Att skapa musik är en av de mest grundläggande mänskliga aktiviteterna, djupt rotad i egenskaper som vi ofta inte tillskriver AI, såsom känslor, kreativitet och personligt uttryck. Under de senaste åren har dock artificiell intelligens (AI) inte bara kommit för att hjälpa oss i musikproduktionsprocessen utan även för att ta över vissa uppgifter helt och hållet.

Faktum är att AI:s kapacitet har blivit så avancerad att till och med stora företag som Sony och Warner Music Group utnyttjar denna teknik genom plattformar som Endel och Magenta.

AI har letat sig in i nästan alla aspekter av musikskapande, från att skriva texter till att sätta ihop trap-beats, och nu håller det på att bli en integrerad del av masteringprocessen för många artister och producenter.

Detta väcker en spännande fråga: kommer det fortfarande att finnas ett behov av mänsklig expertis inom mastering, eller är vi på väg mot att AI tar över helt och hållet?

I den här guiden utforskar vi den snabba ökningen av AI-mastering, dess nuvarande inverkan på branschen och vad framtiden kan innebära för detta tekniska underverk.

En kort historik över AI i musikbranschen

Musikbranschen befinner sig i ett konstant tillstånd av innovation och förändring. Den utvecklas ständigt med ny teknik som omformar hur musik skapas, spelas in och konsumeras. Redan innan AI blev högsta mode fanns det andra tekniska framsteg som verkade lika skrämmande eller förvirrande för kreatörer.

Om vi går tillbaka till 1877, då Thomas Edison uppfann fonografen, var det första gången som en apparat kunde både spela in och återge ljud. När den introducerades väckte den farhågor om att liveframträdanden skulle bli föråldrade och att inspelad musik skulle kunna undergräva levande musikers konstnärskap.

På 1930-talet kom den allsmäktiga elgitarren och revolutionerade musikens ljud för alltid. Traditionalister oroade sig naturligtvis för att det förstärkta ljudet skulle urholka de akustiska instrumentens renhet och minska den skicklighet som krävs för att spela musik.

Man var rädd för flerspårsinspelningen, som skulle göra det möjligt att manipulera musiken på konstgjord väg, för MIDI:s födelse på 1980-talet, som skulle leda till en mekanisk och mindre mänsklig känsla i musiken, och för explosionen av digitala ljudarbetsstationer på 1990-talet, som skulle göra högkvalitativ musikproduktion alltför lättillgänglig, översvämma marknaden med amatörmässigt innehåll och devalvera professionella studior.

Moralen är att denna rädsla inte är något nytt.

AI började göra avtryck i musiken i början av 2000-talet.

Ett av de tidiga exemplen var Googles Magenta, ett forskningsprojekt som undersökte hur AI kunde användas för att skapa musik och konst. Magentas AI-genererade kompositioner visade på potentialen för maskininlärning att hjälpa till i den kreativa processen. IBM:s Watson Beat fick också analysera låtar och skapade ny musik genom att försöka förstå den känslomässiga avsikten bakom dem.

AI-algoritmer skulle så småningom komma att ta på sig mer komplexa roller, varav en har blivit oerhört populär - AI-mastering.

Vad är målet med mastering?

För att förstå hur AI fick sitt genombrott måste man först förstå varför mastering överhuvudtaget är möjligt.

Det övergripande målet med mastering är att se till att ett spår låter polerat, professionellt och balanserat, redo för distribution på olika plattformar och uppspelningssystem.

Tänk på det som den slutliga redigerings- och färggraderingsprocessen vid filmskapande. Precis som en filmklippare förbättrar de visuella elementen och säkerställer en konsekvent ton och kvalitet, kommer en masteringstekniker att finjustera det givna ljudet för att säkerställa klarhet, balans och sammanhållning.

Tyvärr kan mastering också vara ganska dyrt på grund av den expertis som krävs och den avancerade utrustning som används.

Många professionella masteringstjänster kan variera från 50 till 200 dollar per spår, och i vissa fall ännu mer för mycket eftertraktade ingenjörer. Ett helt album kan kosta några tusenlappar eller mer, och om du redan har betalat för inspelning, produktion och mixning kan det vara salt i såren.

Naturligtvis är vi de första att konstatera att kostnaden är helt berättigad.

