Хотя ИИ эффективно анализирует данные и оптимизирует параметры, его использование в проектировании студий имеет ряд ограничений. Даже при точных симуляциях алгоритмы не всегда учитывают человеческое ощущение акустики. В студиях, работающих с разными музыкальными жанрами, универсальное решение невозможно.

Большинство моделей требуют больших объемов информации. Но база данных по студийным пространствам пока недостаточно обширна, особенно по сравнению с концертными залами и театрами. Узкие коридоры, мансардные потолки и сложные формы помещений создают проблемы для алгоритмов, ориентированных на традиционные конструкции.

Таким образом, несмотря на значительный потенциал ИИ в области акустического моделирования, его широкое применение в проектировании студийных пространств сталкивается с рядом серьезных препятствий. Высокая стоимость программного обеспечения, необходимость мощных вычислительных ресурсов, нехватка специализированных данных и ограниченность моделей в учете субъективных факторов восприятия звука делают эти технологии менее доступными. В результате, на данный момент ИИ может служить вспомогательным инструментом, но не заменяет комплексный подход, включающий экспертный анализ и традиционные методы проектирования.

4.2. Перспективы развития

Несмотря на существующие сложности, ИИ-технологии в проектировании студий продолжают эволюционировать. Улучшение

23

алгоритмов, повышение точности моделирования и снижение стоимости делают их все более доступными.19

Современные ИИ-системы становятся точнее и быстрее благодаря новым подходам в машинном обучении:

1.​ Глубокие сверточные (CNN) и рекуррентные (RNN) сети позволяют детально прогнозировать распространение звуковых волн. Такие технологии уже применяются в архитектурной акустике, например, в Room EQ Wizard AI.

2.​ Платформы вроде Google Cloud AI и AWS Deep Learning ускоряют сложные расчеты, позволяя инженерам получать результаты симуляций почти мгновенно.

3.​ Алгоритмы адаптируются к новым данным и совершенствуются на примерах реальных студий, что со временем делает их прогнозы точнее и эффективнее.

Будущее акустического и архитектурного проектирования связано с объединением различных аспектов в единую систему:

●​ Интеграция с Building Information Modeling (BIM) позволит учитывать акустические параметры еще на этапе проектирования.

●​ В перспективе возможно создание решений, анализирующих не только звук, но и освещение, а также эргономику студий.

●​ Будущие студии могут оснащаться системами, которые в реальном времени корректируют акустику и свет в зависимости от текущей задачи. Например, при записи диалогов параметры подстраиваются для

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

24

лучшей разборчивости речи, а при сведении музыки оптимизируются настройки мониторов.20

Таким образом, внедрение ИИ в проектирование студий требует доработки, но со временем позволит автоматизировать процессы, снизить затраты и улучшить качество.

Заключение

Применение ИИ в проектировании студий постпродакшна открывает новые возможности для оптимизации акустики и аудиовизуальных решений. Алгоритмы, такие как EASE AI, SoundPLAN, Adobe Sensei и NVIDIA Maxine, позволяют моделировать акустические характеристики,

20 Гончаров Д. В. Автоматизированное проектирование акустических систем. — М.: Техносфера, 2022.

25

автоматизировать подбор звукоизоляционных материалов и проектировать расположение оборудования с высокой точностью, снижая временные и финансовые затраты.

ИИ особенно ценен при проектировании студий в сложных архитектурных условиях, например, в мансардных помещениях. Автоматизированный анализ помогает избежать акустических аномалий и добиться равномерного распределения звука. В аудиовизуальной сфере ИИ автоматизирует настройку освещения, синхронизацию аудио- и видеоматериалов, а также калибровку оборудования, повышая качество работы студии. Несмотря на высокую стоимость внедрения и необходимость адаптации алгоритмов, дальнейшее развитие технологий приведёт к их более широкой доступности и интеграции с BIM-системами. В перспективе можно ожидать появления автоматизированных студий, где ИИ будет динамически адаптировать акустику и освещение под задачи постпродакшна. Использование ИИ в проектировании студий уже сейчас повышает точность и эффективность работы, делая процесс более технологичным и удобным.

Список литературы

1.​ Харченко С. Г. Акустика помещений: проектирование и расчет. — М.: Горячая линия – Телеком, 2019.

2.​ Зеленцова Л. Н. Архитектурная акустика: теория и практика. — СПб.: Издательство СПбГАСУ, 2018.

26

3.​ Киселев А. Н. Проектирование студий звукозаписи и радиовещания.

— М.: Наука и Техника, 2017.

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

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

6.​ Шелехов И. В. Современные технологии проектирования акустики помещений. — Журнал "Звукорежиссер", 2019.

7.​ Гончаров Д. В. Автоматизированное проектирование акустических

27