パフォーマーのためのAI駆動型モニターミックス

モニターエンジニアは、ステージ音量、ウェッジの配置、パフォーマーの動き、絶えず変化する部屋の音響など、数十の変数を同時に扱います。特に高出力ウェッジシステムではフィードバックが常に脅威です。手動のEQノッチは事後対応的で時間がかかり、リハーサル時間を削るサウンドチェックが必要になることがよくあります。

パフォーマーには主観的な好みもあり、ショー中に変化することがあります。ギタリストがある曲ではウェッジの低域を増やしたいと思い、次の曲では減らしたいと思うかもしれません。従来のワークフローはエンジニアの記憶と素早いフェーダー操作に依存しており、一貫性を欠くことがあります。

SSOUNDSは機械学習アルゴリズムをDSPプラットフォームに統合し、モニターシステムの伝達関数を継続的に分析します。ウェッジの出力とステージの周囲音を比較することで、AIはフィードバック周波数が鳴り出す前に予測できます。リアルタイムで外科的かつ位相コヒーレントなノッチを適用し、ミックスの音調バランスを保ちます。

この予測的アプローチは、リングが始まってから反応する従来のフィードバックサプレッサーを大きく超えるものです。AIはショーの最初の数分間で部屋のモーダル挙動を学習し、会場が観客で埋まったり湿度が変化したりするにつれて適応します。その結果、明瞭さを犠牲にすることなく、より高いフィードバック前利得が得られます。

リハーサル中、SSOUNDSモニターシステムは各パフォーマーのミックス調整、フェーダー操作、EQ変更、エフェクトセンドを、タイムスタンプ付きの曲メタデータとともに記録できます。AIはパターンを特定します。たとえば、リードボーカルがバラードで一貫してリバーブを上げたり、ドラマーが速いテンポでクリックを多く求めたりする場合です。

ショー本番では、AIはそのデータに基づいて開始ミックスを提案し、エンジニアがゼロから構築する手間を省きます。パフォーマーはタブレットアプリを使って自分のミックスを微調整することもでき、AIは複数のショーを通じて彼らの好みを学習します。これにより、セットリストの変更に適応するパーソナライズされたモニターマップが作成されます。

ライン・チェックはロードインのボトルネックになることがよくあります。SSOUNDSのAIはプロセスの一部を自動化できます。パフォーマーがマイクに向かって話したり演奏したりすると、システムは入力チャンネルを識別し、極性を確認し、信号経路の完全性を検証します。ファンタム電源の故障やケーブルの短絡などの一般的な問題を、インピーダンス曲線を分析して検出することもできます。

バンドにとって、これは完全な16チャンネルのライン・チェックが2分未満で完了できることを意味します。エンジニアは緑/赤のインジケータのダッシュボードを確認し、フラグが立てられた問題にのみ介入します。これにより、創造的なミックスとアーティストの快適さのための時間が生まれます。

SSOUNDSのウェッジとIEMシステムは、AIエンジンをローカルで実行するオンボードDSPを備えており、レイテンシを最小限に抑えます。AIは軽量プロトコルを介してミキシングコンソールと通信し、コンソールに処理負荷をかけることなくメタデータ（例：予測フィードバック周波数、ミックス提案）を送信します。

エンジニアはいつでもAIの決定を上書きできます。システムは自動操縦ではなく副操縦士として設計されています。たとえば、パフォーマーが型破りなEQカーブを望む場合、AIはその好みを学習し、修正の提案を停止します。ツアーを通じて、AIは各アーティストの癖に馴染んでいきます。

AIモデルがより洗練されるにつれて、SSOUNDSはセットリストだけからモニターミックスのニーズを予測できるシステムを構想しています。ジャンル固有のトレーニングデータを使用します。たとえば、メタルバンドがジャズトリオよりもウェッジにキックドラムを多く必要とすること知り、それに応じてプリセットするシステムを想像してください。

もう一つのフロンティアはモニター用の空間オーディオです。AIはパフォーマーのウェッジミックス内の要素をステージ位置に合わせて自動的にパンニングし、より没入感があり疲労の少ない体験を生み出すことができます。SSOUNDSはこれらの機能を積極的に研究しており、常にエンジニアを置き換えるのではなく、力を与えることを目標としています。