Audio editor

Audio-editors zijn softwareprogramma's waarmee je audio kunt opnemen, bewerken, mixen en manipuleren. Deze programma's bieden verschillende functies om audio te verbeteren, zoals het verminderen van ruis, het toepassen van equalizer, compressie, enzovoort.

Kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om audio-editors te verbeteren door geavanceerde algoritmen te gebruiken die automatisch bepaalde taken kunnen uitvoeren.

De beste audio-editors

Voor- en nadelen audio editors

Bijvoorbeeld, AI kan worden gebruikt om automatisch ruis in een opname te detecteren en te verwijderen of om automatisch de niveaus van een track te normaliseren. Met AI werken audio-editors sneller en nauwkeuriger en kun je je tijd besteden aan creatieve taken in plaats van repetitieve taken.

VoordelenNadelen
1. Snellere verwerkingstijd1. Vermindering van menselijke controle en artistieke integriteit
2. Nauwkeurigheid2. Moeilijkheid in het begrijpen van het algoritme van AI
3. Consistente resultaten3. Hoge kosten voor het ontwikkelen en implementeren van AI
4. Automatische detectie en eliminatie van ruis4. Beperkingen in het begrijpen van context en culturele nuances
5. Verbetering van workflowefficiëntie5. Minder betrokkenheid van gebruikers bij de bewerkingsprocessen
6. Snellere leercurves voor beginnende gebruikers6. Potentieel verlies van banen voor menselijke bewerkers

Hoe wordt AI in audio-editors gebruikt?

Kunstmatige intelligentie wordt steeds meer gebruikt in audio-editors. In deze context wordt AI gebruikt om taken automatisch uit te voeren die je vroeger handmatig moest uitvoeren zoals bijvoorbeeld het verwijderen van achtergrondgeluiden of het verbeteren van de kwaliteit van het geluid.

Machine learning

Om dit te doen, maken audio-editors vaak gebruik van machine learning algoritmen. Deze algoritmen zijn speciaal ontworpen om patronen te leren in een grote hoeveelheid gegevens. Als je een machine learning algoritme traint met duizenden voorbeelden van verschillende soorten achtergrondgeluiden, kan het algoritme leren om deze geluiden te herkennen en te verwijderen wanneer het ze tegenkomt in een nieuwe audio-opname.

Neurale netwerken

Een meer geavanceerde vorm van machine learning heet deep learning, wat vaak wordt uitgevoerd met behulp van neurale netwerken. Neurale netwerken zijn een soort algoritme die geïnspireerd zijn op de manier waarop onze hersenen werken, en bestaan uit verschillende lagen van "neuronen" die informatie doorgeven aan elkaar. Door deze lagen van neuronen te trainen met grote hoeveelheden gegevens, kunnen neurale netwerken vaak nog nauwkeuriger en geavanceerder taken uitvoeren dan traditionele machine learning algoritmen.

Deep learning

In het bewerken van audio worden deep learning en neurale netwerken gebruikt om spraak te herkennen en te transcriberen, zodat de tekst van een gesproken woord automatisch kan worden omgezet in geschreven tekst. Of om automatisch muziek te identificeren en te categoriseren op basis van genre of tempo.

Functies in audio-editors

Functies in audio-editors, waaronder de automatische detectie en eliminatie van ruis, equalizer, compressie, tijdrekking en nog veel meer. Hieronder staan enkele voorbeelden van deze functies:

  1. Automatische detectie en eliminatie van ruis: AI kan worden gebruikt om achtergrondgeluiden in een audio-opname te detecteren en te verwijderen. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door een machine learning algoritme te trainen om specifieke soorten ruis te herkennen en deze automatisch te filteren uit de opname.
  2. Equalizer: AI kan ook worden gebruikt om automatisch de frequentiebalans van een audio-opname aan te passen, wat bekend staat als een equalizer. Een AI-systeem kan bijvoorbeeld worden getraind om de frequentiecurve van een bepaald instrument te herkennen en automatisch de EQ-instellingen aan te passen om de klank van dat instrument te verbeteren.
  3. Compressie: AI kan ook worden gebruikt om de dynamiek van een audio-opname te comprimeren, zodat de luidere delen zachter worden gemaakt en de zachtere delen harder worden gemaakt. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt om de dynamiek van een zanger te verbeteren of om ervoor te zorgen dat een opname goed klinkt op verschillende afspeelapparaten.
  4. Tijdrekking: AI kan ook worden gebruikt om de tijd van een audio-opname uit te rekken of in te korten, zonder dat de toonhoogte wordt aangetast. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt om een ​​muzikale passage te versnellen of vertragen zonder dat de toonsoort verandert.
  5. Automatische mastering: AI kan ook worden gebruikt om automatisch de mastering van een audio-opname uit te voeren, waarbij verschillende effecten en aanpassingen worden toegepast om de klank van de opname te verbeteren. Dit kan bijvoorbeeld worden gebruikt om de opname klinkt alsof het in een professionele studio is opgenomen.

