Umfrage: Auswirkungen von KI auf das Mischen von Musik (dauert nur wenige Minuten)

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cymn14

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Ich beschäftige mich derzeit intensiv mit meiner Bachelorarbeit mit dem Thema: die Auswirkungen von KI und automatisierten Systemen auf das Mischen von Musik, insbesondere mit Fokus auf die zukünftige Rolle von Mischer:innen.

Ich möchte als Ergänzung zur Literaturforschung Einsichten direkt von euch bekommen. Es spielt keine Rolle, ob du es als Hobby machst oder Profi bist.
Ich wäre dir sehr dankbar, wenn du dir kurz 5 Minuten Zeit nimmst und ein paar Fragen beantwortest.

Link zur Umfrage

Vielen Dank!
 
Das scheitert schon an dieser Frage:

Wie oft nutzt du KI-Tools im Mixing-Prozess?

Da nicht definiert wird, was mit KI-Tools gemeint ist kann nichts konkretes aus den Ergebnissen abgelesen werden. Unbrauchbare Design der Umfrage würde ich sagen.
 
Danke für die Rückmeldung.

Mit KI-Tools sind Tools / Plugins / Software gemeint, welche KI verwenden, um ihr Ziel zu erreichen.
Wie z.B. iZotopes Neutron oder Ozone, Sonible Smart Series oder Online Dienste wie Lalal.ai oder RoEx
 
Das Problem ist, daß Ozone, Neutron oder die Sonible Smart Plugins keine KI sind. Das sind alles angelerne ML Modelle. Da ist nichts mit KI. Bei den Webservices glaube ich auch nicht daran, daß da KI im Spiel ist...
 
Wie z.B. iZotopes Neutron oder Ozone

Das wäre jetzt meine Frage gewesen: Geht sowas wie Ozone schon als KI durch? Oder werden da nicht einfach nur gut belegte Durchschnittswerte über den eigenen Mix gelegt, was dann an sich "nur" Analyse ist.
 
Das Problem ist, daß Ozone, Neutron oder die Sonible Smart Plugins keine KI sind. Das sind alles angelerne ML Modelle. Da ist nichts mit KI. Bei den Webservices glaube ich auch nicht daran, daß da KI im Spiel ist...

Genau das.

KI hieße für mich, dass gewisse Entscheidungen unabhängig von "Durchschnittserfolgswerten" getroffen werden. Bspw. etwa, die Hihat 5dB lauter zu drehen.
 
Wenn ich das richtig sehe ist RoEx ein Projekt für Spiele. Nix Audio.

Die anderen gehören alle zur Kategorie angelernte ML Modelle. Da werden zum Training Unmengen an Daten zugeführt und das Ergebnis nach Analyse und Beurteilung in einen Algorithmus gegossen.

Das Ergebnis ist dann dass fertige Plugin. Wie schlagen die sich nun in der Praxis? Eher bescheiden. Beispiel Neutron. Das kann man zwar schnell mal auf alle Spuren im Mix legen, danach muss man aber jedes einzeln anlernen. Sprich ihm eine geeignete Stelle der Spur zuführen, die dann analysiert wird und dann was eingestellt wird. Da fängt es dann schon an. Da gibt es soweit ich erinnere nur 6 Kategorien und einer davon wird dann nach analyse zugeordnet. Regelmässig wird dann zum Beispiel bei Toms, egal ob high, mid, low oder floor "Bass" als Kategorie zugordnet.

Also muss man dann nach dem Anlernen jede Spur einzeln durchgehen und einer der wenigen Kategorien zuordnen. Dabei landet dann ein grosser Teil der Spuren in der Kategorie "universal".

Percussion zum Beispiel. Gibt es soviel ich erinnere als Kategorie. Es gibt aber jede Menge Percussion Instrumente alle mit unterschiedlichen Eigenarten. Jede der Eigenarten muss man gezielt adressieren um was anständiges hinzubekommen. Genauso wie alle Unzulänglichkeiten der Aufnahme zum Beispiel. Vom Kontext eine ganzen Percussion Gruppe will ich erst gar nicht anfangen.

Unter dem Strich viel Arbeit, wenig Nutzen. Da ist man mit irgend einer Preset Schleuder alla Waves Ominchannel zum Beispiel besser beraten. Da gibt es hunderte von Presets für alles möglich und die Suchfunktion ist gut. Da hat man in kurzer Zeit was gefunden, mit dem man als Grundlage weitermachen kann.

Die automatisch Mix Funktion ist zumindest für mich unbrauchbar. Allein das Konfigurieren der Voraussetzungen um die zu verwenden, also den Song als ganzes Vorzuspielen, damit das was tun kann dauert zehn mal länger als das von Hand einzustellen. Wobei wenn ich das von Hand mache ich den Song schon so gut kenne, dass ich genau weiss, wo ich was machen will. Das also gut investierte Zeit ist.

