Mastering muzyki jest ostatnim i najbardziej krytycznym krokiem w procesie produkcji. Każdy, kto kiedykolwiek wydał udaną muzykę, powie ci, że nie ma substytutu dla dodatkowego polerowania i profesjonalizmu, który zapewnia.

Jednak nauka prawidłowego masteringu własnej muzyki może być niezwykle czasochłonna. Często wymaga to lat doświadczenia i głębokiego zrozumienia inżynierii dźwięku. Z drugiej strony, dla wielu muzyków zatrudnienie profesjonalnego inżyniera masteringu jest po prostu niemożliwe ze względu na ograniczenia budżetowe.

To właśnie tutaj pojawiają się najnowsze osiągnięcia w technologii muzycznej.

Usługi masteringu online lub AI są bardziej dostępne i łatwiejsze w użyciu niż kiedykolwiek wcześniej. W szczególności mastering AI oferuje opłacalne rozwiązanie dla muzyków, którzy chcą uzyskać wysokiej jakości rezultaty bez ponoszenia wysokich kosztów.

Mimo że niektórzy tradycjonaliści mogą nie zgadzać się z nową technologią, zyskała ona znaczną popularność w ciągu ostatniej dekady. Wielu artystów polega obecnie na tych narzędziach, aby sfinalizować swoje utwory i utrzymać się na platformach streamingowych.

W tym przewodniku zamierzamy zbadać wszystko, co trzeba wiedzieć o masteringu AI i rozwiać część otaczającego go mistycyzmu, abyś mógł zacząć z niego korzystać już dziś.

Krótka historia sztucznej inteligencji w muzyce

Podczas gdy technologia muzyczna oparta na sztucznej inteligencji może wydawać się czymś nowym, najnowocześniejszym, podstawy wspomaganego komputerowo tworzenia muzyki są rozwijane od dziesięcioleci, sięgając nawet lat pięćdziesiątych XX wieku.

Dążenie do innowacji i zakłócania tradycyjnych ścieżek twórczych znacznie poprzedza pojawienie się tego, co dziś rozumiemy jako sztuczną inteligencję. Jednym z pierwszych pionierów, który przychodzi na myśl, jest eksperymentalny kompozytor John Cage, który stworzył niezwykły utwór "Music of Changes", wykorzystując starożytny chiński tekst wróżbiarski, I Ching.

Zaznaczając fragmenty tego starożytnego generatora numerycznego, Cage uzewnętrznił muzyczny proces decyzyjny, pozwalając przypadkowym operacjom kształtować jego kompozycję.

W podobnym duchu Brian Eno zrewolucjonizował produkcję muzyczną kilka dekad później, stosując "Oblique Strategies", zestaw kart z podpowiedziami zaprojektowanymi w celu przełamania blokad twórczych i wprowadzenia losowości do procesu decyzyjnego.

Te wczesne innowacje położyły podwaliny pod sposoby, w jakie sztuczna inteligencja jest obecnie wykorzystywana do kierowania współczesnymi twórcami muzyki. Poprzez eksternalizację procesu decyzyjnego, ci pierwsi pionierzy pokazali, że kreatywność może zostać wzmocniona za pomocą metod, które wykraczają poza samą ludzką intuicję.

Choć metody Cage'a i Eno nie opierały się na komputerach, wykorzystywali oni wiele z tych samych zasad, na których opiera się dzisiejsza technologia muzyczna AI. Przyjmując losowość i zewnętrzne wskazówki, pokazali, że innowacyjne narzędzia mogą zmienić proces twórczy.

Obecnie mastering AI wykorzystuje te fundamentalne idee, wykorzystując zaawansowane algorytmy do podejmowania świadomych decyzji, które ulepszają i dopracowują utwory muzyczne.

Czym jest AI Mastering?

Można śmiało założyć, że mastering AI jest formą zautomatyzowanego masteringu, choć zautomatyzowany mastering niekoniecznie jest AI. Chociaż oba terminy są często używane zamiennie, reprezentują one różne podejścia do tego samego celu.

