Мастеринг музики - це останній і найвідповідальніший крок у процесі виробництва. Кожен, хто коли-небудь випускав успішну музику, скаже вам, що ніщо не може замінити додаткову поліровку та професіоналізм, які вона надає.

Однак, щоб навчитися правильно створювати власну музику, потрібно неймовірно багато часу. Часто це вимагає багаторічного досвіду та глибокого розуміння аудіоінженерії. З іншого боку, для багатьох музикантів найняти професійного мастеринг-інженера просто неможливо через обмежений бюджет.

Саме тут застосовуються останні досягнення в галузі музичних технологій.

Сервіси онлайн-мастерингу або мастерингу зі штучним інтелектом стали доступнішими і простішими у використанні, ніж будь-коли раніше. Зокрема, мастеринг зі штучним інтелектом пропонує економічно ефективне рішення для музикантів, які хочуть отримати якісний результат без великих витрат.

Незважаючи на те, що деякі традиціоналісти можуть не погоджуватися з новими технологіями, вони набули значного поширення за останнє десятиліття. Багато артистів зараз покладаються на ці інструменти, щоб доопрацювати свої пісні та утримувати свої позиції на стрімінгових платформах.

У цьому посібнику ми розглянемо все, що потрібно знати про освоєння штучного інтелекту, і розвіємо містику, яка його оточує, щоб ви могли почати використовувати його вже сьогодні.

Коротка історія штучного інтелекту в музиці

Хоча музичні технології, керовані штучним інтелектом, можуть здаватися чимось новим і передовим, основи комп'ютерного створення музики розроблялися десятиліттями, починаючи ще з 1950-х років.

Прагнення до інновацій та руйнування традиційних творчих шляхів задовго до появи того, що ми сьогодні розуміємо під штучним інтелектом. Одним із перших піонерів, який спадає на думку, є композитор-експериментатор Джон Кейдж, який створив надзвичайний твір "Музика змін", використавши давньокитайський текст пророцтв "І Цзин".

Позначаючи уривки з цього стародавнього числового генератора, Кейдж екстерналізував процес прийняття музичних рішень, дозволяючи випадковим операціям формувати його композицію.

Подібним чином Брайан Іно революціонізував музичний продакшн кількома десятиліттями пізніше, застосувавши "Косі стратегії" - набір карток з підказками, покликаних розбити творчі блоки і внести випадковість у процес прийняття рішень.

Ці ранні інновації заклали основу для того, як штучний інтелект сьогодні керує сучасними музикантами. Виводячи процес прийняття рішень назовні, ці ранні піонери показали, що творчість можна розвивати за допомогою методів, які виходять за рамки людської інтуїції.

Хоча методи Кейджа та Іно не були засновані на комп'ютерах, вони використовували багато з тих самих принципів, на яких ґрунтуються сучасні музичні технології зі штучним інтелектом. Прийнявши випадковість і зовнішнє керівництво, вони показали, що інноваційні інструменти можуть змінити творчий процес.

Сьогодні штучний інтелект використовує ці основоположні ідеї, застосовуючи передові алгоритми для прийняття обґрунтованих рішень, які покращують і відшліфовують музичні треки.

Що таке освоєння ШІ?

Можна з упевненістю сказати, що штучний інтелект - це форма автоматизованого мастерингу, хоча автоматизований мастеринг не обов'язково є штучним інтелектом. Хоча обидва терміни часто використовуються як взаємозамінні, вони представляють різні підходи до однієї і тієї ж мети.

Автоматизований мастеринг передбачає використання комп'ютерного алгоритму, який може автоматично застосувати до доріжки низку стандартних кроків мастерингу. Ці кроки зазвичай включають еквалайзер, стиснення, регулювання ширини стерео і балансування рівнів - подібно до того, як це робив би мастеринг-інженер, що займається мастерингом.

Однак це не обов'язково означає, що йдеться про штучний інтелект.

Ці алгоритми часто розробляються і керуються людьми-інженерами, які кодують їх так, щоб вони слідували певним правилам і процесам.

Ефективність автоматизованого алгоритму мастерингу значною мірою залежить від досвіду та майстерності розробника, який його створив. Високоякісні алгоритми є результатом тривалих досліджень і розробок, що включають відгуки досвідчених аудіопрофесіоналів.

Коли ви використовуєте автоматизований сервіс мастерингу, алгоритм застосовує обробку на основі попередньо вибраних цілей, наприклад, стандартів певного жанру. Однак вибір правильної цілі може бути непростим завданням, особливо якщо ваша музика не є шаблонною.

Крім того, цей підхід передбачає, що у вас є чітке розуміння того, чого ви хочете і що вам потрібно від процесу мастерингу.

