Российский алгоритм Matchering 2.0 признан лучшим ИИ-мастерингом — лучше только реальные мастеринг-инженеры

Решения LANDR и BandLab даже не прошли в финальный этап тестирования.

Matchering 2.0 признали лучшим алгоритмом мастеринга

Американский музыкант и видеоблогер Бенн Джордан провёл сравнение инструментов ИИ-мастеринга, доступных на коммерческой и некоммерческой основе. Своё исследование автор объяснил желанием сравнить возможности доступных алгоритмов и разобраться, так ли полезен «умный» мастеринг.

В опубликованном ролике Джордан рассказал о развитии инструментов умного мастеринга, а заодно поделился опытом работы с подобными разработками. По мнению музыканта, сегодня роль мастеринга обесценивается: если ранее мастеринг-инженеры вносили важные штрихи в итоговую запись, то сегодня их работу доверяют алгоритмам, удешевляя и нивелируя важность и креативность их работы.

Тем не менее появление алгоритмов не означает, что мастеринг вышел на новый уровень. Чтобы доказать эту мысль, Джордан проверил несколько популярных инструментов «умного» мастеринга, сравнил их возможности и результаты обработки, и пришёл к выводу, что большая часть доступных решений «всего лишь мусор». При этом, многие платные сервисы и плагины, находящихся у всех на слуху, вводят музыкантов в заблуждение: несмотря на рассказы об уникальных алгоритмах, все они строятся вокруг решений с открытым исходным кодом и предлагают пользователям вариации на тему уже существующих инструментов.

На фоне других сервисов и разработок Джордан обращает особое внимание на Matchering 2.0 от российского программиста Сергея Гришакова. Ранее этот общедоступный алгоритм, работающий на основе референс-треков при подборе параметров, был назван представителями Американской ассоциации звукозаписывающих компаний (RIAA) одной из основных угроз современной музыкальной индустрии. Такая характеристика сыграла разработке на руку — Matchering 2.0 заинтересовались многие профессионалы музыкального рынка. По словам музыканта, проект Гришакова стоит особняком от остальных продуктов на рынке, представляя собой оригинальную разработку с качественными результатами работы, оставляющую далеко позади другие, более разрекламированные инструменты.

Чтобы сравнить результаты обработки миксов «умными» решениями, Джордан подготовил тестовую композицию и провёл её мастеринг в популярных сервисах и плагинах, среди которых были алгоритмы LANDR и BandLab, плагины iZotope Ozone и Newfangled Audio Elevate, сервис KITS.AI, аппаратный компрессор Focusrite Compounder, и алгоритм Matchering 2.0. Для полноты эксперимента в исследовании участвовали реальные мастеринг-инженеры — Ed The Soundman и Макс Хозингер. Все они обработали композицию и передали её обратно Джордану для проверки результатов на группе из 500 слушателей.

Несмотря на популярность, алгоритм LANDR не смог пройти в финальный этап эксперимента.

Бенн отметил, что алгоритмы LANDR, BandLab, Waves Audio и ещё двух сервисов не прошли в финальную стадию эксперимента — результаты обработки микса по ряду причин были признаны попросту неудовлетворительными. Работы семерых оставшихся участников проверялись на группе из 500 добровольцев: слушателям поочередно включали обработанные миксы, предлагая оценить их качество. В ходе слепых прослушиваний участники оценивали микс по 10-балльной шкале, где «1» была полностью отрицательной оценкой микса, а «10» — полностью положительной. По итогам слушательской сессии Джордан подсчитал присвоенные баллы и вывел итоговый рейтинг инструментов ИИ-мастеринга.

На последней строчке чарта оказался программный мастеринг-ассистент от iZotope Ozone 11, а перед ним — сервис KITS.AI. На пятой строчке рейтинга слушательского восприятия миксов расположился компрессор Focusrite Compounder, а на четвёртом — связка из алгоритмов iZotope Ozone и iZotope Neutron.

Среди программных средств лучшим решением оказался алгоритм Matchering 2.0 Сергея Гришакова. По словам Джордана, несмотря на то, что платные решения предлагают различные стили мастеринга, Matchering 2.0 более гибок — пользователь может самостоятельно настроить особенности обработки микса. Учитывая тот факт, что первые две строчки рейтинга заняла работа реальных мастеринг-инженеров, обработка Matchering 2.0 воспринимается случайными слушателями как что-то сделанное человеком или близкое к этому.

Музыкант отметил, что в будущем количество алгоритмов мастеринга музыки станет больше, а сами они — лучше, однако сейчас лучшим и самым выгодным решением выглядит использование бесплатного Matchering 2.0. При этом не исключено, что будущие инструменты будут в том или ином виде представлять собой вариацию алгоритма Сергея Гришакова, упакованные в яркий интерфейс и разрекламированные маркетологами.

По словам Сергея Гришакова, создавшего Matchering 2.0, ролик Бенна Джордана привёл к взрывному росту популярности его разработки. В комментарии, данным автором для SAMESOUND, разработчик отметил, что общее количество посетителей и оценок репозитория проекта возросло многократно, а «GitHub просто взорвался» от наплыва новых пользователей, желающих попробовать алгоритм в деле.

Видео

Exit mobile version