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Bien que ce soit sans doute le domaine le plus spécialisé de la production musicale, c’est bien dans le processus de mastering que l’IA appliqué à l’audio pro s’est d’abord établie.
L’IA dans les services en ligne de Mastering audio (et Monétisation de vos oeuvres)
Je parle bien ici de services en ligne et non pas de plugins comme l’assistant en mastering Ozone de iZotope par exemple (que j’évoquerai dans un prochain article).
Ce type de service en ligne automatique propose de vous retourner vos pistes audio masterisées après un simple « drag & drop » de vos fichiers audio et moins de temps qu’il en faut pour vous faire un café.
Landr jette un pavé dans la mare
LANDR en est le précurseur en la matière. Lorsque le service débarqua en ligne en 2014-2015, cela fit beaucoup jaser. Les premiers concernés, les ingénieurs en Mastering, ont naturellement pris cela comme une vaste plaisanterie. Comme si un algorithme allait pouvoir remplacer leurs compétences et expérience et surtout le côté humain du travail…ahahah
Sauf qu’en quelques mois (puis années), les rires et moqueries firent peu à peu place au rire jaune. Car LANDR a bel et bien commencé à s’imposer comme une option de mastering viable, en particulier pour ceux qui ne sont pas en mesure de se payer un studio de mastering pour travailler sur leurs pistes.
Puis le rire jaune a fini par faire place aux grincements de dents et à une sérieuse remise en question du métier. Quand après une série de tests A/B, les professionnels du métier eux-mêmes ont du mal à distinguer entre un master Landr et un master d’un ingénieur son, c’est qu’il est temps de faire face à une nouvelle réalité.
Voici ce que disait le PDG de Landr en 2018:
« LANDR a atteint un très haut niveau de sophistication au cours des quatre dernières années. À l’heure actuelle, nous faisons plus de 330 000 morceaux par mois, et si vous y réfléchissez, c’est plus de morceaux que tous les studios américains réunis. Il répond vraiment aux besoins d’une large communauté d’artistes. » *
Certes un algorithme ne remplacera jamais le contact et la collaboration humaine, mais force est de constater que Landr rebat les cartes du métier.
Du côté de chez Landr, on se défend bien d’affirmer que leur service ne va jamais complètement remplacer le métier des professionnels de studio. Les très bons ingénieurs de mastering sont tout à fait capables de se réinventer en tant que co-producteur de manière plus globale dans l’approche d’un morceau avec un artiste. L’IA ne viendrait qu’en complément et aide finale à la production.
« Je pense qu’il y a beaucoup d’ingénieurs en mastering qui sont très, très bons et qui agissent également en tant que producteurs dans leur approche. Ils revisitent et dirigent le son global du mix – et cela, pour moi, c’est produire. Et c’est génial. Je suis vraiment heureux que les ingénieurs mastering agissent en tant que coproducteurs, dans la mesure où nous ne faisons qu’apporter de la productivité aux artistes, nous ne prenons pas d’emplois. Je ne pense donc pas qu’il y aura moins d’opportunités de carrière avec LANDR. Je pense qu’il y aura simplement plus de musique. » *
* https://www.soundonsound.com/music-business/ai-music, article datant de 2018, donc le constat et les chiffres avancés ont encore dû évoluer.
Remplacer le studio de Mastering par un algorithme IA, comment cela a été rendu possible?
Plusieurs raisons expliquent le succès et la confirmation de LANDR:
1) LANDR répond à une demande spécifique
Les règles du jeu ont changé.
L’objectif du mastering est de rendre l’expérience d’écoute cohérente dans tous les formats. Le processus varie selon les différents formats (Spotify, CD, films, etc.) car chacun a des contraintes de volume différentes, ce qui rend le mastering extrêmement technique et potentiellement coûteux. On ne va pas se mentir: de très bons ingénieurs mastering qualifiés et bon marché ne courent pas les rues.
On est d’accord que pour des cas bien spécifiques, l’IA n’est pas prête de remplacer la finesse d’un expert humain. Mais la demande aujourd’hui se dirige énormément vers les plateformes de streaming en ligne (Spotify, Youtube, Soundcloud, etc, …). Cela requiert donc moins de compétences techniques que pour d’autres supports plus classiques (vinyles, CD).
2) Le mixage en home-studio, préalable au mastering, se démocratise de plus en plus
Une condition sine qua non pour que l’algorithme IA sorte un résultat satisfaisant est qu’en amont le mixage soit irréprochable.
Pour cela, les outils MAO et logiciels de mixage audio sont en constante évolution (voir les prochains articles). Leur accessibilité et facilité de prise en main fait que de plus en plus de producteurs parviennent à obtenir en toute autonomie un mixage préalable de leur morceau de haute qualité.
3) L’algorithme IA s’améliore avec le temps
C’est la définition même d’un algorithme à intelligence artificielle (voir premier article). Plus il va y avoir d’utilisateurs et de contenus (styles musicaux) différents à analyser, plus l’IA va se perfectionner avec le temps.
Le moteur alimenté par l’IA de LANDR «écoute» votre chanson non masterisée, identifie le genre et applique l’égalisation de mastering, la compression multibande et d’autres traitements pertinents, le tout sans intervention humaine. Le traitement est adaptatif, répondant aux besoins de la chanson en ajustant continuellement l’égaliseur, la compression et d’autres outils de traitement tout au long de la piste. Chaque fois que LANDR masterise une track et écoute de la nouvelle musique, mieux il s’améliore, grâce à des algorithmes de « deep learning » (auto-apprentissage).
Des services de mastering automatique…
L’exemple de LANDR a fini par convaincre une multitude d’autres concurrents qui croient en ce modèle. On ne compte plus ces dernières années des services en ligne de mastering musical ou d’audio en général qui fleurissent sur le web.
