AI och AI i musikproduktion
Hur artificiell intelligens letar sig in i vår vardag
Oavsett om det handlar om att omvandla ett frekvenssvar till ett tonal balans till musikriktningen, med hjälp av en limiter med rätt inställningar, justering av stereobredden på en signal, eller automatiska EQ-korrigeringar i tonalitet och resonansfrekvenser att prestera. Med hjälp av intelligenta algoritmer har AI, det vill säga artificiell intelligens, lyckats förenkla arbetet avsevärt, underlätta och ibland till och med ta bort det helt.
Huruvida dessa är tillverkare AI-baserade VST-plugins wie Izotop, Sonible eller babyljud i slutändan spelar en underordnad roll. Faktum är att algoritmerna nu har blivit mycket bra och gör att vi kan förbättra arbetsprocessen i musikproduktion eller i att mixa eller mastera och befria oss från beslut som vi tidigare kanske har behövt skapa flera versioner av en mix för att jämföra vilken miljö vi föredrar för vårt projekt.
Otroligt men samtidigt ökar efterfrågan efter handledningar och lektioner i musikproduktion, mixning och mastering. Vi ser personligen ett direkt samband här. Naturligtvis växer antalet musikentusiaster ständigt på grund av de överkomliga förutsättningarna för musikproduktion, mixning och mastering. Om du tänker tillbaka 15 eller 20 år, kan knappast någon normal dödlig äga sin egen musikutrustning eller en rimlig sådan. Audio PC råd eftersom kostnaderna var extremt höga. Men tekniken har fortsatt att utvecklas under de senaste åren och har blivit överkomlig för nästan alla. Oavsett om det är ljudgränssnittet, mikrofonen, de akustiska elementen eller övervakningsmonitorerna. På grund av teknikens vidareutveckling kan du redan nu få hög kvalitet till ett relativt lågt pris jämfört med prisnivån för 15 år sedan.
Ändå ser vi ett direkt samband mellan minskningen av beslut inom musikproduktion, mixning eller mastering och ökningen av kunskapsluckor, vilka processer i bakgrunden artificiell intelligens tar över för oss och varför AI:n fattar vissa beslut åt oss.
AI-genererad musik väcker också nya juridiska frågor: Vem äger egentligen en låt skapad av AI? Du kan läsa om detta i vår guide. Upphovsrätt till AI-låtar.
Skulle du vilja fortsätta din utbildning och förbättra dig i mixning och mastering?
Hur hanterar vi tekniska framsteg?
När beslut fattas för dem tenderar människor att inte längre ifrågasätta dem, förutsatt att de är positiva, och att ta itu med skälen till de beslut som fattas. Vi misstänker detsamma för musikproduktion och dess tekniker och möjliga tillämpningar.
Så vi kanske inte frågar oss varför längre kompressor ställ in en mycket kort attacktid och en mycket lång släpptid för vår pjäs, men bara acceptera det. I grund och botten, så länge ljudet låter bra för oss, är det inte ett dåligt tillvägagångssätt, men så fort vi går in i detaljer och vet exakt vart vi vill gå med ljudet och hur slutresultatet ska se ut eller låta, behöver förståelse igen för de processer som körs för oss i bakgrunden. Lägg därtill möjligheten att resultatet vi hör kan låta bra, men vet vi verkligen om det är det Maximal är det vi kan uppnå enligt vår idé om ljud?
När vi granskar resultaten av artificiell intelligens, kan vi verkligen vara säkra på att en VCA-kompressor skulle passa bättre på vår masterbuss än en opto-kompressor?
Vet vi verkligen om det är nödvändigt att öka basomfånget så mycket monofy, som föreslagits och ställts in av stereoverktyget med hjälp av artificiell intelligens?
För att kunna bedöma detta ur en rent musikalisk synvinkel måste vi förstå var och varför den artificiella intelligensen tog detta beslut. Ur teknisk synvinkel måste vi förstå vilka referensvärden som är de rätta i våra analysverktyg som mätning eller goniometrar.
Vår slutsats om artificiell intelligens i musikproduktion, mixning och mastering
Artificiell intelligens, eller AI för kort, kan definitivt vara en fördel i musikproduktion vara. I grund och botten råder vi att inte alltid acceptera det givna som det är, utan att ifrågasätta processer och fattade beslut. Detta är det enda sättet att säkerställa en kontinuerlig ökning av din egen produktivitet och kvalitet i musikproduktion, mixning och mastering.
Ersätter AI arbetet som en masteringingenjör utför i masteringprocessen?
Nej. AI-drivna verktyg som iZotope eller Sonible analyserar frekvensgång, nivåer och stereobredd, vilket ger snabba utgångspunkter. De fattar dock beslut baserade på medelvärden och känner inte till dina exakta ljudpreferenser. Genrekontext, referensspår och riktade detaljkorrigeringar kräver fortfarande ett tränat öra. AI accelererar arbetsflödet, men ersätter inte en förståelse för de underliggande processerna.
Vilka AI-plugins används vid mixning och mastering?
AI-baserade VST-plugins från iZotope, Sonible och Baby Audio används flitigt. De hanterar uppgifter som automatisk EQ-korrigering av resonansfrekvenser, limiterinställningar, tonbalans och stereobreddsjustering. Algoritmerna analyserar ljudmaterialet och föreslår inställningar. Den specifika tillverkaren är sekundär; det viktiga är att du kan förstå de föreslagna justeringarna och korrigera dem vid behov.
Varför ska jag lära mig mixning och mastring när AI automatiserar så mycket?
Eftersom AI fattar beslut åt dig utan att förklara dem. Om du inte förstår varför en kompressor använder en kort attack och lång release, eller varför en EQ minskar resonans, kan du inte kontrollera resultatet effektivt. Så länge ljudet råkar vara rätt räcker det med automatisering, men för specifika ljudmål måste du förstå processerna. Det är just därför efterfrågan på instruktion ökar i takt med spridningen av AI.
Vem äger rättigheterna till en låt som genererats med AI?
Upphovsrättssituationen för AI-genererad musik är komplex och beror på mängden mänsklig kreativ insats och användarvillkoren för den AI-tjänst som används. Rent automatiskt genererat innehåll utan mänsklig skapelse åtnjuter ofta inte fullt upphovsrättsskydd. Peak-Studios tar upp detaljerna och specifika fallgropar i en separat guide om upphovsrätten till AI-låtar.
Hur kan jag avgöra om AI-mastering har nått sitt soniska maximum?
Ett AI-genererat resultat kan låta bra men ändå inte vara optimalt. Jämför resultatet med högkvalitativa referensspår av samma genre på flera lyssningssystem och granska kritiskt tonbalansen, dynamiken och stereobilden. Endast med en tydlig förståelse för ljudet och de underliggande processerna kan du bedöma om de automatiska justeringarna redan har uppnått sitt mål eller om riktade manuella ingrepp kan ge märkbart bättre resultat.
