Точность — алгоритмы обеспечивают идеальное совмещение звука и изображения.

Гибкость — системы адаптируются к разным форматам, учитывая нестандартные временные коды и сложные дорожки.

ИИ стал неотъемлемой частью современных технологий синхронизации, позволяя упростить рутинные процессы и повысить качество конечного продукта. Такие решения, как Adobe Sensei и NVIDIA Maxine, демонстрируют потенциал ИИ в автоматизации постпродакшна, освобождая специалистов от трудоемких задач и повышая производительность студий.

3.3. Автоматизация мониторинга и калибровки оборудования

Студии постпродакшна требуют точной настройки и контроля аудиовизуального оборудования. ИИ автоматизирует мониторинг и калибровку, сокращая время технического обслуживания и улучшая качество контента. Процесс выбора и настройки оборудования включает анализ множества параметров: частотного диапазона акустических систем, разрешения дисплеев, уровня сигнала и других характеристик. ИИ позволяет автоматизировать этот процесс с помощью следующих технологий:

1)​ Алгоритмы анализируют параметры помещения — его объём, геометрию, освещение и назначение — и предлагают оптимальные решения. Например, система подбирает студийные мониторы или микрофоны в зависимости от задачи, будь то запись, монтаж или микширование.

2)​ Такие программы, как Genelec GLM (Loudspeaker Manager),

адаптируют звучание студийных мониторов к характеристикам

19

помещения. Они регулируют уровни громкости, временные задержки и эквалайзер для точного воспроизведения звука.

3)​ ИИ-алгоритмы анализируют работу оборудования, обеспечивая соответствие профессиональным стандартам.

4)​ Системы в режиме реального времени выявляют искажения, резонансы

инедостаток частот. Например, Dirac Live измеряет отклик помещения

икорректирует звучание с помощью цифровой обработки сигнала.

5)​ Алгоритмы оценивают цветопередачу, яркость, контрастность и разрешение. Colour Intelligence использует ИИ для автоматической цветокоррекции, обеспечивая стабильное качество изображения на всех этапах работы.

6)​ Некоторые устройства, такие как мониторы JBL Intonato или панели Eizo ColorEdge, оснащены встроенными алгоритмами, которые автоматически корректируют параметры изображения и звука с учётом данных от внешних датчиков.

Внедрение ИИ в мониторинг и калибровку дает несколько преимуществ:

Экономия времени – минимизируется необходимость ручных настроек. Точность – снижается риск ошибок, обеспечивается стабильное качество. Гибкость – алгоритмы адаптируются к изменению условий в студии.

ИИ активно используется в индустрии, например, студия Abbey Road применяет алгоритмы для анализа акустики и настройки оборудования, сохраняя уникальное звучание. В Dolby Laboratories технологии машинного обучения оптимизируют системы пространственного звучания

20

Dolby Atmos, обеспечивая точную калибровку в различных конфигурациях студий.16

Таким образом, автоматизация мониторинга и калибровки оборудования открывает новые возможности для повышения эффективности студий постпродакшна. Она упрощает настройку, гарантирует стабильное качество и делает процесс работы более адаптивным к современным требованиям медиапроизводства.

Глава 4. Проблемы и перспективы применения ИИ

4.1. Сложности внедрения

16 Савельев А. А. Алгоритмы машинного обучения в акустическом моделировании. — Вопросы радиоэлектроники, 2020.

21

Несмотря на перспективы, связанные с автоматизацией расчетов и оптимизацией параметров, существуют значительные барьеры для широкого внедрения этих технологий. Основными препятствиями остаются высокая стоимость программного обеспечения, требовательность алгоритмов к вычислительным ресурсам, нехватка данных по специализированным помещениям и ограниченность моделей в учете субъективных факторов восприятия звука. В данной главе рассматриваются ключевые сложности, связанные с использованием ИИ в проектировании акустики студий, а также ограничения, которые препятствуют его универсальному применению.17​ ​ Одной из главных преград остается стоимость технологий. Это

касается как создания индивидуальных алгоритмов, так и использования существующих решений. Программы для акустического моделирования

(EASE AI, SoundPLAN AI, Odeon AI) требуют крупных финансовых вложений. Лицензии на профессиональные версии могут обходиться в десятки тысяч долларов.

Обработка сложных акустических моделей требует мощных серверов, что увеличивает эксплуатационные расходы. Например, генеративные алгоритмы, используемые для предсказания реверберации, требуют значительных объемов вычислений.18

Настройка и эксплуатация ИИ-систем требуют специалистов в области акустики, машинного обучения и архитектурного проектирования, что повышает затраты на реализацию проектов.

17Борисов В. А., Петров М. С. Искусственный интеллект в архитектурном проектировании. — Вестник МГСУ, 2021.

18Савельев А. А. Алгоритмы машинного обучения в акустическом моделировании. — Вопросы радиоэлектроники, 2020.

22