Mastering av musikk er det siste og mest kritiske trinnet i produksjonsprosessen. Alle som har gitt ut musikk med suksess, vil fortelle deg at det ikke finnes noen erstatning for den ekstra finpussen og profesjonaliteten det gir.

Det kan imidlertid være utrolig tidkrevende å lære seg å mastere sin egen musikk på riktig måte. Det krever ofte mange års erfaring og en dyp forståelse av lydteknikk. På den annen side er det for mange musikere rett og slett ikke et alternativ å hyre en profesjonell masteringstekniker på grunn av budsjettbegrensninger.

Det er her de nyeste fremskrittene innen musikkteknologi kommer inn i bildet.

Nettbaserte masteringstjenester er mer tilgjengelige og enklere å bruke enn noen gang før. Spesielt AI-mastering er en kostnadseffektiv løsning for musikere som ønsker høykvalitetsresultater uten å måtte betale en høy prislapp.

Selv om noen tradisjonalister kanskje er uenige i den nye teknologien, har den fått betydelig gjennomslagskraft i løpet av det siste tiåret. Mange artister er nå avhengige av disse verktøyene for å ferdigstille låtene sine og hevde seg på strømmeplattformene.

I denne guiden skal vi utforske alt som er verdt å vite om AI-mastering og fjerne noe av mystikken som omgir det, slik at du kan komme i gang med å bruke det i dag.

En kort historie om kunstig intelligens i musikk

Selv om AI-drevet musikkteknologi kan virke som noe helt nytt og banebrytende, har grunnlaget for dataassistert musikkskaping vært under utvikling i flere tiår, helt tilbake til 1950-tallet.

Drivkraften til å innovere og bryte med tradisjonelle kreative baner var langt eldre enn det vi i dag forstår som kunstig intelligens. En av de første pionerene jeg kommer til å tenke på, er den eksperimentelle komponisten John Cage, som skapte et ekstraordinært verk, "Music of Changes", ved å bruke den gamle kinesiske spådomsteksten I Ching.

Ved å markere passasjer fra denne eldgamle numeriske generatoren eksternaliserte Cage den musikalske beslutningsprosessen, og lot tilfeldigheter forme komposisjonen.

På samme måte revolusjonerte Brian Eno musikkproduksjonen noen tiår senere ved å bruke "Oblique Strategies", et sett med kort med instruksjoner som skulle bryte kreative blokkeringer og introdusere tilfeldigheter i beslutningsprosessen.

Disse tidlige innovasjonene la grunnlaget for hvordan kunstig intelligens i dag brukes til å veilede moderne musikkskapere. Ved å eksternalisere beslutningstakingen viste disse pionerene at kreativiteten kan forbedres ved hjelp av metoder som går lenger enn menneskelig intuisjon alene.

Selv om Cage og Enos metoder ikke var basert på datamaskiner, brukte de mange av de samme prinsippene som dagens AI-musikkteknologi bygger på. Ved å omfavne tilfeldigheter og ekstern veiledning viste de at innovative verktøy kunne omforme den kreative prosessen.

I dag utnytter AI-mastering disse grunnleggende ideene og bruker avanserte algoritmer til å ta informerte beslutninger som forbedrer og polerer musikalske spor.

Hva er AI Mastering?

Du kan trygt anta at AI-mastering er en form for automatisert mastering, selv om automatisert mastering ikke nødvendigvis er AI. Selv om begge begrepene ofte brukes om hverandre, representerer de ulike tilnærminger til det samme målet.

Automatisert mast ering innebærer en dataalgoritme som automatisk kan bruke en rekke standard masteringstrinn på et spor. Disse trinnene omfatter vanligvis EQ, komprimering, justering av stereobredde og nivåbalansering - på samme måte som en menneskelig masteringstekniker ville gjort.

Dette betyr imidlertid ikke nødvendigvis at kunstig intelligens er involvert.

Disse algoritmene er ofte utformet og styrt av menneskelige ingeniører som koder dem til å følge bestemte regler og prosesser.

Hvor effektiv en automatisert mastringsalgoritme er, avhenger i stor grad av ekspertisen og dyktigheten til utvikleren som har laget den. Algoritmer av høy kvalitet er et resultat av omfattende forskning og utvikling, med tilbakemeldinger fra erfarne lydfolk.

Når du bruker en automatisert masteringstjeneste, vil algoritmen behandle musikken basert på forhåndsvalgte mål, for eksempel sjangerspesifikke standarder. Det kan imidlertid være en utfordring å velge riktig mål, spesielt hvis musikken din ikke er helt entydig.

Utover det forutsetter denne tilnærmingen at du har en klar forståelse av hva du ønsker og trenger fra masteringsprosessen.

