Мастеринг музыки - это последний и самый важный этап в процессе производства. Любой, кто когда-либо выпускал успешную музыку, скажет вам, что нет никакой замены дополнительной полировке и профессионализму, которые она обеспечивает.

Однако обучение правильному мастерству может занять невероятно много времени. Для этого часто требуются годы опыта и глубокое понимание аудиотехники. С другой стороны, для многих музыкантов нанять профессионального мастеринг-инженера просто не представляется возможным из-за ограниченности бюджета.

Именно здесь на помощь приходят последние достижения в области музыкальных технологий.

Услуги онлайн-мастеринга или AI-мастеринга стали более доступными и простыми в использовании, чем когда-либо прежде. В частности, AI-мастеринг - это экономически выгодное решение для музыкантов, которые хотят получить высококачественный результат без высокой цены.

Несмотря на то что некоторые приверженцы традиций могут не согласиться с новыми технологиями, за последнее десятилетие они получили значительное распространение. Многие артисты теперь полагаются на эти инструменты, чтобы доработать свои песни и занять свое место на стриминговых платформах.

В этом руководстве мы расскажем обо всем, что нужно знать об AI-мастеринге, и развеем мистику, связанную с ним, чтобы вы могли начать использовать его уже сегодня.

Краткая история искусственного интеллекта в музыке

Хотя музыкальные технологии, основанные на искусственном интеллекте, могут показаться чем-то новым и передовым, основы компьютерного создания музыки разрабатывались десятилетиями, еще в 1950-х годах.

Стремление к инновациям и разрушению традиционных творческих путей возникло гораздо раньше появления того, что мы сегодня понимаем под ИИ. Одним из первых пионеров, который приходит на ум, является композитор-экспериментатор Джон Кейдж, создавший необыкновенное произведение "Музыка перемен" на основе древнекитайского гадательного текста "И-Цзин".

Отмечая отрывки из этого древнего числового генератора, Кейдж экстернализировал процесс принятия музыкальных решений, позволяя случайным операциям формировать его композицию.

Аналогичным образом Брайан Ино спустя несколько десятилетий произвел революцию в создании музыки, используя "Облик стратегии" - набор карточек с подсказками, призванными разрушить творческие блоки и привнести случайность в процесс принятия решений.

Эти первые инновации заложили основу для тех способов, которыми искусственному интеллекту доверяют руководить современные музыканты. Отдав принятие решений на сторону, эти первые пионеры показали, что творческий потенциал можно повысить с помощью методов, выходящих за рамки одной лишь человеческой интуиции.

Хотя методы Кейджа и Ино не были основаны на компьютерах, они использовали многие из тех же принципов, на которые опираются современные музыкальные технологии искусственного интеллекта. Приняв случайность и внешнее руководство, они показали, что инновационные инструменты могут изменить творческий процесс.

Сегодня ИИ-мастеринг использует эти основополагающие идеи, применяя передовые алгоритмы для принятия обоснованных решений, которые улучшают и полируют музыкальные треки.

Что такое искусственный интеллект?

Можно с уверенностью предположить, что AI-мастеринг - это разновидность автоматизированного мастеринга, хотя автоматизированный мастеринг - это не обязательно AI. Хотя оба термина часто используются как взаимозаменяемые, они представляют собой разные подходы к одной и той же цели.

Автоматизированный мастеринг включает в себя компьютерный алгоритм, который автоматически применяет к треку ряд стандартных этапов мастеринга. Эти этапы обычно включают эквалайзер, компрессию, регулировку ширины стереобазы и балансировку уровня - все то же самое, что делает мастеринг-инженер.

Однако это не обязательно означает, что здесь задействован искусственный интеллект.

Эти алгоритмы часто разрабатываются и направляются инженерами-людьми, которые кодируют их, чтобы они следовали определенным правилам и процессам.

Эффективность автоматизированного алгоритма мастеринга во многом зависит от опыта и мастерства разработчика, который его создал. Высококачественные алгоритмы - это результат длительных исследований и разработок с учетом отзывов опытных аудиоспециалистов.

Когда вы пользуетесь услугами автоматизированного мастеринга, алгоритм применяет обработку на основе заранее выбранных целей, например, стандартов для конкретного жанра. Однако выбор правильной цели может оказаться непростой задачей, особенно если ваша музыка не является однозначной и сухой.

Кроме того, этот подход предполагает, что у вас есть четкое понимание того, что вы хотите и что вам нужно от процесса мастеринга.

