Müzik üretiminde AI ve AI
En azından chat gpt başladığından beri yapay zekanın ne kadar yükselişte olduğu netleşti. Bu sadece ücretsiz interneti değil, aynı zamanda müzik prodüksiyonunu ve alanlarda Karıştırma ve Mastering. Aşağıdaki yazımızda bu konudaki düşüncelerimizi sizlerle paylaşmak istiyoruz.
Yapay zeka günlük hayatımıza nasıl giriyor?
Bir frekans yanıtını bir frekans yanıtına dönüştürmekle ilgili olup olmadığına bakılmaksızın ton dengesi müzik yönüne, doğru ayarlarla bir sınırlayıcı kullanarak, bir sinyalin stereo genişliğini ayarlayarak veya otomatik EQ düzeltmeleri tonda ve rezonans frekansları gerçekleştirmek. Akıllı algoritmaların yardımıyla AI yani yapay zeka, işi önemli ölçüde basitleştirmeyi, kolaylaştırmayı ve hatta bazen tamamen ortadan kaldırmayı başardı.
Bunların üretici olup olmadığı Yapay zeka tabanlı VST eklentileri gibi İzotop, sonible Bebek Sesi sonuçta ikincil bir rol oynar. Gerçek şu ki, algoritmalar artık çok iyi hale geldi ve çalışma sürecini iyileştirmemize izin veriyor. Müzik prodüksiyonu veya miksajda veya masteringde ve projemiz için hangi ayarı tercih ettiğimizi karşılaştırmak için daha önce bir miksajın birkaç versiyonunu oluşturmak zorunda kalabileceğimiz kararlardan bizi kurtarır.
inanılmaz ama aynı zamanda talep artıyor müzik prodüksiyonu, miksaj ve mastering dersleri ve derslerinden sonra. Burada kişisel olarak doğrudan bir bağlantı görüyoruz. Elbette müzik prodüksiyonu, mix ve mastering için uygun koşullar nedeniyle müzik tutkunlarının sayısı sürekli artıyor. 15 veya 20 yıl öncesini düşünürseniz, neredeyse hiçbir normal ölümlü kendi müzik aletine veya makul bir alete sahip olamaz. Ses Bilgisayarı çünkü maliyetler çok yüksekti. Ancak teknoloji son birkaç yılda gelişmeye devam etti ve neredeyse herkes tarafından karşılanabilir hale geldi. Ses arabirimi, mikrofon, akustik öğeler veya izleme monitörleri olsun. Teknolojinin daha da gelişmesi nedeniyle, 15 yıl önceki fiyat seviyesine kıyasla nispeten düşük bir fiyata yüksek kalite elde edebilirsiniz.
Yine de müzik üretimi, miksaj veya mastering kararlarındaki azalma ile bilgi boşluklarının artması arasında, yapay zekanın arka planda hangi süreçleri bizim yerimize devraldığı ve neden yapay zekanın bizim yerimize belirli kararlar aldığı arasında doğrudan bir bağlantı görüyoruz.
Yapay zekâ tarafından üretilen müzik, yeni hukuki soruları da gündeme getiriyor: Yapay zekâ tarafından oluşturulan bir şarkının gerçek sahibi kim? Bu konuda rehberimizde daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Yapay zeka şarkılarının telif hakkı.
Eğitiminize devam edip mix ve mastering konusunda kendinizi geliştirmek ister misiniz?
Teknolojik ilerlemeyle nasıl başa çıkabiliriz?
İnsanlar kendi adlarına kararlar verildiğinde, olumlu oldukları sürece artık onları sorgulamamaya ve alınan kararların gerekçeleriyle ilgilenmeye eğilimlidirler. Müzik üretimi, teknikleri ve olası uygulamaları için de aynı şeyden şüpheleniyoruz.
Belki de artık kendimize neden diye sormuyoruz Kompresör parçamız için çok kısa bir saldırı süresi ve çok uzun bir bırakma süresi belirleyin, ancak bunu kabul edin. Temel olarak, ses bize iyi geldiği sürece, bu kötü bir yaklaşım değildir, ancak ayrıntılara girer girmez ve sesle tam olarak nereye gitmek istediğimizi ve nihai sonucun nasıl görüneceğini veya kulağa nasıl geleceğini bildiğimiz anda, biz arka planda bizim için çalışan süreçler için yeniden anlayışa ihtiyacımız var. Buna, duyduğumuz sonucun kulağa iyi gelebileceği ihtimalini de ekleyin, ama bunun olup olmadığını gerçekten biliyor muyuz? Maksimum ses fikrimize göre elde edebileceğimiz şey nedir?
