내 음악 안에 무엇이 들어 있는지 결국 알게 된 방법 (모든 것을 다시 녹음하지 않고)

Source: Dev.to

음악을 충분히 오래 만들다 보면, 결국 좌절감을 주는 벽에 부딪히게 됩니다.

트랙을 완성합니다. 괜찮게 들리지만, 뭔가 어색합니다.

저에게는 그 순간이 보통 발행 후에 찾아옵니다. 영상이 기대 이하의 성과를 내고, 리믹스 아이디어가 너무 늦게 떠오르며, 혹은 보컬 라인을 다시 사용하고 싶지만 원본 프로젝트 파일이 사라져버린 경우입니다.

이것은 제가 제 트랙을 분해하기 시작한 이야기이며, 그 과정에서 배운 교훈입니다.

아무도 경고하지 않는 문제

저는 주로 콘텐츠용으로 음악을 만들어요—짧은 영상, 배경 트랙, 소셜 포스트용 루프 등. 속도가 완벽함보다 더 중요합니다.

하지만 속도에는 단점이 있습니다.

오래된 트랙이 쌓여갑니다. 일부는 단일 WAV 파일로 내보냈습니다. 스템이 없고, 백업도 없습니다. 단지 final_v3_really_final.wav 뿐이죠.

어느 순간, 저는 다음을 원했습니다:

• 악기 버전으로 만들기 위해 보컬 제거
• 다른 템포에서 드럼 재사용
• 모바일에서 너무 크게 들리는 베이스 라인 수정

다시 녹음하는 것은 현실적이지 않았습니다. 다른 옵션이 필요했습니다.

빠른 현실 점검: 스템 분리란 실제로 무엇인가

어떤 도구를 사용하기 전에, 기본을 이해하는 데 시간을 투자했습니다.

현대 스템 분리는 대부분 소스‑분리 모델을 기반으로 하며, 종종 딥러닝을 사용해 학습됩니다. 이러한 모델은 시간에 따른 주파수 패턴을 분석하고 보컬, 드럼, 베이스, 반주와 같은 구성 요소를 분리하려고 시도합니다.

• Spotify Research의 기술 개요는 개념을 명확하고 과장 없이 설명합니다.
• MIR (Music Information Retrieval) 커뮤니티는 진행 상황과 한계를 모두 문서화합니다.

핵심 요점: 강력하지만 마법은 아닙니다.

My First Tests (And a Few Failures)

I tested stem splitting on three real tracks:

• A clean pop track with clear vocals
• A lo‑fi beat with vinyl noise
• A dense EDM drop with heavy sidechain

Results were mixed.

• The pop track worked surprisingly well. Vocals were clean enough to reuse.
• The lo‑fi track struggled. Noise confused the model.
• The EDM drop? Drums and bass bled into each other badly.

That was my first lesson: the cleaner the mix, the better the result.

According to a 2023 overview in IEEE Signal Processing Magazine, separation accuracy drops significantly when sources share overlapping frequency ranges—exactly what I observed.

실제로 유용해진 경우

진정한 가치는 완벽함이 아니라 속도였습니다.

어느 오후, 짧은 형식의 영상에 사용할 다섯 곡의 오래된 트랙에 대한 악기 버전이 필요했습니다. 이를 수작업으로 다시 만들려면 몇 시간이 걸렸을 것입니다.

AI Stem Splitter를 사용하면 총 15분 이내에 사용할 수 있는 악기 트랙을 생성할 수 있었습니다.

• 스튜디오 수준이었나요? 아니요.
• 모바일 영상에 충분히 좋았나요? 물론입니다.

그 주에 제 작업 속도가 30–40 % 정도 향상된 것으로 추정합니다. 이는 모든 것을 처음부터 다시 만들던 일을 멈췄기 때문입니다.

많은 도움이 된 작은 작업 흐름 조정

시도와 오류를 거친 뒤 작업 방식을 바꿨습니다:

• 가능하면 클린 믹스를 내보내기.
• 스플릿하기 전에 과도한 스테레오 와이딩을 피하기.
• 스튜디오 모니터가 아니라 휴대폰 스피커로 항상 스템을 미리 들어보기.

예상치 못한 한 가지 성공: 분리된 드럼 스템 덕분에 원본 믹스에서 놓쳤던 과압축 문제를 확인할 수 있었습니다. 이는 Audio Engineering Society (AES) 가 언급한 바와 같이, 스템 분리가 완벽하지 않더라도 믹스 진단을 향상시킬 수 있다는 연구 결과와 일치합니다.

일상에 스며든 조용한 도구

이 단계에서 나는 몇 가지 웹 기반 도구를 시도했다. 그 중 하나가 MusicArt였다.

나는 그것을 “해결책”이라기보다 유틸리티처럼 다뤘다—빠르게 움직여야 할 때, 오래된 DAW 세션을 다시 열고 싶지 않을 때 열어두는 것.

그것이 내 작업 흐름을 대체한 것은 아니지만 마찰을 줄여줬다. 그 차이가 중요하다.

내가 다른 크리에이터에게 말하고 싶은 것

• 스튜디오 수준의 완벽한 스템을 기대하지 마세요; 실망할 겁니다.
• 유연성을 원한다면, 아마도 감탄하게 될 겁니다.

스템 분리는 다음과 같은 경우에 가장 잘 작동합니다:

• 믹스가 깨끗할 때.
• 목표가 완벽함이 아니라 재사용일 때.
• 순도보다 시간이 더 중요할 때.

그렇게 사용하면, 그것은 단순한 트릭이 아니라 창의적인 안전망이 됩니다.

최종 생각

나는 트랙을 완성하는 것이 그 트랙의 문을 닫는 것이라고 생각했었다.

이제 나는 내보내기를 다양한 방식으로 다시 열 수 있는 것으로 본다.

완벽하게는 아니고, 무한히도 아니다. 하지만 아이디어를 계속 움직이게 할 만큼은 충분하다.

그리고 콘텐츠 중심의 크리에이터에게는 그 차이가 빠르게 누적된다.