Деякі більш просунуті системи використовують штучний інтелект або машинне навчання, автоматично встановлюючи цілі та визначаючи жанри, щоб користувачі не мусили цього робити. Вони трохи зручніші у використанні, ніж традиційні алгоритмічні системи. Навчаючись на величезній кількості даних, які їм надають інженери, ці алгоритми машинного навчання можуть вносити більш тонкі корективи. Результатом є більш відшліфований і відповідний до жанру кінцевий майстер.

Мастеринг ШІ в цілому підпадає під категорію цифрової обробки сигналу, яка є одним з трьох основних стилів мастерингу, до яких ми маємо доступ.

Вивчення різних типів мастерингу аудіо

Існує три основні варіанти мастерингу: аналоговий, цифровий та гібридний. Кожен тип може бути корисним, залежно від того, якого звуку ви прагнете досягти:

• Аналоговий мастеринг: Це традиційний метод мастерингу. Він використовує аналогове обладнання, таке як компресори, еквалайзери та магнітофони, для обробки фінального треку. Багато музикантів прагнуть теплого, насиченого аналогового звучання, що часто передбачає перенесення на вініловий премастер.
• Цифровий мастеринг: Це більш сучасний підхід, який використовує цифрове програмне забезпечення та VST-плагіни для обробки аудіо повністю "в коробці". Цифровий мастеринг пропонує вищий рівень точності, гнучкості та зручності порівняно з аналоговим. Мастеринг-інженери можуть не тільки вносити більш складні корективи, але й відновлювати налаштування в будь-який момент.
• Гібридний мастеринг: Поєднуючи найкраще з обох світів, гібридний мастеринг використовує як аналогове обладнання, так і цифрові інструменти. Інженер може пропустити трек через аналогове обладнання, щоб надати йому теплоти та характеру, а потім використати цифрові плагіни для фінальних налаштувань.

Поговоріть з десятьма різними мастеринг-інженерами, і ви, ймовірно, помітите, що всі вони мають різні підходи. Деякі працюють повністю в коробці, покладаючись на програмне забезпечення для отримання бажаних результатів, в той час як інші повністю віддані олдскульному аналоговому методу, використовуючи фізичне обладнання та магнітофони для отримання кінцевого звуку, якого вони бажають.

Деякі також віддають перевагу гібридному підходу, щоб використовувати сильні сторони кожного з методів.

При мастерингу ШІ застосовується виключно цифровий підхід. ШІ має покладатися на цифрову обробку сигналу для аналізу та покращення будь-якого аудіо, яке йому подається, а це означає, що немає ніяких аналогових апаратних компресорів або магнітофонів.

Хоча це може обмежити тактильний, практичний аспект аналогового апаратного мастерингу, ви отримуєте швидкість, послідовність і доступність. Крім того, такий підхід набагато економічно вигідніший.

Якість освоєння ШІ: Як це вимірюється?

Відповідь на це питання вимагає певних роздумів, оскільки якість навчання ШІ значною мірою залежить від досконалості його алгоритмів. Не всі алгоритми створені рівними, і їхня ефективність може суттєво відрізнятися залежно від того, як вони розроблені та реалізовані.

В eMastered ми пишаємося тим, що використовуємо найсучасніші технології та передові алгоритми розпізнавання звуку для досягнення чудових результатів.

Що відрізняє наш ШІ-мастеринг, так це досвід, який лежить в основі нашої технології. Наш алгоритм був створений Смітом Карлсоном, володарем премії Греммі, інженером зведення та мастерингу, відомим своєю роботою над альбомом Тейлор Свіфт " 1989 ", і виконавцем електронної музики Колліном Маклафліном.

Кульмінацією їхнього досвіду та знань у цій галузі стала одна з найякісніших послуг з освоєння ШІ в індустрії.

Одним з унікальних аспектів сервісу eMastered є те, що окрім автоматизованих алгоритмів, він пропонує широкий контроль над вашим фінальним мастером, даючи вам можливість точно налаштувати різні елементи відповідно до вашого художнього бачення.

На відміну від інших сервісів мастерингу зі штучним інтелектом, ми пропонуємо регульовані налаштування інтенсивності компресора, сили мастерингу, еквалайзера, гучності, ширини стерео та інших параметрів. Ви навіть можете завантажити еталонну доріжку, щоб керувати процесом мастерингу і переконатися, що ваш кінцевий продукт відповідає бажаному звучанню.

Хоча аргументом може бути те, що ви не отримаєте "людського дотику" з вашим майстром, просте порівняння А/В з професійним майстром показує, наскільки високого рівня може досягти добре розроблений сервіс мастерингу зі штучним інтелектом, до того ж за невелику частину вартості.

Переваги освоєння ШІ

Отже, чи варто використовувати мастеринг зі штучним інтелектом замість традиційного мастерингу?

Існує багато випадків, коли ми б сказали "абсолютно"!