Yapay zeka sonuçlarını gözden geçirerek, bir VCA kompresörünün ana veri yolumuza bir opto kompresörden daha iyi uyacağından gerçekten emin olabilir miyiz?
Bas aralığını bu kadar artırmanın gerekli olup olmadığını gerçekten biliyor muyuz? tekleştirmek, yapay zekanın yardımıyla Stereotool tarafından önerildiği ve ayarlandığı gibi mi?
Bunu tamamen müzikal bir bakış açısıyla değerlendirmek için yapay zekanın bu kararı nerede ve neden aldığını anlamamız gerekiyor. Teknik açıdan, metraj veya gonyometre gibi analiz araçlarımızda hangi referans değerlerin doğru olduğunu anlamamız gerekir.
Müzik prodüksiyonunda, miksajında ve masteringinde yapay zeka ile ilgili vardığımız sonuç
Yapay zeka veya kısaca AI, müzik yapımında kesinlikle bir avantaj olabilir olmak. Temel olarak, her zaman verileni olduğu gibi kabul etmeyi değil, süreçleri ve alınan kararları sorgulamayı öneriyoruz. Müzik prodüksiyonu, mix ve mastering konularında kendi üretkenliğinizde ve kalitenizde sürekli bir artış sağlamanın tek yolu budur.
Yapay zekâ, mastering sürecinde mastering mühendisinin işinin yerini alabilir mi?
Hayır. iZotope veya Sonible gibi yapay zeka destekli araçlar frekans tepkisini, seviyeleri ve stereo genişliğini analiz ederek hızlı başlangıç noktaları sunar. Ancak, kararlarını ortalamalara göre verirler ve sizin kesin ses tercihlerinizi bilmezler. Tür bağlamı, referans parçalar ve hedefli detay düzeltmeleri hala eğitimli bir kulağa ihtiyaç duyar. Yapay zeka iş akışını hızlandırır, ancak altta yatan süreçleri anlamanın yerini almaz.
Miksaj ve mastering işlemlerinde hangi yapay zeka eklentileri kullanılır?
iZotope, Sonible ve Baby Audio'nun yapay zeka tabanlı VST eklentileri yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu eklentiler, rezonans frekanslarının otomatik EQ düzeltmesi, sınırlayıcı ayarları, ton dengesi ve stereo genişlik ayarı gibi görevleri yerine getirir. Algoritmalar ses materyalini analiz eder ve ayarlar önerir. Belirli üretici ikincil öneme sahiptir; önemli olan, önerilen ayarlamaları anlayabilmeniz ve gerekirse düzeltebilmenizdir.
Yapay zekâ bu kadar çok şeyi otomatikleştirirken neden miksaj ve mastering öğrenmeliyim ki?
Çünkü yapay zeka, size açıklama yapmadan kararlar alıyor. Bir kompresörün neden kısa atak ve uzun bırakma süresi kullandığını veya bir EQ'nun neden rezonansı azalttığını anlamıyorsanız, sonucu etkili bir şekilde kontrol edemezsiniz. Ses doğru olduğu sürece otomasyon yeterlidir, ancak belirli ses hedefleri için süreçleri anlamanız gerekir. İşte tam da bu nedenle, yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte eğitim ihtiyacı da artıyor.
Yapay zekâ ile üretilen bir şarkının telif hakları kime aittir?
Yapay zekâ tarafından üretilen müziklerin telif hakkı durumu karmaşıktır ve insan yaratıcı girdisinin miktarına ve kullanılan yapay zekâ hizmetinin hizmet şartlarına bağlıdır. İnsan yaratımı olmadan tamamen otomatik olarak üretilen içerik genellikle tam telif hakkı korumasından yararlanamaz. Peak-Studios, yapay zekâ şarkılarının telif hakkıyla ilgili ayrıntılı bir kılavuzda bu konuya ve özel tuzaklara değinmektedir.
Yapay zekâ ile ses işleme işleminin maksimum seviyesine ulaştığını nasıl anlayabilirim?
Yapay zekâ tarafından üretilen bir sonuç kulağa hoş gelebilir ancak yine de en iyi olmayabilir. Sonucu, aynı türdeki yüksek kaliteli referans parçalarla birden fazla dinleme sisteminde karşılaştırın ve ton dengesini, dinamikleri ve stereo görüntüyü eleştirel bir şekilde inceleyin. Sesin ve altta yatan süreçlerin net bir şekilde anlaşılmasıyla, otomatik ayarlamaların hedeflerine ulaşıp ulaşmadığını veya hedefli manuel müdahalelerin gözle görülür şekilde daha iyi sonuçlar verip vermeyeceğini değerlendirebilirsiniz.
