Music Business

Trí Tuệ Nhân Tạo Sẽ Định Nghĩa Lại Cách Sản Xuất Âm Nhạc Trong Tương Lai Ra Sao?

Công nghệ AI và machine learning đang trở thành yếu tố quan trọng của các phần mềm music studio, khi giờ đây các AI DAW đã được thiết kế hoàn chỉnh và chắc chắn nó sẽ có ảnh hưởng lớn đến cách âm nhạc được sản xuất.
nhật linh ʚ 17 tháng 10,2021

Đối với các nhà sản xuất và nhạc sĩ, ý tưởng về một “cộng tác viên” tự động đưa ra những đề xuất về âm nhạc hoặc bản phối của bạn, giúp bạn viết lời hoặc đơn giản là thực hiện tất cả các phần việc cho bạn có lẽ vẫn còn xa lạ, mặc dù thực tế AI đã là một phần của một số DAW lớn như Logic Pro, sử dụng công nghệ để tự động phát hiện và tạo ra tempo khi bạn chơi nhạc. Các plugin của bên thứ ba như Magenta Studio của Google sử dụng công nghệ machine learning để tạo ra hợp âm, giai điệu, drum pattern hoặc thậm chí một số kiểu bar trong các phải phối dựa trên các tệp MIDI có sẵn và một số thông số cơ bản do người dùng đặt.

Artificial Intelligence: The Future of Music? | Inc.com

Có rất nhiều plugin và plugin AI khác trên thị trường như Amper, Rhythmiq hay Musico - danh sách 13 công cụ AI này có thể hữu ích cho bạn. Trong khuôn khổ của bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào plugin iZotope.

iZotope là một trong những nhà sản xuất plugin hàng đầu thế giới, và các công cụ của họ được những tên tuổi từ Skrillex đến Trent Reznor và Just Blaze sử dụng. Vào năm 2014, họ bắt đầu phát triển một nhóm nghiên cứu đã sử dụng sự ảnh hưởng của Facebook cho một thuật toán ML mới để hỗ trợ cho quá trình mixing của người dùng.

Izotope Plugins bản quyền

Jonathan Bailey, Giám đốc kỹ thuật của iZotope cho biết: “Facebook đã bắt đầu bóc tách được điểm mấu chốt của công nghệ facial recognition (nhận dạng khuôn mặt) và chúng tôi đã bắt đầu quan tâm đến cách có thể sử dụng những công nghệ đó cho các ứng dụng âm thanh”. Bailey đã làm việc trong công ty từ năm 2011, khi AI “không được gợi cảm và chưa nổi cho lắm”. Công nghệ được họ chế tạo ra - Track Assistant, bên trong một plugin có tên là Neutron - dựa trên machine learning và về cơ bản "lắng nghe" phần input của bạn, xác định phần nhạc cụ và đưa ra các đề xuất xoay quanh kỹ thuật mixing.

Stream iZotope's Jonathan Bailey on How AI Creates Space for Musical  Innovation by Signal Flow | Listen online for free on SoundCloud

Tạp chí MusicTech gọi nó là “phần mềm tự động hóa việc mixing cho bạn” và việc công nghệ này ra mắt đã hâm nóng các cuộc đối thoại vốn đã sôi nổi xoay quanh việc tự động hóa, sự sáng tạo và vai trò của AI trong phòng thu.

Khi được hỏi liệu iZotope có cảm thấy mình có trách nhiệm như một người dẫn đầu trong công nghệ AI và machine learning cho các kỹ sư âm thanh và producer cũng như tương lai của việc sản xuất âm nhạc, Bailey trả lời:

“Tôi đã quen với câu hỏi này rồi và câu trả lời của tôi luôn là: với tư cách là một kỹ sư âm thanh, nếu bạn kiếm sống bằng cách lên một session, tạo ra một mix đơn giản, chung chung nhất có thể và không thực sự có bất kỳ sự sáng tạo nào của bạn vào đó, thì tôi xin lỗi, bạn chắc chắn sẽ bị công nghệ thay thế. Nếu bạn không đặt sự sáng tạo của mình vào đó, thì bạn thuần tuý đang giải quyết các vấn đề liên quan đến kỹ thuật và công nghệ sẽ thay thế bạn. Nhưng tôi không nghĩ rằng phần lớn thực sự làm việc theo cách đó. "

The Benefits of Great Music Mixing — @agruv.studios

Đối với các DJ hay lưu diễn và dành cuối tuần để lên đường, với thời gian hạn chế ở phòng thu vào phần lớn thời gian, được giảm tải những công việc kỹ thuật ở phòng thu có thể giúp ích cho họ rất nhiều.

Với Bailey, trách nhiệm ít thuộc về tác động của những công cụ này đối với sự sáng tạo mà là về đạo đức xoay quanh việc sử dụng sai mục đích của chúng đối với ngành công nghiệp âm nhạc nói chung. Một lần nữa, cuộc trò chuyện chuyển sang về chủ đề deepfakes..

