Sáng tác và chơi nhạc đã là thứ chỉ dành riêng cho con người, tuy nhiên gần đây bắt đầu có thêm sự giam gia của trí tuệ nhân tạo (AI) nữa. Các thuật toán điện tử đang dần dần làm được hầu hết các công đoạn trong khâu làm nhạc, từ việc tạo ra các nhịp trống với độ chính xác tuyệt đối đến các phân đoạn âm nhạc có cảm xúc không khác với nhạc công con người là bao. Hiện tại AI đang đi vào thời điểm chín muồi khi phát triển thêm khả năng xử lý master, hầu như cho phép nó thay thế được con người trong quy trình đòi hỏi phải sở hữu cả linh hồn và cảm xúc này.
Master là quy trình cuối cùng trong khâu làm nhạc với mục đích làm hài hòa các thành phần trong bản nhạc để mang đến cho người nghe trải nghiệm đồng nhất khi nghe qua bất cứ nguồn phát nào, dù là streaming qua mạng hay nghe từ CD. Quy trình này còn giúp cho các bài nhạc được "hòa hợp" với nhau hơn và là điều phải có đối với 1 album. Một kỹ sư âm thanh giàu kinh nghiệm sẽ biết được mỗi bài hát phải cần thêm gì để kích thích được cảm xúc của người nghe, từ đó thêm vào 1 cách phù hợp nhất. Tuy nhiên như nói trên, quá trình này đòi hỏi không chỉ kỹ thuật mà còn là kinh nghiệm và cảm xúc nữa, liệu AI có thể làm tốt được hay không?
Chúng ta hãy khoan nói đến chất lượng mà hãy bàn về điều quan trọng đầu tiên trong khâu master nhạc: đó là chi phí thực hiện. Tùy theo kinh nghiệm của từng kỹ sư âm thanh mà quy trình xử lý master có thể tiêu tốn từ vài trăm đến vài chục nghìn USD cho mỗi track. Việc này bắt nguồn từ kỹ năng nghe và độ "khó tính" của chính các kỹ sư âm thanh đó, do quy trình master đa phần đều dựa vào gu nghe của họ. Chi phí này sẽ làm "sụp đổ" hầu hết các nghệ sỹ indie hay các nhà sản xuất nhạc không chuyên.
Để giải quyết điều này, trong vài năm qua đã xuất hiện thêm các tùy chọn xử lý nhạc tự động (từ phần mềm), từ đó đẩy nhanh quá trình làm nhạc và phát hành tác phẩm của các nghệ sỹ nhỏ lẻ. Thuật toán trí tuệ nhân tạo của phần mềm sẽ học hỏi và tự căn chỉnh chính xác (ít ra là theo tiêu chuẩn riêng của nó hoặc tiêu chuẩn được tùy chọn khi cài đặt) cho bài nhạc hay album mà không cần đến các kỹ sư con người, giúp giảm chi phí rất đáng kể. Các phần mềm còn giúp thúc đẩy quá trình này hoàn thành nhanh và đơn giản hơn, hầu như chỉ với vài cú click chuột là xong.
Master là quy trình cuối cùng trong khâu làm nhạc với mục đích làm hài hòa các thành phần trong bản nhạc để mang đến cho người nghe trải nghiệm đồng nhất khi nghe qua bất cứ nguồn phát nào, dù là streaming qua mạng hay nghe từ CD. Quy trình này còn giúp cho các bài nhạc được "hòa hợp" với nhau hơn và là điều phải có đối với 1 album. Một kỹ sư âm thanh giàu kinh nghiệm sẽ biết được mỗi bài hát phải cần thêm gì để kích thích được cảm xúc của người nghe, từ đó thêm vào 1 cách phù hợp nhất. Tuy nhiên như nói trên, quá trình này đòi hỏi không chỉ kỹ thuật mà còn là kinh nghiệm và cảm xúc nữa, liệu AI có thể làm tốt được hay không?
Chúng ta hãy khoan nói đến chất lượng mà hãy bàn về điều quan trọng đầu tiên trong khâu master nhạc: đó là chi phí thực hiện. Tùy theo kinh nghiệm của từng kỹ sư âm thanh mà quy trình xử lý master có thể tiêu tốn từ vài trăm đến vài chục nghìn USD cho mỗi track. Việc này bắt nguồn từ kỹ năng nghe và độ "khó tính" của chính các kỹ sư âm thanh đó, do quy trình master đa phần đều dựa vào gu nghe của họ. Chi phí này sẽ làm "sụp đổ" hầu hết các nghệ sỹ indie hay các nhà sản xuất nhạc không chuyên.
