Atualmente, a IA parece estar em todo o lado. Da escrita ao jornalismo, à arte e muito mais, está a dar um salto significativo em vários campos diferentes. Claro que qualquer pessoa que trabalhe em música sabe que a IA também está a dar um grande salto na música, especialmente na masterização.

A masterização com IA traz algumas vantagens fantásticas, como ser mais rápida, mais consistente e mais facilmente acessível do que contratar um engenheiro de masterização humano, o que está realmente a começar a agitar as coisas, o que levanta a questão: como será o futuro da masterização num mundo dominado pela IA?

Neste artigo, vamos ver como a IA está a mudar a masterização, os desafios que enfrenta, o que pode fazer e para onde se dirige no futuro.

O estado atual da masterização

A masterização pode ser um dos passos mais críticos no processo de produção musical.

Antes de a sua música chegar ao mundo, chega aos ouvidos do guardião final, que a afina e aperfeiçoa para garantir que soa o melhor possível em todos os sistemas de reprodução.

A masterização, tal como a conhecemos, é efectuada por engenheiros de masterização qualificados, que utilizam uma combinação potente de experiência, equipamento de alta qualidade e software especializado para melhorar a qualidade geral do som das misturas, assegurar a consistência entre as faixas de um álbum e preparar o áudio para distribuição.

Este método "tradicional" de masterização surgiu em meados do século XX e tornou-se mais definido com o advento do LP no final dos anos 40 e 50, quando os engenheiros começaram a concentrar-se na otimização do som dos discos de vinil.

Muitos consideram a Sterling Sound como a primeira casa de masterização legítima, que foi criada em 1968 na cidade de Nova Iorque. De muitas formas, estabeleceu os padrões da indústria ao trabalhar com muitos artistas de alto nível, incluindo The Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele e muitos outros.

É claro que, desde a introdução da masterização no século XX, muita coisa mudou.

Ao longo da última década, registaram-se alguns desenvolvimentos importantes no domínio da IA.

Para começar, os músicos têm agora acesso a vários serviços de masterização automatizada, sendo o eMastered um dos maiores. Estas plataformas oferecem serviços de masterização com IA online que proporcionam resultados imediatos. Como músico, pode simplesmente carregar as suas faixas e obter versões masterizadas numa questão de minutos.

A beleza da IA na masterização é que praticamente qualquer pessoa pode obter um som de alta qualidade sem precisar de tempo de estúdio dispendioso. No entanto, também levanta questões sobre o futuro papel dos engenheiros humanos e o potencial da IA para compreender e replicar verdadeiramente as subtilezas artísticas que advêm do toque humano.

Antes de entrarmos nesse assunto, é importante compreender como os serviços de masterização com IA estão a evoluir.

A utilização em constante evolução da IA na masterização

A tecnologia de IA tem feito progressos significativos nos últimos anos e muitas empresas estão a utilizar algoritmos inovadores de aprendizagem automática, redes neuronais e aprendizagem profunda para ajudar a IA a realizar tarefas complexas de processamento de áudio com uma eficiência notável.

Os algoritmos de aprendizagem automática são excelentes no reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados.

Na masterização, estes algoritmos são alimentados com uma vasta quantidade de dados musicais para analisar, de modo a compreender as características de faixas bem masterizadas. Como resultado, têm a capacidade de identificar as definições ideais para EQ, compressão e outras ferramentas de processamento de áudio com base nos padrões que aprenderam.

Estes algoritmos também têm a capacidade de se adaptar a diferentes géneros e estilos de música. Se carregar uma faixa de dubstep moderna para uma plataforma de masterização com IA, esta fará ajustes específicos ao género para garantir que o resultado da masterização mantém o estilo artístico pretendido.

Também temos redes neurais, que são bastante eficazes no processamento das relações complexas entre diferentes características de áudio, como frequência, amplitude e fase.

Por último, temos os modelos de aprendizagem profunda, que utilizam informações mais avançadas encontradas nas redes neuronais artificiais.

Aqui na eMastered, usamos modelos de aprendizagem profunda treinados num conjunto diversificado de faixas masterizadas profissionalmente para fazer ajustes precisos no equalizador, compressão e imagem estéreo.

Existem várias vantagens em utilizar serviços de masterização com IA, como o eMastered, incluindo:

• Eficiência: As plataformas baseadas em IA podem dominar as faixas numa fração do tempo que um engenheiro humano levaria, o que as torna ideais para reviravoltas rápidas.
• Acessibilidade: Estas plataformas fornecem resultados de alta qualidade a um custo mais baixo, o que é especialmente vantajoso para os artistas independentes.
• Consistência: Com total confiança em padrões e dados aprendidos, as plataformas de masterização de IA oferecem uma qualidade consistente. Ao contrário de um engenheiro humano, não há "dias de folga".

Vale a pena mencionar, é claro, que estes benefícios têm desafios equivalentes.

Desafios futuros para o domínio da IA

Não há dúvida de que muitos serviços de criação de música com IA funcionam extremamente bem. No entanto, isso não significa que sejam perfeitos e, mesmo sendo uma empresa que desenvolveu um algoritmo de masterização com IA bem-sucedido, achamos que é melhor sermos transparentes em relação a esses desafios.

Preocupações com a substituição de engenheiros de controlo por IA

Um dos principais desafios da IA no domínio da gestão é a ideia de que podemos perder o toque humano.

Conheço muitos engenheiros de masterização que trabalharam e estudaram durante anos para poderem trazer para a mesa uma riqueza de experiência, intuição e sensibilidade artística. São excelentes no que fazem e podem tomar decisões subjectivas que reflectem o seu estilo pessoal e a visão do artista.