Noen mer avanserte systemer bruker kunstig intelligens eller maskinlæring, og setter automatisk opp mål og oppdager sjangre, slik at brukerne ikke trenger å gjøre det. De er litt mer brukervennlige enn tradisjonelle algoritmiske systemer. Ved å lære av store mengder data som ingeniører har matet dem med, kan disse maskinlæringsalgoritmene gjøre mer nyanserte justeringer. Resultatet er en mer polert og sjangertilpasset endelig master.

AI-mastering som helhet faller inn under kategorien digital signalbehandling, som er en av de tre hovedformene for mastering vi har tilgang til.

Utforsk de ulike typene lydmastering

Det er i hovedsak tre hovedalternativer du kan velge mellom: analog, digital og hybrid mastering. Hver type kan være fordelaktig, avhengig av hvilken lyd du er ute etter:

• Analog mast ering: Dette er den tradisjonelle metoden for mastering. Den bruker analog maskinvare, som kompressorer, equalizere og båndmaskiner, til å behandle det endelige sporet. Mange musikere ønsker seg den varme, fyldige lyden av analog lyd, noe som ofte innebærer overføring til en pre-master på vinyl.
• Digital mastering: Dette er en mer moderne tilnærming, der man bruker digital programvare og VST-plugins for å behandle lyden helt "i boksen". Digital mastering tilbyr et høyere nivå av presisjon, fleksibilitet og bekvemmelighet sammenlignet med analog mastering. Ikke bare kan masteringsteknikerne gjøre mer intrikate justeringer, men de kan også tilbakekalle innstillinger på et øyeblikk.
• Hybrid mastering: Hybrid mastering kombinerer det beste fra to verdener og bruker både analog maskinvare og digitale verktøy. En tekniker kan kjøre sporet gjennom analogt utstyr for å få varme og karakter, og deretter bruke digitale plugins for de siste justeringene.

Snakk med ti forskjellige masteringteknikere, og du vil sannsynligvis legge merke til at de alle har forskjellige tilnærminger. Noen jobber helt i boksen og bruker programvare for å oppnå det ønskede resultatet, mens andre satser fullt og helt på den gammeldagse analoge metoden og bruker fysisk maskinvare og båndmaskiner for å få den endelige lyden de ønsker.

Noen foretrekker også en hybridtilnærming for å utnytte styrken i hver metode.

I AI-mastering er tilnærmingen utelukkende digital. En AI må bruke digital signalbehandling for å analysere og forbedre all lyd den blir matet med, noe som betyr at det ikke er noen analoge maskinvarekompressorer eller båndmaskiner involvert.

Selv om dette kan begrense det taktile, praktiske aspektet ved analog maskinvaremastering, får du hastighet, konsistens og tilgjengelighet. I tillegg er denne tilnærmingen langt mer kostnadseffektiv.

Kvaliteten på AI-mastering: Hvordan holder den mål?

Svaret på dette spørsmålet krever litt graving, ettersom kvaliteten på AI-mastering i stor grad avhenger av hvor sofistikerte algoritmene er. Ikke alle algoritmer er like gode, og hvor effektive de er, kan variere betydelig avhengig av hvordan de er utformet og implementert.

Hos eMastered er vi stolte av å bruke banebrytende teknologi og avanserte algoritmer for lydgjenkjenning for å levere overlegne resultater.

Det som skiller vår AI-mastering fra andre, er ekspertisen bak teknologien vår. Algoritmen vår er utviklet av Smith Carlson, en Grammy-prisvinnende mikse- og masteringstekniker som er kjent for sitt arbeid med Taylor Swifts 1989, og den elektroniske musikkartisten Collin McLoughlin.

Deres erfaring og kunnskap på området har resultert i en av bransjens mest høykvalitets AI-masteringstjenester.

Et unikt aspekt ved eMastereds tjeneste er at den i tillegg til de automatiserte algoritmene tilbyr omfattende kontroll over den endelige masteren, noe som gir deg muligheten til å finjustere ulike elementer slik at de passer til din kunstneriske visjon.

I motsetning til andre AI-masteringstjenester tilbyr vi justerbare innstillinger for kompressorintensitet, masteringstyrke, EQ, volum, stereobredde og mer. Du kan til og med laste opp et referansespor som veiledning i masteringsprosessen, slik at du er sikker på at sluttproduktet ditt stemmer overens med ønsket lydbilde.

Selv om argumentet kan være at du ikke får den "menneskelige kontakten" med masteren din, viser en enkel A/B-sammenligning med en polert, profesjonell master hvor høyt nivå en veldesignet AI-masteringstjeneste kan prestere på, og det til en brøkdel av prisen.

Fordelene med AI Mastering

Så, bør du bruke AI-mastering fremfor tradisjonell mastering?

Det er mange tilfeller der vi vil si absolutt!

