Ми вважаємо, що штучний інтелект навряд чи вб’є професійний мастеринг. Можливо, це навіть сприятиме зростанню ринку. Але давайте розглянемо плюси та мінуси штучного інтелекту та безкоштовного мастерингу.
Першим значним процесом онлайн-мастерингу, що з’явився і спричинив фурор, став сервіс LANDR в 2014 році. З перших днів існування, LANDR став надавати повний пакет послуг: 2014 – автоматичний та безкоштовний мастеринг, 2017 – розповсюдження музики, 2018 – бібліотека музичних семплів, 2019 – оренда VST плагінів з можливістю подальшої купівлі, 2020 – ринок інструментів та послуг для спільної роботи, 2021 – власні VST плагіни.
LANDR завжди намагався завоювати довіру серед професійної спільноти та останнім часом він отримав багато позитивних відгуків. Незадовго до вручення «Греммі» продюсерська група Гвен Стефані використала LANDR для обробки пісні «Make Me Like You», але фінальна версія все ж таки була виконана вручну мастеринг-інженером.
Нещодавно засновник компанії Plugin Alliance Дірк Ульріх анонсував ще один сервіс мастерингу на основі штучного інтелекту, під назвою Mastering Studio (так, ось так просто і буквально). Враховуючи їх послужний список створення програмного забезпечення, ми майже сумніваємося, що ця платформа буде популярною, особливо враховуючи їх існуючу клієнтську базу (до речі, на цій платформі можна зробити мастеринг безкоштовно).
Автоматичний мастеринг використовує ІІ (штучний інтелект) для імітації рішень, які приймає мастеринг-інженер. За допомогою цих алгоритмів підбираються налаштування еквалайзера, компресора та загальної гучності, готуючи треки для остаточного розповсюдження або через онлайн-платформи, або на більш традиційних форматах, таких як компакт-диск і вініл.
— Дивись також: Чому студії використовують кілька комплектів моніторів? —
Автоматичний мастеринг не замінить ручної роботи
Штучний інтелект – це не людина. Це комп’ютер, який робить свої найкращі припущення щодо матеріалу, що надсилається, і не збирається вносити правки, говорити про референси і помилки мікшування. Йому було поставлено завдання, він його виконав, і це неможливо заперечити. ІІ присутні у всіх сферах нашого життя, будь то пристрої Siri, Google або Apple Home. ІІ також використовує машинне навчання, щоб удосконалюватися в тому, що він робить, і йому для цього потрібно більше даних для вивчення (а це лише питання часу).
Автоматичний мастеринг відмінно підходить для автоматизації багатьох аудіопроцесів, які беруть на себе інженери з мастерингу, але все ж таки не плутайте цей процес з ремеслом. Не означає, що автоматичний чи безкоштовний мастеринг – це погано. У багатьох випадках він чудово справляється зі своїм завданням, оскільки працює за правилами, а не за винятками. Інакше кажучи, всі системи з урахуванням ІІ працюють у загальних рисах, а не в конкретних.
Щоб розкрити це трохи докладніше тему, давайте скористаємося прикладом плагінів для мікшування на основі ІІ. Ви поміщаєте доріжку на трек і плагін може визначити, що це бас-гітара. Він також може визначити тональність, темп і, можливо, навіть припустить, які у вас струни. За тембром звуку можна також визначити, використовували ви медіатор або грали пальцями. Більшість плагінів чудово справляються зі своїм завданням. Якби мікшування робила реальна людина, то вона могла б виявити проблеми і вжити необхідних заходів для вирішення. ІІ виправляє ситуацію загалом.
“У статті, опублікованій минулого року, під назвою «Коли ІІ перевершить можливості людини? Дані експертів із штучного інтелекту», елітні дослідники штучного інтелекту передбачили, що «машинний інтелект людського рівня» або HLMI має 50-відсоткову ймовірність появи протягом 45 років та 10-відсоткову ймовірність появи протягом 9 років.
…
Вчені в Німеччині навчили комп’ютери малювати в стилі Ван Гога та Пікассо, і комп’ютерні зображення не такі вже й погані. Але чи є навчання машини наслідування творчості справжньою творчістю?
Коли справа сягає необробленої обчислювальної потужності, машини знаходяться на правильному шляху. І немає жодних сумнівів у тому, що вони продовжать робити життя людей приємнішим і легшим. Але чи напише машина колись наступну п’єсу, удостоєну премії «Греммі»?
— Дивись також: 9 ресурсів для розміщення та реклами ваших треків у 2022 році —
По-друге, не плутайте послуги мастерингу на основі ІІ з онлайн-сервісами, пропонованими такими студіями, такими як Abbey Road, Metropolis та AREFYEV Studio (десь там, в самому кінці списку). Послуги, що пропонуються великими студіями або онлайн-інженерами з мастерингу, використовують реальних інженерів з мастерингу, які ручаються результатом своїх обробок. Онлайн процес полягає в тому, що ви відправляєте аудіо через будь-який обмінник файлів, а потім таким же чином отримуєте виконану роботу і вносити правки.
Що таке мастеринг?
Значення слова пішло так само, як визначення продюсера звукозапису. Він перетворився на універсальний засіб для більшого, ніж просто створення мастер-файлів з міксу. Спочатку мастеринг був технічним процесом – останнім кроком перед фізичним виготовленням платівки – вирізанням вінілового лаку з міксів на плівці. Еквалайзер був застосований, щоб компенсувати обмеження вінілу, і був використаний лімітер, щоб запобігти руйнуванню ріжучої головки вінілу.
Поліпшення звучання, емоційного впливу та музичності міксу – звичайна тема для мастеринг-інженерів. Але давайте не забуватимемо і про менш гламурний технічний бік, який теж має вирішальне значення.
Автоматичний та безкоштовний мастеринг – це не кінець світу. Це захоплююча та сучасна розробка для музичної індустрії. Як і всі технологічні системи, вона може лише покращуватись. Проте припущення про загибель професії та ремесла навряд чи збудуться, адже драм-машини не вбили професію барабанщика. Наша студія робить безкоштовний демо-мастеринг, послухавши який ви можете вирішити для себе, чи варто оплачувати послугу та забирати трек повністю. Якщо вас не влаштує результат роботи, ми готові внести всі необхідні редагування та враховувати референсні треки.
