Tworzenie muzyki jest jedną z najbardziej z natury ludzkich czynności, głęboko zakorzenioną w cechach, których często nie przypisujemy sztucznej inteligencji, takich jak emocje, kreatywność i osobista ekspresja. Jednak w ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) nie tylko pomaga nam w procesie produkcji muzyki, ale także całkowicie przejmuje niektóre zadania.

W rzeczywistości możliwości sztucznej inteligencji stały się tak zaawansowane, że nawet duże firmy, takie jak Sony i Warner Music Group, wykorzystują tę technologię za pośrednictwem platform takich jak Endel i Magenta.

Od pisania tekstów po tworzenie trapowych bitów, sztuczna inteligencja wkroczyła w niemal każdy aspekt tworzenia muzyki, a teraz staje się integralną częścią procesu masteringu dla wielu artystów i producentów.

Rodzi to intrygujące pytanie: czy nadal będzie istniało zapotrzebowanie na ludzką wiedzę w zakresie masteringu, czy też jesteśmy na krawędzi całkowitego przejęcia przez sztuczną inteligencję?

W tym przewodniku zbadamy szybki rozwój masteringu AI, jego obecny wpływ na branżę i przyszłość tego technologicznego cudu.

Krótka historia sztucznej inteligencji w przemyśle muzycznym

Przemysł muzyczny jest w ciągłym stanie innowacji i zmian. Nieustannie ewoluuje dzięki nowym technologiom, które zmieniają sposób tworzenia, nagrywania i konsumowania muzyki. Nawet zanim sztuczna inteligencja stała się modna, istniały inne postępy technologiczne, które wydawały się równie przerażające lub mylące dla twórców.

Jeśli cofniemy się do 1877 roku, kiedy Thomas Edison wynalazł fonograf, był to pierwszy raz, kiedy urządzenie było w stanie zarówno nagrywać, jak i odtwarzać dźwięk. Kiedy został wprowadzony, wzbudził obawy, że występy na żywo staną się przestarzałe, a nagrana muzyka może podważyć kunszt żywych muzyków.

XX wieku wszechmocna gitara elektryczna na zawsze zrewolucjonizowała brzmienie muzyki. Oczywiście tradycjonaliści martwili się, że jej wzmocniony dźwięk naruszy czystość instrumentów akustycznych i zmniejszy umiejętności wymagane do grania muzyki.

Ludzie obawiali się nadejścia nagrywania wielościeżkowego, ponieważ ludzie mogliby sztucznie manipulować muzyką, narodzin MIDI w latach 80-tych, ponieważ doprowadziłoby to do mechanicznego, mniej ludzkiego odczucia w muzyce, oraz eksplozji cyfrowych stacji roboczych audio w latach 90-tych, ponieważ sprawiłyby, że wysokiej jakości produkcja muzyczna stałaby się zbyt dostępna, zalewając rynek amatorskimi treściami i dewaluując profesjonalne studia.

Morał jest taki, że ten strach nie jest niczym nowym.

Sztuczna inteligencja zaczęła zaznaczać swoją obecność w muzyce na początku XXI wieku.

Jednym z pierwszych przykładów był Google Magenta, projekt badawczy, który badał, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia muzyki i sztuki. Kompozycje wygenerowane przez AI w Magenta pokazały potencjał uczenia maszynowego do wspomagania procesu twórczego. Watson Beat firmy IBM został również stworzony do analizowania piosenek i tworzenia nowej muzyki, próbując zrozumieć stojące za nimi intencje emocjonalne.

Algorytmy sztucznej inteligencji w końcu zaczęły pełnić bardziej złożone role, z których jedna stała się niezwykle popularna - mastering AI.

Jaki jest cel masteringu?

Zrozumienie, w jaki sposób sztuczna inteligencja rozwinęła się, zaczyna się od zrozumienia przyczyny opanowania w pierwszej kolejności.

Mówiąc najprościej, ogólnym celem masteringu jest upewnienie się, że utwór brzmi dopracowany, profesjonalny i zrównoważony, gotowy do dystrybucji na różnych platformach i systemach odtwarzania.

Pomyśl o tym jak o końcowym procesie edycji i korekcji kolorów w produkcji filmowej. Podobnie jak montażysta filmowy poprawia elementy wizualne i zapewnia spójność tonalną i jakościową, inżynier masteringu dostosowuje i dostraja dany dźwięk, aby zapewnić klarowność, równowagę i spójność.

Niestety, mastering może być również dość kosztowny ze względu na wymaganą wiedzę i wysokiej klasy sprzęt.

Wiele profesjonalnych usług masteringowych może wahać się od 50 do 200 USD za ścieżkę, a w niektórych przypadkach nawet więcej w przypadku bardzo poszukiwanych inżynierów. Cały album może kosztować kilka tysięcy lub więcej, a jeśli już zapłaciłeś za nagranie, produkcję i miksowanie, może to być solą w oku.

Oczywiście będziemy pierwszymi, którzy zauważą, że koszty są absolutnie uzasadnione.

