Sztuczna inteligencja wydaje się być obecnie wszędzie. Od pisania, przez dziennikarstwo, po sztukę i nie tylko, robi znaczący krok naprzód w kilku różnych dziedzinach. Oczywiście każdy, kto pracuje w branży muzycznej, wie, że sztuczna inteligencja robi furorę także w muzyce, zwłaszcza w masteringu.

Mastering AI ma kilka wspaniałych zalet, takich jak bycie szybszym, bardziej spójnym i łatwiej dostępnym niż zatrudnienie ludzkiego inżyniera masteringu, co naprawdę zaczyna wstrząsać sytuacją, co rodzi pytanie, jak wygląda przyszłość masteringu w świecie zdominowanym przez AI?

W tym artykule przyjrzymy się temu, jak sztuczna inteligencja zmienia mastering, przed jakimi wyzwaniami stoi, co potrafi i dokąd zmierza w przyszłości.

Obecny stan masteringu

Mastering może być jednym z najbardziej krytycznych etapów procesu produkcji muzyki.

Zanim Twoja muzyka trafi na świat, trafia do uszu ostatecznego gatekeepera, który poprawia ją i poleruje, aby upewnić się, że brzmi jak najlepiej we wszystkich systemach odtwarzania.

Mastering, jak wiemy, jest obsługiwany przez wykwalifikowanych inżynierów masteringu, którzy wykorzystują potężne połączenie doświadczenia, wysokiej jakości sprzętu i specjalistycznego oprogramowania, aby poprawić ogólną jakość dźwięku miksów, zapewnić spójność między ścieżkami na albumie i przygotować dźwięk do dystrybucji.

Ta "tradycyjna" metoda masteringu pojawiła się w połowie XX wieku i stała się bardziej zdefiniowana wraz z pojawieniem się płyty LP pod koniec lat 40. i 50. ubiegłego wieku, kiedy to inżynierowie zaczęli koncentrować się na optymalizacji dźwięku dla płyt winylowych.

Wielu uważa Sterling Sound za pierwszy legalny dom masteringowy, który został założony w 1968 roku w Nowym Jorku. Pod wieloma względami wyznaczył on standardy branżowe, współpracując z wieloma znanymi artystami, w tym The Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele i wieloma innymi.

Oczywiście od czasu wprowadzenia masteringu w XX wieku wiele się zmieniło.

W ciągu ostatniej dekady nastąpił kluczowy rozwój w dziedzinie AI Mastering.

Po pierwsze, muzycy mają teraz dostęp do kilku zautomatyzowanych usług masteringowych, z których jedną z największych jest eMastered. Platformy te oferują usługi masteringu AI online, które zapewniają natychmiastowe rezultaty. Jako muzyk możesz po prostu przesłać swoje utwory i uzyskać zmasterowane wersje w ciągu kilku minut.

Piękno sztucznej inteligencji w masteringu polega na tym, że prawie każdy może uzyskać wysokiej jakości dźwięk bez konieczności poświęcania drogiego czasu w studiu. Jednak rodzi to również pytania o przyszłą rolę ludzkich inżynierów i potencjał sztucznej inteligencji do prawdziwego zrozumienia i odtworzenia artystycznych subtelności związanych z ludzkim dotykiem.

Zanim do tego przejdziemy, ważne jest, aby zrozumieć, jak ewoluują usługi masteringu AI.

Stale rozwijające się wykorzystanie sztucznej inteligencji w masteringu

Technologia AI poczyniła znaczne postępy w ostatnich latach, a wiele firm wykorzystuje innowacyjne algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowe i głębokie uczenie się, aby pomóc AI w wykonywaniu złożonych zadań przetwarzania dźwięku z niezwykłą wydajnością.

Algorytmy uczenia maszynowego doskonale radzą sobie z rozpoznawaniem wzorców w dużych zbiorach danych.

W masteringu algorytmy te są zasilane ogromną ilością danych muzycznych do analizy w celu zrozumienia cech dobrze zmasterowanych utworów. W rezultacie są one w stanie zidentyfikować optymalne ustawienia korektora, kompresji i innych narzędzi do przetwarzania dźwięku w oparciu o wzorce, których się nauczyły.

Algorytmy te mają również zdolność dostosowywania się do różnych gatunków i stylów muzycznych. Jeśli prześlesz nowoczesny utwór dubstepowy na platformę masteringową AI, dokona ona korekt specyficznych dla gatunku, aby zapewnić, że zmasterowany materiał wyjściowy zachowa zamierzony styl artystyczny.

Mamy również sieci neuronowe, które są dość skuteczne w przetwarzaniu złożonych zależności między różnymi cechami dźwięku, takimi jak częstotliwość, amplituda i faza.

