制作音樂是我們做的最人性化的事情之一，但是近年來，人工智能已介入其中。算法已經(jīng)滲透到音樂制作的幾乎每個(gè)部分，從生成原始的鼓循環(huán)到編寫旋律，產(chǎn)生出越來越難以與人類演奏者區(qū)分開的部分?，F(xiàn)在，人工智能正在進(jìn)入母帶制作流程，這引發(fā)了有關(guān)音樂創(chuàng)作最專業(yè)領(lǐng)域?qū)θ祟悓＜业男枨蟮募謫栴}。
掌握是音頻后期制作中的最后一步，它可以平衡歌曲的所有元素，因此無(wú)論您是如何收聽的，在Spotify，iTunes或CD上，聲音都將保持一致。掌握的目的是使聆聽體驗(yàn)在歌曲之間保持平衡和凝聚。這個(gè)過程融合了科學(xué)和個(gè)人品味。有了良好的混音效果，母帶工程師將確保他們了解您想要的聲音并幫助您到達(dá)那里。沒有掌握，這首歌將變得更安靜，更不那么有力。正如精通工程師Ian Cooper所說，精通“有點(diǎn)像攝影-您可以使天空更藍(lán)，綠色更綠”。
“您可以使天空更藍(lán)，綠色更綠”
掌握也可能很昂貴。取決于工程師的經(jīng)驗(yàn)，由于涉及到關(guān)鍵的聆聽技巧，單曲的成本可能在數(shù)百至數(shù)萬(wàn)美元之間。這些價(jià)格可能會(huì)使獨(dú)立藝術(shù)家和臥室生產(chǎn)商的錢大跌。
但是在過去的幾年中，出現(xiàn)了自動(dòng)選擇，使藝術(shù)家可以在無(wú)需人工費(fèi)用的情況下獲得專業(yè)的聲音掌握。一些使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)分析隨著時(shí)間推移饋送給它的數(shù)據(jù)，而另一些使用深度學(xué)習(xí)的信號(hào)鏈，該信號(hào)鏈?zhǔn)怯扇祟愒O(shè)計(jì)并作為軟件部署的。但是，無(wú)論它們?nèi)绾尾僮?，目?biāo)都是相同的：只需單擊幾下即可掌握音頻。
Landr是作為Web服務(wù)托管的最受歡迎的此類服務(wù)之一。您可以上傳想要掌握的歌曲，讓Landr的算法對(duì)其進(jìn)行分析，然后在三個(gè)選項(xiàng)之間進(jìn)行選擇以決定效果的應(yīng)用強(qiáng)度，然后導(dǎo)出結(jié)果。這是一個(gè)萬(wàn)能的方法，并不完全靈活。如果您對(duì)Landr的輸出不滿意，就不能要求它像人工工程師那樣細(xì)化聲音。ArsTechnica在2016年發(fā)表了嚴(yán)厲的評(píng)論，稱Landr的自動(dòng)掌握功能為“自動(dòng)糞便”，但其他人則說能做到。從理論上講，隨著每首歌曲上傳到平臺(tái)，Landr的算法都在改進(jìn)。首席執(zhí)行官Pascal Pilon告訴The Verge 那是：“在2017年，我們與主要唱片公司和專業(yè)的母帶工程師進(jìn)行了一系列盲目測(cè)試，而LANDR實(shí)際上被世界上一些最佳的母帶公司選中。”
“傳統(tǒng)的母帶工程師永遠(yuǎn)是最終的選擇。”
有人擔(dān)心AI掌握服務(wù)將消除對(duì)人工工程師的需求，但倫敦工程師Streaky將其與購(gòu)買現(xiàn)成的西裝相比。那些非常在意剪裁或面料質(zhì)量的人仍然可以為他們量身定制一套西裝，但是對(duì)于很多人來說，便宜的選擇更有意義。
軟件公司iZotope以教育的眼光接觸了AI。該公司已經(jīng)制作了一套流行的名為Ozone的插件套件，并在2017年添加了一個(gè)智能的“ Master Assistant ”。助手不會(huì)為您完成所有工作。相反，它為您提供了可以根據(jù)自己的喜好進(jìn)行調(diào)整的起點(diǎn)。這樣，制作人可以根據(jù)AI所做的選擇做出明智的決策。“與人類競(jìng)爭(zhēng)無(wú)關(guān)”，一位iZotope代表告訴The Verge。“對(duì)于那里令人恐懼的專業(yè)人員，輔助技術(shù)可以最大程度地減少耗時(shí)的清理工作，從而使他們能夠在事物的創(chuàng)造性方面進(jìn)行磨練。”
MajorDecibel創(chuàng)始人亞當(dāng)·洛夫(Adam Love)表示同意：“這不能替代母版制作工程師的母版制作。母帶處理工程師可以向藝術(shù)家提供有關(guān)其混音的反饋信息，以特定的風(fēng)格進(jìn)行磨練，并進(jìn)行更多的故意更正和增強(qiáng)。人類是緩慢而有條理的，但不受限制。自動(dòng)化速度很快，但其功能卻受到更大的限制。”
剩下的是使音樂聽起來更好的負(fù)擔(dān)得起的選擇。eMastered的Collin McLoughlin告訴The Verge： “我們不是取代工作或破壞行業(yè)，而是將自己視為創(chuàng)造了一個(gè)新市場(chǎng)，從而使當(dāng)前無(wú)法獲得高質(zhì)量母帶的人們最終有機(jī)會(huì)這樣做。” “但是，對(duì)于絕對(duì)最佳的掌握，傳統(tǒng)的掌握工程師將永遠(yuǎn)是最終的選擇。”
很難說AI是否可以像人一樣學(xué)會(huì)細(xì)微的聆聽，但這可能不是必須的。人工智能的掌握已經(jīng)足夠復(fù)雜，可以成為許多音樂家的可行選擇。皮隆說：“對(duì)于那些不相信AI可以帶來競(jìng)爭(zhēng)性聲音的人們，我想證明就是我們?yōu)槭澜绺鞯財(cái)?shù)百萬(wàn)藝術(shù)家制作的一千萬(wàn)首曲目。” “我敢肯定，當(dāng)自動(dòng)相機(jī)問世時(shí)，人們對(duì)此表示懷疑，但是沒有人可以說它沒有在創(chuàng)意領(lǐng)域占據(jù)一席之地。”