Odzwierciedla to lata doświadczenia, specjalistyczne umiejętności i najnowocześniejszą technologię zaangażowaną w ten proces. Dla producentów i niezależnych artystów pracujących z ograniczonym budżetem wydatki te mogą być jednak zaporowe, co sprawia, że tradycyjne usługi masteringowe są mniej opłacalne dla wielu początkujących muzyków.

Ewolucja opanowania sztucznej inteligencji w ostatnich latach

W ciągu ostatniej dekady pojawiły się zautomatyzowane i oparte na sztucznej inteligencji opcje masteringu, dając artystom dostęp do profesjonalnie brzmiących masterów bez wysokich kosztów związanych z ludzkimi inżynierami masteringu.

Te usługi oparte na sztucznej inteligencji stanowią atrakcyjną alternatywę dla muzyków, którzy chcą szybko i niedrogo sfinalizować swoje utwory.

Niektóre platformy masteringowe AI wykorzystują łańcuchy sygnałowe zaprojektowane przez doświadczonych inżynierów na przestrzeni kilku lat, stosując wypróbowane i sprawdzone techniki do ulepszania miksów, które czerpią z wiedzy wbudowanej w ich programowanie.

Z drugiej strony, niektóre usługi wykorzystują sieci głębokiego uczenia się, które analizują ogromne ilości danych audio w czasie. Sieci te uczą się i dostosowują, stale poprawiając swoje możliwości masteringu w oparciu o przetwarzane dane.

Rozwój masteringu audio z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Landr był jedną z pierwszych usług masteringu AI, która trafiła na rynek, debiutując w 2014 roku.

Ta pionierska platforma miała zapewnić artystom niedrogi i skuteczny sposób na mastering ich utworów przy użyciu zaawansowanych algorytmów.

Proces jest prosty: przesyłasz swój miks, a sztuczna inteligencja Landr analizuje i przetwarza dźwięk, stosując korektor, kompresję i inne techniki masteringu w celu ulepszenia ścieżki. Rezultatem jest dopracowany, profesjonalnie brzmiący master gotowy do dystrybucji.

Jednak ludzie szybko zdali sobie sprawę, że jeśli nie byli w pełni zadowoleni z wyników Landr, istniało pewne ograniczenie: nie można poprosić sztucznej inteligencji o poprawienie dźwięku w sposób, w jaki zrobiłby to ludzki inżynier masteringu.

Sztuczna inteligencja stosuje ustandaryzowany proces, który może nie uwzględniać unikalnych preferencji każdego artysty. Mimo to algorytm Landr stale się poprawia z każdym utworem przesłanym na platformę, ucząc się i dostosowując, aby z czasem zapewniać lepsze wyniki.

Algorytm masteringu AI eMastered pojawił się na scenie publicznej wkrótce po Landr i zyskał sławę dzięki innemu podejściu do masteringu AI.

Założona przez nagrodzonego Grammy inżyniera miksowania i masteringu Smitha Carlsona oraz artystę muzyki elektronicznej Collina McLoughlina, firma eMastered łączy w sobie głęboką wiedzę branżową z najnowocześniejszą technologią. W przeciwieństwie do Landr, eMastered oferuje użytkownikom większą kontrolę nad ostatecznym masteringiem, umożliwiając dostosowanie intensywności kompresora, ustawień EQ, głośności i szerokości stereo.

Użytkownicy mogą nawet przesłać ścieżkę referencyjną, aby poprowadzić proces masteringu, zapewniając, że produkt końcowy jest zgodny z ich wizją artystyczną.

Dlaczego usługi masteringu AI są tak popularne?

Istnieje kilka powodów, dla których usługi masteringu AI stają się coraz bardziej popularne niż kiedykolwiek wcześniej, zwłaszcza że nadal ewoluują w bardziej zaawansowane i dostępne narzędzia.

• Darmowe podglądy: Wiele usług masteringu AI pozwala na podgląd zmasterowanych utworów bez żadnych kosztów, pomagając zdecydować, czy usługa spełnia Twoje oczekiwania przed podjęciem jakichkolwiek zobowiązań finansowych.
• Tanie, elastyczne ceny: W porównaniu do tradycyjnego masteringu, mastering AI jest ogólnie bardziej przystępny cenowo.
• Wygoda i wydajność: Algorytmy AI mogą przetwarzać utwory w ciągu kilku minut, oferując znacznie szybszy czas realizacji niż ludzcy inżynierowie masteringu. Artyści mogą szybko sfinalizować swoje projekty bez czekania dni lub tygodni na jakiekolwiek wyniki.
• Wysokiej jakości mastering: Pomimo niższych kosztów i szybszego przetwarzania, dzisiejsze usługi masteringu AI zapewniają wysokiej jakości, dopracowane utwory, które spełniają komercyjne standardy branży muzycznej, gotowe do wydania na dowolnej platformie.
• Kreatywna kontrola: Usługi takie jak eMastered oferują użytkownikom szeroką kontrolę nad procesem masteringu, umożliwiając dostosowanie intensywności kompresora, ustawień EQ, głośności i szerokości stereo. Mimo że użytkownik może nie być w stanie dokonywać niuansowych regulacji, tak jak w przypadku inżynierów, ten dodatkowy poziom dostosowywania ułatwia zapewnienie, że ostateczny master jest zgodny z jego wizją.
• Reference Track Masters: Kilka narzędzi i usług masteringowych AI umożliwia przesłanie lub zaimportowanie ścieżki referencyjnej, która służy jako przewodnik dla algorytmu masteringu w celu uzyskania dźwięku podobnego do referencyjnego.

