Bagaimana RoEx Automix bekerja dengan canggih
Di postingan ini, kita akan mengintip cara kerja di balik teknologi RoEx Automix kami supaya kamu dapat gambaran bagaimana kami mengolah audio kamu dan mengembalikannya sebagai mix yang profesional dan seimbang hanya dalam hitungan menit, bukan hari.
Merevolusi Audio dengan AI Music Mixing dan Mastering
Dunia audio mixing penuh dengan kompleksitas. Menyeimbangkan beragam komponen suara adalah tantangan yang dihadapi sound engineer di seluruh dunia. Salah satu isu utamanya adalah 'masking', yaitu fenomena ketika sebuah sumber suara, misalnya kick drum, jadi tidak terdengar karena elemen lain yang lebih keras, seperti bass guitar. Untuk mengatasinya, engineer menggunakan berbagai teknik dan efek audio, menciptakan mix yang harmonis dan seimbang di mana setiap suara punya ruangnya sendiri.
Menyetel level volume dengan presisi, mengatur posisi stereo atau 'panning', serta menerapkan equaliSation (EQ) untuk membentuk frekuensi tertentu adalah langkah-langkah krusial. Dynamic range compression (DRC), teknik untuk mengontrol tingkat keras sumber suara, juga memegang peran besar. Tapi bayangkan kalau proses rumit ini bisa diotomatisasi—tanpa intervensi manual dan dengan lebih sedikit ruang untuk kesalahan.
Selamat datang di dunia AI Music Mixing, tempat kecerdasan buatan menjadi dirigen utamanya. AI dalam sistem audio mixing dan mastering merampingkan sekaligus meningkatkan proses mixing, menghasilkan audio berkualitas tinggi yang seimbang dengan sempurna. Yuk, jelajahi bersama kami ranah menarik dari automated audio mixing dan mastering bertenaga AI, serta lihat masa depan produksi musik.
Sistem Mixing Kami
Automix, sistem AI music mixing inovatif kami, mendefinisikan ulang audio mixing dengan mengotomatisasi proses kompleks dalam menentukan pengaturan efek audio yang paling pas. Sistem ini menjaga keseimbangan spasial dengan teliti, meminimalkan masking, dan mengatur loudness yang dirasakan pada setiap audio multitrack yang dikirim untuk mixing.
Dengan memanfaatkan teknik music information retrieval (MIR) tingkat lanjut, Automix menganalisis secara mendalam setiap track atau stem dalam konteks semua track/stem lain yang memengaruhinya. Tahap analisis ini berlangsung di 'Multitrack Analysis Module', seperti ditunjukkan pada gambar di atas. Di sini, kami menganalisis dan mengekstrak banyak sekali fitur audio multitrack, beberapa di antaranya bisa diproses secara real-time, membuka potensi untuk audio mixing real-time.
Fitur multitrack yang diekstrak dari tiap track/stem kemudian dimasukkan ke model AI yang memahami kaidah mixing engineering yang telah mapan. Model ini menentukan pengaturan paling sesuai untuk volume, EQ, DRC, Panning, dan Reverb berdasarkan karakter sonik tiap track/stem yang dikirim, interaksi antartrack, dan gaya musiknya. Hasilnya, Automix menunjukkan kemampuan mumpuni untuk mixing stem individual maupun multitrack penuh secara efektif.
Setelah model menentukan pengaturan audio multitrack terbaik, pengaturan tersebut—EQ, DRC, panning, dan loudness—diterapkan ke setiap track/stem. Audio multitrack lalu digabungkan dan di-peak-normalise ke -3dBFs untuk menyisakan headroom yang diperlukan pada tahap mastering.
Selain itu, kami juga mengembangkan modul mastering berbasis teknologi serupa, meski penggunaannya opsional. Modul ini mempertimbangkan audio hasil mixing dan preferensi loudness pengguna untuk menerapkan AI mastering signal chain kami. Produk akhirnya adalah file wave, FLAC, atau mp3 yang sudah sepenuhnya dioptimalkan dan siap didistribusikan ke platform seperti Spotify, Soundcloud, atau Bandcamp.
