我們的數字化音頻未來新技術將如何為我們帶來沉浸式體驗？

杰伊·耶爾瑞

過去幾十年里，音頻技術多次改變了面貌。不過，迄今為止最大的變化是從模擬轉換到數字，并且一旦音頻被轉換為比特和字節，它就使我們能夠做過去似乎匪夷所思的事情。我們不僅不再線性錄音，而且我們中的大部分人不再以線性方式工作，隨機訪問現在為我們錄音、工作和生活的方式。

我們當前正經歷音頻業另一巨大的轉變，現在音頻技術能夠增強用戶體驗，促進質量提高或增加個體隔離性，以及往往以質量為代價的即時交付。以下的技術都是音頻未來的關鍵，我們運用或濫用它們的方式，將決定專業廣播音頻制作的進程。

機器學習

大部分人工智能討論似乎主要在于機器人奪走人類的工作，同時也在完成我們乏味的家務瑣事，讓我們無事可做的同時有空閑時間非常認真地去追劇。AI已經有能力分析和自我學習——一個稱為“機器學習”的過程，這有助于產生一些強大的音頻制作工具。

這是一個絕妙的計算能力運用，它具有分析他們自己及他們的輸出或者在我們的情況下分析我們正在做的工作并且提供改進我們的做法和工作的建議之流程。任何用預設混音的人已在依賴其他人之從好的起點開始的想法，但機器學習憑借實時分析而非僅僅給予我們一個靜態的起點，令此概念更上一層樓。

當談到常常被標榜為“自動混音”工具的東西時，我曾經是持懷疑態度的人之一，直到我發現它們對分析非常有用，類似于在混音期間使用頻譜模式的調音臺儀表去監聽總音域平衡。這些工具可作為你第二雙耳朵為你監聽，這幾乎總是好事。這些機器學習音頻工具非常適合處理平凡的任務，如合規和校正，意味著它們將來有一天可能把我們從管理響度和監測沉浸式音頻下混中解放出來。

沉浸式音頻工具

對混音工程師來說，沉浸式音頻是自從5.1環繞聲以來最激動人心的進展，它是使我想回到日常音頻制作工作的技術。似乎每月都有一款新環繞聲話筒上市，幫助沉浸式內容創作。

沉浸式音頻的創造性和錯誤可能性極大。幸運的是，現在比以往有更多工具防止事情失控?？绯两侥妇€工作的多聲道儀表和聲像控制器正以軟件和硬件形式發布。這些工具現在幾乎每一個人都可以得到，即便在我的家庭工作室內的兩個主要工作站——Pro Tools和Nuendo，都包括沉浸式聲像控制、母線、監測和創作工具連接。

虛擬和增強現實

在4K和HDR之前，3D曾是昔日的明日之星?，F在，明日之星應該是虛擬現實。戴上VR眼鏡和封閉式耳機，你成為另一個世界的一部分，也就是說，如果視覺有足夠的魅力吸引你進去，那么音景是包裹性的和可信的。

該技術可能令人有深刻印象，但更吸引人的是增強現實——一個增強版真實世界通過我們的設備之屏幕呈現出來。AR實際上可能對聲音設計師提出比VR更多的挑戰，原因是很多聲音必須是有機的，而另一些（如提示音）在它們聽上去完全是人造時效果更好。

由于AR通過便攜式設備而非眼鏡觀看，音景在質量不一定好的耳塞上或通過很小的設備喇叭以虛擬環繞聲形式呈現。音頻專業人士的挑戰是在觀眾可以容易地把目光跳出其屏幕，回到真實世界時，能夠以某種方式使增強的音頻體驗真正沉浸式且吸引觀眾的注意力。

便利的代價

個性化音頻時代從1979年索尼推出隨身聽開始，并且最終達到了足夠多的數量。我們現在發現我們處于史上最高個性化媒體消費但這些媒體很少是最高質量的時間點。

用有限的帶寬傳輸數字化內容要求大幅降低碼率到這個程度，即在此鏈路的消費者端幾乎不可能發現數字非壓縮內容。

我們正在便利和質量之間一個非常危險深淵的峭壁上取得平衡。情況可能很快就是如此

體驗真正非壓縮音頻的唯一方式是聽一個不擴音的原聲表演；否則我們就只能將就著聽周圍人的聲音。

現在，每一個音頻工程師的目標比以往任何時候都應是創作可想象得出的最動聽、最高質量的音頻。每當人們聆聽時，我們必須努力讓他們渴求高質量音頻，否則他們將不在關注。我們必須使用我們現在可用的這些極好的工具，為每一個項目創建真正令人激動的、沉浸式和有吸引力的音頻，無論它將在什么設備上被聆聽。B&P