Musikmixing neu überdenken: Ein neuer Ansatz

Musikmixing ist ein kreativer Prozess, bei dem Audioingenieure verschiedene Sounds kombinieren, um ein Endprodukt zu schaffen, das gut für die Ohren klingt. Das beinhaltet die Verwendung verschiedener Werkzeuge, die als Audio-Prozessoren bezeichnet werden und die unterschiedliche Aspekte des Sounds anpassen können, wie Lautstärke und Klarheit. Die Herausforderung besteht darin, herauszufinden, wie man diese Werkzeuge effektiv kombiniert, nur basierend auf den Sounds, die wir im finalen Mix hören, und den originalen Rohsounds. Dieser Artikel zielt darauf ab, zu erklären, wie wir diesen Mixing-Prozess mit fortschrittlichen Techniken verstehen können.

#Die Grundlagen des Musikmixings

Wenn du ein Lied hörst, kann es viele einzelne Spuren umfassen, wie Vocals, Drums, Gitarren und Keyboards, die alle gemischt werden. Der Mixing-Ingenieur spielt eine entscheidende Rolle in diesem Prozess. Er entscheidet, wie laut jede Spur sein soll, wie sie im Stereo-Image passt (links oder rechts in deinen Kopfhörern) und wie die Gesamtklangqualität angepasst wird.

Mixing geht nicht nur darum, Sounds übereinanderzulegen; es beinhaltet auch, jede Spur mit verschiedenen Tools zu gestalten. Zum Beispiel kann ein Equalizer bestimmte Frequenzen verstärken, während ein Kompressor laute Sounds leiser und leise Sounds lauter machen kann.

#Warum ist es schwer, Mixing zu verstehen?

Trotz der Bemühungen, zu studieren, wie Mixing funktioniert, gibt es immer noch Wissenslücken. Viele Forscher und Ingenieure haben versucht, die Mixing-Prozesse zu erfassen, haben aber oft auf Expertenmeinungen oder starre Systeme zurückgegriffen, die sich nicht gut anpassen. Neuere Studien haben datengetriebene Methoden verwendet, wie das Trainieren von Computersystemen, um diese Mixing-Techniken basierend auf Beispielen zu imitieren.

Die meisten dieser Methoden konzentrieren sich jedoch darauf, wie man mischt, und nicht auf den spezifischen Entscheidungsprozess, der damit verbunden ist-wie zum Beispiel, welche Werkzeuge für jede Spur verwendet werden sollen. Ausserdem gibt es wenig öffentliche Daten zu Mixing-Grafiken, die zeigen würden, wie verschiedene Audio-Prozessoren verbunden sind, was es für Forscher schwierig macht, weiterzukommen.

#Das Konzept der Mixing-Grafik

Um diese Herausforderung zu überwinden, können wir Mixing als ein Diagramm betrachten, wobei jeder Knoten einen anderen Audio-Prozessor darstellt und die Verbindungen zwischen ihnen zeigen, wie sie interagieren. Diese Struktur gibt uns eine klarere Möglichkeit, den Mixing-Prozess zu visualisieren und zu verstehen.

Es gibt jedoch ein grosses Hindernis: Es gibt keinen standardisierten Datensatz, der diese Mixing-Grafiken enthält. Solche Daten zu sammeln ist teuer und kompliziert, besonders da verschiedene Ingenieure unterschiedliche Tools und Geräte verwenden.

#Der Vorschlag: Mixing-Grafiken aus Audio finden

Die zentrale Idee ist, einen Weg zu finden, diese Mixing-Grafiken nur aus Audio zu finden. Indem wir verfügbare Sound-Mixe und ihre originalen Spuren analysieren, können wir eine Methode entwickeln, um rückzukonstruieren, wie das Mixing gemacht wurde.

Zuerst erstellen wir eine Simulation eines Mixing-Pults, das verschiedene Audio-Prozessoren auf die Sound-Spuren anwendet. Dann optimieren wir die Einstellungen dieses Pults, bevor wir nach und nach überflüssige Prozessoren entfernen, während wir trotzdem eine gute Klangqualität beibehalten.

#Wie erreichen wir das?

Diese Methode verwendet ein differenzierbares Framework, bei dem die Prozesse, die beim Mixing beteiligt sind, durch die Analyse des Audios optimiert werden können. Einfach gesagt bedeutet das, dass wir die Mixing-Parameter anpassen können, basierend darauf, wie nah der Output dem gewünschten Mix klingt, indem wir eine Art Feedback verwenden, um unseren Ansatz zu verfeinern.

1. Erstellung des initialen Pults: Der erste Schritt besteht darin, ein komplettes Mixing-Pult einzurichten, das alle verfügbaren Audio-Prozessoren für jede Sound-Spur verwendet. Das gibt uns einen soliden Ausgangspunkt.

2. Optimierung: Dann passen wir die Einstellungen dieses Pults an, um die Klangqualität zu verbessern und sicherzustellen, dass es so nah wie möglich am beabsichtigten Mix klingt.

