AI ser ut til å være overalt i disse dager. Fra skriving til journalistikk til kunst og mye mer - AI gjør store fremskritt på en rekke ulike områder. Alle som jobber med musikk, vet selvsagt at AI også gjør store fremskritt i musikkbransjen, spesielt innen mastering.

AI-mastering har noen store fordeler, som at den er raskere, mer konsistent og lettere tilgjengelig enn å ansette en menneskelig masteringingeniør, noe som virkelig begynner å rokke ved ting, noe som reiser spørsmålet om hvordan fremtiden for mastering ser ut i en AI-dominert verden?

I denne artikkelen tar vi en titt på hvordan kunstig intelligens endrer mastering, hvilke utfordringer den står overfor, hva den kan gjøre, og hvor den er på vei i fremtiden.

Status for mastering i dag

Mastering er kanskje et av de mest kritiske trinnene i musikkproduksjonsprosessen.

Før musikken din når ut i verden, når den ørene til den endelige gatekeeperen, som finjusterer og polerer den for å sikre at den høres best mulig ut på alle avspillingssystemer.

Mastering, slik vi kjenner det, håndteres av dyktige masteringteknikere, som bruker en potent kombinasjon av erfaring, utstyr av høy kvalitet og spesialisert programvare for å forbedre den generelle lydkvaliteten på miksene, sikre konsistens mellom sporene på et album og klargjøre lyden for distribusjon.

Denne "tradisjonelle" mastringsmetoden oppstod på midten av 1900-tallet og ble mer definert med LP-platens inntog på slutten av 1940- og 1950-tallet, da teknikerne begynte å fokusere på å optimalisere lyden for vinylplater.

Mange anser Sterling Sound for å være det første legitime masteringhuset, som ble etablert i 1968 i New York City. På mange måter satte det bransjestandarder gjennom sitt arbeid med mange høyprofilerte artister, inkludert The Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele og mange flere.

Siden mastering ble introdusert på 1900-tallet, har selvfølgelig mye endret seg.

I løpet av det siste tiåret har det skjedd en viktig utvikling innen AI Mastering.

For det første har musikere nå tilgang til flere automatiserte masteringstjenester, eMastered er en av de største. Disse plattformene tilbyr online AI-masteringstjenester som gir øyeblikkelige resultater. Som musiker kan du bare laste opp sporene dine og få mastret versjoner i løpet av få minutter.

Det fine med kunstig intelligens i mastering er at nesten hvem som helst kan oppnå lyd av høy kvalitet uten å trenge kostbar studiotid. Det reiser imidlertid også spørsmål om den fremtidige rollen til menneskelige ingeniører og potensialet for kunstig intelligens til å virkelig forstå og gjenskape de kunstneriske finessene som følger med menneskelig berøring.

Før vi går nærmere inn på det, er det viktig å forstå hvordan AI-masteringstjenester utvikler seg.

Den stadig utviklende bruken av AI i mastering

AI-teknologien har gjort store fremskritt de siste årene, og mange selskaper bruker innovative maskinlæringsalgoritmer, nevrale nettverk og dyp læring for å hjelpe AI med å utføre komplekse lydbehandlingsoppgaver med bemerkelsesverdig effektivitet.

Maskinlæringsalgoritmer utmerker seg ved å gjenkjenne mønstre i store datasett.

Ved mastering får disse algoritmene en enorm mengde musikkdata som de analyserer for å forstå hva som kjennetegner et godt mastret spor. Resultatet er at de kan identifisere optimale innstillinger for EQ, komprimering og andre lydbehandlingsverktøy basert på mønstre de har lært.

Disse algoritmene har også evnen til å tilpasse seg ulike musikksjangre og -stiler. Hvis du laster opp en moderne dubstep-låt til en AI-masteringsplattform, vil den gjøre sjangerspesifikke justeringer for å sikre at masteringsproduktet beholder den tiltenkte kunstneriske stilen.

