云端AI母带制作的意义及影响

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云端AI母带制作的意义及影响

现今「云端自动母带制作服务(AI mastering)」在速度和品质方面取得了新的突破，开启了AI音乐制作的新时代。在2023年，可以看到不少人使用语音克隆(vocal clones)、文本提示歌曲生成(text prompt song generation)和复制拼贴音乐风格(copy and paste musical styles)的成果，但你知道早在2014年LANDR就已经开始自动化制作服务了吗？



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母带制作一直被称为音乐制作的「黑魔法」，在歌曲录制和混音完成后，母带制作工程师对音轨进行调整以达到最终发行的标准，如此一来你就能拥有一首准备好可串流播放的歌曲，不论是在廉价的耳机或是专业的录音室监听喇叭，还都能听起来很流畅。当然，要做出富专业品质的成果远比听起来困难得多，一名好的母带制作工程师能因为将一首曲目提升到完美而声名显赫，也正因为如此母带制作才一直被视为独特性的象征。
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然而AI技术的能力正以突飞猛进的速度增长，自动化技术提供价格实惠且品质还在不断提高的母带制作服务，这个领域也变得更加蓬勃，像是Soundcloud、Cloudbounce、Roex等公司皆加入了LANDR。
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- o5 U9 o! f/ w4 w9 G2 `, f/ h
/ R& _" s* s/ f( |. l) M5 |其中之一最引人注目的新兴公司是Masterchannel——一家于2022年成立于挪威的公司，采用的是「强化学习(reinforcement learning)」的方法。当竞争对手是在数百万首歌曲所建立的资料库上培养技术，Masterchannel则是与数千名工程师合作建立系统，以实现所谓的「基准结果(benchmark results)」，也就是说当上传一首曲目时，演算法会以类似于母带制作工程师的方式尝试不同的方法，再根据反馈进行调整，这种方法相当于你同时获得上千名母带制作工程师的知识。



. \1 t+ z( O9 E% ^另一个重要的优点则是，这个系统不受音乐类型的限制。当有新的音乐类型出现时，只需要编辑并定制一个全新的资料库。即便输出时出现错误，只需微调一些基准即可解决。此外，Masterchannel不仅以「强化学习」为核心，也使用通用歌曲资料库进行深度学习，两种方法相辅相成之下，既降低成本又加速处理过程，同时产生更多效益。
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4 w' ?% n; H1 c1 O# |. b0 b$ a「线上自动母带制作服务」的主要客群也从卧室制作人和初出茅庐的创作者转向涵盖整个音乐行业光谱的人们。LANDR策略长Daniel Rowland表示，有许多人使用LANDR作为混音参考，或者使用在个别音轨(如鼓声或合成器声音)上，甚至用于电影音效等，也已有知名作曲家使用LANDR只是因为他们需要快速进行配乐和修改。
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& `5 }' J/ i3 o& O- G4 Z而Masterchanne联合创始人Christian Ringstad Shultz也表示现在有许多知名的创作者、制作人、母带制作工程师在原型开发及最终发行时也都使用Masterchanne作为音乐制作过程中的AI副手，甚至看到工程师们对于「参考」Drake的制作风格很感兴趣。(注：加拿大饶舌歌手Drake 日前严正抨击泛滥的AI 生成翻唱)

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3 }# }- p4 B/ P9 {* \母带制作工程师工作将被AI取代？母带制作有可能消失？

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对于这个行业最大的客户——电影和电视制片厂、游戏开发商和唱片公司来说，线上自动母带制作服务将有可能被视为最长期影响的重大变革。但这已经发生了，对于因「线上自动母带制作服务」崛起而失去工作的母带工程师，LANDR就曾表示这项服务是希望客户能够找到最适合、符合预算的解决方案，并不是要取代母带工程师，且对于能负担得起人事费用的公司而言，企业内仍需要母带制造工程师，但如是资历不够或不够专业的工程师，他的工作的确就有可能受到影响。

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不过，这样情况存在一个问题，高度专业的母带制作工程师并非一开始就达到成熟水准。每个人在起步时都会有不足之处，需透过不断地实践和丰富的经验才能达到像Bob Ludwig或Bernie Grundman那样的水准。而在只有少数精英才能得到报酬的环境中，下一代工程师该如何自处及发展这些技能则成为一个开放的问题。
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: r/ K) s2 M' p& C- I, uSchultz对上述问题有了一些见解，表示「我相信随着时间的推移，所谓母带处理的重要性可能会减少」，他观察现在新一代创作者并不一定知道或关心「母带制作」，对他们来说就只是音轨听起来专业，因此他推断这些制作步骤在未来有可能将融合为一体。


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「母带制作」未来会完全消失的可能性并非荒诞或遥不可及。Schultz就曾表示Masterchannel的最终目标是让创作的过程更加无缝和简化，并能应用于各个使用音讯的领域，无论是在YouTube上发布影片、在Unity中为游戏进行配音，或者要在Spotify上发布的音乐创作，都应该有一个按钮，可以自动检测音讯的类型并对其进行改良。

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这是一个引人注目的未来展望，其中包含一些无可否认的优点。Rowland 指出，由于过去母带制作的成本过高，但现在唱片公司就能够处理和发行以前不会问世的作品。我们引领期盼新技术带来音乐的多样性，同样也为非唱片性质的创作者提供价格合理的制作方式选择。现在即将有更多的音讯被制作，用于比以往更广泛的媒介。而对于这个不断增加的内容洪流，应该有一个工业规模的解决方案。
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在思量这些好处的同时，值得退后一步，省思音乐后期处理的实际目的是什么。



在音乐的演进中，「母带处理」在流行音乐演变上扮演着核心角色。母带制作工程师依循「业界标准」完成一首又一首的作品，但这些「业界标准」随着时间的推移发生了显著变化。例如，90年代或21世纪初期处理的歌曲与2020年以后处理的歌曲明显不同，这是因为有些工程师打破了常规，创造出与标准不同的声音，并且被其他人所喜爱并模仿，从而形成了新的「业界标准」。
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- M) \+ [( d' Q; Q" s然而，我们需要思考的问题是：能否依赖「一键式」的AI母带制作技术未来在创意上能打破这些规则？未来在2030年处理的歌曲和2060年处理的歌曲还是否会呈现明显的差异？期望在这样的新技术中能够编码一些创造性的混乱元素。
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关于这个议题，知名Youtuber好和弦也曾经做了一支影片比较AI跟自己制作的混音和母带制作，可以点开下方影片来比较看看！