Oczywiście, nawet przy wielu zaletach narzędzi AI w masteringu, proces ten nadal nie zastępuje wykwalifikowanego inżyniera masteringu, co prowadzi nas do najważniejszego pytania.

Czy AI Mastering zabierze pracę ludzkim inżynierom masteringu?

Wraz z rozwojem usług masteringu AI, wiele osób obawia się, że wyeliminują one potrzebę zatrudniania ludzkich inżynierów. Choć obawy te są uzasadnione, nie są one niczym wyjątkowym w muzyce. W rzeczywistości odbijają się one echem w różnych branżach, w których sztuczna inteligencja robi znaczące postępy, w dziedzinach takich jak obsługa klienta, produkcja, a nawet dziennikarstwo.

Mamy też kilku muzyków, którzy przyjmują jego wzrost bez większych obaw.

Pochodzący z Wielkiej Brytanii inżynier miksowania i masteringu Streaky zauważył kiedyś, że mastering AI można porównać do kupowania garnituru z wieszaka w porównaniu z garniturem szytym na miarę.

Podczas gdy niektórzy ludzie zawsze będą preferować dodatkowy poziom opieki i dostosowania oferowany przez ludzkiego inżyniera masteringu, dla wielu tańsza i szybsza opcja zapewniana przez mastering AI ma większy sens. Oferuje praktyczne rozwiązanie, które spełnia ich potrzeby bez rozbijania banku.

Ostatecznie, podczas gdy mastering AI ma być cennym narzędziem dla wielu muzyków, powinien on raczej uzupełniać niż zastępować ludzką wiedzę. Ludzki dotyk w masteringu - zrozumienie wizji artysty, wprowadzanie niuansów i wnoszenie unikalnej kreatywnej perspektywy - jest niezastąpiony.

Collin McLoughlin z eMastered powiedział to najlepiej:

"Zamiast zastępować miejsca pracy lub zakłócać branżę, postrzegamy siebie jako tworzących nowy rynek, pozwalając ludziom, którzy obecnie nie mogą otrzymać wysokiej jakości masteringu, w końcu mieć taką możliwość. Jednak w przypadku absolutnie najlepszego masteringu, tradycyjny inżynier masteringu zawsze będzie najlepszą opcją".

Współpraca między ludzką kreatywnością a sztuczną inteligencją

Przyszłość masteringu będzie prawdopodobnie polegać na współpracy między ludźmi i sztuczną inteligencją, łącząc mocne strony obu, aby osiągnąć najlepsze wyniki.

Przykładowo, inżynier może pozwolić sztucznej inteligencji zająć się początkowymi etapami masteringu, takimi jak zastosowanie podstawowego korektora, kompresji i innych standardowych regulacji, co może zaoszczędzić czas i zapewnić spójność.

Od tego momentu inżynierowie mogą przejąć kontrolę, dodając swój unikalny akcent i podejmując zniuansowane decyzje, które wymagają kreatywnej intuicji i głębokiego zrozumienia emocjonalnego kontekstu muzyki.

Dzięki takiemu podziałowi, role pozwolą na bardziej wydajny proces przy jednoczesnym zachowaniu wysokiego poziomu artyzmu i personalizacji, których artyści oczekują od ludzkich inżynierów.

Mastering AI może również służyć jako cenne narzędzie edukacyjne dla początkujących inżynierów masteringu.

Analizując sposób, w jaki sztuczna inteligencja przetwarza i dostosowuje utwory, początkujący mogą uzyskać wgląd w techniczne aspekty masteringu.

Przemyślenia końcowe

Trudno zaprzeczyć sejsmicznej zmianie wykorzystania sztucznej inteligencji w muzyce, od pisania progresji akordów po generowanie pełnoprawnych piosenek. AI mastering to tylko jedno z narzędzi, które staje się coraz bardziej dostępne dla twórców.

Zapewnia dostępność, spójność i wydajność, umożliwiając coraz większej liczbie osób, które być może nigdy nie marzyły o wysyłaniu swoich piosenek do wykwalifikowanych inżynierów masteringu lub domów masteringowych, wydawanie muzyki gotowej do emisji w radiu.

Oczywiście stanowi to również wyzwanie, które polega na tym, w jaki sposób inżynierowie masteringu będą dostosowywać się i współpracować ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, zamiast z nimi walczyć. Wraz z dalszym rozwojem technologii, zmieni się również sposób, w jaki tworzymy i słuchamy muzyki, i możemy mieć tylko nadzieję, że nowe poziomy innowacji i współpracy sprawią, że branża będzie bardziej dynamiczna niż kiedykolwiek.