IA pare să fie peste tot în zilele noastre. De la scriere, la jurnalism, la artă și nu numai, aceasta face un salt semnificativ în mai multe domenii diferite. Bineînțeles, oricine lucrează în domeniul muzical știe că AI face o mare descoperire și în muzică, în special în masterizare.

Masterizarea AI vine cu câteva avantaje grozave, cum ar fi faptul că este mai rapidă, mai consistentă și mai ușor accesibilă decât angajarea unui inginer de masterizare uman, ceea ce începe cu adevărat să zguduie lucrurile, ceea ce ridică întrebarea: cum arată viitorul masterizării într-o lume dominată de AI?

În acest articol, vom analiza modul în care AI schimbă masterizarea, provocările cu care se confruntă, ce poate face și încotro se îndreaptă în viitor.

Starea actuală a masterizării

Masterizarea poate fi una dintre cele mai importante etape ale procesului de producție muzicală.

Înainte ca muzica dvs. să ajungă în lume, aceasta ajunge la urechile ultimului gardian, care o ajustează și o șlefuiește pentru a se asigura că sună cât mai bine pe toate sistemele de redare.

Masterizarea, așa cum o știm noi, este realizată de ingineri de masterizare calificați, care folosesc o combinație puternică de experiență, echipamente de înaltă calitate și software specializat pentru a îmbunătăți calitatea generală a sunetului mixurilor, pentru a asigura coerența între piesele unui album și pentru a pregăti fișierele audio pentru distribuție.

Această metodă "tradițională" de masterizare a apărut la mijlocul secolului al XX-lea și a devenit mai bine definită odată cu apariția LP-ului la sfârșitul anilor 1940 și în anii 1950, când inginerii au început să se concentreze pe optimizarea sunetului pentru discurile de vinil.

Mulți consideră Sterling Sound ca fiind prima casă de masterizare legitimă, care a fost înființată în 1968 în New York City. În multe feluri, aceasta a stabilit standardele industriei prin colaborarea cu mulți artiști de profil înalt, inclusiv The Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele și mulți alții.

Desigur, de la introducerea masterizării în secolul al XX-lea, multe s-au schimbat.

În ultimul deceniu sau cam așa ceva, au existat câteva evoluții cheie în AI Mastering.

Pentru început, muzicienii au acum acces la mai multe servicii de masterizare automată, eMastered fiind unul dintre cele mai mari. Aceste platforme oferă servicii online de masterizare AI care oferă rezultate instantanee. Ca muzician, puteți pur și simplu să vă încărcați piesele și să obțineți versiunile masterizate în câteva minute.

Frumusețea AI în masterizare este că aproape oricine poate obține un sunet de înaltă calitate fără a avea nevoie de timp de studio costisitor. Cu toate acestea, aceasta ridică, de asemenea, întrebări cu privire la rolul viitor al inginerilor umani și la potențialul IA de a înțelege cu adevărat și de a reproduce subtilitățile artistice care vin cu atingerea umană.

Înainte de a intra în acest subiect, este important să înțelegem cum evoluează serviciile de masterizare AI.

Utilizarea în continuă evoluție a IA în Mastering

Tehnologia AI a făcut progrese semnificative în ultimii ani, iar multe companii utilizează algoritmi inovatori de învățare automată, rețele neuronale și învățare profundă pentru a ajuta AI să îndeplinească sarcini complexe de procesare audio cu o eficiență remarcabilă.

Algoritmii de învățare automată excelează în recunoașterea modelelor în seturi mari de date.

În masterizare, acești algoritmi sunt alimentați cu o cantitate mare de date muzicale pe care trebuie să le analizeze pentru a înțelege caracteristicile pieselor bine masterizate. Ca urmare, ei au capacitatea de a identifica setările optime pentru EQ, compresie și alte instrumente de procesare audio pe baza modelelor pe care le-au învățat.

De asemenea, acești algoritmi au capacitatea de a se adapta la diferite genuri și stiluri de muzică. Dacă încărcați o piesă dubstep modernă pe o platformă de masterizare AI, aceasta va face ajustări specifice genului pentru a se asigura că rezultatul masterizării păstrează stilul artistic dorit.

