Uso da inteligência artificial no processo de mixagem

Abstract

Resumo: O avanço da inteligência artificial (IA) tem transformado significativamente os fluxos de trabalho na produção musical, especialmente no campo da mixagem. Este estudo investiga como a automação promovida por sistemas inteligentes afeta a prática da mixagem em diferentes níveis de profissionalismo, desde usuários iniciantes até engenheiros de áudio experientes. O trabalho discute os principais modelos de automação (total e assistida) e suas implicações técnicas e criativas, com base em uma análise de ferramentas como iZotope Neutron, Landr, BandLab e Focusrite Control. Observa-se que a IA não apenas facilita o acesso à produção de áudio de qualidade para públicos sem formação técnica, como também oferece suporte analítico a profissionais, por meio de recursos como detecção automática de ganho, análise espectral, sugestões de cadeia de efeitos e correspondência de curvas de equalização. Para além da revisão crítica da literatura, o estudo inclui a aplicação prática da automação na mixagem de uma composição autoral, a fim de observar na prática os limites e potencialidades da colaboração humano-máquina nesse contexto. A pesquisa contribui, assim, para o debate sobre a reconfiguração do papel do produtor musical na era digital e para a reflexão sobre o equilíbrio entre autonomia criativa e automação inteligente na música

Abstract: The advancement of artificial intelligence (AI) has significantly transformed workflows in music production, especially in the field of mixing. This study investigates how automation promoted by intelligent systems affects the practice of mixing at different levels of professionalism, from beginners to experienced audio engineers. The paper discusses the main models of automation (full and assisted) and their technical and creative implications, based on an analysis of tools such as iZotope Neutron, Landr, BandLab and Focusrite Control. It is observed that AI not only facilitates access to quality audio production for audiences without technical training, but also offers analytical support to professionals, through features such as automatic gain detection, spectral analysis, effects chain suggestions and curve matching equalization. In addition to a critical review of the literature, the study includes the practical application of automation in the mixing of an authorial composition, in order to observe in practice, the limits and potential of human-machine collaboration in this context. The research contributes to the debate on the reconfiguration of the role of the music producer in the digital age and to the reflection on the balance between creative autonomy and intelligent automation in music