Memperkenalkan API Kami: Tonn - Penggerak AI Music Mixing dan Mastering
Kami menempatkan teknologi Automix terobosan kami di Google Cloud Platform (GCP) yang tangguh sebagai bagian dari Tonn API kami. Sistem ini berjalan sebagai aplikasi containerized yang scalable, mampu menyesuaikan dengan jumlah mix yang dibutuhkan kapan pun. Fleksibilitas ini memungkinkan kami melakukan scale up secara efisien mengikuti pertumbuhan permintaan dan memenuhi kebutuhan unik pelanggan. Lebih jauh lagi, ini memungkinkan aplikasi eksternal apa pun untuk memulai banyak tugas mixing secara bersamaan, sehingga proses mixing proyek multitrack besar jadi jauh lebih cepat.
Mari lihat contoh praktis: bayangkan sebuah multitrack berisi 40 track—10 track gitar, 10 track drum, 10 track string, dan 10 track synth. Dengan Tonn API kami, pengguna bisa membuat tugas mixing untuk tiap grup instrumen agar berjalan secara paralel. Setelah mixing gitar, drum, string, dan synth selesai, pengguna kemudian bisa menyusun final mix dan track yang sudah mastered dari hasil-hasil tersebut, seperti pada gambar di atas.
Benchmark kami saat ini menggunakan Tonn API menunjukkan bahwa teknologi RoEx Automix mampu melakukan mixing delapan track berdurasi tiga menit masing-masing (durasi lagu pop pada umumnya) dalam sekitar 4,5 menit. Kami terus berupaya meningkatkan performa ini. Jika kamu tertarik merasakan langsung kekuatan Tonn API, silakan hubungi kami untuk mendapatkan API key. Kamu bisa menemukan dokumentasi Tonn API di sini.
RoEx Realtime Mix: AI Music Mixing untuk Aplikasi Real-Time
Berdasarkan teknologi transformatif di balik Automix, saat ini kami sedang mengembangkan RoEx Realtime Mix—sebuah sistem yang dirancang untuk menaklukkan tantangan audio real-time. Sistem ini mampu menangani banyak kanal audio sekaligus, menganalisis tiap kanal, dan menerapkan efek audio secara langsung, dengan tujuan mengurangi masking dan meningkatkan kejernihan pendengaran.
Sangat ideal untuk aplikasi seperti siaran langsung, video game, atau VR, di mana banyak sumber suara berinteraksi dinamis seiring waktu, RoEx Realtime Mix dapat beradaptasi dan merespons stimulus yang berubah-ubah. Misalnya, jika karakter utama dalam video game sedang berbicara, sistem akan otomatis menonjolkan suaranya sambil secara halus memfilter suara lain untuk meminimalkan masking.
Kesimpulan: Masa Depan Produksi Musik dengan AI Music Mixing
Produksi musik tradisional atau 'mixing' adalah proses yang padat kerja dan membutuhkan keterampilan yang berbeda dari penciptaan musik itu sendiri. Biasanya melibatkan banyak sumber suara, masing-masing dihasilkan dalam lingkungan unik dengan karakteristik berbeda, dengan tujuan agar tiap sumber terdengar jelas dan berkontribusi pada perpaduan suara yang harmonis serta jernih. Mencapai keseimbangan ini menantang dan umumnya membutuhkan keahlian sound engineer profesional.
Namun, hadirnya alat produksi musik otomatis seperti Automix sedang mengubah lanskap ini. Dengan memanfaatkan kekuatan AI music mixing, alat-alat ini menangani aspek kompleks produksi musik, sehingga musisi bisa menyampaikan karya mereka ke audiens lebih cepat, lebih mudah, dan lebih hemat biaya dibandingkan jika mixing dan mastering dilakukan sendiri atau dialihdayakan ke layanan profesional.
Teknologi ini menurunkan hambatan masuk ke industri musik, membuat karier di bidang musik lebih mudah diakses oleh mereka yang tidak memiliki latar belakang teknis. Ke depannya, sistem AI music mixing dan mastering seperti RoEx Automix menjanjikan demokratisasi produksi musik, membuka pintu-pintu baru ekspresi kreatif bagi para artis di seluruh dunia.