokymasis, automatiškai nustatantys tikslus ir atpažįstantys žanrus, kad naudotojams nereikėtų to daryti. Jos yra šiek tiek patogesnės naudotojams nei tradicinės algoritminės sistemos. Mokydamiesi iš didžiulių duomenų kiekių, kuriuos jiems pateikia inžinieriai, šie mašininio mokymosi algoritmai gali atlikti subtilesnius pakeitimus. Rezultatas - labiau nušlifuotas ir žanrą atitinkantis galutinis meistras.

Visas dirbtinio intelekto masteringas priskiriamas skaitmeninio signalų apdorojimo kategorijai, kuri yra vienas iš trijų pagrindinių masteringo stilių, kuriais galime naudotis.

Įvairių garso įrašų meistriškumo tipų tyrinėjimas

Iš esmės galite rinktis iš trijų pagrindinių masteringo galimybių: analoginio, skaitmeninio ir hibridinio masteringo. Kiekvienas tipas gali būti naudingas, priklausomai nuo to, kokio skambesio siekiate:

• Analoginis masteringas: tai tradicinis masteringo metodas. Per jį galutiniam takeliui apdoroti naudojama analoginė aparatūra, pavyzdžiui, kompresoriai, ekvalaizeriai ir juostiniai aparatai. Daugelis muzikantų trokšta šilto, sodraus analoginio garso, todėl dažnai tenka jį perkelti į vinilinę plokštelę.
• Skaitmeninis įvaldymas: Tai modernesnis metodas, kai naudojama skaitmeninė programinė įranga ir VST įskiepiai, leidžiantys apdoroti garsą visiškai "dėžutėje". Skaitmeninis masteringas pasižymi didesniu tikslumu, lankstumu ir patogumu, palyginti su analoginiu. Masteringo inžinieriai ne tik gali atlikti sudėtingesnius pakeitimus, bet ir iškart atšaukti nustatymus.
• Hibridinis meistravimas: Hibridinis masteringas - tai geriausias abiejų pasaulių derinys, kuriame naudojami ir analoginiai, ir skaitmeniniai įrankiai. Inžinierius gali paleisti kūrinį per analoginę įrangą, kad jis būtų šiltas ir charakteringas, o tada naudoti skaitmeninius įskiepius galutiniams patobulinimams.

Pasikalbėkite su dešimčia skirtingų masteringo inžinierių ir tikriausiai pastebėsite, kad visi jie taiko skirtingus metodus. Vieni dirba tik kompiuteriu, pasikliaudami programine įranga, kad pasiektų norimų rezultatų, o kiti yra visiškai atsidavę senam analoginiam metodui, naudodami fizinę aparatūrą ir juostinius aparatus, kad išgautų norimą galutinį skambesį.

Kai kurie taip pat renkasi hibridinį metodą, kad galėtų pasinaudoti kiekvieno metodo privalumais.

dirbtinio intelekto meistriškumo srityje taikomas tik skaitmeninis metodas. Dirbtinis intelektas turi pasikliauti skaitmeniniu signalų apdorojimu, kad išanalizuotų ir patobulintų bet kokį jam pateiktą garsą, t. y. nėra jokių analoginių aparatūros kompresorių ar juostinių mašinų.

Nors tai gali apriboti apčiuopiamą, praktinį analoginės aparatūros meistriškumo aspektą, gaunamas greitis, nuoseklumas ir prieinamumas. Be to, šis metodas yra daug ekonomiškesnis.

dirbtinio intelekto meistriškumo kokybė: Kaip ji vertinama?

Atsakymą į šį klausimą reikia ieškoti, nes dirbtinio intelekto meistriškumo kokybė iš esmės priklauso nuo jo algoritmų sudėtingumo. Ne visi algoritmai yra vienodi, o jų veiksmingumas gali labai skirtis priklausomai nuo jų konstrukcijos ir įgyvendinimo.

"eMastered" didžiuojasi tuo, kad naudoja pažangiausias technologijas ir pažangius garso atpažinimo algoritmus, kad pasiektų puikių rezultatų.

