ИИ-музыка сегодня рождается за минуту. Вводите описание, жмёте кнопку и получаете «готовый» трек.

В наушниках он иногда звучит терпимо, особенно если вы включаете его один раз и недолго. Но как только этот файл попадает к дистрибьютору или гейм-дизайнеру вам указывают на неприятный факт.

Всё, что щедро нагенерила нейросеть, — низкого качества и конфликтует между собой.

Если коротко:

• примерно в 80% случаев ИИ-музыка без доработки ведёт себя непредсказуемо на разных устройствах и платформах;
• автомастеринг ориентируется на средний «референс», а не на требования звуковых платформ и особенности аранжировки;
• без пересведения и ремастеринга ИИ-треки ухудшают UX — глушат и «замыливают» голос, забивают эффекты, утомляют слушателя и провоцируют выключить звук.

Разберём, в чём ИИ-музыка несовершенна, что именно исправляет человеческое пересведение/ремастеринг и в каких случаях участие звукорежиссёра — не роскошь, а страховка от проблем на релизе.

ИИ-музыка и автомастеринг — почему «сгенерировать и выложить» не работает

Большинство сервисов автоматического мастеринга делают одно и то же:

1. Измеряют громкость и спектр.
2. Сравнивают вашу звуковую дорожку с базой референсов.
3. Подгоняют её физические характеристики под усреднённый стандарт.

Это полезный черновой шаг. Но у него есть фундаментальная особенность.

Алгоритм по умолчанию предполагает, что микс уже в порядке, что бас в нём не мутный, вокал не утонул, уровни не клипуют, а частоты сбалансированы.

На практике всё иначе:

• Если у трека грязная середина, автомастеринг усилит эту грязь.
• Если ИИ-музыка выходит в ноль по пикам, алгоритм начнёт агрессивно давить лимитером, ломая динамику и добавляя искажения.

Автомат не видит контекста.

Он не знает, что этот трек будут слушать на Яндекс Музыке или, что он станет фоном для диалога в сторителлинговой игре. Робот-звукоинженер просто подгоняет файл под формальные параметры.

Если вы сгенерировали музыку, но сомневаетесь в том, как она пройдёт боевое крещение, — можно отдать трек на разбор (прикрепите ссылку на файл) и увидеть, где именно в миксе и мастере сейчас уязвимые места.

Типичные проблемы ИИ-треков

Когда инженеры обсуждают AI‑музыку, в экспертных мнениях снова и снова всплывают одни и те же симптомы:

Ощущение	Причина
Перегруженный бас и «болото» в области 200–400 Гц	Инструменты лезут друг на друга, низ гудит, на дешёвых колонках всё превращается в гул.
Конфликт бочки и баса	Кик и басовые частоты борются друг с другом за место, из‑за чего теряется и ритм, и плотность.
Грязная середина	Синты, гитары, вокальные партии и перкуссия скапливаются в одном диапазоне. В результате для голоса или основного мотива в миксе не остаётся пространства.
Нестабильная динамика	То всё слишком громко и пережато, то резко проседает, а автомастеринг усугубляет ситуацию.
Артефакты	Щелчки, странные хвосты, фазовые проблемы, которые особенно заметны при конвертации в сжатые форматы или при прослушивании в наушниках.

ИИ-музыка в таком виде редко становится безопасным кандидатом для релиза.

Она может вдохновить как набросок. Но ей всегда нужен человек, который аккуратно разберёт этот коктейль по слоям и соберёт заново.

Если вы слушаете свой AI‑трек и узнаёте в нём хотя бы половину этих признаков, есть смысл остановиться и показать его звукорежиссёру (прикрепите ссылку на файл) до публикации.

ИИ-музыка в игре — было «мутно», стало «играбельно»

На странице «Сделаю музыку» есть кейс с игрой жанра «массовая многопользовательская ролевая онлайн-игра (MMORPG)», где музыка должна крутиться лупом по 3–5 минуты не раздражать и не забивать интерфейс.

В данном случае речь шла об авторском треке, но сценарий работы со звуком в этом случае легко перенести на ИИ-музыку.

Типичная ситуация:

• Разработчик генерирует динамичный AI‑луп для гейм-уровня. В студийных наушниках он звучит бодро. Но в динамиках бас гудит, мелодия уходит на второй план, а звуки матчей и анимаций теряются.
• После пересведения с разбором стемов и лёгкого ремастеринга удаётся уменьшить конфликт баса и бочки, сделать основную мелодическую линию более читаемой и освободить пространство под звуки интерфейса.

В результате пересведённая и отремастерённая музыка перестаёт конкурировать с геймплеем, фон воспринимается как часть атмосферы, а не как источник раздражения.