Anh tiếp tục: “Giờ thì mấu chốt của việc nghiên cứu trong thế giới của deep learning chủ yếu tập trung vào việc tạo nội dung. “Các bản remake và deepfakes là một ví dụ về điều này, nơi chúng tôi có thể tạo ra những nội dung chưa từng tồn tại trước đây. Có một số câu hỏi khá là thú vị về mặt đạo đức xuất hiện. Liệu chúng ta có đang sử dụng dữ liệu của mọi người để tạo ra nội dung theo cách có đạo đức không? Điều đó thực sự quan trọng đối với tôi”.

“Mặt khác, các ứng dụng của các thuật toán của chúng tôi có được sử dụng theo cách có đạo đức không? Tôi không biết liệu chúng tôi có thể đảm bảo điều đó, ”anh thừa nhận.

Mixing Your Music: The Easy Guide to Sounding Like a Pro | LANDR

“Nếu ai đó đã sử dụng iZotope để tạo ra một màn solo chưa từng tồn tại của Miles Davis, thì điều đó có vi phạm quy chuẩn đạo đức nào hay không? Điều đó có tốt cho thế giới hay không? Tôi không chắc. Đó là một thách thức với tư cách là một nền văn minh mà chúng ta phải đương đầu khi đã có trong tay sức mạnh của các công cụ này. "

Deepfakes có thể là dấu hỏi rõ ràng nhất về những khả năng của AI và machine learning trong việc sản xuất âm nhạc trong những năm tới, nhưng luôn có những tác động khác ảnh hưởng tới các cá nhân làm sáng tạo. 

What are 'deepfakes' and how they might be dangerous

Đối với những người đang làm việc trong thời gian có hạn, hoặc đôi tai của họ đã mệt mỏi sau nhiều giờ trong phòng thu nhưng vẫn cần hoàn thành một bản phối, họ có thể không quá chắc chắn về khả năng hoàn thành công việc của mình. Việc có một công cụ về mặt kỹ thuật, luôn luôn “đúng” hoặc “đúng” như cách mà nó được dạy có thể tạo ra một “song quan luận” nhất định dựa trên ý tưởng về hội chứng kẻ mạo danh (imposter syndrome) mà nhiều producer mắc, dù cho họ là người hoàn toàn mới trong ngành hoặc đã có kinh nghiệm 20 năm trong nghề.

Việc có thể nhận được “ý kiến thứ hai” từ một công cụ AI để hiểu được bạn đang đi đúng hướng là một lời đề xuất hấp dẫn. Rốt cuộc thì thuật toán “biết” mọi thứ và nếu bạn đang làm việc trong một studio với những speaker rẻ tiền và không có trong tay hàng chục năm kinh nghiệm về mặt kỹ thuật, bạn sẽ cảm thấy cực kỳ bj cám dỗ để “nghe lời” AI thay vì ý tưởng của riêng bạn. Trong thì hiện tại thì iZotope hoàn toàn tập trung vào khía cạnh giải quyết vấn đề.

Making music using new sounds generated with machine learning

Bailey nói: “Khi chúng tôi thiết kế các công cụ, chúng tôi không nhìn nhận việc mình làm theo cách đó. Sứ mệnh của chúng tôi là cung cấp các công cụ cho phép mọi người làm sáng tạo. Việc tạo ra và sản xuất âm thanh đã đi từ chỗ là một ngành kỹ thuật cao thì giờ đây thông qua việc phát minh ra công nghệ đột phá, ngày càng ít các câu hỏi về các kỹ thuật và các câu hỏi đang xoay quanh nhiều hơn về các vấn đề sáng tạo, do đó cho phép nhiều người tham gia vào công việc này hơn”.

“Việc “audio masking” giữa hai bản nhạc không phải là một vấn đề liên quan đến việc sáng tạo. Nhưng ra đặt câu hỏi "Liệu phần bass hay vocal nên nổi bật hơn ở đoạn bridge" lại là một vấn đề sáng tạo, và cuối cùng thì người làm âm nhạc nên đưa ra quyết định đó, [không phải chúng tôi]".

Sau đó, liệu có thể trong vài năm tới, mọi plugin sẽ có một số chức năng của trí tuệ nhân tạo?

Making Sense of Sound: What Does Machine Learning Mean for Music?

Bailey giải thích: “Có một chút khác biệt trên thị trường về cách các plugin được thiết kế. Có sự mô phỏng của các phần cứng tương tự và các sản phẩm phần mềm thuần túy như iZotope và FabFilter. Tôi được biết các công ty chuyên về 2 loại này đang sử dụng công nghệ machine learning, ngay cả những công ty như Univeral Audio chuyên mô phỏng thiết bị analogue, machine learning cung cấp cho chúng tôi các kỹ thuật để làm điều đó hiệu quả hơn. Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ ngày càng thấy nhiều điều tương tự hơn nữa. ”

Khi các công ty như iZotope và UA nắm bắt được tiềm năng của AI, các công ty khác đang thực hiện cách tiếp cận “căng thẳng” hơn, hoàn toàn suy nghĩ lại cách Ai và machine learning có thể có ý nghĩa như thế nào đối với DAW hiện đại và viết lại các quy tắc về cách sản xuất âm nhạc bằng máy tính.