Ось кілька ключових переваг, які він пропонує:

• Послідовність: Почнемо з того, що мастеринг зі штучним інтелектом може забезпечити більш стабільні результати. Алгоритм не має "неробочих днів", а це означає, що кожен трек мастериться за однаково високими стандартами. Така одноманітність особливо цінна під час роботи над альбомом.
• Швидкість та ефективність: Наш алгоритм мастерингу зі штучним інтелектом може обробити треки за лічені хвилини, що значно швидше, ніж традиційний мастеринг людиною. Це чудово, якщо вам потрібен швидкий результат для вашого проекту.
• Здатність до навчання: Просунуті системи навчання ШІ використовують машинне навчання для постійного вдосконалення своїх алгоритмів. Аналізуючи величезні обсяги даних, ці системи можуть адаптувати та вдосконалювати свої методи, з часом стаючи все кращими і кращими.
• Музичний аналіз: Добре розроблені інструменти мастерингу зі штучним інтелектом можуть також виконувати детальний музичний аналіз треку на основі даних, які їм подаються, і застосовувати еквалайзер, стиснення, ширину стерео і рівні гучності на свій розсуд, так само, як це робив би мастеринг-інженер, що працює з музикою.
• Економічна ефективність: Найочевидніша перевага полягає в тому, що мастеринг зі штучним інтелектом, як правило, коштує дешевше, ніж наймання мастеринг-інженера, що робить його більш доступним для незалежних виконавців або тих, хто має обмежений бюджет.
• Доступність 24/7: На відміну від інженерів-людей, які мають робочий час, послуги мастерингу зі штучним інтелектом доступні цілодобово, а це означає, що ви можете мастерити свої треки в будь-який час і в будь-якому місці.

Незважаючи на те, що освоєння ШІ має безліч незаперечних переваг, ми будемо першими, хто визнає, що він, швидше за все, ніколи не зможе повністю відповідати тонкому підходу кваліфікованого інженера-людини.

Інженери-мастеринг-інженери використовують багаторічний досвід і художню інтуїцію. Вони також мають здатність приймати суб'єктивні рішення, засновані на унікальному контексті кожного треку - елементи, які ШІ, незважаючи на свій прогрес, не може повністю повторити. Принаймні поки що.

Наприклад, людина-інженер може реагувати на конкретні запити художника так, як алгоритм може не зрозуміти.

Звісно, коли першочерговими проблемами є вартість, ефективність чи доступність, освоєння штучного інтелекту є більш ніж життєздатною заміною.

Підготовка пісні до мастерингу зі штучним інтелектом

Хоча мастеринг зі штучним інтелектом може значно покращити ваш трек і підготувати його до конкуренції в реальному світі, важливо пам'ятати, що якість фінального мастера сильно залежить від якості наданого вами міксу.

Щоб переконатися, що ваша пісня готова до мастерингу зі штучним інтелектом для досягнення найкращих результатів, потрібно зробити кілька важливих кроків:

• Збалансуйте доріжки: Переконайтеся, що всі елементи вашого міксу добре збалансовані за гучністю. Ми рекомендуємо використовувати професійні референсні треки під час зведення, щоб відповідати професійним стандартам.
• Панорамування кожного елемента міксу: Використання панорамування для розміщення кожного елемента міксу в стереополі може допомогти створити відчуття простору і чіткості.
• Додайте обробку: Застосуйте всю необхідну обробку, таку як еквалайзер, компресія, реверберація і затримка, щоб покращити ваш мікс. Не бійтеся застосовувати шинову обробку, якщо це має сенс для вашого звуку, але залиште обмеження на фінальному етапі мастерингу.
• Перевірте сумісність з моно: Переконайтеся, що ваш мікс добре звучить у моно. Це важливо для відтворення на системах, які підсумовують стереосигнал в моно, таких як деякі клубні звукові системи та портативні колонки.
• Залишайте запас по верхах: Залиште достатній запас у вашому міксі, утримуючи пікові рівні між -3 дБ і -6 дБ. Це забезпечить достатньо місця для мастерингу, щоб додати останні штрихи без спотворень.
• Експортуйте високоякісний файл премастера: Експортуйте фінальний мікс як високоякісний аудіофайл (наприклад, WAV або AIFF) з найвищою можливою глибиною розрядності та частотою дискретизації.

Освоєння ШІ за допомогою eMastered

В цілому, ШІ-мастеринг пропонує потужне і доступне рішення для музикантів, які прагнуть отримати результати професійної якості швидко і за доступною ціною.

Якщо ви хочете зрозуміти, чому так багато галасу, зверніть увагу на платформу для мастерингу зі штучним інтелектом eMastered, яка здатна працювати з будь-яким стилем і жанром. Наші передові алгоритми машинного навчання постійно вдосконалюються з кожною обробленою піснею, забезпечуючи найкращі результати для вашої музики.

Спробуйте наш ШІ вже сьогодні і дізнайтеся, що ви про нього думаєте!