Ozone? Der Assistent macht regelmässig aus einem schon sehr gut ausbalancierten Mix ein Massaker. Gruselig. Brauchbar sind da nur die Einstellungen des initialen EQ, wobei bei dem festzustellen ist, dass der immer "Mainstream" einstellt. Überbetonung von Bass und klirrende Höhen. Korrigiert man das etwas, dann geht es. Der ist auch nicht destruktiv. Also wenn der Mix in den Parametern liegt, die dem Plugin zu eigen sind, belässt er das. Auch gut, der dynamische EQ. Der nimmt entsprechende Frequenzen dynamisch raus, was den nachfolgenden Compressor entlastet.

Soviel erst mal zu der "Intelligenz" dieser Tools. Künstlich bis unbrauchbar kriegen sie aber zuverlässig hin..... (;
 
Zuletzt bearbeitet:
Ich gehe da ein paar Schritte weiter.
Auswirkungen der KI auf die menschliche Intelligenz.
 
Ein Problem bei der Abfolge der Fragen ist, dass bei Beantwortung der Frage 2 ("Wie oft nutzt du KI-Tools im Mixing-Prozess?") mit "nie" die weiteren Fragen nicht wirklich sinnvoll beantwortet werden können. Ein weiteres Problem kann sein, dass man vielleicht gar nicht weiß, ob im eigenen Tool XY KI integriert ist oder nicht.

Ich habe die Fragen trotzdem beantwortet, würde aber nicht sagen, dass meine Antworten zum Erkenntnisgewinn beitragen können.
 
Ich muss Euch leider enttäuschen in Sachen ML-Modell wäre kein KI (keine hochwertige KI wie TARS in Interstellar aber immerhin)

ML-Modelle nutzen auch KI.

"
Frage:
Sind Izotope Plugins nicht vielmehr nur ML-Modelle?

Antwort von ChatGPT

iZotope-Plugins verwenden tatsächlich sowohl maschinelles Lernen (ML) als auch künstliche Intelligenz (KI). Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, aber sie können unterschiedliche Aspekte der Technologie bezeichnen. In diesem Zusammenhang verwendet iZotope sowohl maschinelles Lernen als auch künstliche Intelligenz, um komplexe Aufgaben der Audioverarbeitung zu bewältigen.
Maschinelles Lernen bezieht sich auf die Fähigkeit von Algorithmen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu automatisieren. Diese Modelle können in iZotope-Plugins verwendet werden, um beispielsweise Audio zu analysieren und automatisch Parameter einzustellen oder Vorschläge für die Bearbeitung zu machen.
Künstliche Intelligenz kann ein breiteres Spektrum von Technologien umfassen, die darauf abzielen, menschenähnliche Intelligenz in Maschinen zu replizieren. In iZotope-Plugins könnte dies bedeuten, dass sie fortschrittliche Algorithmen verwenden, die auf dem Lernen und der Anpassung an verschiedene Audioszenarien basieren, um eine intelligentere und effizientere Audiobearbeitung zu ermöglichen.
Insgesamt verwenden iZotope-Plugins also eine Kombination aus maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um leistungsstarke Audioverarbeitungsfunktionen anzubieten."
 
Antwort von ChatGPT

Du nimmst eine dumme KI Maschine um was noch mal genau damit zu ausdrücken zu wollen?

Neulich hatte ich ChatGTP verwendet um eine Formel in Excel zu erstellen. Die hatte dann tatsächlich Code generiert, mit Komma als Trennzeichen. Also xx,yy anstelle von xx.yy. Was in der Folge natürlich zu kryptischen Excel Fehlermeldungen führte. Was soll man dazu sagen?

Das würde nicht mal in einem Programmiereditor passieren. Der würde das sofort rot anstreichen als Code Fehler.

Ich muss Euch leider enttäuschen in Sachen ML-Modell wäre kein KI (keine hochwertige KI wie TARS in Interstellar aber immerhin)

kommt da noch eine Ende des Satzes nach?
 
Tja, an solches Marketing Speach müssen wir uns wohl gewöhnen. Ich glaube es nicht was diese Schüttelreimfabrik da an Marketing BlaBla produziert. Es sei denn, Fakten können das belegen, daß die iZotope Produkte tatsächlich eigenständig lernfähig sind, also nicht nur gemittelte Werte der hinzugefügten Match Songs liefert, welche der Benutzer da hinzufügt - das wäre nämlich nur eine statistische Auswertung.
 
Komma als Trennzeichen: Ist das nicht länderabhängig?

Nein. Das ist Code. Hat nicht mit Ländern zu tun. Der Code geht in den Interpreter und die sind maximal pingelig. Ein falsches Komma, eine Leerstelle wo keine sein soll und schon geht nichts mehr.
 
@adrachin Bitte zügel Deinen Ton.

Die Frage tauchte ja auf, sind ML-Modelle KI bzw. ML-Modelle sind keine KI.

Es hilft alles nichts, was ChatGPT dazu schreibt, ist vollkommen korrekt.
Eine vergleichsweise schwache KI heißt nicht, es wäre keine KI.

Ich hatte in den 90 Jahren KI-Vorlesungen, ich weiß wie schwach KI damals war.