Det återspeglar den mångåriga erfarenhet, specialkunskaper och toppmoderna teknik som används i processen. För småproducenter och indieartister som arbetar med begränsade budgetar kan dessa kostnader dock vara oöverkomliga, vilket gör traditionella masteringstjänster mindre lönsamma för många lovande musiker.

Utvecklingen av AI Mastering under de senaste åren

Under det senaste decenniet har automatiserade mastringsalternativ med artificiell intelligens dykt upp, vilket ger artister tillgång till professionellt klingande mastringar utan de höga kostnader som är förknippade med mänskliga mastringsingenjörer.

Dessa AI-drivna tjänster erbjuder ett attraktivt alternativ för musiker som vill färdigställa sina låtar snabbt och till ett överkomligt pris.

Vissa AI-masteringsplattformar använder signalkedjor som utformats av erfarna mänskliga ingenjörer under flera år och använder beprövade tekniker för att förbättra mixar som drar nytta av den expertis som finns inbäddad i deras programmering.

Å andra sidan använder vissa tjänster nätverk för djupinlärning som analyserar stora mängder ljuddata över tid. Dessa nätverk lär sig och anpassar sig och förbättrar kontinuerligt sin masteringskapacitet baserat på de data de bearbetar.

Framväxten av AI Audio Mastering

Landr var en av de första AI-masteringstjänsterna som kom ut på marknaden 2014.

Denna banbrytande plattform var tänkt att ge artister ett prisvärt och effektivt sätt att mastra sina låtar med hjälp av avancerade algoritmer.

Processen är enkel: du laddar upp din mix och Landrs AI analyserar och bearbetar ljudet och använder EQ, komprimering och andra masteringstekniker för att förbättra spåret. Resultatet är en polerad, professionellt klingande master som är redo för distribution.

Men folk blev snabbt medvetna om att om de inte var helt nöjda med Landrs resultat fanns det en begränsning: du kan inte be AI:n att justera ljudet på samma sätt som du skulle göra med en mänsklig masteringtekniker.

AI:n tillämpar en standardiserad process som kanske inte tillgodoser varje artists unika preferenser. Trots detta förbättras Landrs algoritm kontinuerligt med varje låt som laddas upp till plattformen, och lär sig och anpassar sig för att ge bättre resultat över tid.

eMastereds AI-mastringsalgoritm kom ut på den offentliga scenen strax efter Landr och gjorde sig ett namn med en annorlunda metod för AI-mastring.

eMastered grundades av den Grammy-belönade mixnings- och masteringsteknikern Smith Carlson och den elektroniska musikartisten Collin McLoughlin och kombinerar djup branschkunskap med banbrytande teknik. Till skillnad från Landr erbjuder eMastered användarna mer kontroll över den slutliga mastern, vilket gör det möjligt att justera kompressorintensitet, EQ-inställningar, volym och stereobredd.

Användarna kan till och med ladda upp ett referensspår för att vägleda mastringsprocessen och se till att slutprodukten överensstämmer med deras konstnärliga vision.

Varför är AI-masteringstjänster så populära?

Det finns flera skäl till att AI-masteringstjänster blir mer populära än de någonsin har varit, särskilt eftersom de fortsätter att utvecklas till mer avancerade och tillgängliga verktyg.

• Gratis förhandsgranskning: Många AI-masteringstjänster låter dig förhandsgranska dina mastrade spår utan kostnad, vilket hjälper dig att avgöra om tjänsten uppfyller dina förväntningar innan du gör något ekonomiskt åtagande.
• Billig, flexibel prissättning: Jämfört med traditionell mastering är AI-mastering i allmänhet billigare.
• Bekvämt och effektivt: AI-algoritmer kan bearbeta spår på några minuter, vilket ger en mycket snabbare behandlingstid än mänskliga masteringingenjörer. Artister kan slutföra sina projekt snabbt utan att vänta dagar eller veckor på att få några resultat.
• Masters av hög kvalitet: Trots lägre kostnader och snabbare bearbetning levererar dagens AI-masteringstjänster polerade spår av hög kvalitet som uppfyller kommersiella musikbranschstandarder, redo för lansering på alla plattformar.
• Kreativ kontroll: Tjänster som eMastered erbjuder användarna omfattande kontroll över masteringsprocessen, vilket gör det möjligt att justera kompressorintensitet, EQ-inställningar, volym och stereobredd. Även om du kanske inte kan göra nyanserade justeringar som du kan med mänskliga tekniker, gör den här extra anpassningsnivån det lättare att se till att den slutliga mastern överensstämmer med din vision.
• Referensspår Masters: Flera AI-mastringsverktyg och tjänster gör att du kan ladda upp eller importera ett referensspår som fungerar som en guide för mastringsalgoritmen för att uppnå ett ljud som liknar referensen.