Zautomatyzowany master ing obejmuje algorytm komputerowy, który może automatycznie zastosować serię standardowych kroków masteringu do ścieżki. Kroki te zazwyczaj obejmują korektor, kompresję, regulację szerokości stereo i równoważenie poziomu - podobnie jak w przypadku pracy inżyniera masteringu.

Nie musi to jednak oznaczać, że w grę wchodzi sztuczna inteligencja.

Algorytmy te są często projektowane i kierowane przez ludzkich inżynierów, którzy kodują je w celu przestrzegania określonych zasad i procesów.

Skuteczność algorytmu automatycznego masteringu zależy w dużej mierze od wiedzy i umiejętności programisty, który go stworzył. Wysokiej jakości algorytmy są wynikiem szeroko zakrojonych badań i rozwoju, obejmujących informacje zwrotne od doświadczonych profesjonalistów audio.

Gdy korzystasz z usługi automatycznego masteringu, algorytm zastosuje przetwarzanie w oparciu o wstępnie wybrane cele, takie jak standardy gatunkowe. Jednak wybór właściwego celu może być wyzwaniem, zwłaszcza jeśli muzyka nie jest prosta i sucha.

Poza tym podejście to zakłada, że masz jasne zrozumienie tego, czego chcesz i potrzebujesz od procesu masteringu.

Niektóre bardziej zaawansowane systemy wykorzystują sztuczną inteligencję lub uczenie maszynowe, automatycznie ustawiając cele i wykrywając gatunki, dzięki czemu użytkownicy nie muszą tego robić. Są one nieco bardziej przyjazne dla użytkownika niż tradycyjne systemy algorytmiczne. Ucząc się na podstawie ogromnych ilości danych dostarczanych im przez inżynierów, te algorytmy uczenia maszynowego mogą wprowadzać bardziej zniuansowane korekty. Rezultatem jest bardziej dopracowany i odpowiedni dla gatunku końcowy master.

Mastering AI jako całość należy do kategorii cyfrowego przetwarzania sygnału, które jest jednym z trzech głównych stylów masteringu, do których mamy dostęp.

Odkrywanie różnych rodzajów masteringu audio

Istnieją zasadniczo trzy podstawowe opcje masteringu do wyboru: analogowy, cyfrowy i hybrydowy. Każdy typ może być korzystny, w zależności od pożądanego brzmienia:

• Mastering analogowy: Jest to tradycyjna metoda masteringu. Wykorzystuje ona analogowy sprzęt, taki jak kompresory, korektory i magnetofony, do przetwarzania końcowej ścieżki. Wielu muzyków pożąda ciepłego, bogatego brzmienia analogowego, co często wiąże się z przeniesieniem na winylowy pre-master.
• Mastering cyfrowy: Jest to bardziej nowoczesne podejście, które wykorzystuje cyfrowe oprogramowanie i wtyczki VST do przetwarzania dźwięku całkowicie "w pudełku". Cyfrowy mastering oferuje wyższy poziom precyzji, elastyczności i wygody w porównaniu do analogowego. Inżynierowie masteringu mogą nie tylko dokonywać bardziej skomplikowanych regulacji, ale także przywoływać ustawienia w mgnieniu oka.
• Mastering hybrydowy: Łącząc to, co najlepsze z obu światów, hybrydowy mastering wykorzystuje zarówno sprzęt analogowy, jak i narzędzia cyfrowe. Inżynier może przepuścić ścieżkę przez sprzęt analogowy, aby uzyskać ciepło i charakter, a następnie użyć cyfrowych wtyczek do ostatecznych poprawek.

Porozmawiaj z dziesięcioma różnymi inżynierami masteringu, a prawdopodobnie zauważysz, że każdy z nich ma inne podejście. Niektórzy pracują całkowicie w pudełku, polegając na oprogramowaniu, aby uzyskać pożądane rezultaty, podczas gdy inni są w pełni zaangażowani w oldschoolową metodę analogową, używając fizycznego sprzętu i maszyn taśmowych, aby uzyskać ostateczny dźwięk, którego chcą.

Niektórzy preferują również podejście hybrydowe, aby wykorzystać mocne strony każdej z metod.

