В наши дни искусственный интеллект кажется повсюду. От писательства до журналистики, искусства и не только, он делает значительный скачок вперед в самых разных областях. Конечно, все, кто работает в музыкальной сфере, знают, что в музыке он тоже набирает обороты, особенно в мастеринге.

Мастеринг с помощью искусственного интеллекта имеет ряд преимуществ: он быстрее, последовательнее и доступнее, чем наем человека-мастеринг-инженера, что действительно начинает встряхивать ситуацию.

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ меняет мастеринг, с какими проблемами он сталкивается, что он может сделать и куда движется в будущем.

Современное состояние мастеринга

Мастеринг, возможно, является одним из самых важных этапов в процессе создания музыки.

Прежде чем ваша музыка попадет в мир, она попадет в уши последнего привратника, который отладит и отполирует ее, чтобы убедиться, что она звучит наилучшим образом на всех системах воспроизведения.

Мастеринг, как мы его знаем, выполняется квалифицированными мастеринг-инженерами, которые используют мощную комбинацию опыта, высококачественного оборудования и специализированного программного обеспечения для улучшения общего качества звучания миксов, обеспечения согласованности между треками альбома и подготовки аудио к распространению.

Этот "традиционный" метод мастеринга появился в середине XX века и стал более определенным с появлением LP в конце 1940-х и 1950-х годов, когда инженеры начали фокусироваться на оптимизации звука для виниловых пластинок.

Многие считают Sterling Sound первым легальным мастеринговым домом, который был основан в 1968 году в Нью-Йорке. Во многом она задала стандарты индустрии, работая со многими известными исполнителями, включая The Beatles, Led Zeppelin, U2, Queen, Nirvana, Coldplay, Adele и многих других.

Конечно, с момента появления мастеринга в XX веке многое изменилось.

За последние десять лет в области AI Mastering произошло несколько ключевых событий.

Для начала, музыканты теперь имеют доступ к нескольким автоматизированным мастеринговым сервисам, одним из крупнейших из которых является eMastered. Эти платформы предлагают услуги онлайн-мастеринга AI, которые обеспечивают мгновенный результат. Как музыкант, вы можете просто загрузить свои треки и получить мастеринговые версии в считанные минуты.

Прелесть искусственного интеллекта в мастеринге заключается в том, что практически каждый может добиться высококачественного звучания, не нуждаясь в дорогостоящем студийном времени. Однако это также поднимает вопросы о будущей роли инженеров-людей и о том, сможет ли ИИ по-настоящему понять и воспроизвести художественные тонкости, присущие человеку.

Прежде чем перейти к этому вопросу, важно понять, как развиваются услуги AI-мастеринга.

Постоянно развивающееся использование искусственного интеллекта в мастеринге

За последние годы технология ИИ достигла значительных успехов, и многие компании используют инновационные алгоритмы машинного обучения, нейронные сети и глубокое обучение, чтобы помочь ИИ выполнять сложные задачи по обработке звука с поразительной эффективностью.

Алгоритмы машинного обучения отлично справляются с распознаванием закономерностей в больших массивах данных.

При мастеринге этим алгоритмам передается огромное количество музыкальных данных, которые они анализируют, чтобы понять характеристики хорошо отмастеризованных треков. В результате они способны определить оптимальные настройки эквалайзера, компрессии и других инструментов обработки звука на основе изученных ими закономерностей.

Эти алгоритмы также способны адаптироваться к различным жанрам и стилям музыки. Если вы загрузите современный дабстеп-трек на мастеринговую платформу с искусственным интеллектом, она внесет коррективы в соответствии с жанром, чтобы мастеринг сохранил задуманный художественный стиль.

У нас также есть нейронные сети, которые достаточно эффективно обрабатывают сложные взаимосвязи между различными характеристиками звука, такими как частота, амплитуда и фаза.

Наконец, есть модели глубокого обучения, которые используют более сложную информацию, содержащуюся в искусственных нейронных сетях.

В eMastered мы используем модели глубокого обучения, обученные на разнообразном наборе профессионально отмастеренных треков, для точной настройки эквалайзера, компрессии и стереоизображения.

Использование услуг AI-мастеринга, таких как eMastered, имеет ряд преимуществ, в том числе:

• Эффективность: Платформы, управляемые искусственным интеллектом, могут освоить треки за долю времени, которое потребовалось бы инженеру-человеку, что делает их идеальными для быстрого выполнения работ.
• Доступность: эти платформы предоставляют высококачественные результаты по низкой цене, что особенно выгодно для инди-артистов.
• Последовательность: Полностью опираясь на изученные шаблоны и данные, платформы ИИ-мастеринга обеспечивают постоянное качество. В отличие от инженера-человека, у них не будет "нерабочих дней".

Конечно, стоит отметить, что у этих преимуществ есть и противоположные проблемы.

Будущие вызовы для освоения ИИ

Нет сомнений в том, что многие сервисы искусственного интеллекта для создания музыки работают очень хорошо. Однако это не означает, что они идеальны, и даже как компания, разработавшая успешный алгоритм мастеринга с помощью искусственного интеллекта, мы считаем, что лучше быть прозрачными в отношении этих проблем.

Беспокойство по поводу того, что искусственный интеллект заменит людей, занимающихся мастерингом

Одной из главных проблем, связанных с освоением ИИ, является мысль о том, что мы можем потерять человеческий контакт.

Я знаю многих мастеринг-инженеров, которые годами работали и учились, чтобы иметь возможность привнести в работу богатый опыт, интуицию и художественное чутье. Они прекрасно разбираются в своем деле и могут принимать субъективные решения, отражающие их личный стиль и видение исполнителя.