Även med de många fördelarna med AI-verktyg vid mastering kan processen naturligtvis inte ersätta en skicklig masteringingenjör, vilket leder oss till den kanske viktigaste frågan.

Kommer AI-mastering att ta jobben från mänskliga masteringingenjörer?

I takt med att AI-masteringstjänster fortsätter att utvecklas oroar sig många för att de kommer att eliminera behovet av mänskliga ingenjörer. Även om oron är befogad är den inte unik för musik. Faktum är att den ekar i olika branscher där AI gör betydande inbrytningar, inom områden som kundtjänst, tillverkning och till och med journalistik.

Sedan har vi vissa musiker som tar dess uppgång utan en hög nivå av oro.

Den brittiska mix- och masteringsteknikern Streaky konstaterade en gång att AI-mastering kan jämföras med att köpa en kostym från hyllan jämfört med att få en skräddarsydd kostym som är anpassad efter dina exakta mått.

Även om vissa människor alltid kommer att föredra den extra nivån av omsorg och anpassning som erbjuds av en mänsklig masteringingenjör, är det billigare och snabbare alternativet som AI-mastering ger mer meningsfullt för många. Det erbjuder en praktisk lösning som uppfyller deras behov utan att bryta banken.

Även om AI-mastering är tänkt att bli ett värdefullt verktyg för många musiker bör det komplettera snarare än ersätta mänsklig expertis. Den mänskliga touchen vid mastering - att förstå artistens vision, göra nyanserade justeringar och tillföra ett unikt kreativt perspektiv - är oersättlig.

eMastereds Collin McLoughlin sa det bäst:

"Snarare än att ersätta jobb eller störa en bransch ser vi oss själva som att vi skapar en ny marknad, så att människor som för närvarande inte kan få kvalitetsmastring äntligen får en möjlighet att göra det. För den absolut bästa mastringen kommer dock en traditionell masteringstekniker alltid att vara det ultimata alternativet."

Ett samarbete mellan mänsklig kreativitet och artificiell intelligens

Framtidens mastering kommer sannolikt att vara ett samarbete mellan människor och AI, där man kombinerar styrkorna hos båda för att uppnå bästa möjliga resultat.

En ingenjör kan till exempel låta AI hantera de inledande stegen i mastringen, som att tillämpa grundläggande EQ, komprimering och andra standardjusteringar, vilket kan spara tid och säkerställa konsekvens.

Därefter kan de mänskliga ingenjörerna ta över och lägga till sin unika touch och fatta nyanserade beslut som kräver kreativ intuition och en djup förståelse för musikens känslomässiga sammanhang.

Med denna typ av uppdelning kommer rollerna att möjliggöra en effektivare process samtidigt som den höga nivå av konstnärlighet och anpassning som konstnärer vill ha från mänskliga ingenjörer bibehålls.

AI-mastering kan också fungera som ett värdefullt inlärningsverktyg för blivande masteringtekniker.

Genom att analysera hur AI bearbetar och justerar spår kan nybörjare få insikter i de tekniska aspekterna av mastering.

Slutliga tankar

Det är svårt att förneka den seismiska förändringen av AI:s användning inom musik, från att skriva ackordföljder till att generera fullfjädrade låtar. AI-mastering är bara ett av de verktyg som blir mer och mer tillgängliga för kreatörer.

Det ger tillgänglighet, konsekvens och effektivitet, vilket gör det möjligt för allt fler människor, som kanske aldrig hade drömt om att skicka sina låtar till skickliga masteringstekniker eller masteringhus, att släppa radiofärdig musik.

Naturligtvis innebär det också en utmaning, nämligen hur masteringingenjörer ska anpassa sig och samarbeta med AI och maskininlärning, snarare än att kämpa emot det. I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas kommer även vårt sätt att skapa och lyssna på musik att göra det, och vi kan bara hoppas att nya nivåer av innovation och samarbete gör branschen mer dynamisk än någonsin.