قد يكون الماسترينغ بالذكاء الاصطناعي جيدًا بما يكفي للإصدار، وقد يخطئ أيضًا. تعرف ذلك لمسارك بمقارنة ماستر الذكاء الاصطناعي بالميكس، وبأي ماستر آخر لديك، بجهارة متطابقة ثم في اختبار أعمى. اخفض كل ملف إلى مستوى الأهدأ وفق LUFS المتكاملة، وبدّل بينها بتزامن على المقاطع نفسها، وتحقق من الـ true peak والتوازن النغمي، وأجرِ اختبار تفضيل أعمى على الأقرب اثنين. إذا اخترت ماستر الذكاء الاصطناعي في أغلب الجولات دون أن تعرف أيهما أيّ، فهو الماستر الأفضل لتلك الأغنية.
الطريقة العامة لأي مجموعة من الماسترات موجودة في دليل كيف تقارن الماسترات. ويتناول هذا الدليل ما يتغير حين يأتي أحدها من خدمة آلية.
هل الماسترينغ بالذكاء الاصطناعي جيد؟
لا توجد إجابة تصح لكل مسار. الخدمة نفسها بالإعداد نفسه قد تناسب ميكسًا ولا تناسب التالي. الميكس ذو الترددات المنخفضة المتوازنة والقمم المضبوطة يترك لأي عملية ماسترينغ القليل لتصلحه. أما الميكس الذي فيه مشكلات فقد يحتاج إلى قرار لا يتخذه إعداد مسبق.
معظم الجدل الذي تقرأه عنه يأتي من مقارنات غير عادلة. الماستر أعلى من الميكس في أغلب الأحيان، والأذن أقل حساسية للترددات المنخفضة والعالية عند المستويات المنخفضة (ISO 226، منحنيات Fletcher-Munson). فيبدو الملف الأعلى أكثر امتلاءً وإشراقًا، وفرق يقارب 1 dB قد يميل الاختيار. ماستر الذكاء الاصطناعي الذي يعمل أعلى من الميكس بمقدار 8 dB سيبدو تحسنًا سواء كان كذلك أم لا. والمقارنة التي تعرف فيها أي ملف هو ماستر الذكاء الاصطناعي منحازة أيضًا، في الاتجاه الذي تتوقعه.
أزِل الانحيازين ويبقى سؤال واحد. أي ملف تفضّل حين يعملان بالمستوى نفسه ولا تعرف أيهما أيّ؟
أعِدّ اختبارًا عادلًا
- استخدم ملف الميكس نفسه لكل ماستر، سواء كان من خدمة الذكاء الاصطناعي أو من خدمة ثانية أو إعداد آخر أو من مهندس ماسترينغ إن كان لديك. فيصبح الماسترينغ هو الفرق الوحيد.
- نزّل الملف بالجودة الكاملة الذي تسلّمه كل خدمة، مثل WAV، وقارنه هو. المعاينة التي تعمل في المتصفح قد تكون معالَجة أو مرمَّزة بطريقة تختلف عن الملف الذي ستصدره.
- إذا كانت الخدمة تتيح لك اختيار أسلوب أو شدة أو جهارة، فعامل كل إعداد كماستر منفصل. واختر الاثنين أو الثلاثة التي قد تفكر فيها فعلًا.
- أدرِج الميكس قبل الماسترينغ. يجب أن يبدو كل ماستر على الأقل بجودة الميكس بجهارة متطابقة.
- أعِد تسمية الملفات بأسماء محايدة، مثل M1 وM2 وM3، كي لا تكشف الأسماء أيها أيّ في الجزء الأعمى.
طابِق الجهارة أولًا
قِس LUFS المتكاملة لكل ملف واخفض كل الملفات إلى مستوى الأهدأ. لا ترفع الهادئ، وإلا فقد يحدث clipping. هذه مجموعة معتادة قبل المطابقة وبعدها.
