音乐母带制作是制作过程中最后也是最关键的一步。任何成功发行过音乐作品的人都会告诉你,母带制作所提供的额外润色和专业性是无可替代的。
然而,学习如何正确掌握自己的音乐是一件非常耗时的事情。这通常需要多年的经验和对音频工程的深刻理解。另一方面,对于许多音乐家来说,由于预算有限,根本无法聘请专业的母带制作工程师。
这就是音乐技术最新进展的体现。
在线或人工智能母带处理服务比以往任何时候都更容易获得和使用。尤其是人工智能母带制作,为那些既希望获得高品质效果,又不想支付高昂费用的音乐家提供了一种经济高效的解决方案。
尽管一些传统音乐人可能不同意这种新技术,但它在过去十年中已获得了巨大的发展。现在,许多艺术家都依靠这些工具来完成他们的歌曲,并在流媒体平台上站稳脚跟。
在本指南中,我们将探讨有关人工智能掌握的所有知识,并消除围绕它的一些神秘感,以便您今天就能开始使用它。
音乐人工智能简史
虽然人工智能驱动的音乐技术看似新颖、前沿,但计算机辅助音乐创作的基础早在 20 世纪 50 年代就已发展了几十年。
创新和颠覆传统创造途径的动力远早于我们今天所理解的人工智能的出现。我最先想到的先驱之一是实验作曲家约翰-凯奇(John Cage),他利用中国古代占卜典籍《易经》创作了非凡的作品《变化的音乐》。
凯奇从这个古老的数字发生器中标记出一些段落,将音乐决策过程外部化,让偶然操作来塑造他的作品。
同样,几十年后,布莱恩-埃诺(Brian Eno)通过使用 "斜向策略"(Oblique Strategies)彻底改变了音乐创作。"斜向策略 "是一套带有提示的卡片,旨在打破创意障碍,并在决策过程中引入随机性。
这些早期创新为人工智能指导当代音乐创作奠定了基础。通过将决策外部化,这些早期的先驱们表明,可以通过超越人类直觉的方法来提高创造力。
虽然凯奇和埃诺的方法并非基于计算机,但他们使用的许多原理与当今人工智能音乐技术所依赖的原理相同。通过接受随机性和外部指导,他们展示了创新工具可以重塑创作过程。
如今,人工智能母带处理利用这些基础理念,使用先进的算法做出明智的决定,以增强和润色音乐曲目。
什么是人工智能母带?
可以肯定地说,人工智能母带制作是自动母带制作的一种形式,但自动母带制作并不一定就是人工智能。虽然这两个术语经常互换使用,但它们代表了实现同一目标的不同方法。
自动母带处理涉及一种计算机算法,可自动对音轨应用一系列标准母带处理步骤。这些步骤通常包括均衡器、压缩、立体声宽度调整和电平平衡--类似于人类母带制作工程师所做的工作。
不过,这并不一定意味着人工智能参与其中。
这些算法通常由人类工程师设计和指导,他们对算法进行编码,使其遵循特定的规则和流程。
自动母带处理算法的效果如何,在很大程度上取决于开发者的专业知识和技能。高质量的算法是广泛研究和开发的结果,并吸收了经验丰富的音频专业人士的反馈意见。
使用自动母带处理服务时,算法会根据预选目标(如特定流派标准)进行处理。然而,选择正确的目标可能是一项挑战,尤其是当您的音乐并不是一成不变的时候。
除此以外,这种方法还假定你对母带制作过程的要求和需要有清晰的认识。
一些更先进的系统使用人工智能或机器学习,自动设定目标和检测流派,这样用户就不需要这样做了。与传统的算法系统相比,它们对用户更加友好。通过从工程师提供的大量数据中学习,这些机器学习算法可以做出更细微的调整。这样,最终的母带就会更加精良,更适合不同的流派。
人工智能母带制作整体上属于数字信号处理范畴,是我们可以使用的三种主要母带制作方式之一。
探索不同类型的音频母带制作
基本上有三种主要的母带制作方式可供选择:模拟、数字和混合母带制作。每种类型都有其优势,这取决于您所追求的音效:
- 模拟母带制作:这是一种传统的母带制作方法。它使用压缩器、均衡器和磁带机等模拟硬件来处理最终音轨。许多音乐家都渴望获得温暖、丰富的模拟音效,这通常需要转录到黑胶预母带中。
- 数字母带制作:这是一种更为现代的方法,它利用数字软件和 VST 插件,完全 "在箱内 "处理音频。与模拟母带制作相比,数字母带制作具有更高的精确性、灵活性和便利性。母带制作工程师不仅可以进行更复杂的调整,还可以随时调用设置。
- 混合母带制作:混合母带制作结合了两方面的优点,同时使用模拟硬件和数字工具。工程师可能通过模拟设备对音轨进行处理,以获得温暖和特性,然后使用数字插件进行最后的调整。
与十位不同的母带制作工程师交谈,你可能会发现他们都有不同的方法。有些人完全在盒子里工作,依靠软件来获得理想的效果,而有些人则完全采用老式的模拟方法,使用物理硬件和磁带机来获得他们想要的最终音效。
有些人还喜欢采用混合方法,以充分利用每种方法的优势。
在人工智能母带制作中,采用的完全是数字方法。人工智能必须依靠数字信号处理来分析和增强任何音频,这意味着不涉及任何模拟硬件压缩器或磁带机。
虽然这可能会限制模拟硬件母带制作的触感和动手方面,但却能获得速度、一致性和可及性。此外,这种方法的成本效益要高得多。
人工智能母带的质量:如何衡量?