Mūsų dirbtinio intelekto įsisavinimas išsiskiria tuo, kad už mūsų technologijos slypi kompetencija. Mūsų algoritmą sukūrė Smithas Carlsonas, "Grammy" apdovanojimą pelnęs miksavimo ir masteringo inžinierius, žinomas dėl darbo su Taylor Swift albumu " 1989", ir elektroninės muzikos atlikėjas Collinas McLoughlinas.

Jų patirtis ir žinios šioje srityje tapo viena iš aukščiausios kokybės dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugų pramonėje.

Unikalus "eMastered" paslaugos aspektas yra tas, kad be automatinių algoritmų, ji siūlo plačią galutinio pagrindinio kūrinio kontrolę, suteikdama jums galimybę tiksliai sureguliuoti įvairius elementus, kad jie atitiktų jūsų meninę viziją.

Skirtingai nuo kitų AI įvaldymo paslaugų, mes pateikiame reguliuojamus kompresoriaus intensyvumo, įvaldymo stiprumo, EQ, garsumo, stereofoninio pločio ir kitus nustatymus. Galite net įkelti etaloninį kūrinį, kuriuo vadovausitės meistriškumo procese, kad galutinis produktas atitiktų jūsų pageidaujamą skambesį.

Nors argumentas gali būti tas, kad jūs negaunate "žmogiškojo prisilietimo" prie savo meistro, paprastas A/B palyginimas su poliruotu, profesionaliu meistru rodo, kokio aukšto lygio gali būti gerai suprojektuota dirbtinio intelekto meistriškumo paslauga, kuri taip pat kainuoja tik dalį kainos.

AI įsisavinimo privalumai

Taigi, ar turėtumėte naudoti dirbtinio intelekto meistriškumą, o ne tradicinį meistriškumą?

Yra daug atvejų, kai mes sakome, kad tikrai!

Štai keletas svarbiausių jos privalumų:

• Nuoseklumas: Pirmiausia, dirbtinio intelekto meistriškumas gali užtikrinti nuoseklesnius rezultatus. Algoritmas neturi "laisvų dienų", t. y. kiekvienas kūrinys įvaldomas pagal tą patį aukštą standartą. Šis vienodumas ypač vertingas dirbant su albumu.
• Greitis ir efektyvumas: Mūsų dirbtinio intelekto meistriškumo algoritmas gali apdoroti kūrinius per kelias minutes, t. y. gerokai greičiau nei tradicinis žmogaus meistriškumas. Tai puikiai tinka, jei jums reikia greitai įgyvendinti projektą.
• Gebėjimas mokytis: Pažangios dirbtinio intelekto įsisavinimo sistemos naudoja mašininį mokymąsi, kad nuolat tobulintų savo algoritmus. Analizuodamos didžiulius duomenų kiekius, šios sistemos gali pritaikyti ir patobulinti savo metodus, kurie laikui bėgant tampa vis geresni ir geresni.
• Muzikinė analizė: Gerai sukurti dirbtinio intelekto meistriškumo įrankiai taip pat gali atlikti išsamią muzikinę kūrinio analizę, remdamiesi pateiktais duomenimis, ir taikyti EQ, suspaudimą, stereofoninį plotį ir garsumo lygius, kaip ir žmogaus meistriškumo inžinierius.
• Ekonomiškas: Akivaizdžiausias privalumas yra tas, kad dirbtinio intelekto masteringas paprastai yra prieinamesnis už žmogaus samdomo masteringo inžinieriaus samdymą, todėl jis tampa prieinamesnis nepriklausomiems menininkams arba tiems, kurių biudžetas ribotas.
• 24/7 prieinamumas: Skirtingai nuo žmonių inžinierių, kurie turi darbo valandas, dirbtinio intelekto meistriškumo paslaugos teikiamos visą parą, todėl savo kūrinius galite meistrauti bet kada ir bet kur.