Vi har også nevrale nettverk, som er ganske effektive når det gjelder å behandle komplekse sammenhenger mellom ulike lydkarakteristikker, for eksempel frekvens, amplitude og fase.

Til slutt har vi dyplæringsmodeller, som bruker mer avansert informasjon som finnes i kunstige nevrale nettverk.

Her hos eMastered bruker vi dyplæringsmodeller som er trent opp på et mangfoldig sett med profesjonelt mastrede spor for å gjøre presise justeringer av EQ, komprimering og stereobilde.

Det er flere fordeler med å bruke AI-masteringstjenester som eMastered, blant annet

• Effektivitet: AI-drevne plattformer kan mestre spor på en brøkdel av tiden det ville tatt en menneskelig ingeniør, noe som gjør dem ideelle for raske omstillinger.
• Tilgjengelighet: Disse plattformene gir resultater av høy kvalitet til en lavere pris, noe som er spesielt gunstig for indieartister.
• Konsistens: Med full tillit til innlærte mønstre og data tilbyr AI-masteringsplattformer konsekvent kvalitet. I motsetning til en menneskelig ingeniør vil de ikke ha "dårlige dager".

Det er selvsagt verdt å nevne at disse fordelene har sine motstykker i form av utfordringer.

Fremtidige utfordringer for AI-mestring

Det er ingen tvil om at mange AI-musikktjenester fungerer ekstremt bra. Det betyr imidlertid ikke at de er perfekte, og selv som et selskap som har utviklet en vellykket AI-masteringalgoritme, føler vi at det er best å være åpne om disse utfordringene.

Bekymring for at kunstig intelligens skal erstatte menneskelige mastering-ingeniører

En av de største utfordringene med kunstig intelligens er tanken på at vi kan miste den menneskelige kontakten.

Jeg kjenner mange masteringteknikere som har jobbet og studert i årevis for å kunne bidra med et vell av erfaring, intuisjon og kunstnerisk følsomhet. De er gode på det de gjør, og kan ta subjektive avgjørelser som gjenspeiler deres personlige stil og artistens visjon.

"Stil" er et nøkkelord, for på samme måte som produsenter og beatmakere har sine egne, gjenkjennelige kjennetegn, har mange masteringteknikere det også.

Selv om kunstig intelligens er svært effektiv, mangler den fortsatt evnen til å forstå de emosjonelle og kreative nyansene i musikk. Den vet bare det den blir lært, og kan ikke ta avgjørelser i farten som ikke er innebygd i programmeringen. Derfor er det mange som er bekymret for at musikken etter hvert vil bli homogen, der alt høres likt ut.

Hvis vi er altfor avhengige av kunstig intelligens, får vi ikke den unike karakteren og sjelen som en dyktig ingeniør kan tilføre en låt.

Bekymringer om tekniske begrensninger

AI har gjort en god del tekniske fremskritt i årenes løp, men det finnes fortsatt noen velkjente begrensninger.

Noen AI-algoritmer kan for eksempel slite med spor som har ukonvensjonelle strukturer eller svært komplekse lydelementer. La oss for eksempel ta et mer eksperimentelt rockespor som har alle elementene til en tradisjonell rockelåt, bortsett fra en kvernende synthbass som skal fungere som et solid elektronisk fundament for resten av låten.

AI vil ikke være i stand til å høre forskjell på synth-bassen, en vanlig bass eller et hvilket som helst annet instrument i den lave enden av skalaen. Den kan kanskje gjette seg frem, og kanskje treffer den riktig, men det er umulig å garantere det.

Med tanke på at en AI-mastringsalgoritme kan tro at det er en tradisjonell rockelåt, vil den mikse den som en hvilken som helst annen rockelåt, ved å komprimere de lave tonene og skyve dem tilbake for å gi plass til tykkelsen i de lavere mellomtonene og trommenes punch. Ut fra din kunstneriske visjon vil du kanskje ønske at det skal mastres mer som et EDM- eller hiphop-spor.