A nota sobre o "estilo" é fundamental, uma vez que, tal como os produtores e criadores de batidas têm as suas próprias características reconhecíveis, o mesmo acontece com muitos engenheiros de masterização.

A IA, embora altamente eficiente, ainda não tem a capacidade de compreender as nuances emocionais e criativas da música. Só sabe o que lhe é ensinado e não pode tomar decisões com base em factores que não estão incorporados na sua programação. Como resultado, muitas pessoas receiam que a música acabe por atingir um estado homogéneo, em que tudo soe, bem, igual.

Se dependermos demasiado da IA, não conseguiremos obter o carácter e a alma únicos que um engenheiro experiente pode dar a uma faixa.

Preocupações com as limitações técnicas

A IA tem visto a sua quota-parte de avanços técnicos ao longo dos anos, embora ainda existam algumas limitações bem conhecidas.

Alguns algoritmos de IA, por exemplo, podem ter dificuldades com faixas que têm estruturas não convencionais ou elementos de áudio altamente complexos. Por exemplo, vamos pegar numa faixa de rock mais experimental que tem todos os elementos de uma canção de rock tradicional, à exceção de um baixo de sintetizador que é suposto funcionar como uma base eletrónica sólida para o resto da canção.

A IA não será capaz de discernir a diferença entre esse baixo de sintetizador, um baixo normal ou qualquer outro instrumento de baixa qualidade. Pode ser capaz de dar um bom palpite, e pode acertar, mas não há forma de o garantir.

Tendo em conta o facto de um algoritmo de masterização de IA poder pensar que se trata de uma faixa de rock tradicional, iria misturá-la como qualquer outra faixa de rock, comprimindo os graves e empurrando-os para trás para dar espaço à espessura dos médios mais baixos e à força da bateria. Claro que, do ponto de vista da sua visão artística, pode querer que seja masterizada mais como uma faixa de EDM ou hip-hop.

Embora seja possível fazer sugestões gerais em algumas plataformas de masterização com IA, no final, os engenheiros humanos são os únicos que podem fazer ajustes ultra-sutis com base nos seus ouvidos treinados e intenções artísticas específicas.

Esperamos que, no futuro, os sistemas de IA possam ser treinados para além dos dados existentes, a fim de se adaptarem bem a géneros ou estilos inteiramente novos que se desviem significativamente da norma.

Preocupações sobre o papel da IA na indústria criativa

Por último, e por boas razões, o aumento da IA na masterização suscita muitas preocupações quanto à deslocação de postos de trabalho.

A IA pode realizar várias tarefas técnicas num instante e por uma fração do custo, o que acaba por reduzir a necessidade de engenheiros humanos.

No entanto, também pode criar novas oportunidades. Por exemplo, a IA pode libertar um engenheiro de masterização para se concentrar mais nos aspectos criativos e menos em tarefas repetitivas como a normalização do volume ou a redução do ruído.

Agora, seremos os primeiros a dizer que nunca pensamos que a IA irá substituir completamente o processo de masterização humano.

É um processo com muito mais nuances do que muitos pensam. Por exemplo, uma IA não saberá que uma introdução, um verso ou um refrão requerem um tratamento diferente, uma vez que não será capaz de distinguir essas diferentes partes da faixa. Também não será capaz de adivinhar se aqueles cliques ou estalos na mistura final pertencem realmente a essa parte ou foram deixados por acidente.

Um verdadeiro engenheiro de masterização provavelmente telefonar-lhe-ia e diria: "Se quer obter os melhores resultados, volte a fazer a mistura e trate destes problemas."

Como será a masterização com IA no futuro?

À medida que as ferramentas de masterização com IA se tornam mais acessíveis a um público mais vasto, incluindo artistas independentes e pequenos estúdios, o mesmo acontece com a sua utilização.

É difícil argumentar contra a facilidade e a acessibilidade que muitas destas ferramentas oferecem.

Os serviços de masterização profissional não são acessíveis a alguns, e porque é que essa barreira à entrada na criatividade deveria existir? Na realidade, a masterização com IA está a nivelar o campo de ação para os músicos independentes.

É provável que, com o passar do tempo, surjam cada vez mais soluções baseadas na nuvem, embora acreditemos que a abordagem híbrida será a mais proeminente.

Muitos engenheiros de masterização estão a começar a combinar os seus próprios conhecimentos com a IA, permitindo que a IA trate das tarefas técnicas iniciais, para que se possam concentrar no aperfeiçoamento criativo. Muitos profissionais da indústria apoiam este modelo, vendo a IA como uma ferramenta para melhorar, em vez de substituir, a criatividade humana.

Há também a esperança de que os sistemas de IA desenvolvam perfis de utilizador mais fortes que possam aprender e adaptar-se às preferências de engenheiros e artistas específicos, fornecendo sugestões de masterização altamente personalizadas.

Irá a IA substituir os engenheiros mestres humanos?

Como observei ao longo do artigo, haverá casos em que o uso de inteligência artificial no processo de masterização será mais adequado ou benéfico do que contratar um engenheiro de masterização humano. Se você está com um orçamento limitado, precisa de uma masterização rápida ou apenas quer testar como sua mixagem pode soar como um produto finalizado, usar um serviço de masterização de IA como o eMastered é certamente o caminho a seguir.

Por outro lado, se pretender a flexibilidade de poder dar ou receber feedback, ou se pretender um som ultra-específico, que pode ser proveniente de um conjunto particular de características ou de equipamento analógico, recorrer a um engenheiro de masterização qualificado seria uma melhor opção.

Mesmo no futuro, não acredito que a IA venha a substituir a masterização tradicional. Em vez disso, prevejo um futuro em que os dois trabalharão lado a lado, permitindo uma barreira mais pequena à entrada na indústria musical.