Мы считаем, что искусственный интеллект вряд ли убьет профессиональный мастеринг. Возможно, это даже поспособствует росту рынка. Но давайте рассмотрим плюсы и минусы искусственного интеллекта и бесплатного мастеринга.
Первым значительным процессом онлайн-мастеринга, появившимся и произведшим фурор, стал сервис LANDR в 2014 году. С первых дней существования, LANDR стал предоставлять полный пакет услуг: 2014 — автоматический и бесплатный мастеринг, 2017 — распространение музыки, 2018 — библиотека музыкальных сэмплов, 2019 — аренда VST плагинов с возможностью дальнейшей покупки, 2020 — рынок инструментов и услуг для совместной работы, 2021 — собственные VST плагины.
LANDR всегда старался завоевать доверие среди профессионального сообщества и в последнее время он получил много положительных отзывов. Незадолго до вручения «Грэмми» продюсерская группа Гвен Стефани использовала LANDR для обработки песни «Make Me Like You», но финальная версия всё же была выполнена вручную мастеринг-инженером.
Совсем недавно основатель компании Plugin Alliance Дирк Ульрих анонсировал еще один сервис мастеринга на основе искусственного интеллекта, под названием Mastering Studio (да, вот так просто и буквально). Учитывая их послужной список по созданию программного обеспечения, мы почти сомневаемся, что эта платформа будет популярной, особенно учитывая их существующую клиентскую базу (к слову, на этой платформе можно сделать мастеринг бесплатно).
Автоматический мастеринг использует ИИ (искусственный интеллект) для имитации решений, принимаемых мастеринг-инженером. С помощью этих алгоритмов подбираются настройки эквалайзера, компрессора и общей громкости, подготавливая треки для окончательного распространения либо через онлайн-платформы, либо в более традиционных форматах, таких как компакт-диск и винил.
— Смотри также: Почему студии используют несколько комплектов мониторов? —
Автоматический мастеринг не заменит ручную работу
Искусственный интеллект — это не человек. Это компьютер, который делает свои лучшие предположения по отношению к присылаемому материалу и не собирается вносить правки, разговаривать о референсах и ошибках микширования. Ему была поставлена задача, он ее выполнил и это невозможно оспорить. ИИ присутствует во всех сферах нашей жизни, будь то устройства Siri, Google или Apple Home. ИИ также использует машинное обучение, чтобы совершенствоваться в том, что он делает, и ему для этого нужно больше данных для изучения (а это только вопрос времени).
Автоматический мастеринг отлично подходит для автоматизации многих аудиопроцессов, которые берут на себя инженеры по мастерингу, но всё же не путайте этот процесс с ремеслом. Это не значит, что автоматический или бесплатный мастеринг — это плохо. Во многих случаях он отлично справляется со своей задачей, поскольку работает по правилам, а не по исключениям. Другими словами, все системы на основе ИИ работают в общих чертах, а не в конкретных.
Чтобы раскрыть это немного подробнее тему, давайте воспользуемся примером плагинов для микширования на основе ИИ. Вы помещаете дорожку на трек, и плагин может определить, что это бас-гитара. Он также может определить тональность, темп и возможно даже предположит, какие у вас струны. По тембру звука можно также определить, использовали вы медиатор или играли пальцами. Большую часть времени плагин отлично справляется со своей задачей. Если бы микширование делал реальный человек, то он бы мог обнаружить проблемы и принять необходимые меры для решения. ИИ исправляет ситуацию в общих чертах.
«В статье, опубликованной в прошлом году, под названием «Когда ИИ превзойдет возможности человека? Данные экспертов по искусственному интеллекту», элитные исследователи искусственного интеллекта предсказали, что «машинный интеллект человеческого уровня» или HLMI имеет 50-процентную вероятность появления в течение 45 лет и 10-процентную вероятность появления в течение 9 лет.
…
Ученые в Германии научили компьютеры рисовать в стиле Ван Гога и Пикассо, и компьютерные изображения не так уж и плохи. Но является ли обучение машины подражанию творчеству настоящим творчеством?
Когда дело доходит до необработанной вычислительной мощности, машины находятся на правильном пути. И нет никаких сомнений в том, что они продолжат делать жизнь людей приятнее и легче. Но напишет ли машина когда-нибудь следующую пьесу, удостоенную премии «Грэмми»?
— Смотри также: 9 ресурсов для размещения и рекламы ваших треков в 2022 году —
Во-вторых, не путайте услуги мастеринга на основе ИИ с онлайн-сервисами, предлагаемыми такими студиями, такими как Abbey Road, Metropolis и AREFYEV Studio (где то там, в самом конце списка). Услуги, предлагаемые крупными студиями или онлайн-инженерами по мастерингу, используют реальных инженеров по мастерингу, которые ручаются результатом своих обработок. Онлайн процесс заключается в том, что вы отправляете аудио через любой обменник файлов, а затем таким же образом получаете обратно выполненную работу и вносите правки.
Онлайн-сервисы мастеринга не являются сервисами мастеринга ИИ.
Что такое мастеринг?
Значение слова пошло так же, как и определение продюсера звукозаписи. Он превратился в универсальное средство для гораздо большего, чем просто создание мастер-файлов из микса. Изначально мастеринг был техническим процессом — последним шагом перед физическим изготовлением пластинки — вырезанием винилового лака из миксов на пленке. Эквалайзер был применен, чтобы компенсировать ограничения винила, и был использован лимитер, чтобы предотвратить разрушение режущей головки винила.
Улучшение звучания, эмоционального воздействия и музыкальности микса — обычная тема для мастеринг-инженеров. Но давайте не будем забывать и о менее гламурной технической стороне, которая тоже имеет решающее значение.
Автоматический и бесплатный мастеринг — это не конец света. Это захватывающая и современная разработка для музыкальной индустрии. Как и все технологические системы, она может только улучшаться. Однако предположения о гибели профессии и ремесла вряд ли сбудутся, ведь драм-машины не убили профессию барабанщика. Наша студия делает бесплатный демо-мастеринг, послушав который вы можете решить для себя, стоит ли оплачивать услугу и забирать трек целиком. Если вас не устроит результат работы, мы готовы внести все необходимые правки и учитывать референсные треки.
