Заменят ли роботы настоящих мастеринг-инженеров?

09.02.2019

Раньше эксперты сходились во мнении, что создание музыки – процесс, который не может обойтись без участия человека. Но сегодня, в условиях новых технологических реалий, алгоритмы участвуют практически в каждом этапе музыкального производства — от создания битов на драм-машинах до написания мелодий.

Последнее достижение на музыкальном поприще, которым может похвастаться искусственный интеллект (ИИ) – это успешная работа в сфере мастеринга.

Мастеринг — финальный шаг в пост-обработке аудио, и его задача состоит в том, чтобы конечный трек звучал сбалансированно вне зависимости от того, на чем его слушают – в Spotify, iTunes или на диске. Цель мастеринга — создать цельный, связный «музыкальный экспириенс», ведущий слушателя от песни к песне. Процесс сочетает в себе как точный расчет, так и персональный подход мастеринг-инженера. С хорошим миксом специалист легко поймет, к какому звуку стремится исполнитель, и поможет его добиться. Представители музыкально индустрии соглашаются, что без мастеринга треки были бы более блеклыми и тихими.
Инженер Ян Купер (Ian Cooper) замечает, что «мастеринг — он немного как фотография: можно сделать небо голубее, а траву зеленее». Он добавил, что иногда мастеринг иногда стоит очень дорого. В зависимости от опыта инженера, стоимость его услуг может простираться от сотен долларов до десятков тысяч за один трек — все зависит от опыта и таланта специалиста.

Однако за последние годы автоматические алгоритмы серьезно эволюционировали и теперь могут выдать готовый трек после пары кликов мышкой, что значительно снижает финансовые затраты музыкантов. Принципы работы у системы могут быть самые разные: некоторые используют сети глубокого анализа данных, другие основаны на тщательно спроектированной человеком последовательности сигналов, переведенной в формат программы.

Наиболее популярным среди таких сервисов стал Landr. Механизм его работы довольно прост: нужно загрузить песню, дать алгоритму ее проанализировать и выбрать из трех предложенных вариантов, насколько яркие эффекты требуются. После этого Landr выдает результат. Но нужно отметить, что, если результат Landr по какой-то причине не устраивает пользователя, попросить что-нибудь «подкрутить», в отличие от работы с живым человеком, не удастся. Тем не менее разработчики утверждают, что с каждой песней алгоритм Landr становится умнее.

«В 2017 году мы провели серию слепых тестирований с крупными лейблами и профессиональными мастеринг-инженерами, и некоторые предпочли Landr более крупным и известным мастеринг-студиям», — сообщил генеральный директор сервиса Паскаль Пилон (Pascal Pilon).

В отрасли вызывает волнение идея, что ИИ-мастеринг угрожает трудоустройству специалистов, но лондонский инженер Streaky в данном случае сравнивает ИИ с покупкой костюма с витрины, а не на заказ.
«Те, кому важны подгонка костюма под себя или качество ткани, в любом случае пойдут и закажут костюм, но для большинства более доступный вариант вполне приемлем», – сказал он.

Разработчик ПО iZotope подошла к ИИ с другой точки зрения. Компания уже предлагает набор плагинов под именем Ozone, а в 2017 году представила функцию Master Assistant. Ассистент не выполняет всю работу за вас — он дает отправные точки, которые уже можно регулировать по своему усмотрению.

Благодаря этому продюсеры могут принимать решения на основе выбора, которые сделал ИИ. «Нет никакой конкуренции с людьми, — сообщил представитель iZotope, — профессионалам такая технология упрощает работу по чистке материала, занимающую кучу времени, и они могут сконцентрироваться на креативной части».

Основатель MajorDecibel Адам Лав (Adam Love) с этим утверждением согласен: «Это не замена мастеринг-инженера. Инженеры могут дать исполнителям обратную связь, работать в определенном стиле, скорректировать или выделить какие-то конкретные моменты. Человек — медленный и методичный, но ничем не ограниченный. Автоматика же работает быстрее, но в более узких рамках».

Выходит, это лишь доступная альтернатива, которая поможет музыке звучать лучше. «Мы не отбираем рабочие места и не меняем индустрию, а скорее создаем новую нишу, позволяя тем, кто не может оплатить качественный мастеринг, его получить, — сказал Колин МакЛафлин (Colin McLaughlin), представитель eMastered. — Но для наилучшего мастеринга, конечно, необходимо обратиться к настоящему мастеринг-инженеру».

Сложно сказать, научится ли когда-нибудь ИИ слушать с таким же усердием, что и человек, но ему, наверное, это и не нужно. Современный ИИ-мастеринг уже достаточно сложен и даже сейчас является отличным вариантом для многих музыкантов.

«Тем, кто не верит, что ИИ может создать конкурентоспособный звук, я скажу, что доказательство его работы — это десятки миллионов треков от исполнителей по всему миру, — добавил Паскаль Пилон. — Я уверен, что люди сомневались, когда появились камеры с автоматическим режимом съемки, но никто не будет спорить с тем, что они заняли свою нишу в создании контента».

Источник новости

Оставьте заявку и мы свяжемся с вами

Согласен с политикой конфиденциальности