De asemenea, avem rețele neuronale, care sunt destul de eficiente în procesarea relațiilor complexe dintre diferite caracteristici audio, cum ar fi frecvența, amplitudinea și faza.

În cele din urmă, avem modele de învățare profundă, care utilizează informații mai avansate găsite în rețelele neuronale artificiale.

Aici, la eMastered, folosim modele de învățare profundă antrenate pe un set divers de piese masterizate profesional pentru a face ajustări precise la EQ, compresie și imagine stereo.

Există mai multe beneficii în utilizarea serviciilor de masterizare AI precum eMastered, inclusiv:

• Eficiență: Platformele bazate pe inteligență artificială pot stăpâni piesele într-o fracțiune din timpul necesar unui inginer uman, ceea ce le face ideale pentru rulări rapide.
• Accesibilitate: Aceste platforme oferă rezultate de înaltă calitate la un cost mai mic, ceea ce este benefic în special pentru artiștii independenți.
• Consistență: Având încredere deplină în modelele și datele învățate, platformele de masterizare AI oferă o calitate constantă. Spre deosebire de un inginer uman, acestea nu vor avea "zile libere".

Merită menționat, desigur, faptul că aceste beneficii au și alte provocări.

Provocări viitoare pentru stăpânirea IA

Fără îndoială, multe servicii de creație muzicală AI funcționează extrem de bine. Totuși, asta nu înseamnă că sunt perfecte și, chiar și în calitate de companie care a dezvoltat un algoritm de masterizare AI de succes, considerăm că este mai bine să fim transparenți cu privire la aceste provocări.

Îngrijorări cu privire la înlocuirea inginerilor de mastering umani cu AI

Una dintre principalele provocări ale IA în domeniul masterizării este gândul că am putea pierde atingerea umană.

Cunosc mulți ingineri de masterizare care au lucrat și au studiat ani de zile pentru a putea aduce la masa de lucru o bogată experiență, intuiție și sensibilitate artistică. Sunt grozavi în ceea ce fac și pot lua decizii subiective care reflectă stilul lor personal și viziunea artistului.

Nota privind "stilul" este esențială, deoarece, la fel cum producătorii și creatorii de ritmuri au propriile caracteristici recunoscute, la fel se întâmplă și cu mulți ingineri de masterizare.

Inteligența artificială, deși foarte eficientă, nu are încă capacitatea de a înțelege nuanțele emoționale și creative ale muzicii. Ea știe doar ceea ce a fost învățată și nu poate lua decizii pe loc, care nu sunt incluse în programarea sa. Ca urmare, mulți oameni sunt îngrijorați că muzica va ajunge în cele din urmă la o stare omogenă, în care totul va suna, ei bine, la fel.

Dacă ne bazăm prea mult pe inteligența artificială, nu vom obține caracterul unic și sufletul pe care un inginer priceput le poate conferi unei piese.

Preocupări legate de limitările tehnice

Inteligența artificială a cunoscut o serie de progrese tehnice de-a lungul anilor, deși există încă unele limitări bine cunoscute.

Unii algoritmi AI, de exemplu, pot întâmpina dificultăți cu piesele care au structuri neconvenționale sau elemente audio extrem de complexe. De exemplu, să luăm o piesă rock mai experimentală care are toate elementele unui cântec rock tradițional, cu excepția unui bas de sintetizator care ar trebui să acționeze ca o bază electronică solidă pentru restul cântecului.

Inteligența artificială nu va fi capabilă să distingă diferența dintre un bas sintetizat, un bas obișnuit sau orice alt instrument de gamă mică. S-ar putea să fie capabil să ghicească bine, și s-ar putea să aibă dreptate, dar nu există nicio modalitate de a asigura acest lucru.

Ținând cont de faptul că un algoritm de masterizare AI ar putea crede că este o piesă rock tradițională, acesta ar mixa-o ca pe orice altă piesă rock, comprimând gama joasă și împingând-o înapoi pentru a face loc grosimii mediilor joase și pumnului tobelor. Desigur, din punctul de vedere al viziunii dvs. artistice, ați putea dori ca piesa să fie masterizată mai mult ca o piesă EDM sau hip-hop.

