Создание музыки - один из самых неотъемлемых видов человеческой деятельности, в котором глубоко укоренились такие черты, которые мы часто не приписываем искусственному интеллекту, как эмоциональность, креативность и самовыражение. Однако в последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал не только помогать нам в процессе создания музыки, но и полностью брать на себя некоторые задачи.

На самом деле, возможности искусственного интеллекта стали настолько развитыми, что даже такие крупные компании, как Sony и Warner Music Group, используют эту технологию с помощью таких платформ, как Endel и Magenta.

От написания текстов до создания треп-битов - искусственный интеллект пробрался практически во все аспекты создания музыки, а теперь он становится неотъемлемой частью процесса мастеринга для многих артистов и продюсеров.

В связи с этим возникает интригующий вопрос: сохранится ли потребность в человеческом опыте в области мастеринга или мы стоим на пороге того, что ИИ полностью возьмет на себя эту функцию?

В этом руководстве мы расскажем о стремительном развитии искусственного интеллекта, его текущем влиянии на индустрию и о том, какое будущее ждет это технологическое чудо.

Краткая история применения искусственного интеллекта в музыкальной индустрии

Музыкальная индустрия находится в состоянии постоянных инноваций и перемен. В ней постоянно появляются новые технологии, которые меняют способы создания, записи и потребления музыки. Еще до того, как искусственный интеллект вошел в моду, существовали другие технологические достижения, которые казались творческим людям не менее пугающими и непонятными.

Если вернуться к 1877 году, когда Томас Эдисон изобрел фонограф, то это был первый случай, когда устройство было способно как записывать, так и воспроизводить звук. Его появление вызвало опасения, что живые выступления станут немодными и что записанная музыка может подорвать артистизм живых музыкантов.

Затем, в 1930-х годах, всемогущая электрогитара навсегда изменила звучание музыки. Конечно, традиционалисты беспокоились, что ее усиленный звук подорвет чистоту акустических инструментов и снизит мастерство, необходимое для исполнения музыки.

Люди опасались появления многодорожечной записи, поскольку люди могли искусственно манипулировать музыкой, рождения MIDI в 1980-х, поскольку это привело бы к механическому, менее человеческому восприятию музыки, и взрыва цифровых аудиорабочих станций в 1990-х, поскольку они сделали бы высококачественную музыку слишком доступной, наводнив рынок любительским контентом и обесценив профессиональные студии.

Мораль в том, что в этом страхе нет ничего нового.

ИИ начал заявлять о себе в музыке в начале XXI века.

Одним из первых примеров стал проект Magenta компании Google, в рамках которого изучались возможности использования искусственного интеллекта для создания музыки и произведений искусства. Созданные ИИ композиции Magenta продемонстрировали потенциал машинного обучения для помощи в творческом процессе. Watson Beat от IBM также анализировал песни и создавал новую музыку, пытаясь понять их эмоциональный смысл.

Со временем алгоритмы искусственного интеллекта стали брать на себя более сложные функции, одна из которых стала очень популярной - AI-мастеринг.

Какова цель освоения?

Понимание того, как ИИ достиг своего расцвета, начинается с понимания причин, по которым мастерство было создано в первую очередь.

Самая главная цель мастеринга - сделать так, чтобы трек звучал полированно, профессионально и сбалансированно, готовым к распространению на различных платформах и системах воспроизведения.

Подумайте об этом, как об окончательном монтаже и цветокоррекции в кинематографе. Как монтажер улучшает визуальные элементы и обеспечивает единство тона и качества, так и мастеринг-инженер настраивает и дорабатывает звук, чтобы обеспечить четкость, баланс и целостность.

К сожалению, мастеринг также может быть довольно дорогим из-за требуемой квалификации и используемого высококлассного оборудования.

Стоимость услуг профессионального мастеринга варьируется от 50 до 200 долларов за трек, а в некоторых случаях даже выше для очень востребованных инженеров. Целый альбом может стоить несколько тысяч или больше, и если вы уже заплатили за запись, производство и сведение, это может стать солью на ране.

Конечно, мы будем первыми, кто отметит, что затраты абсолютно оправданы.

Она отражает многолетний опыт, специальные навыки и самые современные технологии, задействованные в процессе. Однако для продюсеров и инди-артистов, работающих с ограниченным бюджетом, эти расходы могут быть непомерными, что делает традиционные услуги мастеринга менее жизнеспособными для многих начинающих музыкантов.

