KI-Mastering im Test: Benn Jordan vergleicht Mensch gegen Maschine – aber wer gewinnt?
Kann künstliche Intelligenz den Profi ersetzen?
KI-Mastering im Test: Benn Jordan vergleicht Mensch gegen Maschine - Aber wer gewinnt? · Quelle: Benn Jordan / YouTube
Benn Jordan zeigt in seinem YouTube-Video eine von ihm durchgeführte umfassende Studie über die Qualität von KI-Mastering im Vergleich zu menschlichen Mastering-Engineers. Sein Ergebnis: KI-Methoden sind zwar wesentlich erschwinglicher, menschliche Mastering-Engineers liefern aber immer noch die besten Ergebnisse. Was meint ihr zu dem Thema KI-Mastering vs. Real-Mastering?
Alles zum Mastering Shootout Mensch gegen KI
Künstliche Intelligenz vs. Mensch: Das KI-Mastering Experiment von Benn Jordan
Jordan schickte für den Test seinen Track „Starlight“ durch verschiedene KI-Plugins, zu Online-Mastering-Plattformen und natürlich ebenso an echte menschliche Mastering-Engineers. In der anschließend Blindstudie, an der 472 Personen teilnahmen, schnitten die verschiedenen KI-Mastering Tools unterschiedlich ab, aber zwei menschliche Toningenieure, also Max Hosinger und Ed the Soundman, belegten die ersten Plätze. Das war nicht anders zu erwarten – oder?
Benn Jordan erklärt zudem in seinem Video, wie wichtig das Mastering für die endgültige Qualität eines Tracks ist. Und hier hat er definitiv auch Recht. Durch vergleichendes Hören bewerteten die Teilnehmer verschiedene Mastering-Ansätze hinsichtlich Klarheit, Präsenz und Tiefe. Aber schaut euch erst einmal das Video an, bevor wir hier weiter diskutieren und unten im Artikel abstimmen.
Kann künstliche Intelligenz den Profi ersetzen?
Trotz fortgeschrittener Techniken im KI-Mastering und den Plattformen wie iZotope Ozone 11 oder Kits.ai zeigten die Ergebnisse, dass menschliche Mastering-Engineers durchweg präzisere und detailreichere Klangbilder produzierten – mit mehr „human feeling“. Besonders überraschend war die Disqualifikation von LANDR, einer sehr populären Online-Mastering-Plattform, die Jordans Anforderungen nicht erfüllte, da (subjektiv gesehen) jedes Master schlechte Ergebnisse erzielte. Ebenso entfernte er die Online-Mastering-Ergebnisse von den Plattformen Bandlab, Waves, Virtu und Mixea.
Im Laufe des Experiments wurden die ursprünglich zwölf Mastering-Ansätze auf sieben akzeptable reduziert, um die Hörer nicht zu überfordern. Am Ende zeigte die Bewertung der Finalisten, dass fortgeschrittene Technologien im KI-Mastering wie Compound Audio Stereo Mastering und Matchering 2.0 zwar solide Ergebnisse liefern können, aber menschlichen Experten wie Hosinger und Ed the Soundman in der nuancierten Darstellung der Musik unterlegen sind.
Das Mastering-Duell – Geld sparen oder auf Qualität setzen?
Jordan weist natürlich auch auf die Kosten für professionelle Mastering-Engineers hin, die sich auf mehrere Tausend Euro pro Album belaufen können. Plattformen für KI-Mastering bieten jedoch eine kostengünstige Alternative, die den Klang für den Durchschnittsnutzer zufriedenstellend verbessern kann, wenn die Ansprüche nicht zu hoch sind.
Als Vergleichskriterien nannte Benn Jordan Aspekte wie Klangdichte, Tiefenstaffelung und musikalische Präsenz. Während einige KI-Mastering Tools kreative und schnelle Ergebnisse lieferten, produzierten die echten Mixing- und Mastering-Meister seiner Meinung nach die kohärentesten und technisch überzeugendsten Ergebnisse.
Finale und eure Einschätzungen
Und das ist die Top 7 dieser Mastering-Studie:
- Max Hosinger
- Ed the Soundman
- a) Ozone und Neutron sowie b) Matchering 2.0
- Stereo-Mastering von Compound Audio
- Kits.ai
- iZotope Ozone 11
Wie würdet ihr entscheiden? Nutzt ihr KI-Mastering für eure fertigen Songs oder steht ihr doch eher auf eine echte zweite Meinung und reelle Expertise?
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Eine Antwort zu “KI-Mastering im Test: Benn Jordan vergleicht Mensch gegen Maschine – aber wer gewinnt?”
Dass AI-Mastering dumm sei, halte ich für ziemlich vermessen. AI-Mastering liefert keine Ergebnisse, wie sie ein ausgebildeter und erfahrener Mastering-Engineer zu erstellen imstande ist. Dennoch ist i.d.R. weit über dem, was ungelernte Komponisten zu leisten imstande sind. Hat man nicht das Geld oder will man es nicht für Mastering ausgeben oder, wie in meinem Fall, hat man keine ultraprofessionellen Ansprüche, ist AI-Mastering absolut ausreichend.