인공지능이 우리 일상 생활에 들어오는 방식
주파수 응답을 변환하는 것과 관련이 있는지 여부 음조 균형 음악 스타일에 맞게 적절한 설정의 리미터를 사용하거나 신호의 스테레오 폭을 조정하거나 자동 EQ 보정 음조와 공진 주파수 AI(인공지능)는 지능형 알고리즘의 도움으로 업무를 크게 단순화하고 용이하게 하는 데 성공했으며, 어떤 경우에는 업무를 완전히 없애기도 했습니다.
제조업체와 같은 경우 동위 원소, 소니블 또는 아기 오디오 종속적인 역할을 합니다. 사실 알고리즘은 매우 발전하여 작업 프로세스를 자동화할 수 있게 되었습니다. 음악 제작 또는 믹싱이나 마스터링에서 우리가 이전에는 프로젝트에 어떤 설정을 선호하는지 비교하기 위해 믹스의 여러 버전을 만들어야 했던 상황에서 결정을 내리지 않아도 됩니다.
놀랍게도 하지만 동시에 수요도 증가한다 음악 제작, 믹싱, 마스터링 튜토리얼과 레슨을 제공합니다. 저희는 개인적으로 이 둘 사이에 직접적인 연관성을 느낍니다. 음악 제작, 믹싱, 마스터링에 필요한 비용이 저렴해지면서 자연스럽게 음악 애호가의 수가 꾸준히 증가하고 있습니다. 15년이나 20년 전만 해도 개인 음악 장비나 괜찮은 장비를 구매할 여력이 있는 사람은 거의 없었습니다. 오디오 PC 비용이 엄청나게 높았기 때문입니다. 하지만 최근 몇 년 동안 기술이 꾸준히 발전하여 거의 모든 사람이 구매할 수 있게 되었습니다. 오디오 인터페이스, 마이크, 음향 장치, 모니터링 모니터 등 어떤 장비든 말입니다. 기술 발전 덕분에 15년 전보다 비교적 저렴한 가격으로 고품질의 제품을 얻을 수 있게 되었습니다.
그럼에도 불구하고 우리는 음악 제작, 믹싱 또는 마스터링에 대한 의사 결정이 감소하는 것과 인공지능이 우리를 대신해 백그라운드에서 어떤 프로세스를 수행하는지, 그리고 AI가 우리를 대신해 어떤 결정을 내리는지에 대한 지식 격차가 커지는 것 사이에 직접적인 연관성을 봅니다.
믹싱과 마스터링 기술을 배우고 향상시키고 싶으신가요?
우리는 기술 발전에 어떻게 대처해야 할까?
사람들은 어떤 결정이 내려지면, 그 결정이 긍정적으로 나오면 더 이상 의문을 품지 않고 그 결정의 이면에 있는 이유를 숙고하는 경향이 있습니다. 음악 제작과 그 기법 및 응용 분야도 마찬가지일 것이라고 생각합니다.
그래서 우리는 더 이상 왜 그런지 스스로에게 묻지 않을 수도 있습니다. 압축기 우리는 우리 작품에 아주 짧은 어택 타임과 아주 긴 릴리스 타임을 설정했다는 사실을 단순히 받아들이는 것이 아니라, 있는 그대로 받아들여야 합니다. 기본적으로 소리가 좋게 들리기만 한다면 나쁘지 않은 접근 방식입니다. 하지만 세부적인 부분을 파고들어 소리의 방향과 최종 결과가 어떻게 보여야 할지 정확히 파악한 후에는, 백그라운드에서 실행되는 프로세스들을 이해해야 합니다. 여기에 더해, 우리가 듣는 결과가 좋게 들릴 수도 있지만, 그것이 실제로 최고 우리의 건전한 개념에 따라 달성할 수 있는 것은 무엇인가?
인공지능의 결과를 검토해 보면, 마스터 버스에 VCA 컴프레서를 사용하는 것이 광 컴프레서를 사용하는 것보다 더 적합하다고 확신할 수 있을까요?
저음 범위를 그렇게 많이 늘리는 것이 필요한지 실제로 알고 있습니까? 모노파이인공지능의 도움을 받아 스테레오 도구에서 제안하고 설정한 대로?
순전히 음악적인 관점에서 이를 평가하려면 인공지능이 어디에서, 왜 이러한 결정을 내렸는지 이해해야 합니다. 기술적 관점에서는 측광이나 고니오미터와 같은 분석 도구에서 어떤 기준 값이 올바른지 이해해야 합니다.
음악 제작, 믹싱 및 마스터링에서 인공지능에 대한 우리의 결론
인공지능, 줄여서 AI라고 부르기도 합니다. 음악 제작에 매우 유리할 수 있습니다 우리는 항상 있는 그대로 받아들이기보다는 과정과 결정에 의문을 제기하는 것을 권장합니다. 이것이 음악 제작, 믹싱, 마스터링에서 생산성과 품질을 지속적으로 향상시키는 유일한 방법입니다.
