"노래에서 보컬 제거"를 검색하면 두 종류의 도구가 나옵니다. 보컬 리무버와 스템 분리 도구입니다. 이름만 들으면 서로 다른 두 가지 기술처럼 들리지만, 그렇지 않습니다. 둘 다 멀티트랙 녹음으로 학습된 같은 계열의 신경망을 사용하며, 차이는 무엇을 출력하는지와 무엇에 맞게 조정되었는지에 있습니다. 어느 쪽이 필요한지 알면 처리 시간을 아끼고 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
짧게 요약하면
- 보컬 리무버는 목소리와 그 밖의 모든 것, 두 개의 파일을 제공합니다. "그 밖의 모든 것"을 최대한 깨끗하게 만들도록 조정되어 있습니다. 노래방 반주, 백킹 트랙, 아카펠라에 사용하세요.
- 스템 분리 도구는 보컬, 드럼, 베이스, 피아노, "기타" 악기라는 네다섯 개의 파일을 제공합니다. 리믹스, 자신의 악기를 뮤트하는 연습 트랙, 채보에 사용하세요.
Mazmazika 보컬 리무버를 포함한 많은 서비스가 같은 페이지에서 두 모드를 모두 제공하므로, 진짜 질문은 작업에 어떤 모드를 선택할지입니다.
두 가지가 작동하는 원리
완성된 노래는 하나의 스테레오 파일입니다. 그 안에는 "이 부분이 가수입니다"라고 알려 주는 정보가 전혀 없습니다. 음원 분리 모델은 개별 트랙을 구할 수 있는 수천 곡의 노래에서 목소리, 드럼, 베이스, 키보드가 각각 어떻게 들리는 경향이 있는지, 즉 음색, 스테레오 공간에서의 위치, 시간에 따라 변하는 방식을 학습합니다. 새로운 믹스가 주어지면 시간과 주파수의 작은 조각마다 에너지가 각 음원에 얼마나 속하는지 예측하고, 그 예측으로부터 음원별 오디오 파일을 하나씩 다시 만들어 냅니다.
바로 이 때문에 결과는 결코 완벽하지 않습니다. 예를 들어 같은 음역대의 여성 목소리와 디스토션 기타처럼 두 음원이 시간과 주파수에서 겹치는 곳에서는 모델이 판단을 내려야 하고, 한쪽의 일부가 다른 쪽에 섞여 들어갑니다. 더 큰 모델은 더 나은 판단을 내리는데, "High Quality"와 "Ultra" 엔진이 바로 그런 모델입니다.
모델 자체에 대한 쉬운 설명은 AI 보컬 분리는 실제로 어떻게 작동할까요를 참고하세요.
두 개의 스템이 다섯 개보다 깨끗할 수 있는 이유
다섯 개의 스템이 단순히 "더 많은 것"이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 반주에는 오히려 더 나쁜 경우가 많습니다. 모델이 다섯 갈래로 나눌 때는 모든 에너지 조각을 다섯 개의 통 중 하나에 배정해야 하고, 오류가 쌓입니다. 스네어 한 타가 일부는 "기타"에, 일부는 "드럼"에 배정되면 둘을 다시 함께 재생할 때 소리가 약간 뭉개집니다. "목소리인가, 아닌가"만 판단하면 될 때는 정확히 그어야 할 경계가 하나뿐이고, 반주에는 원래 믹스의 응집력이 그대로 남습니다.
그러니 노래방 반주와 백킹 트랙에는 2스템을 선택하세요. 드럼이나 베이스를 실제로 따로 필요로 하는 작업이라면 멀티스템 모드를 선택하고, 스템마다 아티팩트가 조금 더 생기는 것을 감수하세요.
어떤 작업에 어떤 도구를 쓸까요
노래방과 노래 연습. 보컬 리무버, 2스템. 도구에 리드 보컬만 제거하는 모델이 있다면 이를 사용해 하모니를 남기세요.
리믹스나 매시업용 아카펠라. 보컬 리무버, 2스템, 그리고 사용할 수 있는 최고 품질의 엔진을 선택하세요. 아카펠라는 가장 적나라하게 드러나는 스템입니다.