Если у вас похожая ситуация с мобильной игрой или визуальной новеллой, разбор одного трека уже даст понимание, что именно следует поправить в остальном саундтреке.

Что вы получаете от пересведения и перемастеринга ИИ-трека

Когда ИИ-музыка проходит через человеческое пересведение и живой мастеринг, она перестаёт быть непредсказуемым результатом эксперимента и превращается в управляемый инструмент.

После ручного хуманайзинга вы получаете:

• Чистый звук, одинаково хорошо читаемый на разных устройствах — от студийных мониторов до телефонов и ноутбуков.
• Баланс, который подстроен под ваш сценарий — под голос в песне, под геймплей, под монтаж ролика или обучающий курс.
• Стабильную громкость, которая соответствует требованиям стриминговых платформ.
• Снижение количества артефактов, клипов и резких перепадов, которые при автоматическом мастеринге часто остаются незамеченными.
• Звук, который не утомляет при длительном прослушивании, что особенно важно для игр, длинных видео и образовательного контента.

С помощью «очеловечивания» вы переводите трек из состояния «интересный нейронный набросок» в состояние «звук, за который не стыдно на релизе».

Что важнее — пересведение или ремастеринг ИИ-трека

Классический аудиопайплайн делит работу на два уровня.

Это микширование (сведение) и мастеринг:

1. Сведение работает «внутри» трека, по отдельным дорожкам.
2. Мастеринг обрабатывает и формирует финальный стереофайл целиком.

В случае с ИИ-музыкой этот принцип тоже работает.

Без нормального пересведения даже самый умный ремастеринг не даст вам чистой картины по каждому инструменту и не решит базовые конфликты в звуке.

Мастеринг по определению опирается на уже готовый микс.

Он может выровнять громкость, слегка поправить тональный баланс и сгладить пики. Но он не работает с басом, синтами, ударными и вокалом по отдельности.

Во время мастеринга инженер работает аккуратно и бережно, чтобы не сломать то, что уже собрано.

Когда ИИ-музыка с самого начала содержит мутный низ, грязную середину и конфликтующие партии, мастеринг физически не может разрулить это потреково. Он работает с суммой.

Для ИИ-сгенерированного трека пересведение критически важно.

Вместо того, чтобы пытаться сбить «общую температуру по больнице», ремикширование позволяет заново отрегулировать частотные и другие характеристики отдельных партий.

Если пропустить этот этап и сразу гнать ИИ-трек в автомастеринг, вы получаете красивую упаковку для всё тех же проблем — гудящий бас, размытая середина, артефакты и пр.

В профессиональной среде на ситуацию смотрят трезво.

Испытанное годами правило гласит, что хороший мастеринг усиливает хороший микс, но не превращает плохой в шедевр.

С ИИ-треками, которые в подавляющем большинстве выдаются пользователю как один стереофайл без исходных дорожек, задача усложняется. Именно поэтому живое пересведение становится основой, а ремастеринг — финальным мероприятием.

Не всё так просто — какие работы проводят перед пересведением

Чтобы пересвести ИИ-трек, сначала нужно получить доступ к его отдельным элементам.

Некоторые генераторы ИИ-музыки предоставляют стемы — отдельные дорожки барабанов, баса, синтов, вокала. Но эта опция доступна не всем и не во всех сервисах.

Если дело приходится иметь с цельным треком, звукорежиссёр идёт по более сложному пути. Он использует AI stem-сепаратор для грубого разделения и при необходимости доснимает партии по слуху, буквально заново воспроизводя аранжировку в секвенсоре.

Современные AI stem-splitter’ы разделяют трек на дорожки не идеально. Сплиттер может помочь вытащить вокал, бас, барабаны и остальной материал, но часто оставляет перекрёстные артефакты, остатки инородных инструментов в чужих дорожках и фазовые странности.

Если задача — не просто сделать ремикс «как получится», а довести ИИ-сгенерированный материал до профессиональных стандартов, инженеру приходится идти дальше.

Он по слуху восстанавливает партии:

• отдельно записывает бас, перкуссию, синты или гитары, ориентируясь на оригинальный трек;
• подбирает тембр, ритм, интонирование.

Это уже не «подкрутить пресет», а полноценная реконструкция аранжировки.

Перед пересведением выполняют несколько трудоёмких шагов:

1. Анализируют структуру трека — где расположен куплет, где условный припев, какие элементы несут основную нагрузку, а какие можно убрать без потерь.
2. Определяют тональность и темп, чтобы новые или перезаписанные партии точно легли в сетку.
3. Проверяют, какие элементы стоят спасения, а какие проще заменить полностью, потому что исправление займёт больше времени и всё равно не даст чистого результата.

