Yapay zekanın son zamanlarda el attığı alanlardan bir tanesi de müzik endüstrisi. Algoritma, davul ritimlerinden melodi yazmaya kadar neredeyse müzik yapmanın tüm aşamalarına el atmış durumda. Yapay zekanın yer aldığı kısımları insanların yer aldığı kısımlardan ayırt etmek giderek zorlaşıyor.
Mastering, ses konusunda üretim sonrasının (post-production) son adımı olarak bilinir. Masteringin asıl amacı şarkıdan şarkıya değişen, bağlı ve dengeli bir müzik deneyimi yaşatmaktır. Yani süreç, bilimin ve kişisel zevklerin bir karşımı. İyi bir ses karışımı ile mastering mühendisi, dinlediğiniz sesi anladığınızdan emin olur. Mastering olmazsa şarkı, daha sessiz ve daha az etkileyici olur. Mastering mühendisi olan Ian Cooper, mastering için “Biraz fotoğrafçılık gibi, gökyüzünü daha mavi veya yeşili daha yeşil yapabilirsiniz” diyor.
Ayrıca mastering oldukça pahalı. Mühendisin deneyimine göre değişmekle birlikte tek bir şarkı için yüzlerce dolardan, on binlerce dolara kadar çıkabiliyor.
Ancak geçtiğimiz birkaç yılda otomatikleştirilmiş ayarlar ortaya çıktı ve mühendislere para verilmeden profesyonel ses masteringi yapılabilir hale geldi. Bu programlardan bazıları derin öğrenme (deep learning) ağlarını kullanırken bazıları insanlar tarafından tasarlanmış sinyal zincirlerini kullanıyor. Tabii ki nasıl çalıştıkları çok önemli değil, asıl amaç mastering ve o da sadece birkaç tık uzaklıkta.
Landr da bu tarz servislerden en popüler olanı. Masteringini yapılmasını istediğiniz şarkıyı yüklüyorsunuz. Landr bunu analiz ediyor, şarkınızın ne kadar güçlü olmasını istediğinize bağlı olarak üç seçenek arasından seçim yapıyorsunuz ve şarkınızın bitmiş halini alıyorsunuz. ArsTechnica, Landr’ın oto-masteringini oldukça sert bir dille eleştirirken bazıları da Landr'ın işini oldukça iyi yaptığını söylüyor. Teoride bakıldığında Landr, platforma yüklenen her şarkıda algoritmasını geliştirmeye devam ediyor. CEO Pascal Pilon, The Verge’e verdiği röportajda “2017’de, profesyonel mastering mühendisleriyle bir dizi test gerçekleştirdik ve LANDR, dünyanın en iyi mastering mühendislerini ‘ıskartaya’ çıkardı” dedi.
Bazıları, yapay zekaya sahip mastering servislerinin mühendislerin işini elinden alacağını düşünürken Londralı mühendis Streaky buna katılmıyor. Birçok kişinin ucuz olan seçeneği kullanacağını fakat bazılarının hâlâ ustaların elinden çıkmış işleri tercih edeceğini söylüyor.
Yapay zekanın, insanların yaptığı gibi müzik dinlerken nüansları fark edip edemeyeceğini söylemek zor fakat buna gerek kalmayabilir. Yapay zekaya sahip mastering servisleri birçok müzisyene göre yeterince sofistike hale gelmiş durumda. Pilon, bu konuda hakkında “Yapay zekanın rekabetçi olamayacağına inananlara kanıt olarak, dünya çapında milyonlarca şarkıcının on milyonlarca şarkısını gösterebilirim. Otomatik kameralar çıktığında da insanların şüphesi olduğuna eminim fakat şu an bulunduğu konumu hak etmediğini kimse söyleyemez” dedi.