Après LANDR, on peut citer entre autres:
- Cloudbounce
- eMastered
- Moises
- iMusician
- même SoundCloud s’y est mis de son service pour que les morceaux soient optimisés sur sa propre plateforme.
- et dans un autre ciblage de clientèle, on peut également citer Auphonic, spécialisé dans la post-production des podcasts.
Le principe de base de toutes ces plateformes est plus ou moins commun à toutes:
- importation d’un fichier audio
- détection du genre musical
- possibilité d’options à l’utilisateur pour orienter l’algorithme vers différents styles de mastering (équilibre basses-médiums-aiguës, dynamique, punch, etc…)
- pré-écoute du Master et ajustements éventuels
- téléchargement du résultat final au format de son choix (et suivant la politique commerciale de la plateforme)
…et bien plus encore!
Le type de service et la tarification devenant plus ou moins uniforme partout, chaque plateforme tente de se démarquer à sa manière. D’autant plus que d’autres formules gratuites arrivent aussi sur le marché!
Landr
Par exemple, LANDR est aujourd’hui bien plus qu’une simple plateforme de mastering en ligne. Son offre de service s’est étendue à la distribution en ligne sur les plateformes de streaming mais aussi à la location-achat de plugins et de samples pour la production en elle-même.
De plus, un blog associé est rempli d’articles de techniques pertinents sur la production musicale.
iMusician
Pour iMusician, c’est un peu le chemin inverse. Il s’agit à la base d’un service de marketing musical et de distribution en ligne, puis s’est récemment étendue au mastering en ligne.
SoundCloud
SoundCloud a la particularité d’être une plateforme de streaming audio proposant son propre service de mastering. Ainsi les audios importés sont directement optimisés pour la plateforme.
L’algorithme s’appuie sur une technologie Dolby.
eMastered
Le nouveau venu eMastered est un peu au service de mastering en ligne ce que Tidal est aux plateformes de streaming musical. C’est-à-dire qu’il a été conçu par des pros travaillant pour des artistes comme Beyonce ou Taylor Swift. Et le service est donc plébiscité par ces mêmes artistes.
L’algorithme semble de qualité, avec beaucoup d’options données à l’utilisateur en terme d’intensité du réglage du compresseur, de l’EQ, de la largeur stéréo ou encore du volume.
Enfin, une option intéressante est de pouvoir télécharger en plus une piste de référence qui pourra servir de guide sonore à l’algorithme.
Moises
Moises est avant tout une application musicale qui permet d’extraire la voix ou un autre instrument de n’importe quelle chanson. L’algorithme utilisé est spleeter, développé et mis en « open-source » par Deezer (voir l’article consacré au sujet).
En parallèle à cela, Moises est donc aussi un service de mastering en ligne, mais j’avoue que je n’en sais pas plus à son sujet…
Auphonic
Comme je l’ai dis, Auphonic n’est pas dans le mastering musical mais dans la post-production automatique en ligne pour les podcasts, pièces radiophoniques, voire aussi les films.
Pour quelqu’un qui crée des contenus audios (autres que musique), Auphonic semble être le service idéal quand on n’est pas spécialisé en techniques du son.
Il permet d’optimiser les niveaux et la norme en loudness pour ce type de média. De plus, l’algorithme est capable de restaurer un audio enregistré de manière amateur et de réduire le bruit.
D’autres possibilités encore sont alléchantes comme la reconnaissance de la voix parlée et donc la transcription en texte, les différents formats d’encodage, mais aussi la visualisation d’une forme d’onde audiogramme.
CloudBounce
Enfin, Cloudbounce propose peu ou prou la même service de mastering qu’un Landr ou un eMastered.
Mais le cas de Cloudbounce est plus intéressant pour son projet en développement: dBounce.
Son créateur dit que l’objectif est de «construire un réseau ouvert et robuste pour la production audio par IA, permettant à tous les créateurs de contenu de faire sonner automatiquement leur vidéo, musique ou enregistrement de voix ».
Il fait en effet le pari d’avenir que les producteurs de contenu audio en tout genre vont être de plus en plus nombreux. Et le marché potentiel de la restauration et de l’optimisation audio est donc énorme et en croissance.
L’idée est d’imaginer un service XXL, une sorte de fusion entre Auphonic et Landr. Faire un simple glisser/déposer de leur fichier audio, même enregistré « à l’arrache », deviendrait une seconde nature pour tout créateur de contenu voulant rapidement un résultat de qualité, directement publié en ligne.
Le projet d’un écosystème entre utilisateurs/créateurs et l’IA
Il y a fort à parier que d’autres suivront le mouvement, ou bien fusionneront leurs services. Par exemple, comme SoundCloud, il ne serait pas étonnant d’apprendre prochainement que Spotify propose son propre service de mastering en ligne.
Mais cela va encore plus loin!
De plus en plus de marques comme Cloudbounce et autres veulent tirer parti de la technologie IA en impliquant les utilisateurs en amont du développement de nouvelles fonctionnalités, et ainsi créer une communauté active.
L’idée est d’offrir un service plus global de création musicale de A à Z où les utilisateurs deviennent eux-mêmes acteurs du développement de l’IA.
Un producteur de musique expérimenté pourrait faire partie de cet écosystème communautaire en enseignant aux algorithmes dBounce des compétences de production audio spécifiques, telles que la manière d’égaliser la batterie pour un genre spécifique. D’autres utilisateurs pourraient alors évaluer la qualité de cet algorithme d’égalisation et ainsi améliorer toujours plus l’IA.
Cet «appel à l’action» récompenserait les utilisateurs avec leur propre profil de confiance au sein de la communauté et des jetons pour acheter d’autres services de l’IA.
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