人工智能如何进入我们的日常生活
无论是否将频率响应转换为 音调平衡 音乐方向，使用具有正确设置的限制器，调整信号的立体声宽度，或 自动 EQ 校正 在音调和 共振频率 去表演。 在智能算法的帮助下，AI，即人工智能，已经设法显着简化工作，使其变得更容易，有时甚至完全取消。
不管是关于厂商喜欢 地带, 合理的 或 婴儿音响 最终起着从属的作用。 事实上，算法现在变得非常好，让我们能够改进工作流程 音乐制作 或者在混音或母带处理中，让我们摆脱以前可能不得不创建多个混音版本的决定，以便比较我们更喜欢我们的项目的设置。
令人惊讶的是 但同时需求增加 在学习了音乐制作、混音和母带处理的教程和课程之后。 我们个人在这里看到了直接联系。 当然，由于音乐制作、混音和母带制作的条件负担得起，音乐爱好者的数量在不断增加。 如果回想 15 或 20 年前，几乎没有任何普通人可以拥有自己的音乐设备或合理的设备 音频电脑 负担得起，因为成本非常高。 但技术在过去几年中不断发展，几乎每个人都可以负担得起。 无论是音频接口、麦克风、声学元件还是监控监视器。 由于技术的进一步发展，与15年前的价格水平相比，您已经可以以相对较低的价格获得高质量。
然而，我们看到音乐制作、混音或母带制作决策的减少与知识差距的增加之间存在直接联系，后台人工智能中的哪些过程为我们接管，以及 AI 为何为我们做出某些决定。
您想继续接受教育并提高混音和母带处理能力吗？
我们如何应对技术进步？
当为他们做出决定时，人们往往不再质疑他们，只要他们是积极的，并处理做出决定的原因。 我们怀疑音乐制作及其技术和可能的应用也是如此。
所以也许我们不再问自己为什么 压缩机 为我们的曲子设置一个非常短的启动时间和一个非常长的释放时间，但是接受它。 基本上，只要声音对我们来说听起来不错，这不是一个坏方法，但是一旦我们进入细节并确切地知道我们想要将声音带到哪里以及最终结果应该是什么样子或听起来像什么，我们需要再次了解在后台为我们运行的进程。 再加上我们听到的结果听起来不错的可能性，但我们真的知道它是否是 最大 是不是可以按照我们的想法实现声音？
查看人工智能结果，我们真的可以确定 VCA 压缩器比光电压缩器更适合我们的主总线吗？
我们真的知道是否有必要将低音范围增加这么多 单一化，正如 Stereotool 在人工智能的帮助下所建议和设置的那样？
为了从纯粹的音乐角度来判断这一点，我们需要了解人工智能在哪里以及为什么做出这个决定。 从技术角度来看，我们需要了解在我们的分析工具（例如计量或测角仪）中哪些参考值是正确的。
我们关于人工智能在音乐制作、混音和母带制作中的结论
人工智能，简称AI， 绝对可以成为音乐制作的优势 是。 基本上，我们建议不要总是按原样接受给定的情况，而是要质疑所做出的流程和决定。 这是确保您在音乐制作、混音和母带制作方面不断提高生产力和质量的唯一方法。