Все эти решения требуют наличия профессионального слуха, знания аранжировки и практики сведения.

ИИ-инструменты помогают. Они ускоряют разделение трека на дорожки, дают отправную точку, иногда подсказывают варианты.

Но нужна и тонкая работа — услышать, что на самом деле звучит в отдельной партии, понять, как эту проблему аккуратно обойти, и руками собрать из разрозненных фрагментов цельный, ровно звучащий трек.

Всё это может сделать только человек.

Поэтому, когда речь идёт о пересведении ИИ-музыки, надо относиться к этому как к сложной инженерно-творческой задаче, а не как к рутине на уровне «накинуть пару плагинов».

Достойный результат появляется там, где профессионал готов вникнуть в каждую партию, снять её по слуху, если нужно, и только потом выводить трек на уровень, который уже имеет смысл полировать мастерингом.

Чек-лист «Как понять, что ИИ-треку требуется пересведение и ремастеринг»

Вам не обязательно быть звукорежиссёром, чтобы заметить, что с ИИ-сгенерированным треком что-то не так.

Вот компактный чек‑лист, который помогает решить, нужен ли треку разбор профи:

• Вы сравниваете ИИ-трек с другими треками и замечаете, что он звучит заметно громче или тише, хотя фейдеры стоят примерно одинаково. Значит, автоматический мастеринг не привёл её к адекватному уровню, и нужна ручная корректировка.
• При включении фона с голосом диктора или персонажа часть слов становится менее разборчивой, особенно на согласных и тихих окончаниях. Это часто говорит о конфликте по частотам и динамике, который может решить пересведение.
• Вы сами хотите выключить музыку через несклько минут, хотя вроде бы любите этот жанр. Обычно это связанно с переизбытком ярких элементов, монотонной динамикой или неудачным тональным балансом.
• ИИ-музыка ведёт себя по-разному на различных устройствах. В студийных наушниках всё звучит сносно, а в колонках ноутбука трек превращается в гул с шорохами. Это показывает, что мастеринг не учитывает реальное окружение.
• После автоматического мастеринга вы слышите появившиеся искажения или ощущение «сдавленности», хотя исходник казался более живым. Это классический признак того, что алгоритм переусердствовал с лимитированием, и трек стоит пересобрать вручную.

Если вы считаете, что ваш AI‑трек попадает хотя бы в два пункта из пяти, отправка файла на разбор (прикрепите ссылку на файл) обычно даёт больше ясности, чем десять новых попыток «перегенерировать».

ИИ-музыка для песен из нейросетевых сервисов

В материале о Suno и других нейросетях для создания песен на delotext обсуждается, как быстро нейросети выдают композиции «под ключ», и как при этом важно смотреть на юридические, этические и эстетические тонкости.

В посте подчёркивается, что нейросети ускоряют черновой этап, но не снимают с автора ответственности за финальный звук.

Это особенно заметно, когда речь идёт о вокале.

ИИ может сгенерировать голос, но, чтобы он не конфликтовал по частотам с инструментами и звучал с читаемым текстом, всё равно нужны уши человека.

Такая же логика работает и с инструментальной ИИ-музыкой.

Сервисы дают вдохновение и черновой материал. А затем включается композитор и звукорежиссёр. Они делают так, чтобы трек зазвучал в миксе как задумано, а не как «в среднем по датасету».

К кому общаться для пересведения ИИ-трека

На delotext я не просто пишу тексты о музыке.

Я пишу песни, делаю аранжировки, музыку для игр и подкастов, брендовые треки и разбираю в своих статьях как звук влияет на маркетинг и восприятие.

Это редкий случай, когда человек одновременно понимает и технику, и бизнес-контекст.

Если у вас уже есть ИИ-музыка и вы планируете использовать её в проекте, практичный алгоритм действий выглядит так:

1. Отправить один трек на разбор. В ответ вы получаете список конкретных проблем, рекомендации по улучшению и понимание, нужен ли вашему кейсу только мастеринг или полноценное пересведение. Такой аудит занимает ограниченное время и позволяет избежать неприятных сюрпризов уже после релиза.
2. Дальше можно принять спокойное решение — оставить ИИ-сгенерированную композицию как есть, доработать её силами вашей команды или поручить пересведение и ремастеринг мне, опираясь на мой опыт с песенными, инструментальными, игровыми, подкастовыми и брендовыми проектами.

В любом случае вы идёте в продакшн не с «магическим» файлом от нейросети, а с осознанным звуком, который лучше подходит вашему продукту и вашим слушателям.