Автоматизация микширования: использование искусственного интеллекта в звукорежиссуре

Введение

За последние несколько десятилетий сфера музыкального производства и звукорежиссуры претерпела существенную эволюцию, отмеченную значительными технологическими достижениями. Микширование, неотъемлемый компонент музыкального производства, служит основой для формирования окончательного звучания любого музыкального произведения. Традиционно микширование было ручным и трудоемким процессом, требующим глубоких технических знаний и острого слуха к музыкальным деталям. Однако появление цифровых аудио рабочих станций (DAW) и постепенная интеграция инструментов автоматизации произвели революцию в этой практике, открыв новые возможности для творчества и эффективности [1].

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал преобразующей силой в различных отраслях: от здравоохранения и автомобилестроения до финансов и развлечений. Его возможности обучения, адаптации и распознавания образов делают его бесценным активом в решении сложных задач, требующих точности и инноваций. В контексте звуковой инженерии потенциал ИИ для автоматизации и улучшения процессов микширования выглядит многообещающим. Эта интеграция направлена не только на оптимизацию рабочих процессов, но и на выход на новый уровень творческого самовыражения, позволяя звукорежиссерам и продюсерам достигать беспрецедентного качества звука и текстур.

Цель этой статьи – изучить пересечение искусственного интеллекта с искусством и процессом микширования. Изучая состояние искусственного интеллекта в звукорежиссуре, это исследование направлено на понимание последствий автоматизации в производстве музыки. В статье будет подробно рассмотрено, как технологии искусственного интеллекта применяются для автоматизации процессов смешивания, оценка их влияния на отрасль и прогнозирование будущих тенденций. Это исследование построено таким образом, чтобы дать всесторонний обзор текущих возможностей искусственного интеллекта в звукорежиссуре, подчеркнуть его преимущества и ограничения, а также поразмышлять над развивающейся ролью звукорежиссера во все более автоматизированной среде.

Основы микширования

Искусство микширования в производстве музыки – это важнейший процесс, который объединяет необработанные записи в единое целое, улучшая звуковые качества и создавая безупречный конечный продукт. Он включает в себя ряд сложных шагов, включая, помимо прочего, балансировку уровней, эквализацию, сжатие и добавление эффектов.

Под процессом микширования подразумевается процесс объединения нескольких слоев звука для создания сбалансированного и гармоничного финального трека. Это важный этап в производстве музыки, который напрямую влияет на эмоциональное воздействие и ясность музыки. Основная цель микширования – обеспечить сосуществование всех элементов, от вокала до различных инструментов, без конкуренции за частотное пространство или динамический диапазон [2].

Процедуру микширования можно кратко описать несколькими ключевыми этапами, каждый из которых вносит свой вклад в окончательный результат:

1. Организация отслеживания и маркировка: начальный этап включает в себя тщательную организацию и маркировку отдельных треков в соответствии с инструментом или типом звука. Этот подготовительный этап облегчает навигацию и повышает эффективность процесса смешивания, обеспечивая структурированный подход к последующим этапам.
2. Усиление постановки: настройка усиления – это процесс настройки входных уровней каждой дорожки для обеспечения оптимального качества сигнала без клиппирования или чрезмерного шума. Цель состоит в том, чтобы поддерживать пиковые уровни каждого канала в определенном диапазоне, обычно между -6dBFS и -30dBFS, чтобы сохранить динамический диапазон и предотвратить искажения.
3. Выравнивание громкости: установка соответствующих уровней громкости включает в себя регулировку громкости отдельных треков, чтобы все элементы были отчетливыми и гармонично сочетались друг с другом, без каких-либо подавляющих или замаскированных участков.
4. Панорамирование: используется для назначения пространственного положения каждой дорожке в стереополе, улучшая четкость и разделение элементов путем распределения их по левому и правому каналам. Эта техника помогает создать более широкий и захватывающий звуковой ландшафт.
5. Применение реверберации: используется для придания миксу глубины и объема, имитируя акустические характеристики различных пространств. Его можно использовать для вывода определенных элементов на передний план или для смешивания их с фоном, создавая более трехмерный звук.
6. Динамическая обработка: методы динамической обработки, включая сжатие, ограничение, расширение и стробирование, применяются для управления динамическим диапазоном отдельных дорожек. Эти инструменты помогают добиться постоянного уровня громкости, улучшая общее воздействие и ясность микса.
7. Эквалайзер (EQ): важнейший шаг для формирования тонального баланса микса. Регулируя частотную характеристику каждой дорожки, можно ослабить нежелательные частоты и подчеркнуть нужные тона, что приведет к более приятному и сплоченному звуку.
8. Методы пространственного звука: позволяют расширить микс до трехмерного слухового восприятия. Это включает в себя создание реалистичной или творчески воображаемой звуковой среды, которая включает в себя локализацию источника звука, моделирование акустики помещения и применение психоакустических принципов для достижения реалистичного или художественно представленного звукового ландшафта [3].