De toekomst van audio bewerking

Op het gebied van audio bewerking zijn er verschillende geavanceerde technieken mogelijk. Een van de meest geavanceerde technieken die momenteel beschikbaar zijn, is waarschijnlijk het gebruik van neurale netwerken om audio te synthetiseren. Hierbij wordt een computerprogramma getraind om nieuwe audio te genereren op basis van bestaande audio-opnames.

GAN

Door gebruik te maken van zogenaamde "generative adversarial networks" (GAN's) kan het programma bijvoorbeeld leren om het geluid van een bepaald instrument te imiteren, of om nieuwe muziekstukken te componeren op basis van bestaande muziek.

Deze techniek wordt vaak gebruikt in de muziekindustrie, bijvoorbeeld om bepaalde effecten of instrumenten te simuleren zonder dat er daadwerkelijk een muzikant aan te pas komt.

Source Seperation

Een andere geavanceerde techniek op het gebied van audio bewerking is het gebruik van "source separation". Hierbij wordt geprobeerd om individuele bronnen van geluid te isoleren in een audio-opname, zodat deze afzonderlijk kunnen worden bewerkt.

Bijvoorbeeld, als je een audio-opname hebt waarin meerdere mensen tegelijk praten, kan deze techniek worden gebruikt om de stemmen van de verschillende sprekers van elkaar te scheiden, zodat ze afzonderlijk kunnen worden bewerkt.

Audio analyseren en classificeren op basis van emoties

In de toekomst zijn er waarschijnlijk nog veel meer geavanceerde technieken mogelijk op het gebied van audio bewerking. Een interessant gebied waar momenteel veel onderzoek naar wordt gedaan, is het gebruik van AI om audio-opnames te analyseren en te classificeren op basis van emoties.

Hierbij wordt geprobeerd om te bepalen welke emoties er in een bepaalde audio-opname worden uitgedrukt, bijvoorbeeld door te kijken naar de intonatie van de spreker of de muzikale elementen van de opname.

Deze techniek zou bijvoorbeeld kunnen worden gebruikt in de film- of game-industrie om automatisch muziek of geluidseffecten te selecteren die passen bij de emoties die op dat moment worden uitgedrukt in de opname.

Geschiedenis van audio-editors

Hieronder vind je een overzicht van de geschiedenis van audio-editors, inclusief de verschillende technologieën die in de loop van de tijd zijn gebruikt en welke er momenteel in gebruik zijn.

PeriodeTechnologieënVerbeteringen
1950-1960Magnetische tape recorders en splicing tapeDeze technologieën maakten het mogelijk om geluidsopnames te bewerken door de tape te knippen en aan te passen, maar het proces was tijdrovend en vereiste een aanzienlijke hoeveelheid fysieke arbeid.
1970-1980Analoge tape recorders met mixing consolesDit maakte het mogelijk om meerdere audiosporen samen te mixen en te bewerken, met behulp van faders en andere bedieningselementen op een mixing console. Dit verbeterde de efficiëntie van het bewerkingsproces aanzienlijk.
Jaren 80-90Digitale audio-editors op personal computers (PC's)Dit maakte het bewerken van audio veel eenvoudiger en efficiënter, met functies zoals automatisch uitlijnen, niet-destructieve bewerkingen en realtime weergave.

Veelgestelde vragen over audio-editors

Wat is stemherkenning?

Bepaal welke delen van de opname de stem van de spreker bevatten en welke delen achtergrondgeluiden of andere geluiden bevatten. Dit kan helpen om de bewerkingstijd te verminderen en de kwaliteit van de opname te verbeteren.

Hoe voert AI taken automatisch uit?

De AI audio-editor kan automatisch bepaalde bewerkingen uitvoeren, zoals ruisvermindering of equalisatie, op basis van vooraf ingestelde parameters of door machine learning algoritmen. Dit kan helpen om de bewerkingstijd te verminderen en de consistentie van de bewerking te verbeteren.

Wat is automatisch transcriberen?

Hiermee kan de editor automatisch spraak naar tekst omzetten, waardoor de bewerking workflow wordt vereenvoudigd en de nauwkeurigheid van het transcriberen wordt verbeterd.

Wat zijn intelligente loops?

Je kunt intelligente loops genereren op basis van de structuur en het tempo van de opname, waardoor de workflow van het maken van muziek wordt vereenvoudigd en de creativiteit van de muzikant wordt gestimuleerd.