Im Übrigen wird ML im Allgemeinen (auch viele andere Quellen) als engfokussierter Zweig der KI angesehen.
Somit sind iZotope und Sonible Smart Plugs als KI-Tools anzusehen.
 
Zuletzt bearbeitet:
Komma als Trennzeichen: Ist das nicht länderabhängig?
Kurze Abhandlung zu Zahlenformaten:

Ja, der Numberformater in Excel oder auch in OpenOffice ist vom eingestelllten Locale des Betriebssystems abhängig.
Beispielsweise werden Zahlen in en_US mit Komma als Tausenderseparator und die Nachkommastellen mit Punkt getrennt.
In de_DE ist es genau anders herum. Im Französischen gibt es ein Leerzeichen als Tausenderseparator und ein Komma für die Nachkommastellen. Wie gezeigt, sind die Zahlendarstellungen weltweit unterschiedlich. Auch die Darstellung von Währungen sind Locale abhängig. Mal wird das Währungssymbol vor und mal nach der Zahl dargestellt.

Wen das näher interessiert, kann sich gerne mal in https://unicode-org.github.io/icu/userguide/icu/ einlesen....
 
Ich beschäftige mich derzeit intensiv mit meiner Bachelorarbeit mit dem Thema: die Auswirkungen von KI und automatisierten Systemen auf das Mischen von Musik, insbesondere mit Fokus auf die zukünftige Rolle von Mischer:innen.

Ich möchte als Ergänzung zur Literaturforschung Einsichten direkt von euch bekommen. Es spielt keine Rolle, ob du es als Hobby machst oder Profi bist.
Ich wäre dir sehr dankbar, wenn du dir kurz 5 Minuten Zeit nimmst und ein paar Fragen beantwortest.

Link zur Umfrage

Vielen Dank!

Ausgefüllt und gesendet.
 
Es hilft alles nichts, was ChatGPT dazu schreibt, ist vollkommen korrekt.

Das behauptet Du. Ich habe schon so viel falsches Zeug von ChatGTP als Antwort generiert bekommen dass ich einen langen Aufsatz darüber schreiben könnte.

Was Du da gepostet hast als Antwort von ChatGTP ist auch nur eine Ansammlung von Floskeln die nichts weiter aussagen über iZotope Plugins als"nichts genaues weiss ich nicht". Wie denn auch? iZotope hat seine Geschäftsgeheimnisse nicht in ChatGTP eingepflegt, weshalb die Maschine sichere in keiner Weise beurteilen kann, was die Plugins machen und welche Methoden iZotope angewendet hat um sie zu entwickeln.

Dein Post hat einfach keinen Bezug zum eigentlichen Thema KI und Audio Bearbeitung. Meine eigenen Erfahrungen habe ich beschrieben. Die sind ernüchternd. Bisher habe ich keinen bahnbrechenden Nutzen erkennen können.

Allgemein finde ich prima, wenn neue Technologien entwickelt werden. Und wie beschrieben teste ich die auch. Ich Spreche den Programmen aber jegliche Intelligenz ab. Darauf hat sich auch

dumme KI Maschine

bezogen. Wenn Du Dich dadurch beleidigt fühlst, entschuldige, das war nicht meine Absicht.

@Joost

es gibt um Marco Code. Also Formeln. Das hat nichts gemein mit Ländercodes und Unicode.

Allgemeine Informationen über KI finden sich im Beitrag Die Grenzen der KI.

Für mich ist das einfach nur ein weiteres Werkzeug. Wenn es was taugt, prima, wenn nicht, auch gut.
 
@adrachin Bitte zügel Deinen Ton.

Die Frage tauchte ja auf, sind ML-Modelle KI bzw. ML-Modelle sind keine KI.

Es hilft alles nichts, was ChatGPT dazu schreibt, ist vollkommen korrekt.
Eine vergleichsweise schwache KI heißt nicht, es wäre keine KI.

Ich hatte in den 90 Jahren KI-Vorlesungen, ich weiß wie schwach KI damals war.

Im Übrigen wird ML im Allgemeinen (auch viele andere Quellen) als engfokussierter Zweig der KI angesehen.
Somit sind iZotope und Sonible Smart Plugs als KI-Tools anzusehen.
...ich hab in den 80ern mal während eines einjährigen Praktikums an dem Vertrieb einer Expertensystemshell (Guru von MDBS) mitgewirkt.
Heutzutage sind die Funktionen (Natural language Interface, Inference Engine, Fuzzy Engine, etc.) in diversen Datenbanksystemen, z.B. bei PostgreSQL implementiert. Einer meiner Kollegen hatte damals noch an einer Hardware Lisp Maschine gearbeitet (was für ein Aufwand...)
Wer sich mit KI beschäftigen will, sollte sich am besten mit neuronalen Netzen, z.B. mit der Programmiersprache Prolog beschäftigen und erst danach mit Python. Außerdem sollte man sich mit GPGPU Computing beschäftigen, denn CPUs sind eigentlich zu langsam, um ML Modelle zu berechnen, welche in sogenannten AI Systemen Verwendung finden.
 

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