Deși puteți face sugestii generale pe unele platforme de masterizare AI, în cele din urmă, inginerii umani sunt singurii care pot face ajustări ultra-subtile pe baza urechilor lor antrenate și a intențiilor artistice specifice.

Sperăm că, în viitor, sistemele de inteligență artificială vor putea fi antrenate dincolo de datele existente pentru a se adapta la genuri sau stiluri complet noi, care deviază semnificativ de la normă.

Preocupări cu privire la rolul IA în industria creativă

În cele din urmă, și pe bună dreptate, creșterea inteligenței artificiale în masterizare stârnește numeroase îngrijorări cu privire la dislocarea locurilor de muncă.

Inteligența artificială poate gestiona mai multe sarcini tehnice într-o clipă și la o fracțiune din cost, ceea ce, în cele din urmă, reduce nevoia de ingineri umani.

Cu toate acestea, poate crea, de asemenea, noi oportunități. De exemplu, AI poate permite unui inginer de masterizare să se concentreze mai mult asupra aspectelor creative și mai puțin asupra sarcinilor repetitive precum normalizarea sonorității sau reducerea zgomotului.

Acum, vom fi primii care vor spune că nu credem că AI va înlocui complet procesul de masterizare uman.

Este un proces mult mai nuanțat decât cred mulți. De exemplu, un AI nu va ști că un intro, un verset sau un refren necesită un tratament diferit, deoarece nu va fi capabil să distingă aceste părți diferite ale piesei. De asemenea, nu va fi în măsură să ghicească dacă acele clicuri sau pocnituri din mixajul final aparțin de fapt acelui loc sau au fost lăsate din greșeală.

Un inginer de masterizare te-ar suna și ți-ar spune: "Hei, dacă vrei cele mai bune rezultate, reia mixajul și rezolvă aceste probleme."

Cum va arăta masterizarea AI în viitor?

Pe măsură ce instrumentele de masterizare AI devin mai accesibile unui public mai larg, inclusiv artiștilor independenți și studiourilor mici, utilizarea lor va crește.

Este greu de contestat ușurința și accesibilitatea pe care le oferă multe dintre aceste instrumente.

Serviciile profesionale de masterizare nu sunt accesibile pentru unii și de ce ar trebui să existe această barieră la intrarea în creativitate? În realitate, masterizarea AI nivelează terenul de joc pentru muzicienii independenți.

Pe măsură ce trece timpul, vom vedea din ce în ce mai multe soluții bazate pe cloud, deși un lucru care credem că va fi cel mai proeminent este abordarea hibridă.

Mulți ingineri de masterizare încep să își combine propria expertiză cu inteligența artificială, permițându-i acesteia să se ocupe de sarcinile tehnice inițiale, astfel încât ei să se poată concentra pe rafinarea creativă. Mulți profesioniști din industrie susțin acest model, considerând IA drept un instrument care să îmbunătățească, mai degrabă decât să înlocuiască, creativitatea umană.

Există, de asemenea, speranța că sistemele AI vor dezvolta profiluri de utilizator mai puternice care pot învăța și se pot adapta la preferințele anumitor ingineri și artiști, oferind sugestii de masterizare foarte personalizate.

Va înlocui AI inginerii de masterat umani?

După cum am menționat pe parcursul articolului, vor exista cazuri în care utilizarea inteligenței artificiale în procesul de masterizare va fi mai potrivită sau mai benefică decât angajarea unui inginer de masterizare uman. Dacă aveți un buget limitat, aveți nevoie de o masterizare rapidă sau pur și simplu doriți să testați cum ar putea suna mixul dvs. ca produs finalizat, utilizarea unui serviciu de masterizare AI precum eMastered este cu siguranță calea de urmat.

Pe de altă parte, dacă doriți flexibilitatea de a putea oferi sau primi feedback sau dacă doriți un sunet ultraspecific, care ar putea proveni de la un anumit set de caracteristici sau echipamente analogice, recurgerea la un inginer de masterizare calificat ar fi o opțiune mai bună.

Chiar și în viitor, nu cred că IA va înlocui vreodată masterizarea tradițională. În schimb, îmi imaginez un viitor în care cele două lucrează cot la cot, permițând o barieră mai mică la intrarea în industria muzicală.