Mix Studio: IA y ajustes preestablecidos

Si bien los ajustes preestablecidos están diseñados para ayudarlo a «acercarse», conllevan un cierto estigma entre los profesionales que quieren marcar su propio gusto; que puede estar cambiando a medida que puede acercarse aún más con la inteligencia artificial
Una controversia en el mundo de la producción musical es si hay o no algo intrínsecamente incorrecto en el uso de presets. Algunas personas toman el lado del argumento de que “los ajustes preestablecidos son para débiles”, mientras que otros no tienen ningún problema con ellos.

Cuando se trata de procesadores de señal, el problema con los ajustes preestablecidos es que son genéricos y no pueden tener en cuenta los detalles de la pista que estás procesando, ni el contexto de la mezcla de la que forma parte esa pista.

Pero también depende de las circunstancias. Por ejemplo, si está buscando procesar su batería con un efecto de compresión de bombeo, los ajustes preestablecidos que encontrará en su complemento de emulación 1176 probablemente funcionarán bien. Por el contrario, si está tratando de corregir o pulir su pista de guitarra eléctrica con EQ, un preset genérico no se acercará a lo que puede marcar porque puede escuchar la pista, mientras que el autor del preset creó el ajuste basado en un promedio genérico.

Últimamente, ha aparecido una nueva arruga, o debería decir, una nueva tecnología, que cambia el cálculo sobre si hacer o no su propia configuración de parámetros. Estoy hablando de complementos de procesador desarrollados con capacidades de inteligencia artificial (aprendizaje automático, para ser específicos) que les brindan la capacidad de analizar audio y crear configuraciones personalizadas.

Encontrará inteligencia artificial integrada en todo, desde compresores hasta ecualizadores e incluso reverberaciones. Sonible smart: reverb  e  iZotope Neoverb  son dos ejemplos recientes de este último.

En el caso de Neoverb y otros productos iZotope como el software de masterización Ozone o el plug-in de mezcla Neutron, el software también te hace algunas preguntas básicas que le dan contexto sobre tu proyecto.

Y hablando de contexto, los algoritmos de estos productos comparan su audio con una base de datos de aprendizaje automático desarrollada a partir del análisis de cantidades masivas de música. No hay forma de que pueda escuchar millones de grabaciones de referencia antes de decidir cómo configurar su compresor, pero su complemento asistido por IA sí puede.

He encontrado que los procesadores que incluyen IA son bastante útiles. Sus sugerencias suelen ser útiles y te llevan al estadio. La mayoría de los desarrolladores dejan bastante claro que los resultados que obtienen sus procesadores no intentan ser «configuraciones finales», solo buenos puntos de partida.

Incluso si tiene varios procesadores basados en IA a su disposición, sigue siendo importante al menos ser capaz de configurar manualmente. Comprender las herramientas que está utilizando es crucial para cualquier ingeniero o productor.

En cuanto al tema de la IA y la música, permítanme pasar a un producto aún en desarrollo llamado Lumos de  Tonic Audio Labs . Es un dispositivo de hardware con procesamiento interno que utiliza el aprendizaje automático y está diseñado como una herramienta de composición.

La compañía promociona la unidad que funciona con baterías como «su nuevo colaborador en la composición». Según el sitio web de Tonic Audio Labs, Lumos es lo suficientemente pequeño como para llevarlo contigo (sin embargo, no pude encontrar ninguna dimensión en el sitio web), por lo que está ahí cuando te llega la inspiración.

Lumos no solo podrá grabar sus ideas de canciones, sino que también ofrecerá sugerencias de acordes, arreglos, ritmos e incluso letras. Esto último es lo que más me llamó la atención; Me vendría bien ayuda en esa área.

Tonic Audio Labs dice que el componente crítico en Lumos es una «Unidad de procesamiento de tensor, o TPU, un chip ASIC de aprendizaje automático de alta velocidad desarrollado por Google que hace que los dispositivos de hardware sean increíblemente inteligentes».

En caso de que se lo pregunte, el aprendizaje automático es parte de un tipo de inteligencia artificial llamada Narrow AI, que se enfoca en una tarea relativamente limitada. No es parte de la categoría llamada IA general, que es del tipo que está diseñado para «pensar». Por lo tanto, no debe preocuparse de que el complemento de su compresor inteligente eventualmente se apodere del mundo.

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