W masteringu AI podejście jest wyłącznie cyfrowe. Sztuczna inteligencja musi polegać na cyfrowym przetwarzaniu sygnału, aby analizować i ulepszać każdy podawany jej dźwięk, co oznacza, że nie ma żadnych analogowych kompresorów sprzętowych ani maszyn taśmowych.

Chociaż może to ograniczyć dotykowy, praktyczny aspekt masteringu sprzętu analogowego, zyskujesz szybkość, spójność i dostępność. Ponadto takie podejście jest znacznie bardziej opłacalne.

Jakość masteringu AI: Jak się mierzy?

Odpowiedź na to pytanie wymaga nieco zgłębienia, ponieważ jakość masteringu AI w dużej mierze zależy od zaawansowania jego algorytmów. Nie wszystkie algorytmy są sobie równe, a ich skuteczność może się znacznie różnić w zależności od ich projektu i implementacji.

W eMastered jesteśmy dumni z tego, że wykorzystujemy najnowocześniejszą technologię i zaawansowane algorytmy rozpoznawania dźwięku, aby zapewnić doskonałe wyniki.

To, co wyróżnia nasz mastering AI, to specjalistyczna wiedza stojąca za naszą technologią. Nasz algorytm został stworzony przez Smitha Carlsona, nagrodzonego Grammy inżyniera miksowania i masteringu, znanego z pracy nad płytą Taylor Swift z 1989 roku, oraz artystę muzyki elektronicznej Collina McLoughlina.

Kulminacja ich doświadczenia i wiedzy w tej dziedzinie doprowadziła do powstania jednej z najwyższej jakości usług masteringu AI w branży.

Unikalnym aspektem usługi eMastered jest to, że poza zautomatyzowanymi algorytmami, oferuje ona szeroką kontrolę nad ostatecznym masterem, dając ci możliwość dostrojenia różnych elementów do swojej artystycznej wizji.

W przeciwieństwie do innych usług masteringu AI, zapewniamy regulowane ustawienia intensywności kompresora, siły masteringu, korektora, głośności, szerokości stereo i innych. Możesz nawet przesłać ścieżkę referencyjną, aby pokierować procesem masteringu, upewniając się, że produkt końcowy jest zgodny z pożądanym dźwiękiem.

Podczas gdy argumentem może być brak "ludzkiego dotyku" w przypadku masteringu, proste porównanie A/B z dopracowanym, profesjonalnym masterem pokazuje, jak wysoki poziom może osiągnąć dobrze zaprojektowana usługa masteringu AI, również za ułamek kosztów.

Zalety AI Mastering

Czy zatem warto korzystać z masteringu AI zamiast tradycyjnego masteringu?

W wielu przypadkach możemy powiedzieć, że absolutnie!

Oto kilka kluczowych korzyści, jakie oferuje:

• Spójność: Po pierwsze, mastering AI może zapewnić bardziej spójne wyniki. Algorytm nie ma "dni wolnych", co oznacza, że każdy utwór jest masterowany zgodnie z tym samym wysokim standardem. Ta jednolitość jest szczególnie cenna podczas pracy nad albumem.
• Szybkość i wydajność: Nasz algorytm masteringu AI może przetwarzać utwory w ciągu kilku minut, co jest znacznie szybsze niż tradycyjny mastering wykonywany przez człowieka. Jest to świetne rozwiązanie, jeśli potrzebujesz szybkiej realizacji projektu.
• Zdolność uczenia się: Zaawansowane systemy sztucznej inteligencji wykorzystują uczenie maszynowe do ciągłego ulepszania swoich algorytmów. Analizując ogromne ilości danych, systemy te mogą dostosowywać i udoskonalać swoje techniki, stając się coraz lepsze w miarę upływu czasu.
• Analiza muzyczna: Dobrze zaprojektowane narzędzia do masteringu AI mogą również przeprowadzać szczegółową analizę muzyczną ścieżki w oparciu o dostarczone dane i stosować korektor, kompresję, szerokość stereo i poziomy głośności według własnego uznania, tak jak zrobiłby to ludzki inżynier masteringu.
• Opłacalność: Najbardziej oczywistą korzyścią jest to, że mastering AI jest generalnie bardziej przystępny cenowo niż zatrudnienie inżyniera masteringu, co czyni go bardziej dostępnym dla niezależnych artystów lub tych z ograniczonym budżetem.
• Dostępność 24/7: W przeciwieństwie do ludzkich inżynierów, którzy mają swoje godziny pracy, usługi masteringu AI są dostępne przez całą dobę, co oznacza, że możesz masterować swoje utwory w dowolnym miejscu i czasie.