Некоторые более продвинутые системы используют искусственный интеллект или машинное обучение, автоматически устанавливая цели и определяя жанры, так что пользователям не приходится этого делать. Они более удобны для пользователей, чем традиционные алгоритмические системы. Обучаясь на огромных объемах данных, поступающих к ним от инженеров, эти алгоритмы машинного обучения могут вносить более тонкие коррективы. В результате конечный мастер получается более отшлифованным и соответствующим жанру.

AI-мастеринг в целом относится к категории цифровой обработки сигнала, которая является одним из трех основных стилей мастеринга, к которым мы имеем доступ.

Изучение различных типов аудиомастеринга

Существует три основных варианта мастеринга, из которых вы можете выбрать: аналоговый, цифровой и гибридный. Каждый тип может быть полезен, в зависимости от того, какой звук вы хотите получить:

• Аналоговый мастеринг: Это традиционный метод мастеринга. Для обработки финального трека используется аналоговое оборудование, такое как компрессоры, эквалайзеры и магнитофоны. Многие музыканты стремятся к теплому, насыщенному звучанию аналогового звука, что часто предполагает перенос на виниловый пре-мастер.
• Цифровой мастеринг: Это более современный подход, который использует цифровое программное обеспечение и VST-плагины для обработки аудио полностью "в коробке". Цифровой мастеринг обеспечивает более высокий уровень точности, гибкости и удобства по сравнению с аналоговым. Мастеринг-инженеры могут не только вносить более сложные корректировки, но и вызывать настройки по первому требованию.
• Гибридный мастеринг: Сочетая лучшее из двух миров, гибридный мастеринг использует как аналоговое оборудование, так и цифровые инструменты. Инженер может пропустить трек через аналоговое оборудование для придания ему теплоты и характера, а затем использовать цифровые плагины для окончательной доводки.

Поговорите с десятью разными мастеринг-инженерами, и вы наверняка заметите, что у всех у них разные подходы. Некоторые работают полностью в "коробке", полагаясь на программное обеспечение, чтобы добиться желаемого результата, в то время как другие полностью привержены старому доброму аналоговому методу, используя физическое оборудование и магнитофоны, чтобы получить желаемый звук.

Некоторые также предпочитают гибридный подход, чтобы использовать сильные стороны каждого метода.

При мастеринге ИИ использует исключительно цифровой подход. ИИ полагается на цифровую обработку сигнала, чтобы проанализировать и улучшить любой звук, который ему подается, то есть здесь нет никаких аналоговых аппаратных компрессоров или магнитофонов.

Хотя это может ограничить тактильный, практический аспект мастеринга аналогового оборудования, вы получаете скорость, последовательность и доступность. Кроме того, такой подход гораздо более экономичен.

Качество AI-мастеринга: Как оно оценивается?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно немного покопаться в себе, поскольку качество ИИ-мастеринга во многом зависит от сложности его алгоритмов. Не все алгоритмы созданы одинаковыми, и их эффективность может значительно варьироваться в зависимости от их разработки и реализации.

В eMastered мы гордимся тем, что используем самые современные технологии и передовые алгоритмы распознавания звука для достижения превосходных результатов.

Отличительной чертой нашего искусственного мастеринга является опыт, лежащий в основе нашей технологии. Наш алгоритм был создан Смитом Карлсоном, инженером по микшированию и мастерингу, удостоенным премии "Грэмми" и известным своей работой над альбомом Тейлор Свифт "1989", и исполнителем электронной музыки Коллином Маклафлином.

Кульминация их опыта и знаний в этой области привела к созданию одного из самых высококачественных мастеринговых сервисов AI в индустрии.

Уникальность сервиса eMastered заключается в том, что помимо автоматизированных алгоритмов, он предлагает обширный контроль над конечным мастером, позволяя вам точно настроить различные элементы в соответствии с вашим художественным видением.

В отличие от других сервисов мастеринга AI, мы предоставляем регулируемые настройки интенсивности компрессора, силы мастеринга, эквалайзера, громкости, ширины стерео и многого другого. Вы даже можете загрузить эталонный трек, чтобы руководствоваться им в процессе мастеринга и убедиться, что конечный продукт соответствует вашему желаемому звучанию.

Хотя можно возразить, что вы не получаете "человеческого прикосновения" к мастеру, простое A/B сравнение с отполированным, профессиональным мастером показывает, насколько высокий уровень может обеспечить хорошо разработанный сервис мастеринга с искусственным интеллектом, причем за меньшую цену.

Преимущества искусственного интеллекта

Так стоит ли использовать искусственный мастеринг вместо традиционного?

Есть много случаев, когда мы бы сказали "абсолютно"!