| الملف | المتكاملة | اخفضه بمقدار |
|---|---|---|
| الميكس | −18 LUFS | 0 dB |
| ماستر الذكاء الاصطناعي، الإعداد الافتراضي | −8 LUFS | 10 dB |
| ماستر الذكاء الاصطناعي، الإعداد اللطيف | −11 LUFS | 7 dB |
| ماستر المهندس | −10 LUFS | 8 dB |
بلا مطابقة، يعلو ماستر الذكاء الاصطناعي الافتراضي على الميكس بمقدار 10 dB وعلى ماستر المهندس بمقدار 2 dB، فيبدأ بأفضلية لا علاقة لها بالجودة. وعلى Spotify تختفي هذه الأفضلية على أي حال. تشغّل Spotify الموسيقى افتراضيًا عند −14 LUFS، فتخفض ماستر −8 LUFS بمقدار 6 dB وماستر −10 LUFS بمقدار 4 dB، فيعمل الاثنان بالمستوى نفسه. ويشرح دليل مطابقة المستوى الطريقة بتفصيل أكبر.
في ABSeq، حمّل الميكس وحتى ثلاثة ماسترات في A وB وC وD. يقيس Auto Gain كل ملف ويخفض كل مسار إلى مستوى الأهدأ، وينقلك مفتاح A/B إلى المسار التالي عند اللحظة نفسها من الأغنية.
ما الذي تستمع إليه
بدّل بين الميكس وكل ماستر على المقاطع الثلاثة نفسها: المقطع الأول، وأعلى كورس، وأهدأ جزء. واستمع إلى شيء واحد في كل مرة.
- الترددات المنخفضة. هل الـ kick والـ bass أثقل أم أنحف مما في الميكس، وهل يحتفظ الـ kick بضربته؟
- أعلى كورس. هل يتنفس المستوى (pumping) أو يتسطح الميكس حين يعمل كل شيء معًا؟
- الصوت البشري والترددات المتوسطة العليا. هل الصوت أحدّ أو أكثر صفيرًا مما في الميكس؟
- الأجزاء الهادئة. هل رفعها الماستر حتى صار المقطع والكورس بالحجم نفسه؟
- العرض والعمق. هل تغيّرت الصورة الستيريو أو ذيل الـ reverb بطريقة لم تطلبها؟
ثم تحقق من الأرقام. يجب أن يكون الـ true peak عند −1 dBTP أو أقل، وعند −2 dBTP أو أقل للماسترات الأعلى من −14 LUFS، وهذه توصية Spotify. ماستر −8 LUFS عند −0.2 dBTP لا يحققها، وقد تسبب القمم بين العينات clipping حين تُرمّزه خدمة إلى AAC أو MP3 أو Ogg. وإذا كانت الخدمة تتيح ضبط السقف، فاخفضه وأعِد التصدير.
في التوازن النغمي، تميل الميكسات التجارية إلى ميل يقارب −4.5 dB لكل أوكتاف. هذا تقريب عام لا هدف لنوع موسيقي، فاستخدمه لتكتشف ماسترًا يبتعد كثيرًا عن ميكسك ومراجعك، لا لتعطيه درجة. ويبيّن دليل التوازن النغمي كيف تقرأ المنحنى. ورسم فرق A/B يذهب خطوة أبعد، فيبيّن نطاقًا بعد نطاق بعد مطابقة الجهارة أين يزيد ماستر على آخر، فتتحول عبارة "M2 فيه طنين" إلى "M2 أعلى من الميكس بمقدار 2 dB عند 63 Hz". وتأكد من الفروق الصغيرة في الترددات المنخفضة بأذنك قبل أن ترسل ملاحظات أو تغيّر الإعدادات.
اختبر الأقرب اثنين اختبارًا أعمى
استبعد أي ماستر يفشل في الفحوص السابقة. ثم قارن الأقرب اثنين في اختبار تفضيل أعمى. تشغّل كل جولة المقطع القصير نفسه من الاثنين بترتيب مخلوط، وتختار ما تفضّله. ولا ترى أي ملف كان أيّ إلا في النهاية.
أجرِ 10 جولات على الأقل. اختيار الماستر نفسه 9 مرات أو أكثر من 10 مستبعد بالصدفة (p ≈ 0.011). وإذا انقسمت اختياراتك بالتساوي تقريبًا، فلا تستطيع أن تفضّل أيًّا منهما بثبات، وأي منهما يصلح لتلك الأغنية. ويتناول دليل اختبار A/B الأعمى طول المقطع وعدد الجولات.
