AIと音楽制作におけるAI

Chat gptのリリース以来、人工知能がいかに台頭しているかが明らかになりました。これは無料インターネットだけでなく、音楽制作やその他様々な分野にも当てはまります。混合とマスタリング次の記事では、私たちの考えを皆さんと共有したいと思います。

人工知能が私たちの日常生活にどのように浸透しているか

周波数応答を 音調のバランス 音楽スタイルに合わせて、適切な設定でリミッターを使用したり、信号のステレオ幅を調整したり、 自動EQ補正 音調と 共振周波数 AI、つまり人工知能は、インテリジェントなアルゴリズムの助けを借りて、作業を大幅に簡素化および促進し、場合によっては完全に作業を排除することに成功しました。

メーカーが 同位体, ソニブル または ベビーオーディオ 従属的な役割を担う。実際、アルゴリズムは非常に優れたものとなり、作業プロセスを自動化できるようになった。音楽制作または、ミキシングやマスタリングで、プロジェクトに適した設定を比較するために、以前はミックスの複数のバージョンを作成しなければならなかったような決定を下す手間を省くことができます。

驚くべきことに しかし同時に需要は増加している 音楽制作、ミキシング、マスタリングのチュートリアルやレッスンが充実しています。私たちは個人的に、ここに直接的な関連性を見出しています。音楽制作、ミキシング、マスタリングの費用対効果の高さから、音楽愛好家の数は着実に増加しています。15年、20年前を振り返ってみると、一般の人が自分の音楽機材やまともな機材を買える人はほとんどいませんでした。オーディオPC コストが非常に高かったからです。しかし近年、技術は着実に進歩し、ほとんどすべての人が購入できるようになりました。オーディオインターフェース、マイク、音響機器、モニタリングモニターなど、あらゆる機器が手頃な価格で手に入るようになりました。技術の進歩のおかげで、15年前の価格帯と比べると、今では比較的低価格で高品質な製品を手に入れることができます。
それでも、音楽制作、ミキシング、マスタリングにおける意思決定の減少と、人工知能がバックグラウンドで私たちに代わって引き継ぐプロセスや、AI が私たちに代わって特定の決定を下す理由に関する知識ギャップの拡大との間には、直接的な関連性があると考えています。

ミキシングとマスタリングのスキルを学んで向上させたいですか?

私たちは技術の進歩にどう対処すればいいのでしょうか?

人々は、誰かに決められた決定が肯定的な結果をもたらす限り、その決定に疑問を抱くのをやめ、その決定の背後にある理由を考える傾向があります。音楽制作とその技術や応用についても、同様のことが当てはまるのではないかと私たちは考えています。

だから私たちは、なぜコンプレッサー私たちは、作品に非常に短いアタックと非常に長いリリースタイムを設定したという事実をただ受け入れるのではなく、それをそのまま受け入れます。基本的に、音が良いと思える限り、それは悪いアプローチではありません。しかし、細部にまで踏み込み、音をどのようにしたいのか、最終的な結果がどのように見えるのか、どのように聞こえるのかを正確に把握したら、バックグラウンドで実行されているプロセスを理解する必要があります。さらに、結果として良い音に聞こえるかもしれないが、それが本当に良い音なのかどうか、判断できないという可能性もあるのです。最大私たちのサウンドコンセプトに従って達成できるものは何でしょうか?

人工知能の結果を確認すると、マスターバス上の VCA コンプレッサーがオプトコンプレッサーよりも適しているかどうか本当に確信できるでしょうか?

低音域をそこまで増やす必要があるのか本当に分かっているのだろうかモノファイ人工知能の助けを借りてステレオツールによって提案され設定されたとおりですか?

これを純粋に音楽的な観点から評価するには、人工知能がどこで、なぜこの決定を下したかを理解する必要があります。技術的な観点からは、メーターやゴニオメーターなどの分析ツールにおいて、どの基準値が正しいのかを理解する必要があります。