Традиционно микширование выполнялось с использованием аналоговых микшерных консолей, что требовало физического манипулирования фейдерами, ручками и переключателями. Инженеры полагались на свою остроту слуха и опыт при принятии решений об уровнях громкости, панорамировании, эквалайзере (EQ) и таких эффектах, как реверберация и задержка. Процесс по своей сути был тактильным: звукорежиссер создавал звук трека в реальном времени. Аналоговые микшерные пульты, такие как SSL 4000 E Series и Neve 8078, славились своим теплым звучанием и сыграли важную роль в создании бесчисленного количества классических пластинок.

Одним из фундаментальных методов традиционного микширования является использование эквалайзера для регулировки баланса между частотами, гарантируя, что каждый инструмент хорошо сидит в миксе, не маскируя другие. Сжатие – еще один важный инструмент, используемый для управления динамическим диапазоном аудиосигналов, делая их звучание более последовательным по громкости. Эти методы, среди прочего, составляют основу практики звукорежиссуры и требуют глубокого понимания физики звука и музыкальной эстетики.

Переход на цифровые звуковые рабочие станции (DAW) привел к значительному сдвигу в сторону автоматизации процесса микширования. Автоматизация позволяет инженерам заранее программировать изменения любого параметра в DAW, например, уровней фейдеров или положений панорамирования, с течением времени. Эта возможность значительно повышает точность и повторяемость решений по смешиванию, позволяя выполнять сложные регулировки, которые было бы сложно или невозможно выполнить вручную [4].

Рис. 1. Сложная цепочка эффектов [4]

На данный момент использование автоматизации при микшировании стало повсеместным: такие DAW, как Pro Tools, Logic Pro и Ableton Live, предлагают сложные функции автоматизации. Данные автоматизации могут быть получены вручную или записаны в режиме реального времени, что обеспечивает гибкость процесса смешивания. Эта эволюция позволила использовать более экспериментальный подход к звуковому дизайну, позволяя инженерам автоматизировать такие параметры, как срезы фильтров, отправки эффектов и настройки плагинов, тем самым расширяя границы традиционных методов микширования.

Рис. 2. Диаграмма пути прохождения аудиосигнала в DAW во время сведения музыки [4]

Более того, цифровая эпоха демократизировала производство музыки, сделав мощные инструменты микширования доступными более широкому кругу творцов. Распространение высококачественных и доступных плагинов предоставило энтузиастам домашних студий возможности, которые когда-то были доступны только профессиональным студиям высокого класса. Рынок аудиоплагинов значительно вырос: такие компании, как Waves, Universal Audio и iZotope, возглавляют инновации в технологии цифровой обработки сигналов (DSP). Эти инструменты предлагают эмуляцию классического аналогового оборудования, а также новые алгоритмы обработки, которые используют вычислительную мощность современных компьютеров.

Подводя итог, можно сказать, что основы микширования по-прежнему основаны на традиционных принципах аудиотехники, в то время как появление цифровых технологий и автоматизации расширило творческие возможности и доступность методов микширования.

Искусственный интеллект в автоматизации

Пересечение искусственного интеллекта (далее – ИИ) с автоматизацией знаменует собой поворотный момент в развитии различных отраслей, включая производство музыки. По состоянию на 2019 год применение искусственного интеллекта для автоматизации сложных задач набирает обороты, демонстрируя значительный потенциал для революции в традиционных практиках.

Искусственный интеллект (ИИ) – это моделирование человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия. По своей сути ИИ построен на основе машинного обучения (МО), подмножества ИИ, которое позволяет машинам учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Алгоритмы машинного обучения, особенно глубокого обучения, продемонстрировали замечательные возможности в решении задач, связанных со сложным распознаванием образов, таких как распознавание речи, классификация изображений и обработка естественного языка (NLP) [5].

Прогрессу в технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения способствовал экспоненциальный рост вычислительной мощности и доступность больших наборов данных (Big Data). Например, разработка графических процессоров (GPU) имела решающее значение для обучения моделей глубокого обучения, сокращая необходимое время с недель до часов. На данный момент такие компании, как NVIDIA, лидируют на рынке технологий графических процессоров, предлагая продукты, специально разработанные для исследований и разработок в области искусственного интеллекта [6].

