Искусственный интеллект научился решать одну из сложнейших музыкальных задач - «Технологии»
✔ Технологии стоят у истоков любого изобретения. Благодаря им появляются новые устройства и материалы. В этом разделе вы найдете информацию о самых интересных технологиях современного хайтек мира. |
Извечный спор о том, сумеет ли робот заменить человека на реальной творческой работе, перешел на новое поле для противостояния. Речь идет о сфере мастеринга – финальной и самой сложной обработки музыкальных треков перед запуском их в тираж. Эта услуга может стоить от нескольких сотен до нескольких десятков тысяч долларов и порой недоступна рядовым инди-музыкантам. Однако уже третий год подряд работу людей в этой области небезуспешно выполняют нейронные сети.
Мастеринг представляет собой точнейшую, на грани восприятия, настройку оттенков музыкальной композиции. Как гласит поговорка, в данном случае нужно сделать «небо голубее, а траву зеленее», чем уже есть. Это целая наука, в которой важнейшим элементом является личный опыт и философский подход инженера по мастерингу, который почти невозможно отразить в виде алгоритмов и инструкций. Поэтому разработчики ИИ в этой сфере пошли иным путем.
Самым известным сервисом для автоматического мастеринга называют Landr, который анализирует трек, а затем предлагает один из типовых вариантов его обработки. Доступно всего три схемы, однако они универсальны и соответствуют 90 % запросов аудитории. На слепых тестах с крупными лейблами и профессиональными звукоинженерами в прошлом году Landr был назван лучшим сервисом для мастеринга.
Иной подход у компании iZotope, чей ИИ по мастерингу делит трек на фрагменты, а затем предлагает пользователю выбрать схему обработки каждого. ИИ берет на себя черновую, рутинную работу, для которой у непрофессионалов нет знаний и навыков, но ответственность за результат целиком лежит на заказчике услуги. На сегодня в мире уже порядка 10 млн. треков выпущено с использованием функции автоматического мастеринга.
Сами инженеры по мастерингу в свете новых тенденций не унывают. Напротив, теперь наконец-то проведена важная грань, музыканты могут выбирать между дешевым и универсальным мастерингом от ИИ и дорогим, но профессиональным от людей. И это гораздо лучше, чем когда альтернативы не было вообще и многие перспективные композиции пропадали из-за того, что у автора или издателя не было денег на финальную шлифоку своего продукта.