ai가 대세라는데 뭘 좀 알아야 써먹지
음악 창작, ‘해체와 재조립’의 예술로 진화하다
우리가 듣는 음악은 오랫동안 ‘불가분의 전체’로 여겨졌다. 한 번 녹음되고 믹싱 된 음원은 마치 단단히 굳은 콘크리트와 같아서, 청취자는 그저 주어진 그대로를 감상할 뿐이었다. 하지만 최근 급격히 발전한 AI 오디오 기술은 이 견고한 덩어리를 수많은 ‘레고 블록’으로 환원시키고 있다.
이제 음악 창작의 패러다임은 ‘무(無)에서 유(有)를 창조하는 행위’에서, ‘기존의 소리를 해체하고 빈 공간을 다시 채우는 재조립(Reconstruction)의 과정’으로 이동하고 있다. 소리는 더 이상 고정된 결과물이 아니며, 각각의 요소로 분리되어 새로운 맥락을 기다리는 유동적인 소재가 되었다.
1단계: 해체의 시작, 음악의 ‘골격’을 투시하다
음악을 해체하는 첫 번째 단계는 가장 뚜렷한 요소인 목소리와 배경을 분리하는 것이다. 이는 단순히 반주를 얻기 위한 기능적 접근을 넘어선다. 창작의 관점에서 보컬의 제거는 음악의 구조적 ‘골격’을 드러내는 미학적 행위다.
멜로디와 가사가 걷히면, 그 뒤에 숨어 있던 편곡의 의도와 악기들의 배치가 투명하게 드러난다. AI Vocal Remover 기술은 완성된 트랙에서 목소리라는 레이어(Layer)를 정교하게 들어냄으로써, 우리가 음악의 이면을 관찰할 수 있는 투시경 역할을 한다. LALAL.AI나 Adobe Podcast Enhance와 같은 툴들이 이 영역에서 정밀한 처리를 돕고 있으며, 이를 통해 음악은 단순 감상의 대상을 넘어 분석 가능한 투명한 소재로 변화한다.
2단계: 심층 해체, 소리의 ‘내부 기관’을 탐색하다 (AI Stem Splitter)
표면적인 분리를 넘어 더 깊은 곳으로 들어가면, 우리는 음악의 해부학적 구조를 마주하게 된다. 드럼, 베이스, 피아노, 기타 등 믹싱 된 오디오 파형을 개별 악기 트랙(Stem)으로 쪼개는 과정이다.
이 단계에서 활용되는 AI Stem Splitter 기술은 마치 정밀한 수술 도구처럼 작동한다. 대표적으로 오픈소스 기반의 Demucs나 매니아 층에서 활용되는 UVR5(Ultimate Vocal Remover) 같은 도구들은 소리의 주파수를 정교하게 분리해낸다. 이 과정을 거치면 드럼의 킥(Kick)이 가진 타격감, 베이스라인의 그루브가 형성되는 원리를 개별적으로 청취할 수 있다. 이렇게 분리된 스템(Stem)들은 더 이상 원곡의 부속품이 아니라, 독립적인 가치를 지닌 샘플링 소스로서 새로운 생명력을 얻는다.
3단계: 공백의 미학, 미완성이 주는 가능성
음악을 보컬과 악기, 리듬으로 모두 분해하고 나면 필연적으로 ‘공백(Void)’이 발생한다. 특정 악기를 제거하거나 멜로디를 지워낸 자리에 남는 침묵이다. 창작의 관점에서 이 공백은 결핍이 아니라 무한한 가능성의 공간이다.
완벽하게 채워진 컵에는 물을 더 따를 수 없듯, 완성된 곡에는 새로운 아이디어가 끼어들 틈이 없다. 그러나 해체를 통해 의도적으로 만들어진 빈 공간은 창작자에게 “이 빈자리에 무엇을 채울 것인가?”라는 질문을 던진다. 기존의 드럼 비트는 남겨두되 멜로디가 사라진 공간은, 이제 전혀 다른 새로운 소리가 채워지기를 기다리는 캔버스가 된다.