Her er noen av de viktigste fordelene den tilbyr:

• Konsistens: For det første kan AI-mastering gi mer konsistente resultater. En algoritme har ingen "off-dager", noe som betyr at hvert spor blir mastret til samme høye standard. Denne ensartetheten er spesielt verdifull når man jobber med et album.
• Hastighet og effektivitet: Vår AI-mastringsalgoritme kan behandle spor i løpet av få minutter, noe som er betydelig raskere enn tradisjonell menneskelig mastring. Dette er perfekt hvis du trenger en rask gjennomføringstid for prosjektet ditt.
• Læringskapasitet: Avanserte AI-mestringssystemer bruker maskinlæring til å forbedre algoritmene sine kontinuerlig. Ved å analysere store mengder data kan disse systemene tilpasse og forbedre teknikkene sine, slik at de blir bedre og bedre etter hvert som tiden går.
• Musikalsk analyse: Godt utformede AI-mastringsverktøy kan også utføre detaljerte musikalske analyser av et spor basert på dataene det har blitt matet med, og bruke EQ, komprimering, stereobredde og volumnivåer etter eget skjønn, akkurat som en menneskelig masteringstekniker ville gjort.
• Kostnadseffektivt: Den mest åpenbare fordelen er at AI-mastering generelt er rimeligere enn å ansette en menneskelig masteringstekniker, noe som gjør det mer tilgjengelig for uavhengige artister eller artister med begrenset budsjett.
• Tilgjengelighet 24/7: I motsetning til menneskelige ingeniører som har arbeidstid, er AI-masteringstjenester tilgjengelige døgnet rundt, noe som betyr at du kan mastere sporene dine når som helst og hvor som helst.

Når alt dette er sagt, er vi de første til å innrømme at selv om AI-mastering byr på mange ubestridelige fordeler, vil den sannsynligvis aldri fullt ut kunne matche den nyanserte tilnærmingen til en dyktig menneskelig ingeniør.

Menneskelige masteringteknikere har mange års erfaring og kunstnerisk intuisjon. De har også evnen til å ta subjektive avgjørelser basert på den unike konteksten til hvert enkelt spor - elementer som kunstig intelligens, til tross for sine fremskritt, ikke kan gjenskape fullt ut. I hvert fall ikke ennå.

En menneskelig ingeniør kan for eksempel svare på en kunstners spesifikke forespørsler på måter som en algoritme kanskje ikke helt forstår.

Når kostnader, effektivitet eller tilgjengelighet er det viktigste, er selvfølgelig AI-mastering et mer enn fullgodt alternativ.

Gjør låten din klar for AI-mastering

Selv om AI-mastering kan forbedre låten din betydelig og gjøre den klar til å konkurrere ute i den virkelige verden, er det viktig å huske at kvaliteten på den endelige masteren i stor grad avhenger av kvaliteten på miksen du leverer.

For å sikre at låten din er klar for AI-mastering, slik at du oppnår best mulig resultat, er det noen viktige trinn som må gjennomføres:

• Balansere sporene: Sørg for at alle elementene i miksen er godt balansert med hensyn til volum. Vi anbefaler at du bruker profesjonelle referansespor når du mikser for å holde deg i tråd med profesjonelle standarder.
• Panorer hvert mikselement: Panorering for å plassere hvert enkelt element i miksen i stereofeltet kan bidra til å skape en følelse av rom og klarhet.
• Legg til prosessering: Bruk all nødvendig prosessering som EQ, kompresjon, romklang og delay for å forbedre miksen. Ikke vær redd for å bruke bus-prosessering hvis det gir mening for lydbildet ditt, men la begrensningen ligge til den endelige masteringfasen.
• Sjekk monokompatibiliteten: Sørg for at miksen din høres bra ut i mono. Dette er viktig for avspilling på systemer som summerer stereosignalet til mono, for eksempel noen klubbsystemer og bærbare høyttalere.
• La det være takhøyde: Sørg for tilstrekkelig takhøyde i miksen ved å holde toppnivåene mellom -3 dB og -6 dB. Dette sikrer at det er nok plass til at masteringsprosessen kan legge til den siste finpussen uten forvrengning.
• Eksporter en premaster-fil av høy kvalitet: Eksporter den endelige miksen som en lydfil av høy kvalitet (f.eks. WAV eller AIFF) med høyest mulig bitdybde og samplingsfrekvens.

AI-mastering med eMastered

Alt i alt tilbyr AI-mastering en kraftig og tilgjengelig løsning for musikere som ønsker resultater av profesjonell kvalitet raskt og til en rimelig pris.

Hvis du vil se hva all hypen handler om, kan du ta en titt på eMastereds ultimate AI-masteringsplattform, som er i stand til å jobbe med alle stilarter og sjangre. Våre avanserte maskinlæringsalgoritmer forbedres kontinuerlig for hver låt de mastrerer, noe som sikrer topp resultater for musikken din.

Prøv vår AI-mastering i dag og se hva du synes!