Про AI / ИИ мастеринг
Заметили, насколько за последнее время стало больше сервисов по AI-мастерингу?
Ведь иногда даже дистрибьюторы почти навязывают свои услуги по “улучшению звука” прямо перед выпуском песни.
Вопрос простой: действительно ли это актуальная услуга и стоит ли это времени и денег?
Если в двух словах - чаще всего нет. В очень статичных EDM миксах, сделанных на потоке - может быть.
На этом можно и закончить. Всем спасибо, ставьте лайк, подписывайтесь на мой YouTube-канал👋
Или всё-таки разберёмся подробнее:
Как сейчас работают многие AI-алгоритмы мастеринга?
Если очень упрощённо: модель анализирует огромное количество уже выпущенной музыки, немного обучается людьми вручную и так формирует некое усреднённое представление о “качественном коммерческом звучании” к которому впоследствии и пытается приблизить вашу песню.
Да, формально результат будет уникальным для каждой песни. Но сама схема достижения результата остаётся одной и той же: алгоритм определяет, какие параметры нужно применить, чтобы исходник стал ближе к этому ”усреднённо хорошему” представлению о готовом мастере.
На мой взгляд, это не такой уж большой шаг вперёд по сравнению с автоматическими настройками от плагина Izotope Ozone, который существовал ещё до такого повсеместного использования неиросетей.
Но в каких же случаях это правда может работать?
В очень линейных треках, особенно в электронных жанрах: techno, house и похожих стилях, где композиция построена вокруг одного бита или лупа, без большого количества событий, резких переходов и сложной динамики.
Если цель - получить просто громкое, ровное, коммерчески сопоставимое звучание, то AI-мастеринг действительно может дать нормальный результат.
Мне, например, присылали на мастеринг похожие работы, собранные в Suno или пропущенные через автоматические мастера вроде LANDR и похожих сервисов. Откровенно говоря, иногда это звучало вполне неплохо. Да, всё ещё были возможности для мануального улучшения, но даже и так это звучало куда лучше чем большинство домашних мастеров на 3х дюймовых колонках.
Но в более же типовых песенных жанрах, особенно с акустическими инструментами - AI-мастеринг на данный момент чаще делает только хуже.
Да, всё начинает звучать ярко, громко и широко (и безумно плоско). И по факту, такой звук всё больше становится показателем безвкусицы, чем качественной работы (по типу как генерировать себе AI артворк на обложку альбома).
Отдельно интересно вспомнить необычный сервис автоматического мастеринга от Колина Леонарда под названием Aria Mastering. Там используется настоящее аналоговое оборудование и роботизированная система, которая физически крутит ручки приборов. Звучит эффектно и как промо-акция действительно заинтересовывает.
Но действительно ли просто наличие аналогового оборудования решает все вышеперечисленные проблемы?
Не думаю.
Более того, такой подход на мой взгляд ещё сильнее ограничивает возможности обработки.
Как минимум, он фактически исключает какою-либо автоматизацию. А значит, к песне, по сути, применяется единый набор настроек, основанный на заранее подобранных усреднённых значениях конкретно этих железных приборов.
На мой взгляд, это имеет мало общего с современным мастерингом.
Кто смотрел моё видео по мастерингу, тот помнит что даже для достаточно статичных инди-песен у меня есть от 2 до 7 автоматизаций на каждый трек. Потому что куплет и припев могут требовать разных решений. Интро, аутро, соло, переходы - всё это тоже часто требует отдельных исправлений.
А уже в более сложных коммерческих аранжировках количество автоматизаций может легко превышать 10-ти.
Современные инструменты мастеринга как раз позволяют очень аккуратно и детально работать с треком. Многие из них ещё лет 10 назад выглядели бы как магия. И, честно говоря, странно этим не пользоваться и просто соглашаться на единый усреднённый пресет.
Поэтому мой вывод такой: AI-мастеринг - это хоть и интересная технология, и со временем она определенно станет лучше и точно займёт свою нишу в индустрии, но на данный момент такого момента ещё не настало.
Так что продолжаем работать.