Wreszcie, mamy modele głębokiego uczenia się, które wykorzystują bardziej zaawansowane informacje znalezione w sztucznych sieciach neuronowych.

W eMastered korzystamy z modeli głębokiego uczenia się wyszkolonych na zróżnicowanym zestawie profesjonalnie zmasterowanych ścieżek, aby precyzyjnie dostosowywać korektor, kompresję i obrazowanie stereo.

Korzystanie z usług masteringu AI, takich jak eMastered, niesie ze sobą szereg korzyści:

• Wydajność: Platformy oparte na sztucznej inteligencji mogą opanować ścieżki w ułamku czasu potrzebnego ludzkiemu inżynierowi, co czyni je idealnymi do szybkich zmian.
• Dostępność: Platformy te zapewniają wysokiej jakości wyniki przy niższych kosztach, co jest szczególnie korzystne dla niezależnych artystów.
• Spójność: W pełni polegając na wyuczonych wzorcach i danych, platformy masteringowe AI oferują stałą jakość. W przeciwieństwie do ludzkiego inżyniera, nie będą miały "wolnych dni".

Warto oczywiście wspomnieć, że korzyści te mają swoje odpowiedniki w postaci wyzwań.

Przyszłe wyzwania dla sztucznej inteligencji

Nie ulega wątpliwości, że wiele usług tworzenia muzyki z wykorzystaniem sztucznej inteligencji działa wyjątkowo dobrze. Nie oznacza to jednak, że są idealne, a nawet jako firma, która opracowała udany algorytm masteringu AI, uważamy, że najlepiej jest zachować przejrzystość w kwestii tych wyzwań.

Obawy dotyczące zastąpienia ludzkich inżynierów masteringu przez sztuczną inteligencję

Jednym z głównych wyzwań związanych z opanowaniem sztucznej inteligencji jest myśl, że możemy stracić ludzki dotyk.

Znam wielu inżynierów masteringu, którzy pracowali i studiowali przez lata, aby móc wnieść do stołu bogactwo doświadczenia, intuicji i wrażliwości artystycznej. Są świetni w tym co robią i potrafią podejmować subiektywne decyzje, które odzwierciedlają ich osobisty styl i wizję artysty.

Uwaga dotycząca "stylu" jest kluczowa, ponieważ tak jak producenci i twórcy bitów mają swoje własne rozpoznawalne cechy, tak wielu inżynierów masteringu.

Sztuczna inteligencja, choć bardzo wydajna, wciąż nie jest w stanie zrozumieć emocjonalnych i kreatywnych niuansów muzyki. Wie tylko to, czego ją nauczono i nie może podejmować decyzji na bieżąco, które nie są wbudowane w jej programowanie. W rezultacie wiele osób obawia się, że muzyka ostatecznie osiągnie jednorodny stan, w którym wszystko będzie brzmiało tak samo.

Jeśli będziemy nadmiernie polegać na sztucznej inteligencji, nie uzyskamy unikalnego charakteru i duszy, które wykwalifikowany inżynier może nadać utworowi.

Obawy dotyczące ograniczeń technicznych

Na przestrzeni lat sztuczna inteligencja doczekała się sporego postępu technicznego, choć nadal istnieją pewne dobrze znane ograniczenia.

Niektóre algorytmy sztucznej inteligencji mogą na przykład zmagać się z utworami o niekonwencjonalnej strukturze lub bardzo złożonych elementach audio. Weźmy na przykład bardziej eksperymentalny utwór rockowy, który ma wszystkie elementy tradycyjnej piosenki rockowej, z wyjątkiem zgrzytającego syntezatorowego basu, który ma działać jako solidny elektroniczny fundament dla reszty utworu.

Sztuczna inteligencja nie będzie w stanie dostrzec różnicy między syntezatorem basowym, zwykłym basem lub jakimkolwiek innym instrumentem z niższej półki. Może być w stanie dobrze zgadywać i może mieć rację, ale nie ma sposobu, aby to zapewnić.

Biorąc pod uwagę fakt, że algorytm masteringu AI może myśleć, że jest to tradycyjny utwór rockowy, zmiksowałby go jak każdy inny utwór rockowy, kompresując niskie tony i przesuwając je do tyłu, aby zrobić miejsce na grubość niższych średnich tonów i uderzenie perkusji. Oczywiście, z punktu widzenia wizji artystycznej, możesz chcieć, aby utwór został zmasterowany bardziej jak utwór EDM lub hip-hop.

Podczas gdy na niektórych platformach masteringowych AI można wprowadzać nadrzędne sugestie, ostatecznie tylko ludzcy inżynierowie mogą dokonywać bardzo subtelnych korekt w oparciu o ich wyszkolone uszy i konkretne intencje artystyczne.