Эволюция искусственного интеллекта в последние годы

За последнее десятилетие появились возможности автоматизированного мастеринга и мастеринга с использованием искусственного интеллекта, которые дают артистам доступ к профессионально звучащим мастерам без высоких затрат, связанных с человеческими мастеринг-инженерами.

Эти сервисы, управляемые искусственным интеллектом, предлагают привлекательную альтернативу для музыкантов, желающих быстро и недорого завершить работу над своими треками.

Некоторые платформы для мастеринга с искусственным интеллектом используют сигнальные цепи, разработанные опытными инженерами-людьми в течение нескольких лет, применяя для улучшения миксов проверенные методы, которые опираются на опыт, заложенный в их программах.

С другой стороны, некоторые сервисы используют сети глубокого обучения, которые со временем анализируют огромные объемы аудиоданных. Эти сети учатся и адаптируются, постоянно улучшая свои возможности мастеринга на основе обрабатываемых данных.

Возвышение искусственного интеллекта в аудиомастеринге

Landr был одним из первых мастеринговых сервисов с искусственным интеллектом, появившихся на рынке в 2014 году.

Эта новаторская платформа была призвана предоставить артистам доступный и эффективный способ мастеринга их треков с помощью передовых алгоритмов.

Процесс прост: вы загружаете свой микс, а искусственный интеллект Landr анализирует и обрабатывает звук, применяя эквалайзер, компрессию и другие методы мастеринга для улучшения трека. В результате вы получаете отполированный, профессионально звучащий мастер, готовый к распространению.

Однако люди быстро поняли, что если их не полностью устраивает результат работы Landr, то существует ограничение: вы не можете попросить ИИ подправить звук так, как это сделал бы человеческий мастеринг-инженер.

ИИ применяет стандартизированный процесс, который может не учитывать уникальные предпочтения каждого исполнителя. Несмотря на это, алгоритм Landr постоянно совершенствуется с каждой загруженной на платформу песней, обучаясь и адаптируясь для получения лучших результатов с течением времени.

Алгоритм искусственного мастеринга eMastered появился на публичной сцене вскоре после Landr и сделал себе имя благодаря другому подходу к искусственному мастерингу.

Компания eMastered, основанная лауреатом премии "Грэмми", инженером по микшированию и мастерингу Смитом Карлсоном и исполнителем электронной музыки Коллином Маклафлином, сочетает в себе глубокий опыт работы в индустрии и передовые технологии. В отличие от Landr, eMastered предлагает пользователям больше контроля над финальным мастером, позволяя регулировать интенсивность компрессора, настройки эквалайзера, громкость и ширину стерео.

Пользователи могут даже загрузить эталонный трек, чтобы направлять процесс мастеринга, гарантируя, что конечный продукт будет соответствовать их художественному видению.

Почему услуги по освоению искусственного интеллекта так популярны?

Есть несколько причин, по которым услуги AI-мастеринга становятся все более популярными, особенно по мере того, как они продолжают развиваться, превращаясь в более совершенные и доступные инструменты.

• Бесплатное предварительное прослушивание: Многие службы AI-мастеринга позволяют вам бесплатно просмотреть отмастеренные треки, что поможет вам решить, соответствует ли услуга вашим ожиданиям, прежде чем брать на себя какие-либо финансовые обязательства.
• Дешевые и гибкие цены: по сравнению с традиционным мастерингом, мастеринг с использованием искусственного интеллекта обычно более доступен.
• Удобно и эффективно: Алгоритмы искусственного интеллекта могут обрабатывать треки в течение нескольких минут, предлагая гораздо более быстрые сроки выполнения работ, чем человеческие инженеры-мастерингеры. Артисты могут быстро завершить свои проекты, не ожидая результатов несколько дней или недель.
• Мастера высокого качества: несмотря на меньшую стоимость и более быструю обработку, современные услуги мастеринга с использованием искусственного интеллекта позволяют получить высококачественные, отполированные треки, соответствующие коммерческим стандартам музыкальной индустрии, готовые к выпуску на любой платформе.
• Творческий контроль: Такие сервисы, как eMastered, предлагают пользователям широкий контроль над процессом мастеринга, позволяя регулировать интенсивность компрессора, настройки эквалайзера, громкость и ширину стереобазы. Хотя вы, возможно, не сможете вносить такие тонкие коррективы, как при работе с человеческими инженерами, этот дополнительный уровень настройки позволяет убедиться, что конечный мастер соответствует вашему видению.
• Эталонные дорожки: некоторые инструменты и сервисы AI-мастеринга позволяют загружать или импортировать эталонную дорожку, которая служит руководством для алгоритма мастеринга по достижению звучания, схожего с эталонным.