Mając to wszystko na uwadze, podczas gdy mastering AI oferuje wiele niezaprzeczalnych korzyści, będziemy pierwszymi, którzy przyznają, że prawdopodobnie nigdy w pełni nie dorówna zniuansowanemu podejściu wykwalifikowanego ludzkiego inżyniera.

Ludzcy inżynierowie masteringu wnoszą lata doświadczenia i artystyczną intuicję. Mają również możliwość podejmowania subiektywnych decyzji w oparciu o unikalny kontekst każdego utworu - elementy, których sztuczna inteligencja, pomimo swoich postępów, nie jest w stanie całkowicie odtworzyć. Przynajmniej jeszcze nie teraz.

Na przykład, ludzki inżynier może odpowiedzieć na konkretne prośby artysty w sposób, którego algorytm może nie być w stanie w pełni zrozumieć.

Oczywiście, gdy koszty, wydajność lub dostępność są najważniejszymi kwestiami, mastering AI jest bardziej niż realnym substytutem.

Przygotowanie utworu do masteringu AI

Podczas gdy mastering AI może znacznie ulepszyć twój utwór i przygotować go do konkurowania w prawdziwym świecie, ważne jest, aby pamiętać, że jakość końcowego masteringu jest w dużej mierze zależna od jakości miksu, który dostarczysz.

Upewnienie się, że utwór jest gotowy do masteringu AI w celu osiągnięcia najlepszych możliwych rezultatów, wymaga wykonania kilku podstawowych kroków:

• Balansowanie ście żek: Upewnij się, że wszystkie elementy miksu są dobrze zbalansowane pod względem głośności. Zalecamy korzystanie z profesjonalnych ścieżek referencyjnych podczas miksowania, aby zachować zgodność z profesjonalnymi standardami.
• Panoramowanie każdego elementu miksu: Użycie panoramowania do umieszczenia każdego elementu miksu w polu stereo może pomóc w stworzeniu poczucia przestrzeni i przejrzystości.
• Dodaj przetwarzanie: Zastosuj wszystkie niezbędne procesy przetwarzania, takie jak korektor, kompresja, pogłos i opóźnienie, aby ulepszyć miks. Nie bój się zastosować przetwarzania magistrali, jeśli ma to sens dla twojego brzmienia, ale pozostaw ograniczenie na końcowym etapie masteringu.
• Sprawdź kompatybilność mono: Upewnij się, że miks brzmi dobrze w mono. Jest to ważne w przypadku odtwarzania w systemach sumujących sygnał stereo do mono, takich jak niektóre klubowe systemy dźwiękowe i głośniki przenośne.
• Pozostawienie headroomu: Pozostaw odpowiedni zapas w miksie, utrzymując poziomy szczytowe w zakresie od -3 dB do -6 dB. Zapewni to wystarczająco dużo miejsca na proces masteringu, aby dodać ostateczne poprawki bez zniekształceń.
• Eksportuj wysokiej jakości plik Premaster: Eksportuj końcowy miks jako wysokiej jakości plik audio (np. WAV lub AIFF) z najwyższą możliwą głębią bitową i częstotliwością próbkowania.

AI Mastering z eMastered

Podsumowując, mastering AI oferuje potężne i przystępne rozwiązanie dla muzyków poszukujących profesjonalnej jakości rezultatów szybko i niedrogo.

Jeśli chcesz zobaczyć, o co tyle szumu, sprawdź platformę masteringową eMastered, która jest w stanie pracować z każdym stylem i gatunkiem muzycznym. Nasze zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego nieustannie doskonalą się z każdym masterowanym utworem, zapewniając najwyższej jakości rezultaty dla Twojej muzyki.

Wypróbuj nasz mastering AI już dziś i przekonaj się, co myślisz!