밴드 멤버용 연습 트랙. 스템 분리 도구. 베이스를 연습하려면 베이스 스템을, 드럼을 연습하려면 드럼 스템을 뮤트하는 식입니다. 브라우저 믹서를 쓰면 DAW 없이도 가능합니다.
파트 채보. 스템 분리 도구. 피아노나 베이스를 솔로로 들으면 음이 훨씬 잘 들리고, 결과를 코드 분석기에 통과시키면 대조해 볼 화성을 얻을 수 있습니다.
드럼 브레이크 샘플링. 스템 분리 도구, 드럼 스템. 다른 타악기 요소가 약간 섞여 들어오는 것은 감안하세요.
노래 전체 리믹스. 스템 분리 도구, 5스템. 그런 다음 각 스템을 DAW의 트랙처럼 다루세요. 각 스템에 EQ와 컴프레션을 가볍게 다시 적용하세요. 분리된 스템은 이런 처리에 잘 반응하며, 이음새를 감춰 줍니다.
품질: 각각에서 기대할 수 있는 것
두 모드 모두 현대적이고 잘 제작된 음악에 가장 강하고, 밀도가 높거나 잔향이 많거나 로파이한 녹음에 가장 약합니다. 몇 가지 구체적인 내용입니다.
- 2스템 모드의 반주는 대개 어떤 분리 도구가 만들어 내는 결과물 중에서도 가장 깨끗한 단일 출력입니다.
- 아카펠라에는 아티팩트가 가장 많이 남습니다. 목소리에 걸려 있던 리버브와 이펙트가 어느 쪽에 속하는지 모호하기 때문입니다.
- 드럼 스템은 대체로 훌륭합니다. 드럼은 스펙트럼상 뚜렷하게 구별되기 때문입니다.
- 베이스 스템은 좋지만, 베이스가 매우 무거운 믹스에서는 킥 드럼의 저역과 음을 서로 바꿔 인식할 수 있습니다.
- "기타"는 나머지를 모두 담는 통이라 가장 예측하기 어렵습니다. 기타, 신스, 스트링, 그 밖의 특이한 소리가 모두 여기에 함께 들어갑니다.
무료인가요, 유료인가요?
표준 엔진을 사용한 2스템 분리는 Mazmazika에서 무료이며, 1회 처리당 트랙 길이 제한과 일일 사용량 한도가 있습니다. 더 큰 엔진, 모델, 트랙 길이 중 어떤 것이 무료 플랜에 포함되고 어떤 것이 Pro에 딸려 오는지는 보컬 리무버 페이지의 '무료 vs Pro'에 실시간으로 표시되며, 요금 페이지에서는 현지 통화로 현재 가격을 확인할 수 있습니다. 파티용 노래방 트랙 하나를 만드는 정도라면 무료로 충분합니다. 발매하거나 무대에서 재생할 스템이라면 더 큰 엔진은 첫 곡에서 이미 값어치를 합니다.
옛 방식에 대한 참고
신경망 분리가 등장하기 전에는 두 가지 기법이 있었습니다. 좌우 채널을 서로 빼서 중앙에 배치된 것을 모두 없애는 위상 상쇄와, 보컬 주파수 대역을 파내는 EQ 노칭입니다. 둘 다 믹스 전체를 손상시킵니다. 베이스, 킥, 스네어도 중앙에 있고, 보컬 음역대는 기타와 키보드가 자리하는 곳이기도 하기 때문입니다. 이 기법들은 여전히 일부 DAW와 무료 플러그인에 내장되어 있지만, 오늘날 이를 사용할 이유는 없습니다.
다음 단계
- 보컬 리무버 겸 스템 분리 도구로 같은 노래에 두 모드를 모두 시도해 보고 반주를 비교해 보세요.
- 노래방 버전을 만드시나요? 단계별 노래방 반주 가이드를 따라 해 보세요.
- 모델이 궁금하신가요? AI 보컬 분리의 원리를 읽어 보세요.