Таким образом применение ИИ выходит за рамки академических исследований и переходит в практическое внедрение в масштабах всей отрасли. В здравоохранении алгоритмы искусственного интеллекта используются для повышения точности диагностики и прогнозирования результатов лечения пациентов. В финансах системы на базе искусственного интеллекта помогают обнаруживать мошенничество и алгоритмическую торговлю. Автомобильная промышленность также переживает трансформацию с развитием автономных транспортных средств, использующих искусственный интеллект для навигации и процессов принятия решений.

В индустрии развлечений ИИ сыграл важную роль в алгоритмах рекомендации контента, улучшая взаимодействие с пользователем на таких платформах, как Netflix и Spotify. Эти системы анализируют поведение пользователей, чтобы предлагать фильмы, телешоу или музыку, персонализируя доставку контента в беспрецедентных масштабах.

В контексте звукорежиссуры ИИ также представляет новые подходы к автоматизации процесса микширования, потенциально меняя традиционную роль звукорежиссера. Начали появляться инструменты и плагины на базе искусственного интеллекта, способные анализировать звуковые дорожки и принимать решения по уровням, настройкам эквалайзера и динамической обработке. Эти инструменты призваны оптимизировать процесс микширования, предлагая решения, которые адаптируются к конкретным потребностям каждого трека.

Например, такие компании, как iZotope и Zynaptiq, разработали плагины на основе искусственного интеллекта, которые помогают в таких задачах, как мастеринг (Ozone), шумоподавление (RX) и обработка вокала (VocalSynth). Плагин iZotope Neutron, в частности, предлагает функцию под названием Mix Assistant, которая использует машинное обучение, чтобы предлагать настройки баланса между треками в миксе. Технология анализирует спектральный состав и динамический диапазон каждого элемента, обеспечивая отправную точку для баланса микса, который может быть точно настроен инженером [6].

Внедрение искусственного интеллекта в микшировании вызывает дискуссии о балансе между автоматизацией и художественным контролем. Хотя эти инструменты могут повысить эффективность и предоставить новые творческие возможности, существует консенсус в отношении того, что человеческий фактор остается незаменимым при принятии окончательных художественных решений. Цель ИИ в производстве музыки – не заменить звукорежиссеров, а расширить их возможности, предлагая инструменты, которые позволяют уделять больше времени творческим, а не техническим задачам.

Искусственный интеллект в микшировании

Инструменты и плагины на основе искусственного интеллекта все чаще становятся основным компонентом рабочих станций цифрового аудио (DAW), предоставляя звукорежиссерам большие возможности. Эти инструменты используют алгоритмы машинного обучения для анализа аудиодорожек, предлагая рекомендации по настройке микширования, которые традиционно требуют обширной ручной настройки.

Одним из ярких примеров является использование искусственного интеллекта для автоматического выравнивания (EQ). Такие плагины, как smart:EQ 2 от Sonible, используют искусственный интеллект для анализа спектрального баланса звуковой дорожки, а затем автоматически регулируют кривую эквалайзера для достижения более сбалансированного микса (рис. 3). Этот процесс, основанный на психоакустических моделях и обширных данных аудиоинженерии, может значительно сократить время, необходимое для настройки эквалайзера, позволяя инженерам сосредоточиться на более творческих аспектах микса.

Рис. 3. Использование искусственного интеллекта для анализа спектрального баланса звуковой дорожки в smart:EQ 2

Обработка динамического диапазона – еще одна область, в которой технологии искусственного интеллекта достигли значительных успехов. Такие инструменты, как Neutron от iZotope, содержат компоненты на базе искусственного интеллекта, которые предлагают настройки сжатия, адаптированные к индивидуальным характеристикам звуковых дорожек. Анализируя динамику и переходную информацию, эти алгоритмы искусственного интеллекта могут оптимизировать динамический диапазон для обеспечения четкости и воздействия, не жертвуя при этом естественными качествами исходного материала [7, 8].

Таблица

Преимущества и недостатки внедрения ИИ в микширование

Таким образом интеграция искусственного интеллекта в процессы микширования поднимает вопросы о меняющейся роли звукорежиссеров. Хотя некоторые опасаются, что ИИ может вытеснить инженеров-людей, более тонкая точка зрения предполагает, что вместо этого ИИ увеличит возможности профессионалов в этой области. Автоматизируя рутинные задачи, ИИ позволяет звукорежиссерам уделять больше внимания творческим и инновационным аспектам создания музыки.

