Diff-MSTC：一款整合於 Cubase 的混音風格轉移原型

核心概念

本文介紹了一款名為 Diff-MSTC 的音樂混音風格轉移原型，它將深度學習模型 Diff-MST 整合到數位音訊工作站 (DAW) Cubase 中，讓使用者可以透過參考歌曲為多軌音樂製作初始混音。

摘要

Diff-MSTC：一款整合於 Cubase 的混音風格轉移原型簡介

本文介紹了一款名為 Diff-MSTC 的音樂混音風格轉移原型，它將深度學習模型 Diff-MST 整合到數位音訊工作站 (DAW) Cubase 中。Diff-MST 是一種基於深度學習的混音風格轉移模型，它可以根據參考歌曲預測多軌音樂的混音控台參數，進而產生風格相似的混音作品。

Diff-MSTC 的背景

隨著音樂製作的普及化，越來越多的業餘愛好者、半專業人士和專業人士開始參與音樂創作。這些不同技術水平的使用者對音樂製作工具的需求也各不相同。業餘愛好者希望使用自動化系統，而半專業人士和專業人士則更傾向於使用可控且精準的輔助系統。

音樂混音是一個複雜的過程，需要調整錄製的音樂以產生具有美感、凝聚力和情感共鳴的混音作品。這個過程需要使用各種音訊效果器，例如增益、聲像、均衡器 (EQ)、壓縮器、混響器等。由於實現理想混音效果所需的技術和工具的複雜性，掌握這門技術需要多年的培訓和經驗。

自動混音是一個致力於輔助、自動化和協助音樂混音過程各個方面的研究領域。這些工具旨在幫助業餘愛好者學習音樂製作知識並獲得令人滿意的音質，同時也為專業人士簡化技術要求高的任務並加快迭代速度。除了過去探索的許多經典和工程方法外，基於深度學習的方法在該領域顯示出巨大的潛力。

Diff-MST 模型

Diff-MST 是一種使用參數估計 (PE) 方法進行混音風格轉移的深度學習模型。該系統接受多軌音樂和參考歌曲作為輸入，並提供混音控台的控制參數以及根據參考歌曲風格預測的混音，如圖 1 所示。它利用了 dasp-pytorch 庫中的可微分效果器，促進了端到端的訓練。

Diff-MSTC 的工作流程

Diff-MSTC 包含一個面板，使用者可以在其中從 Cubase 專案中靜音的音軌中選擇音訊檔案，或從各種音樂類型中選擇建議的歌曲作為參考。然後，系統會提示使用者選擇參考歌曲的片段。接下來，專案中的所有音軌（靜音的音軌除外）都將被視為模型的輸入音軌。使用者還必須使用播放游標從專案中選擇一個片段作為輸入，用於生成嵌入。預測混音的準確度很大程度上取決於所選輸入音軌和參考歌曲的片段。

在最後一步中，使用者指示混音助手生成混音。系統會預測效果器的控制參數。然後，這些預測值將應用於每個活動音軌的通道條上的效果器控制項。然後，使用者可以播放預測的混音，並對音訊混音進行任何必要的調整和改進。

Diff-MSTC 的意義

Diff-MSTC 旨在彌合學術研究中關於 DAW 整合智慧混音系統可控性的差距。彌合這一差距將為改進混音系統的設計提供寶貴的見解，以更好地滿足使用者需求。此外，這將使我們能夠評估這些系統對人類的影響，並最終開發以人為本的解決方案。

統計資料

引述

"Whilst amateurs want automated systems, pro-ams and professionals prefer assistive systems that are controllable and nuanced."
"The Diff-MST system incorporates context into the model architecture, developing on previous work."
"Previous studies have demonstrated that skilled users prefer intelligent and assistive mixing systems that alleviate the technical and repetitive aspects of their work while promoting swift idea iteration."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Diff-MSTC: A Mixing Style Transfer Prototype for Cubase

by Soumya Sai V... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06576.pdf

深入探究

未來，音樂製作會不會完全被 AI 取代？

雖然 AI 在音樂製作領域發展迅速，例如 Diff-MSTC 這類整合進 DAW 的 AI 工具可以協助混音，但要說完全取代人類音樂製作人還為時尚早。

音樂製作不僅僅是技術活，更是藝術創作。 AI 可以模仿風格、生成旋律，但音樂的情感、意境、創意等仍然是人類音樂製作人獨有的能力。
人類音樂製作人擁有對音樂的理解和審美， 能夠根據音樂的整體架構和情感走向做出更細膩的調整，這是 AI 目前難以企及的。
AI 的發展需要大量數據， 而音樂創作的靈感和創意往往來自於生活經驗、文化背景等難以量化的因素。
因此，未來 AI 更可能成為音樂製作人的輔助工具，幫助他們提高效率、突破瓶頸，但無法完全取代人類在音樂創作中的核心地位。

如果 AI 可以完全複製人類音樂家的風格，那麼音樂創作的原創性將如何定義？

當 AI 可以完美複製人類音樂家風格時，音樂創作的「原創性」將面臨新的挑戰， 需要從以下幾個方面重新思考：

從「模仿」到「超越」： 原創性不再局限於風格的獨特性，更強調作品是否表達了獨特的思想和情感。AI 可以模仿，但人類可以超越模仿，創造出 AI 無法企及的深度和廣度。
從「結果」到「過程」： 原創性不僅體現在最終的音樂作品，更體現在創作過程中的思考、探索和實驗。AI 可以生成音樂，但人類可以在創作過程中不斷反思、突破，賦予音樂更深層次的意義。
從「個人」到「人機協作」： 未來音樂創作可能不再是單純的個人行為，而是人機協作的成果。原創性將體現在人類如何利用 AI 工具，將自己的創意和情感融入音樂作品中。
總之，AI 時代的音樂創作需要重新審視「原創性」的定義，更加注重音樂作品的思想性、情感性和藝術性，以及人類在創作過程中的主導作用。

如何利用 AI 技術來幫助音樂人突破創作瓶頸，探索全新的音樂風格？

AI 技術可以作為音樂創作的利器，幫助音樂人突破瓶頸，探索全新音樂風格：

克服創作瓶頸： 當缺乏靈感時，AI 工具可以根據音樂人的需求生成旋律、和弦進行、編曲片段等，為音樂人提供新的創作思路，激發創作靈感。
探索全新風格： AI 可以分析大量音樂數據，幫助音樂人了解不同風格音樂的特征，並嘗試將不同風格元素融合，創造出獨特的音樂風格。
個性化音樂推薦： AI 可以根據音樂人的創作習慣和偏好，推薦適合的音樂素材、音色庫等，幫助音樂人更高效地找到所需的音樂元素。
自動化音樂製作： AI 可以完成一些重複性、技術性的音樂製作工作，例如混音、母帶處理等，讓音樂人可以更專注於音樂創作本身。
AI 技術為音樂創作提供了更多可能性，音樂人可以利用這些工具來突破自我，探索音樂的無限可能。