Mamy nadzieję, że w przyszłości systemy sztucznej inteligencji będą mogły być szkolone poza istniejącymi danymi, aby dobrze dostosować się do zupełnie nowych gatunków lub stylów, które znacznie odbiegają od normy.

Obawy dotyczące roli sztucznej inteligencji w branży kreatywnej

Wreszcie, nie bez powodu, rozwój sztucznej inteligencji w masteringu budzi wiele obaw związanych z utratą pracy.

Sztuczna inteligencja może poradzić sobie z kilkoma zadaniami technicznymi w mgnieniu oka i za ułamek kosztów, co ostatecznie zmniejsza zapotrzebowanie na inżynierów.

Może ona jednak również stwarzać nowe możliwości. Na przykład, sztuczna inteligencja może uwolnić inżyniera masteringu, aby mógł skupić się bardziej na kreatywnych aspektach, a mniej na powtarzalnych zadaniach, takich jak normalizacja głośności lub redukcja szumów.

Jako pierwsi powiemy, że nie sądzimy, by sztuczna inteligencja kiedykolwiek całkowicie zastąpiła ludzki proces masteringu.

Jest to znacznie bardziej zniuansowany proces, niż wielu sądzi. Na przykład, sztuczna inteligencja nie będzie wiedziała, że intro, zwrotka lub refren wymagają innego traktowania, ponieważ nie będzie w stanie odróżnić tych różnych części utworu. Nie będzie również w stanie odgadnąć, czy te kliknięcia lub trzaski w ostatecznym miksie rzeczywiście tam należą, czy też zostały pozostawione przypadkowo.

Rzeczywisty inżynier masteringu prawdopodobnie zadzwoniłby do ciebie i powiedział: "Hej, jeśli chcesz uzyskać najlepsze wyniki, odbij miks ponownie i zajmij się tymi kwestiami".

Jak wygląda mastering AI w przyszłości?

W miarę jak narzędzia do masteringu AI stają się coraz bardziej dostępne dla szerszej publiczności, w tym niezależnych artystów i małych studiów, ich wykorzystanie będzie rosło.

Trudno zaprzeczyć łatwości i przystępności wielu z tych narzędzi.

Profesjonalne usługi masteringu nie są dostępne dla niektórych, a dlaczego miałaby istnieć taka bariera wejścia w kreatywność? W rzeczywistości mastering AI wyrównuje szanse niezależnych muzyków.

W miarę upływu czasu będziemy prawdopodobnie widzieć coraz więcej rozwiązań opartych na chmurze, choć uważamy, że najbardziej widoczne będzie podejście hybrydowe.

Wielu inżynierów masteringu zaczyna łączyć własną wiedzę ze sztuczną inteligencją, pozwalając sztucznej inteligencji obsługiwać początkowe zadania techniczne, dzięki czemu mogą skupić się na kreatywnym udoskonalaniu. Wielu specjalistów z branży popiera ten model, postrzegając sztuczną inteligencję jako narzędzie wzmacniające, a nie zastępujące ludzką kreatywność.

Istnieje również nadzieja, że systemy AI opracują silniejsze profile użytkowników, które będą mogły uczyć się i dostosowywać do preferencji konkretnych inżynierów i artystów, zapewniając wysoce spersonalizowane sugestie dotyczące masteringu.

Czy sztuczna inteligencja zastąpi ludzkich inżynierów?

Jak zauważyłem w całym artykule, będą przypadki, w których wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesie masteringu będzie bardziej odpowiednie lub korzystne niż zatrudnienie ludzkiego inżyniera masteringu. Jeśli masz ograniczony budżet, potrzebujesz szybko masteringu lub po prostu chcesz przetestować, jak może brzmieć twój miks jako sfinalizowany produkt, skorzystanie z usługi masteringu AI, takiej jak eMastered, jest z pewnością dobrym rozwiązaniem.

Z drugiej strony, jeśli zależy ci na elastyczności, aby móc przekazywać lub otrzymywać informacje zwrotne, lub chcesz uzyskać ultra-specyficzne brzmienie, które może pochodzić z określonego zestawu charakterystyk lub sprzętu analogowego, lepszym rozwiązaniem będzie skorzystanie z usług wykwalifikowanego inżyniera masteringu.

Nawet w przyszłości nie wierzę, że sztuczna inteligencja kiedykolwiek zastąpi tradycyjny mastering. Zamiast tego wyobrażam sobie przyszłość, w której oba te elementy będą pracować obok siebie, pozwalając na zmniejszenie bariery wejścia do branży muzycznej.