Để giải quyết điều này, trong vài năm qua đã xuất hiện thêm các tùy chọn xử lý nhạc tự động (từ phần mềm), từ đó đẩy nhanh quá trình làm nhạc và phát hành tác phẩm của các nghệ sỹ nhỏ lẻ. Thuật toán trí tuệ nhân tạo của phần mềm sẽ học hỏi và tự căn chỉnh chính xác (ít ra là theo tiêu chuẩn riêng của nó hoặc tiêu chuẩn được tùy chọn khi cài đặt) cho bài nhạc hay album mà không cần đến các kỹ sư con người, giúp giảm chi phí rất đáng kể. Các phần mềm còn giúp thúc đẩy quá trình này hoàn thành nhanh và đơn giản hơn, hầu như chỉ với vài cú click chuột là xong.
Một trong những dịch vụ master bằng phần mềm nổi tiếng nhất hiện nay là LANDR, sở hữu website riêng cho những ai có nhu cầu master nhạc. Bạn chỉ cần tải lên bài hát của mình và ngay lập tức LANDR sẽ phân tích chi tiết nó, sau đó cung cấp cho bạn 3 tùy chọn nghe thử. Tùy chọn nào hợp tai bạn có thể được xuất thành file nhạc số và tải về trong tích tắc. Thế là xong.
Sự đơn giản và nhanh chóng nói trên là ưu điểm nhưng đồng thời cũng là khuyết điểm của LANDR. Trong trường hợp cả 3 tùy chọn đưa ra đều không hợp ý, bạn sẽ không thể yêu cầu LANDR làm chính xác những gì mình muốn như khi làm việc với 1 kỹ sư âm thanh con người. Bù lại với bản chất là AI, LANDR vẫn có khả năng học hỏi thêm nữa từ các tác phẩm mà người dùng tải lên, cũng như có được kinh nghiệm về những gì mà con người thích (dựa trên các kết quả được họ lựa chọn xuất thành file và tải về).
Nhiều người sẽ hoài nghi (hay lo lắng) rằng liệu AI có thể thay thế luôn các kỹ sư âm thanh trong tương lai hay không. Rất khó có thể tìm được câu trả lời chính xác do 1 số nhà sản xuất khó tính sẽ thích có chất âm theo đúng với ý muốn của mình, và họ sẽ tìm đến các kỹ sư âm thanh con người. Còn lại với người dùng không chuyên, AI sẽ là tùy chọn nhanh chóng và ít chi phí hơn.
Lấy ví dụ nền AI Ozone của iZotope cũng sở hữu tính năng "Master Assistant" tuy nhiên sẽ không tự động làm hết mọi công việc cho bạn. Thay vào đó, phần mềm đưa ra các hướng mở đầu phù hợp với sở thích của người dùng để họ có thể làm tiếp từ đó. iZotope giới thiệu về Ozone rằng nó "không được thiết kế để tranh đua với con người mà làm việc như 1 trợ lý, hay cố vấn, để đưa ra các hướng mở đầu phù hợp. Công nghệ kiểu hỗ trợ làm việc sẽ có khả năng phục vụ tốt cho bất cứ ai, không chỉ đưa ra hướng giải quyết vấn đề cho người dùng không chuyên mà còn giúp tiết kiệm thời gian cho người dùng chuyên nghiệp".
Sáng lập viên Adam Roberts của MajorDecibel cũng nói thêm: "Con người thường làm việc chậm chạp và rập khuôn nhưng bù lại không bị ràng buộc trong bất cứ tiêu chuẩn nào. Việc sử dụng AI để thúc đẩy khả năng sáng tạo là điều nên làm, và cần phải làm, để phát triển ngành âm nhạc nói riêng cũng như bất cứ ngành nào khác đòi hỏi sự sáng tạo không ngừng". Collin McLoughlin (eMastered) nhận xét: "Thay vì làm cản trở sự phát triển của ngành âm thanh, chúng ta nên cảm thấy vui mừng khi có thêm các công nghệ mới hỗ trợ cho nó. Một bản master tốt vẫn cần đến kỹ năng và kinh nghiệm của kỹ sư âm thanh con người, tuy nhiên với người dùng đại trà thì AI sẽ là tùy chọn ít chi phí và dễ tiếp cận hơn".
Vậy thì AI có thể thay thế được con người trong ngành âm nhạc hay không? Chắc chắn là không. Như nói trên, AI sở hữu khả năng làm việc nhanh chóng với sự chính xác tuyệt đối và ít chi phí, tuy nhiên cũng chỉ dừng lại ở đó. Nó thiếu đi những kinh nghiệm và cảm xúc mà chỉ con người mới có, những thứ được hình thành từ các trải nghiệm theo thời gian. Và ở đây chúng ta nhấn mạnh sự "trải nghiệm" chứ không phải chỉ là "học hỏi" đơn thuần. Cách đây không lâu khi những chiếc máy ảnh kỹ thuật số ra đời cũng vậy, người ta cũng hoài nghi chúng rồi sau đó mới thực sự chấp nhận các giá trị mà chúng có thể mang lại.
Quảng cáo