Start-up công nghệ về âm nhạc Never Before Heard Sounds được thành lập vào năm 2020 bởi Yotam Mann và Chris Deaner. Mann nói: “Tôi cảm thấy có một cơ hội lớn cho những thứ không chỉ thể hiện sức mạnh của AI mà còn sử dụng sức mạnh của AI và trao nó cho các nhạc sĩ thực sự để tạo ra những bản nhạc mới mẻ và thú vị. 

How Artificial Intelligence is Making Inroads in the Music Industry |  Inside Science

Bằng cách đặt nghệ sĩ lên hàng đầu và công cụ ở đằng sau, NBHS đang hướng tới việc tái định nghĩa cách chúng ta tương tác với AI trong phòng thu và trên sân khấu. “Với tư cách là các nhạc sĩ, chúng tôi không quan tâm đến công nghệ tạo nhạc tự động, và đó có vẻ là định hướng sản xuất âm nhạc AI bây giờ - rất ít người đang tạo ra các công cụ để tăng số lượng các nhạc sĩ thay vì thay thế họ.”

Mann tiếp tục: “Góc độ mà chúng tôi đang hướng đến không phải là tạo ra một sinh vật Ai tự động xuất hiện và nói rằng nó sẽ sửa hết các vấn đề trong nhạc của bạn, mà là cố gắng làm cho các thuật toán càng minh bạch càng tốt và càng hữu dụng nhất có thể. Đó là lý do tại sao chúng tôi gọi là công cụ của mình là nhạc cụ. Chúng nên được dùng để cầm và “nghịch”, và không phủ một lớp màng ma thuật lên tác phẩm của bạn.”

Đồng sáng lập NBHS, Chris Deaner, một tay trống khá có tiếng của ban nhạc Plus/Minus, cho biết thêm: “Nghĩ lại thì, những gì chúng tôi đang làm kém gợi cảm hơn rất nhiều so với một công cụ làm mọi thứ cho bạn, dù đó là cái mà công nghệ Ai và machine learning hứa hẹn. Với tư cách đều là nhạc sĩ, chúng tôi thực sự quan tâm đến phần “người” của việc này".

Could artificial intelligence help music artists find new popular beats? |  World Economic Forum

Mann nói: “Một rủi ro của AI là bạn có một cỗ máy tạo bài hát để tạo ra các tác phẩm hay nhưng nó không bao giờ ghi nhận những nguồn mà nó đã sử dụng để tạo ra các bài hát ấy. Vì vậy, đối với chúng tôi, điều thực sự quan trọng là phải ghi nhận những nhạc sĩ đã tham gia vào nó”.

Mô hình hóa tiến thêm một bước trong tầm nhìn của họ về một loại DAW mới - một DAW tương tự như Ableton, Logic Pro hoặc Pro Tools. DAW phần lớn vẫn giữ nguyên các thiết kế cơ bản của nó trong 20 năm qua, tập trung vào trang arrangement tuyến tính, mixer section và trình sửa MIDI dưới dạng lưới làm cốt lõi của hầu hết các phần mềm. Mặc dù các GUI khác nhau và mỗi cái đều có USP riêng, hầu hết không quá khác biệt với một người dùng Cubasis trên Atari năm 1989. Giờ đây khi laptop đã trở nên hiện đại hơn và cho phép các xử lý phức tạp, liệu có phải đến lúc để giới thiệu những DAW cải tiến và được thiết kế xoay quanh AI và machine learning?

Steinberg premieres Cubase 10.5, promising major workflow improvements -  MusicTech

“Chúng tôi đang suy nghĩ về điều đó,” Deaner nói. “Nhìn tổng thế thì nhiệm vụ của công ty này là sử dụng AI và machine learning để tạo ra các hình thức sáng tạo âm nhạc mới. DAW cho phép chúng tôi chỉ ra các loại machine learning khác nhau, không chỉ là tạo ra các mô hình. Chúng tôi đang tiến hành kế hoạch đó ngay bây giờ - mọi thứ đều trong giai đoạn sơ khai”.

Giao diện lưới phổ biến trên các DAW hiện đại có thể sẽ đi vào dĩ vãng. “Chúng tôi đang hình dung lại toàn bộ giao diện của nó, cố gắng tiếp cận nó theo cách thú vị hơn, ít dựa trên giao diện lưới hơn. Chúng tôi đang cố gắng tìm ra cách để tương tác với mọi thứ theo cách hoàn toàn mới. ”

DAW For Beginners: 7 Things You Need To Know - AudioRumble.com

Một trong những khía cạnh thú vị nhất của DAW dựa trên machine learning là khả năng đưa phong cách mixing của một nhà sản xuất nhất định vào project của chính bạn”.

Từ các công cụ hiện tại được hỗ trợ bởi AI xoay quanh mixing hay stem removal đến các DAW machine learning toàn diện, bối cảnh âm nhạc với các producer và kỹ sư âm thanh có thể sắp chứng kiến sự thay đổi lớn nhất trong nhiều thập kỷ gần đây.

Related post