Selv om du kan komme med overordnede forslag på noen AI-masteringsplattformer, er det til syvende og sist bare menneskelige ingeniører som kan gjøre subtile justeringer basert på sine trente ører og spesifikke kunstneriske intensjoner.

Vi håper at AI-systemer i fremtiden kan trenes opp utover eksisterende data, slik at de kan tilpasse seg helt nye sjangre eller stiler som avviker betydelig fra normen.

Bekymringer rundt AIs rolle i den kreative industrien

Til slutt, og med god grunn, vekker fremveksten av AI i mastering mange bekymringer om jobbfortrengning.

Kunstig intelligens kan håndtere flere tekniske oppgaver på et øyeblikk, og til en brøkdel av kostnaden, noe som til syvende og sist reduserer behovet for menneskelige ingeniører.

Men det kan også skape nye muligheter. For eksempel kan kunstig intelligens frigjøre en masteringingeniør til å fokusere mer på kreative aspekter og mindre på repetitive oppgaver som normalisering av lydstyrke eller støyreduksjon.

Vi skal være de første til å si at vi ikke tror at AI noensinne vil erstatte den menneskelige masteringsprosessen fullstendig.

Det er en mye mer nyansert prosess enn mange tror. En AI vil for eksempel ikke vite at en intro, et vers eller et refreng krever ulik behandling, ettersom den ikke kan skille mellom de ulike delene av sporet. Den vil heller ikke kunne gjette om klikkene eller knallene i den endelige miksen din faktisk hører hjemme der, eller om de er der ved et uhell.

En ekte masteringstekniker ville sannsynligvis ringt deg og sagt: "Hei, hvis du vil ha det beste resultatet, må du bounce miksen på nytt og ta deg av disse problemene."

Hvordan ser AI-mastering ut i fremtiden?

Etter hvert som AI-mastringsverktøy blir mer tilgjengelige for et bredere publikum, inkludert uavhengige artister og små studioer, vil også bruken av dem øke.

Det er vanskelig å argumentere mot at mange av disse verktøyene er så enkle og rimelige.

Profesjonelle masteringstjenester er ikke overkommelige for alle, og hvorfor skal det være en slik barriere for kreativitet? I realiteten er AI-mastering med på å utjevne spillereglene for uavhengige musikere.

Vi vil sannsynligvis se stadig flere skybaserte løsninger etter hvert, men noe vi tror kommer til å bli mest fremtredende, er hybridtilnærmingen.

Mange masteringingeniører har begynt å kombinere sin egen ekspertise med kunstig intelligens, slik at kunstig intelligens kan ta seg av de første tekniske oppgavene og fokusere på den kreative finpussingen. Mange fagfolk i bransjen støtter denne modellen, og ser på kunstig intelligens som et verktøy som kan forbedre, snarere enn erstatte, menneskelig kreativitet.

Det er også et håp om at AI-systemer vil utvikle sterkere brukerprofiler som kan lære og tilpasse seg preferansene til spesifikke ingeniører og artister, og dermed gi svært skreddersydde masteringforslag.

Vil kunstig intelligens erstatte menneskelige mestringsingeniører?

Som jeg har nevnt i hele artikkelen, vil det være tilfeller der bruk av kunstig intelligens i masteringsprosessen vil være mer egnet eller fordelaktig enn å ansette en menneskelig masteringstekniker. Hvis du har et budsjett, trenger en master raskt, eller bare vil teste ut hvordan miksen din kan høres ut som et ferdig produkt, er det absolutt en god idé å bruke en AI-masteringstjeneste som eMastered.

Hvis du derimot ønsker fleksibilitet til å kunne gi eller motta tilbakemeldinger, eller hvis du vil ha en ultraspesifikk lyd, som kan komme fra et bestemt sett med egenskaper eller analogt utstyr, er det bedre å gå til en dyktig masteringstekniker.

Selv på sikt tror jeg ikke at kunstig intelligens noensinne vil erstatte tradisjonell mastering. I stedet ser jeg for meg en fremtid der de to jobber side om side, noe som vil gjøre det lettere å komme inn i musikkbransjen.