한 트랙이 네 개가 될 때: AI Stem Splitting이 내 창작 시간을 되돌려줬다

Source: Dev.to

저는 영상용 음악을 만들어요. 차트 1위 곡은 아니고, 릴스, 튜토리얼, 그리고 가끔 클라이언트 브리프용으로 솔직한 트랙을 만들죠. 수년간 제 작업 흐름은 단순하고 느렸습니다: 믹스를 bounce하고, 보컬이 조금 뜨거운 걸 깨닫고, 프로젝트를 다시 열어 수정하고, 다시 내보내기. 반복. 바쁜 주에는 그 루프가 모멘텀을 죽였어요.

결국 도움이 된 것은 새로운 플러그인이나 더 큰 모니터가 아니라, 현대 AI Stem Splitter 기술이 실제로 어떻게 작동하는지 배우고, 이를 신중하게 활용한 것이었습니다.

왜 나는 스템에 관심을 갖게 되었는가 (늦게 알게 되었지만)

나는 스템이 라벨에 전달하는 전문가들만을 위한 것이라고 생각했었다. 그런데 실제 상황이 내 생각을 바꾸었다. 클라이언트가 같은 트랙을 원했지만 “좀 더 공기 같은 보컬”과 “덜 공격적인 드럼”을 원했다. 문제는? 나는 원본 세션을 더 이상 가지고 있지 않았고, 스테레오 WAV만 남아 있었다.

그때 나는 소스 분리에 대해 읽기 시작했다—머신러닝 모델이 어떻게 보컬, 드럼, 베이스, 반주와 같은 구성 요소를 믹스된 트랙에서 식별하고 분리할 수 있는지. 이것은 마법은 아니지만 추측에 의존하는 것도 아니다. 근본적으로 이러한 AI 스템 스플리터는 방대한 음악 데이터셋으로 학습되어, 서로 섞여 있어도 다양한 악기와 목소리의 음향적 특성을 구별하는 방법을 배운다.

내가 찾은 가장 명확한 개요는 Wikipedia의 오디오 소스 분리 설명글이었다. 이것은 도구를 사용하기 전에 기본 원리와 한계를 이해하는 데 도움이 되었다.

첫 번째 실습 테스트 (그리고 작은 현실 점검)

몇 달 전에 직접 믹싱한 2분 48초짜리 팝 트랙에 AI Stem Splitter를 테스트했습니다. 믹스 안에 무엇이 들어 있는지 정확히 알고 있었기 때문에 의미가 있었습니다.

과정은 간단했습니다: 업로드, 대기, 스템 다운로드.

결과

• 보컬: 예상보다 깨끗했지만, 기대하지 않았던 약한 리버브 테일이 있었습니다
• 드럼: 타격감이 좋았지만, 하이햇이 음악 스템에 약간 섞여 있었습니다
• 베이스: 탄탄했고, 추가 EQ 없이 바로 사용할 수 있었습니다

완벽하진 않지만 사용할 수 있었습니다. 그대로 스템을 공개하진 않겠지만, 편집, 리믹스, 클라이언트 수정 작업에서는 몇 시간을 절약해 주었습니다.

AI가 실제로 맞는 곳 (그리고 맞지 않는 곳)

AI를 활용한 스템 분리 도구 카테고리는 창의적인 신탁이 아니라 유틸리티처럼 사용할 때 가장 효과적입니다. 이들은 정교한 패턴 인식 시스템이지, 마음을 읽는 존재가 아닙니다.

이것을 직접 겪으며 배웠습니다. 한 번은 심하게 왜곡된 기타 트랙에 신스가 겹쳐진 곡을 분리해 보았습니다. 결과는 물처럼 얇고 투명하게 들렸습니다. 도구가 실패한 것이 아니라, 복잡한 믹스에 대해 너무 많은 것을 기대했기 때문이었습니다. 이러한 AI 스템 분리 알고리즘은 소리 정보가 너무 밀집하거나 모호할 때, 즉 훈련 데이터와 크게 벗어날 때 어려움을 겪습니다.

업계 엔지니어들도 같은 말을 합니다. Deezer의 오픈소스 Spleeter project documentation은 트레이드‑오프와 아티팩트에 대해 솔직하게 설명하고 있습니다. 이를 읽고 현재 AI 스템 분리 기술에 대한 기대치를 재조정할 수 있었습니다.

워크플로우에 조용히 추가된 것

이 시기에 나는 다양한 AI Stem Splitter 도구들을 내 워크플로우에 통합하기 시작했으며, 그 중 하나가 MusicAI였다. 나는 이 애플리케이션들을 배경 도우미로 사용한다: 레퍼런스 트랙을 넣고, 스템을 추출하고, 전체 리믹스를 만들기 전에 편곡 아이디어를 테스트한다.

구체적인 결과 하나: 짧은 비디오당 평균 수정 시간이 40분에서 25분으로 감소했다. 이것은 바이럴 통계가 아니라, 내 직접 만든 스프레드시트에서 나온 실제 수치다.

피하고 싶은 작은 함정들

AI Stem Splitters에 대해 미리 알았으면 좋았던 몇 가지 사항:

• 압축이 많이 된 믹스는 분리 성능이 떨어집니다. 깨끗한 다이내믹스는 모델이 소스를 식별하는 데 도움이 됩니다. 믹스가 과도하게 압축되면 다이내믹 레인지가 감소하여 AI가 개별 악기 트랜지언트와 디케이를 구분하기 어려워집니다.
• 스테레오 폭이 넓으면 결과가 혼란스러울 수 있습니다. 매우 넓은 패드는 여러 스템에 섞여 들어가게 되며, 알고리즘이 매우 확산된 스테레오 필드에서 정확한 소스를 pinpoint(정확히 찾아내는)하는 데 어려움을 겪습니다.
• 품질을 판단하기 전에 항상 레벨을 맞추세요. 더 큰 볼륨의 스템은 실제보다 “더 좋게” 들릴 수 있습니다. 인간의 음량 인지는 품질 인식에 큰 영향을 미치므로, 객관적인 비교를 위해서는 볼륨을 일치시켜야 합니다.

Spotify 엔지니어링 블로그에는 음량과 인지에 대한 그들의 사고 방식을 다룬 유용한 글이 있으며, 이는 제가 스템 품질을 보다 공정하게 평가하는 데 간접적으로 도움이 되었습니다.

실제로 사용할 가치가 있을 때

AI Stem Splitter 도구를 이제는 매우 구체적인 경우에만 사용합니다:

• 완벽함보다 속도가 중요한 소셜 비디오 편집
• 파트를 솔로로 분리해야 하는 교육용 콘텐츠
• 데모 리믹스 및 피치 아이디어

저는 이를 정식 믹싱을 대체하기 위해 사용하지 않습니다. 필요 없는 작업을 다시 하지 않기 위해 활용합니다.

Final Thoughts

이것은 자동화가 창의성을 대체하는 것이 아닙니다. AI로 구동되는 고급 신호 처리를 활용해 창의적인 워크플로우의 마찰을 줄이는 것입니다. AI Stem Splitter 기술이 하룻밤 사이에 나를 더 나은 음악가로 만든 것은 아니지만, 흐름을 유지하는 데 도움을 주었습니다.

마감일을 맞추느라 바쁜 창작자라면, 그것만으로도 조용한 승리가 될 수 있습니다.