Вот несколько ключевых преимуществ, которые он предлагает:

• Последовательность: Для начала, мастеринг с помощью искусственного интеллекта позволяет добиться более стабильных результатов. У алгоритма не бывает "нерабочих дней", а значит, каждый трек мастерится по одному и тому же высокому стандарту. Такое единообразие особенно ценно при работе над альбомом.
• Скорость и эффективность: Наш алгоритм AI-мастеринга может обрабатывать треки в течение нескольких минут, что значительно быстрее, чем традиционный человеческий мастеринг. Это очень удобно, если вам нужно быстро выполнить проект.
• Способность к обучению: Передовые системы искусственного интеллекта используют машинное обучение для постоянного совершенствования своих алгоритмов. Анализируя огромное количество данных, эти системы могут адаптировать и совершенствовать свои методы, становясь все лучше и лучше с течением времени.
• Музыкальный анализ: Хорошо продуманные инструменты мастеринга с искусственным интеллектом также могут проводить детальный музыкальный анализ трека на основе полученных данных и применять эквалайзер, компрессию, ширину стерео и уровень громкости по своему усмотрению, точно так же, как это делал бы человек - мастеринг-инженер.
• Экономичность: Самое очевидное преимущество заключается в том, что мастеринг с использованием искусственного интеллекта обычно более доступен по цене, чем наем человека, что делает его более доступным для независимых артистов или тех, у кого ограниченный бюджет.
• Доступность 24/7: В отличие от человеческих инженеров, у которых есть рабочее время, услуги AI-мастеринга доступны круглосуточно, а значит, вы можете свести свои треки в любое время и в любом месте.

При всем том, что мастеринг с помощью искусственного интеллекта имеет массу неоспоримых преимуществ, мы будем первыми, кто признает, что он, скорее всего, никогда не сможет полностью сравниться с тонким подходом опытного инженера-человека.

Инженеры-мастерингеры обладают многолетним опытом и художественной интуицией. Они также способны принимать субъективные решения, основанные на уникальном контексте каждого трека - элементы, которые искусственный интеллект, несмотря на свои достижения, не может полностью воспроизвести. По крайней мере, пока.

Например, инженер-человек может ответить на конкретные запросы художника так, что алгоритм может не понять их в полной мере.

Конечно, если на первом месте стоят стоимость, эффективность или доступность, искусственный мастеринг может стать более чем достойной заменой.

Подготовка песни к искусственному мастерингу

Хотя AI-мастеринг может значительно улучшить ваш трек и подготовить его к конкуренции в реальном мире, важно помнить, что качество конечного мастера в значительной степени зависит от качества микса, который вы предоставили.

Чтобы убедиться, что ваша песня готова к мастерингу AI и достичь наилучших результатов, необходимо выполнить несколько важных действий:

• Сбалансируйте треки: Убедитесь, что все элементы вашего микса хорошо сбалансированы по громкости. Мы рекомендуем использовать профессиональные референсные треки при сведении, чтобы соответствовать профессиональным стандартам.
• Панорамируйте каждый элемент микса: Использование панорамирования для размещения каждого элемента микса в стереополе поможет создать ощущение пространства и четкости.
• Добавить обработку: Примените все необходимые обработки, такие как эквалайзер, компрессия, реверберация и задержка, чтобы улучшить ваш микс. Не бойтесь применять шинную обработку, если это имеет смысл для вашего звука, но оставьте лимитирование до финальной стадии мастеринга.
• Проверьте совместимость с моно: Убедитесь, что ваш микс хорошо звучит в моно. Это важно для воспроизведения на системах, которые суммируют стереосигнал в моно, таких как некоторые клубные звуковые системы и портативные колонки.
• Оставляйте хэдрум: Оставьте в миксе достаточный запас, удерживая пиковые уровни между -3 дБ и -6 дБ. Это обеспечит достаточно места для процесса мастеринга, чтобы добавить последние штрихи без искажений.
• Экспорт высококачественного премастер-файла: Экспортируйте конечный микс в высококачественный аудиофайл (например, WAV или AIFF) с максимально возможной битовой глубиной и частотой дискретизации.

AI-мастеринг с eMastered

В целом, AI-мастеринг - это мощное и доступное решение для музыкантов, которые хотят получить результат профессионального качества быстро и недорого.

Если вы хотите узнать, из-за чего вся эта шумиха, ознакомьтесь с передовой платформой для мастеринга с искусственным интеллектом eMastered, которая способна работать с любыми стилями и жанрами. Наши передовые алгоритмы машинного обучения постоянно совершенствуются с каждой обработанной песней, обеспечивая первоклассные результаты для вашей музыки.

Попробуйте наш AI-мастеринг сегодня и посмотрите, что вы думаете!