Более того, появление инструментов, управляемых искусственным интеллектом, демократизирует доступ к возможностям высококачественного микширования, позволяя артистам и продюсерам с ограниченными техническими знаниями достигать профессионально звучащих результатов. Эта демократизация может стимулировать творчество и инновации, расширяя музыкальный ландшафт.

Практические примеры реализации ИИ в микшировании

Одним из наиболее ярких примеров использования ИИ в производстве музыки является появление сервисов мастеринга с помощью ИИ, таких как LANDR и CloudBounce. Эти платформы используют алгоритмы машинного обучения для анализа аудиохарактеристик трека и автоматического применения процессов мастеринга, включая эквалайзер, сжатие и лимитирование, для улучшения общего качества звука.

Например, LANDR, как сообщается, с момента своего запуска отмастерил более 2 миллионов треков, обслуживая артистов и продюсеров различных жанров. Платформа использует сложный механизм искусственного интеллекта, который был обучен на обширном наборе данных профессионально обработанных треков. Анализируя звуковые свойства трека пользователя и сравнивая их со своей базой данных, LANDR может создать индивидуальную цепочку мастеринга, которая оптимизирует звуковые качества трека.

Несмотря на эффективность и доступность таких услуг, продолжаются споры относительно уровня настройки и «человеческого подхода», который обеспечивают традиционные мастеринг-инженеры. Хотя мастеринг с помощью искусственного интеллекта в целом эффективен для достижения безупречного звука, некоторые утверждают, что он может не полностью отражать видение исполнителя или нюансы, характерные для определенных музыкальных стилей.

Другой пример, iZotope, который находится в авангарде интеграции искусственного интеллекта в инструменты для производства аудио: такие продукты, как Neutron и Ozone, демонстрируют, как искусственный интеллект может помочь в процессах микширования и мастеринга. В Neutron есть Mix Assistant, который использует машинное обучение, чтобы предлагать настройки баланса между треками в миксе. Анализируя спектральный состав и динамический диапазон каждого элемента, Neutron обеспечивает отправную точку для баланса микса, который может быть точно настроен инженером.

Ozone, с другой стороны, предлагает Master Assistant, предназначенный для создания собственной цепочки мастеринга на основе звукового профиля пользовательского трека. Используя искусственный интеллект, Master Assistant рекомендует настройки эквалайзера, динамики и громкости, которые направлены на улучшение общего баланса и четкости трека.

Эти продукты iZotope служат примером того, как искусственный интеллект может упростить процесс принятия решений при микшировании и мастеринге. Предлагая интеллектуальные предложения, основанные на анализе данных, они сокращают время и усилия, необходимые для достижения профессиональных результатов. Однако важно понимать, что эти инструменты призваны дополнять, а не заменять опыт и творческое суждение звукорежиссеров.

Заключение

В заключение отметим, что интеграция искусственного интеллекта в микширование и производство музыки станет важной вехой в продолжающемся диалоге между технологиями и искусством. Принимая эти достижения и критически оценивая их влияние и ограничения, музыкальная индустрия может провести этот переход с дальновидностью и творческим подходом. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы использовать потенциал искусственного интеллекта для обогащения музыкального опыта, усиления артистизма и выразительности, лежащих в основе самой музыки.

1. Попроцкий А. Д. Основы звукорежиссуры. – 2018.
2. Gibson D. The art of mixing: a visual guide to recording, engineering, and production. – routledge, 2019.
3. Senior M. Mixing secrets for the small studio. – Routledge, 2018.
4. Прохождение звукового сигнала: объяснение базовых принципов от iZotope. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://samesound.ru/prod/84444-audio-signal-flow
5. Bartlett B., Bartlett J. Practical Recording Techniques: The step-by-step approach to professional audio recording. – Routledge, 2016.
6. Ramos C., Augusto J. C., Shapiro D. Ambient intelligence–the next step for artificial intelligence // IEEE Intelligent Systems. – 2008. – Т. 23. – №. 2. – С. 15-18.
7. Brynjolfsson E., Mcafee A. Artificial intelligence, for real // Harvard business review. – 2017. – Т. 1. – С. 1-31.
8. Chowning J. M. The synthesis of complex audio spectra by means of frequency modulation //Journal of the audio engineering society. – 1973. – Т. 21. – №. 7. – С. 526-534.