Nors dirbtinio intelekto meistriškumas suteikia daugybę neginčijamų privalumų, pirmieji pripažinsime, kad jis greičiausiai niekada visiškai neprilygs niuansuotam kvalifikuoto žmogaus inžinieriaus požiūriui.

Įgarsinimo inžinieriai turi ilgametę patirtį ir meninę intuiciją. Be to, jie gali priimti subjektyvius sprendimus, pagrįstus unikaliu kiekvieno kūrinio kontekstu - elementų, kurių dirbtinis intelektas, nepaisant jo pažangos, negali visiškai atkartoti. Bent jau kol kas ne.

Pavyzdžiui, žmogus inžinierius gali reaguoti į konkrečius menininko pageidavimus taip, kaip algoritmas gali ne visiškai suprasti.

Žinoma, kai svarbiausia yra kaina, efektyvumas ar prieinamumas, dirbtinio intelekto įsisavinimas yra daugiau nei tinkamas pakaitalas.

Dainos paruošimas dirbtinio intelekto meistriškumui

Nors dirbtinio intelekto masteringas gali gerokai patobulinti jūsų kūrinį ir paruošti jį konkuruoti realiame pasaulyje, labai svarbu nepamiršti, kad galutinio masterio kokybė labai priklauso nuo jūsų pateikto mišinio kokybės.

Norint įsitikinti, kad jūsų daina yra paruošta AI masteringui, kad būtų pasiekti geriausi įmanomi rezultatai, reikia atlikti kelis esminius veiksmus:

• Subalansuokite kūrinius: įsitikinkite, kad visi mišinio elementai yra gerai subalansuoti pagal garsumą. Rekomenduojame maišant naudoti profesionalius etaloninius takelius, kad jie atitiktų profesionalų standartus.
• Pan Kiekvienas mišinio elementas: Naudojant panoramavimą, kai kiekvienas mišinio elementas išdėstomas stereofoniniame lauke, galima sukurti erdvės ir aiškumo įspūdį.
• Pridėti apdorojimą: Taikykite visus reikiamus apdorojimo būdus, pvz., EQ, suspaudimą, reverbą ir vėlinimą, kad pagerintumėte savo mišinį. Nebijokite taikyti magistralės apdorojimo, jei tai tikslinga jūsų skambesiui, tačiau apribojimą palikite galutiniam įvaldymo etapui.
• Patikrinkite "Mono" suderinamumą: Įsitikinkite, kad jūsų mišinys gerai skamba monofoniškai. Tai svarbu norint atkurti per sistemas, kuriose stereofoninis signalas sumuojamas į monofoninį, pavyzdžiui, kai kuriose klubų garso sistemose ir nešiojamuosiuose garsiakalbiuose.
• Palikite erdvės: Palikite pakankamai erdvės mišinyje, išlaikydami maksimalius lygius tarp -3 dB ir -6 dB. Taip užtikrinsite, kad masteringo procese liktų pakankamai vietos galutiniams akcentams pridėti be iškraipymų.
• Eksportuokite aukštos kokybės "Premaster" failą: Eksportuokite galutinį mišinį kaip aukštos kokybės garso failą (pvz., WAV arba AIFF) su didžiausiu galimu bitų gyliu ir diskretizavimo dažniu.

AI Mastering su "eMastered

Apskritai AI masteringas yra galingas ir prieinamas sprendimas muzikantams, norintiems greitai ir nebrangiai gauti profesionalios kokybės rezultatus.

Jei norite sužinoti, dėl ko taip triukšmaujama, išbandykite "eMastered" aukščiausio lygio dirbtinio intelekto meistriškumo platformą, kuri gali dirbti su bet kokio stiliaus ir žanro įrašais. Mūsų pažangūs mašininio mokymosi algoritmai nuolat tobulėja su kiekviena įvaldyta daina, užtikrindami aukščiausio lygio rezultatus jūsų muzikai.

Išbandykite mūsų dirbtinio intelekto meistriškumą šiandien ir sužinokite, ką manote!