Конечно, даже несмотря на многочисленные преимущества инструментов искусственного интеллекта в мастеринге, этот процесс все равно не заменит квалифицированного мастеринг-инженера, что подводит нас к самому важному вопросу.

Заберет ли ИИ-мастеринг рабочие места инженеров-мастеров?

По мере развития сервисов мастеринга с искусственным интеллектом многие люди беспокоятся, что они устранят необходимость в инженерах-людях. Хотя это беспокойство вполне оправдано, оно не является чем-то уникальным для музыки. На самом деле, они звучат в различных отраслях, где ИИ делает значительные шаги вперед, в таких областях, как обслуживание клиентов, производство и даже журналистика.

Есть и такие музыканты, которые относятся к его росту без особого беспокойства.

Британский инженер по микшированию и мастерингу Streaky однажды заметил, что AI-мастеринг можно сравнить с покупкой костюма с вешалки и сшиванием костюма на заказ по вашим точным меркам.

Хотя некоторые люди всегда предпочтут дополнительный уровень заботы и настройки, предлагаемый человеческим мастеринг-инженером, для многих более дешевый и быстрый вариант, предлагаемый AI-мастерингом, имеет больше смысла. Он предлагает практичное решение, которое удовлетворяет их потребности, не разоряя банк.

В конечном итоге, несмотря на то, что ИИ-мастеринг должен стать ценным инструментом для многих музыкантов, он должен дополнять, а не заменять человеческий опыт. Человеческий подход к мастерингу - понимание видения исполнителя, внесение тонких корректировок и уникальная творческая перспектива - незаменим.

Лучше всего об этом сказал Коллин Маклафлин из eMastered:

"Вместо того чтобы заменять рабочие места или разрушать индустрию, мы видим себя как создателей нового рынка, позволяющего людям, которые в настоящее время не могут получить качественный мастеринг, наконец-то получить такую возможность. Однако для получения абсолютно лучшего мастеринга традиционный мастеринг-инженер всегда будет наилучшим вариантом".

Совместные усилия человека и искусственного интеллекта

Будущее мастеринга, скорее всего, будет представлять собой совместную работу людей и искусственного интеллекта, объединяющую сильные стороны обоих для достижения наилучших результатов.

Например, инженер может позволить искусственному интеллекту выполнять начальные этапы мастеринга, такие как применение базового эквалайзера, компрессии и других стандартных настроек, что позволяет сэкономить время и обеспечить последовательность действий.

После этого за дело берутся инженеры, которые вносят свой уникальный штрих и принимают решения, требующие творческой интуиции и глубокого понимания эмоционального контекста музыки.

Такое разделение ролей позволит сделать процесс более эффективным, сохранив при этом высокий уровень мастерства и индивидуальности, который художники хотят получить от инженеров.

ИИ-мастеринг также может служить ценным инструментом обучения для начинающих мастеринг-инженеров.

Анализируя, как искусственный интеллект обрабатывает и корректирует треки, новички могут получить представление о технических аспектах мастеринга.

Заключительные размышления

Трудно отрицать сейсмический сдвиг в использовании искусственного интеллекта в музыке: от написания аккордовых прогрессий до создания полноценных песен. ИИ-мастеринг - лишь один из инструментов, которые становятся все более доступными для творческих людей.

Он обеспечивает доступность, последовательность и эффективность, позволяя все большему числу людей, которые, возможно, никогда не мечтали о том, чтобы отправить свои песни квалифицированным мастеринг-инженерам или мастеринг-центрам, выпускать музыку, готовую для радио.

Конечно, это также создает проблему, которая заключается в том, как инженеры-мастера будут адаптироваться и сотрудничать с искусственным интеллектом и машинным обучением, а не бороться с ним. По мере развития технологий будет меняться и способ создания и прослушивания музыки, и мы можем только надеяться, что новые уровни инноваций и сотрудничества сделают индустрию более динамичной, чем когда-либо.