3. Pruning-Prozess: Nach der Optimierung können wir mit dem Pruning-Prozess beginnen. Das bedeutet, wir suchen nach Prozessoren, die nicht signifikant zum Mix beitragen, und entfernen sie. Das hilft, die Mixing-Grafik zu vereinfachen.

4. Iterative Verbesserung: Wir wiederholen diesen Prozess des Entfernens von Prozessoren und Feineinstellens der verbleibenden, bis wir mit einer spärlichen, aber effektiven Mixing-Grafik zurückbleiben, die trotzdem den Klangqualitätsstandards entspricht.

#Warum ist das wichtig?

Die Wichtigkeit dieser Methode liegt in ihrer Fähigkeit, den Mixing-Prozess interpretierbarer zu machen. Das bedeutet, dass Audioingenieure besser verstehen können, wie verschiedene Einstellungen und Prozessoren den Klang beeinflussen. Eine einfachere Grafik kann auch zu schnelleren Verarbeitungszeiten führen, was den Mixing-Prozess effizienter macht.

#Datensammlung für diesen Prozess

Um die notwendigen Daten für diese Forschung zu sammeln, benötigen wir Paare von Sound-Spuren: die originalen trockenen Spuren und die endgültige gemischte Version. Wir brauchen auch Informationen darüber, wie die verschiedenen Spuren in der Mixing-Phase gruppiert sind. Mehrere Datensätze, wie MedleyDB und MixingSecrets, bieten diese Paare, aber einige Datensätze erfordern manuelle Anpassungen.

#Differenzierbare Verarbeitung und Implementierung der Grafik

Bei der Definition unserer Audioverarbeitungs-Grafik behandeln wir sie als eine gerichtete Struktur mit mehreren Knoten. Jeder Knoten repräsentiert einen Prozessor, und sie sind auf eine Weise verbunden, die widerspiegelt, wie der Sound durch das Mixing-Pult fliesst.

Bei der Implementierung betonen wir, dass diese Prozessoren differenzierbar sein müssen, damit wir sie effektiv mit standardisierten Optimierungsmethoden optimieren können.

#Die Arten von verwendeten Audio-Prozessoren

In unserem Ansatz integrieren wir verschiedene Arten von Audio-Prozessoren, wie:

• Equalizer: Passen die Klangfrequenzen an, um bestimmte Klangbereiche zu verstärken oder zu reduzieren.
• Kompressoren: Steuern den Dynamikbereich von Audiosignalen.
• Stereo-Bild: Verändern die Breite des Stereo-Soundfelds.
• Delays (Multitap): Erzeugen Echoeffekte und erhöhen die Tiefe im Mix.
• Reverb: Fügen dem Klang Raum und Fülle hinzu.

#Optimierung des Mixing-Prozesses

Um zu bewerten, wie gut unser Mixing-Pult funktioniert, müssen wir die Klangqualität mit verschiedenen Verlustfunktionen messen. Eine Verlustfunktion hilft uns, zu quantifizieren, wie nah unser bearbeitetes Audio dem Ziel-Audio-Mix ist.

Sobald wir die Parameter unseres Mixing-Pults festgelegt haben, können wir seine Leistung bewerten und weitere Anpassungen vornehmen, um es zu verbessern. Jede Anpassung kann das Hinzufügen oder Entfernen von Prozessoren beinhalten, basierend darauf, wie sie den Gesamtklang beeinflussen.

#Ausblick: Zukünftige Möglichkeiten

Während wir jetzt eine funktionierende Methode haben, gibt es mehrere Bereiche, die verbessert werden können:

• Wir können daran arbeiten, fortschrittlichere Prozessoren zu implementieren, um die Flexibilität unserer Mixing-Grafiken zu erhöhen.
• Die Erkundung der Nutzung zeitvariabler Parameter könnte die Realitätsnähe unserer Mischungen erhöhen.
• Die Verbesserung der aktuellen Verlustfunktionen, um wahrnehmungsbasierte Merkmale besser zu erfassen, ist ein weiteres Ziel.

Darüber hinaus könnten wir in zukünftigen Forschungen die Integration von Maschinellem Lernen und Techniken des verstärkenden Lernens in Betracht ziehen, um Teile des Mixing-Prozesses zu automatisieren.

#Fazit: Ein Schritt in Richtung besseres Musikmixing

Zusammenfassend können wir durch die Analyse von Audio-Spuren und deren Mischungen die verborgenen Prozesse aufdecken, die Mixing-Ingenieure nutzen, um die Musik zu kreieren, die wir geniessen. Diese Forschung kommt nicht nur Audioingenieuren zugute, indem sie ihre Arbeit vereinfacht, sondern trägt auch zu unserem Verständnis der Klangverarbeitung als Ganzes bei.

Unsere Methode zur Entdeckung von Mixing-Grafiken aus Audio hat das Potenzial, unsere Denkweise über Musikproduktion zu revolutionieren, indem sie schneller und effizienter wird und gleichzeitig eine hohe Klangqualität beibehält. Während wir weiterhin unseren Ansatz verfeinern und mehr Daten sammeln, sieht die Zukunft des Musikmixings vielversprechend aus.