Замечание о "стиле" является ключевым, поскольку, как у продюсеров и битмейкеров есть свои узнаваемые черты, так и у многих мастеринг-инженеров.

ИИ, несмотря на высокую эффективность, все еще не способен понять эмоциональные и творческие нюансы музыки. Он знает только то, чему его учат, и не может принимать решения на лету, которые не заложены в его программу. В результате многие люди опасаются, что музыка в конце концов достигнет однородного состояния, когда все будет звучать одинаково.

Если мы будем слишком полагаться на искусственный интеллект, то не получим того уникального характера и души, которые может привнести в трек опытный инженер.

Озабоченность техническими ограничениями

За прошедшие годы искусственный интеллект пережил немало технических достижений, однако до сих пор существует ряд известных ограничений.

Некоторые алгоритмы искусственного интеллекта, например, могут испытывать трудности с треками, имеющими нетрадиционную структуру или очень сложные аудиоэлементы. Например, возьмем экспериментальный рок-трек, в котором есть все элементы традиционной рок-песни, за исключением скрежещущего синтезаторного баса, который должен стать прочным электронным фундаментом для остальной части песни.

ИИ не сможет отличить синтезаторный бас от обычного баса или любого другого инструмента низкого класса. Возможно, он сможет угадать, и, возможно, сделает это правильно, но гарантировать это невозможно.

Если учесть, что алгоритм мастеринга с искусственным интеллектом может подумать, что это традиционный рок-трек, он смикширует его как любой другой рок-трек, сжимая низкие частоты и отодвигая их назад, чтобы освободить место для густоты нижних средних частот и ударных. Конечно, с точки зрения вашего художественного видения, вы можете захотеть, чтобы этот трек был смикширован как EDM или хип-хоп.

Хотя в некоторых платформах для мастеринга с искусственным интеллектом можно вносить общие предложения, в конечном итоге только люди могут внести тончайшие коррективы, основываясь на своих тренированных ушах и конкретных художественных замыслах.

Мы надеемся, что в будущем системы искусственного интеллекта можно будет обучать на основе имеющихся данных, чтобы они могли адаптироваться к совершенно новым жанрам или стилям, которые значительно отклоняются от нормы.

Опасения по поводу роли искусственного интеллекта в творческой индустрии

Наконец, и не без оснований, рост ИИ в мастеринге вызывает много опасений по поводу перемещения рабочих мест.

ИИ может решать различные технические задачи в мгновение ока и с меньшими затратами, что в конечном итоге снижает потребность в инженерах-людях.

Однако он также может создать новые возможности. Например, ИИ может освободить инженера-мастеринга, чтобы он мог больше сосредоточиться на творческих аспектах и меньше заниматься повторяющимися задачами, такими как нормализация громкости или шумоподавление.

Мы будем первыми, кто скажет, что мы не думаем, что ИИ полностью заменит человеческий процесс мастеринга.

Это гораздо более тонкий процесс, чем многие думают. Например, ИИ не поймет, что вступление, куплет или припев требуют разной обработки, поскольку не сможет различить эти части трека. Он также не сможет угадать, действительно ли эти щелчки или хлопки в вашем финальном миксе принадлежат ему или были оставлены случайно.

Настоящий мастеринг-инженер, скорее всего, позвонит вам и скажет: "Эй, если вы хотите добиться наилучших результатов, сделайте микс заново и устраните эти проблемы".

Каким будет искусственный интеллект в будущем?

По мере того как инструменты мастеринга с искусственным интеллектом становятся все более доступными для широкой аудитории, включая независимых художников и небольшие студии, растет и их использование.

Трудно поспорить с простотой и доступностью многих из этих инструментов.

Профессиональные услуги мастеринга не по карману некоторым, но почему должен существовать такой барьер на пути к творчеству? На самом деле искусственный мастеринг выравнивает условия игры для независимых музыкантов.

Вероятно, со временем появится все больше и больше облачных решений, но наиболее заметным, на наш взгляд, будет гибридный подход.

Многие мастеринг-инженеры начинают сочетать свой опыт с ИИ, позволяя ИИ выполнять начальные технические задачи, чтобы они могли сосредоточиться на творческой доработке. Многие профессионалы отрасли поддерживают эту модель, рассматривая ИИ как инструмент, способный улучшить, а не заменить творческие способности человека.

Есть также надежда, что системы искусственного интеллекта разработают более строгие пользовательские профили, которые смогут учиться и адаптироваться к предпочтениям конкретных инженеров и артистов, предоставляя индивидуальные предложения по мастерингу.

Заменит ли искусственный интеллект инженеров-мастеров?

Как я уже отмечал в статье, бывают случаи, когда использование искусственного интеллекта в процессе мастеринга оказывается более подходящим или выгодным, чем наем человека-мастеринг-инженера. Если вы ограничены в бюджете, вам нужен мастер быстро или вы просто хотите проверить, как будет звучать ваш микс в готовом виде, то использование сервиса мастеринга с искусственным интеллектом, например eMastered, - это то, что вам нужно.

С другой стороны, если вам нужна гибкость, чтобы иметь возможность предоставлять или получать обратную связь, или вы хотите получить ультраспецифическое звучание, которое может быть получено благодаря определенному набору характеристик или аналоговому оборудованию, обращение к опытному мастеринг-инженеру будет лучшим вариантом.

Даже в будущем я не верю, что искусственный интеллект заменит традиционный мастеринг. Напротив, я представляю себе будущее, в котором они будут работать бок о бок, что позволит снизить барьер для входа в музыкальную индустрию.