要回答这个问题,需要深入研究,因为人工智能母带的质量在很大程度上取决于其算法的复杂程度。并非所有的算法都是一样的,它们的有效性也会因设计和实施的不同而大相径庭。
在 eMastered,我们引以为豪的是利用尖端技术和先进的音频识别算法提供卓越的效果。
我们的人工智能母带处理与众不同之处在于我们技术背后的专业知识。我们的算法由格莱美获奖混音和母带制作工程师史密斯-卡尔森(Smith Carlson)和电子音乐艺术家科林-麦克劳林(Collin McLoughlin)共同创造。
他们在这一领域的经验和知识的结晶就是业内最高质量的人工智能母带制作服务之一。
eMastered 服务的一个独特之处在于,除了自动算法之外,它还提供对最终母带的广泛控制,让您能够对各种元素进行微调,以适应您的艺术构想。
与其他 AI 母带制作服务不同,我们提供可调节的压缩器强度、母带制作强度、均衡器、音量、立体声宽度等设置。您甚至可以上传参考音轨,以指导母带处理过程,确保您的最终产品与您想要的音效一致。
虽然有人可能会说,你的母带没有 "人情味",但只要与经过打磨的专业母带进行简单的 A/B 对比,就会发现精心设计的人工智能母带制作服务可以达到多么高的水平,而成本也只是其一小部分。
人工智能技术的优势
那么,是否应该使用人工智能母带处理而不是传统母带处理?
在很多情况下,我们都会说 "当然"!
以下是它的一些主要优点:
- 一致性:首先,人工智能母带制作能提供更一致的结果。算法不会有 "休息日",这意味着每首曲目都会按照同样的高标准进行母带处理。这种一致性在制作专辑时尤为重要。
- 速度与效率:我们的人工智能母带处理算法可以在几分钟内处理音轨,这比传统的人工母带处理要快得多。如果您的项目需要快速周转,这无疑是最佳选择。
- 学习能力:先进的人工智能掌握系统利用机器学习不断改进算法。通过分析大量数据,这些系统可以调整和完善自己的技术,并随着时间的推移变得越来越好。
- 音乐分析:设计精良的人工智能母带制作工具还能根据输入的数据对音轨进行详细的音乐分析,并根据需要应用均衡器、压缩、立体声宽度和音量级别,就像人类母带制作工程师所做的那样。
- 成本效益高:最明显的好处是,人工智能母带处理通常比雇用人工母带处理工程师更经济实惠,因此独立艺术家或预算有限的人更容易使用人工智能母带处理。
- 24/7 可用性:与有工作时间限制的人类工程师不同,人工智能母带制作服务全天候可用,这意味着您可以随时随地制作母带。
综上所述,虽然人工智能母带处理具有许多不可否认的优势,但我们还是要承认,它很可能永远无法与技术娴熟的人类工程师所采用的细致入微的方法相媲美。
人工母带制作工程师拥有多年的经验和艺术直觉。他们还能根据每首曲目的独特背景做出主观决定--这些都是人工智能无法完全复制的,尽管人工智能已经取得了很大进步。至少现在还不能。
例如,人类工程师可以以算法可能无法完全掌握的方式,对艺术家的具体要求做出回应。
当然,当成本、效率或可及性成为首要考虑因素时,人工智能母带制作是一个非常可行的替代品。
为人工智能母带处理歌曲做好准备
虽然人工智能母带处理可以大大提高音轨质量,使其能够在现实世界中参与竞争,但必须记住,最终母带的质量在很大程度上取决于您提供的混音质量。
要确保您的歌曲已为人工智能母带处理做好准备,以达到最佳效果,需要几个基本步骤:
- 平衡音轨:确保您混音中的所有元素在音量方面都很均衡。我们建议在混音时使用专业参考音轨,以符合专业标准。
- 平移每个混音元素:使用平移将混音中的每个元素置于立体声声场中,有助于营造空间感和清晰度。
- 添加处理:应用所有必要的处理,如均衡器、压缩、混响和延时,以增强混音效果。如果总线处理对你的声音有意义,就不要害怕使用总线处理,不过限制处理要留到最后的母带制作阶段。
- 检查单声道兼容性:确保您的混音在单声道下听起来效果良好。这对于在将立体声信号汇总为单声道的系统(如某些俱乐部音响系统和便携式扬声器)上播放非常重要。
- 留出余量:将峰值电平保持在 -3 dB 和 -6 dB 之间,为混音留出足够的余量。这将确保母带处理过程有足够的空间进行最后的润色,而不会出现失真。
- 导出高质量预置文件:以尽可能高的比特深度和采样率将最终混音导出为高质量音频文件(如 WAV 或 AIFF)。
使用 eMastered 进行人工智能母带处理
总之,AI 母带处理为追求专业品质的音乐家提供了一个强大而便捷的解决方案,既快速又经济。
如果您想了解这一切究竟是怎么回事,请查看 eMastered 的终极人工智能母带制作平台,它可以处理任何风格和类型的音乐。我们先进的机器学习算法会根据每首歌的母带制作情况不断改进,确保您的音乐达到顶级效果。
今天就试试我们的人工智能母带处理,看看您会怎么想!