Matchering 2.0 признан лучшим ИИ-мастерингом
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.
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.