ينفّذ الاختبار الأعمى في ABSeq ذلك على المسارين A وB، وAuto Gain مفعّل افتراضيًا. تضبط من 1 إلى 50 جولة والثواني لكل مقطع، ولا تظهر أسماء الملفات إلا في النتائج. إنه اختبار تفضيل، فيخبرك أي ماستر تحب أكثر، لا هل تستطيع التمييز بينهما.
الذكاء الاصطناعي مقابل مهندس الماسترينغ
طريقة المقارنة واحدة للاثنين. ما يختلف هو كيف تحصل على نسخة ثانية.
| ذكاء اصطناعي أو خدمة على الإنترنت | مهندس ماسترينغ | |
|---|---|---|
| كيف تطلب تغييرًا | تغيّر إعداد الأسلوب أو الشدة أو الجهارة وتصدّر من جديد | ترسل ملاحظات فيها وقت وجزء ورقم |
| ما الذي تقارنه | كل تصدير جديد مقابل السابق والميكس، بمطابقة | كل جولة جديدة مقابل السابقة والميكس، بمطابقة |
| ما الذي تتحقق منه | الجهارة والـ true peak والتوازن النغمي وأعلى المقاطع وأهدؤها | الأمور نفسها |
إذا فاز ماستر المهندس في الاختبار الأعمى، فلديك الجواب لتلك الأغنية. وإذا فاز ماستر الذكاء الاصطناعي، أو انقسمت اختياراتك بالتساوي، فهو جيد بما يكفي لتلك الأغنية، وتستطيع أن تقرر وفق السعر أو مدة التسليم أو طريقة العمل التي تفضّلها. وأعِد الاختبار في الإصدار التالي. نتيجة مسار واحد لا تنتقل إلى ميكس آخر.
أسئلة
هل الماسترينغ بالذكاء الاصطناعي جيد؟
يتوقف ذلك على الميكس والإعداد، فاختبره على مسارك. طابِق ماستر الذكاء الاصطناعي والميكس على الجهارة المتكاملة نفسها، وقارنهما على المقاطع نفسها، وتحقق من الـ true peak والتوازن النغمي، وأجرِ اختبارًا أعمى مقابل أي ماستر آخر لديك. إذا فضّلت ماستر الذكاء الاصطناعي في الاختبار الأعمى، فهو جيد بما يكفي لتلك الأغنية.
كيف أقارن ماسترات الذكاء الاصطناعي؟
اعمل ماستر لملف الميكس نفسه بكل خدمة أو إعداد، ونزّل الملفات بالجودة الكاملة، واخفضها كلها إلى مستوى الأهدأ وفق LUFS المتكاملة. بدّل بينها بتزامن على مقطع وأعلى كورس وأهدأ جزء، واستبعد ما يفشل في فحص الـ true peak أو التوازن النغمي، واختبر الأقرب اثنين اختبارًا أعمى.
هل الماسترينغ بالذكاء الاصطناعي أفضل من مهندس الماسترينغ؟
لا يفوز أي منهما تلقائيًا. قارن ماستري الميكس نفسه بجهارة متطابقة دون أن تعرف أيهما أيّ. إذا اخترت أحدهما 9 مرات أو أكثر في 10 جولات، ففضّله لتلك الأغنية. وإذا انقسمت اختياراتك بالتساوي، فكلاهما يصلح، وتستطيع أن تختار وفق السعر أو مدة التسليم أو الطريقة التي تحب أن تعطي بها ملاحظاتك.
هل الماسترينغ بالذكاء الاصطناعي جيد بما يكفي لـ Spotify؟
تشغّل Spotify الموسيقى افتراضيًا عند −14 LUFS وتخفض الماسترات الأعلى، فلا تعطي جهارة ماستر الذكاء الاصطناعي أي أفضلية هناك. تحقق من أن الـ true peak عند −1 dBTP أو أقل، أو −2 dBTP إن كان أعلى من −14 LUFS، واحكم على الصوت بجهارة متطابقة.
لماذا يبدو ماستر الذكاء الاصطناعي أفضل من الميكس؟
غالبًا لأنه أعلى. الماستر عادةً أعلى من الميكس بعدة dB، والملف الأعلى يبدو أكثر امتلاءً وإشراقًا. اخفض الماستر إلى الجهارة المتكاملة للميكس وقارن من جديد. وإذا ظل يبدو أفضل، فالماسترينغ ساعد فعلًا.