4단계: 재조립과 창조, 생성형 AI로 공백 채우기
해체된 음악의 조각들과 그 사이의 공백을 메우기 위해 필요한 것은 새로운 ‘블록’이다. 과거에는 이를 채우기 위해 직접 악기를 연주해야 했으나, 최근에는 생성형 AI 모델들이 그 역할을 대신하고 있다.
이 지점에서 Suno나 OpenMusic 등과 같은 AI 음악 생성 플랫폼들이 ‘재조립의 도구’로 활용되는 사례가 늘고 있다. 이러한 도구들은 사용자의 텍스트 프롬프트나 스타일 설정을 기반으로, 기존 트랙의 빈 공간에 어울리는 새로운 오디오 클립을 생성해낸다.
이를 창작 프로세스에 적용하면 다음과 같은 분석이 가능하다:
소재의 확장: 해체된 기존 곡의 드럼 트랙을 기반으로, 생성형 AI를 통해 전혀 다른 장르의 멜로디를 생성하여 결합한다.
공백 채우기: 악기 연주가 불가능한 사용자라도 AI가 생성한 화성이나 리듬을 기존 트랙의 빈 공간에 배치하여 구조적 완성도를 높인다.
중립적 라이브러리: 이들 툴은 단순한 자동 작곡기를 넘어, 사용자가 설계한 구조에 맞춰 필요한 ‘오디오 벽돌’을 무한히 공급하는 거대한 라이브러리로서 기능한다.
사례 탐구: 영상 편집자의 새로운 BGM 제작 방식
이러한 ‘해체 후 재조립’ 방식이 실제 창작 현장에서 어떻게 적용되는지, 가상의 영상 편집자 A씨의 워크플로우를 통해 살펴볼 수 있다.
A씨는 영상에 맞는 비트감이 필요했으나 작곡 능력이 전무했다. 그는 저작권 문제가 없는 음원을 찾았으나 멜로디가 영상의 분위기와 맞지 않았다. A씨는 ‘해체주의적’ 접근을 시도한다.
먼저 UVR5나 Demucs 같은 분리 도구를 사용해 멜로디와 보컬을 제거하고 드럼과 베이스 리듬만을 남긴다. 그 후 비어버린 중음역대를 채우기 위해 생성형 오디오 모델(OpenMusic 등)을 활용, 영상에 어울리는 ‘몽환적인 신디사이저 패드’ 사운드를 생성한다. 마지막으로 기존의 리듬 트랙 위에 생성된 사운드를 얹어, 세상에 없던 자신만의 BGM을 완성한다.
이 과정에서 A씨는 악기를 연주하지 않았지만, 기존 음악의 구조를 이해하고(해체), 필요한 요소를 AI로 생성하여(재조립), 독창적인 결과물을 만들어냈다.
결론: 음악은 더 이상 완제품이 아닌 ‘소재’다
음악이 해체될 때 창조되는 것은 단순히 ‘리믹스’ 곡만이 아니다. 그것은 음악을 소비하는 수동적인 청취자에서, 소리를 조립하고 변형하는 능동적인 설계자로의 태도 변화다.
기술은 소리의 결합을 느슨하게 만들었고, 그 틈새로 누구나 자신의 창의성을 개입시킬 수 있는 길을 열었다. 이제 음악은 작곡가에 의해 완성되어 유리 진열장에 전시된 ‘완제품’이 아니다. 언제든 분해되고, 변형되며, 새로운 소리와 결합할 준비가 되어 있는 무한한 가능성의 ‘소재’다.
💡 FAQ (자주 묻는 질문)
Q1. AI Stem Splitter 기술의 원리는 무엇인가요?
딥러닝 알고리즘을 사용하여 혼합된 오디오 신호의 주파수 패턴을 분석하고, 보컬, 드럼, 베이스, 기타 등 특정 소리의 특징을 식별하여 추출하는 기술입니다.
Q2. 무료로 사용할 수 있는 오디오 분리 도구는 무엇이 있나요?
오픈소스 기반의 Demucs, Ultimate Vocal Remover (UVR5) 등이 있으며, 웹 기반 서비스로는 LALAL.AI(일부 무료) 등이 있습니다.
Q3. 생성형 AI 음악은 저작권 문제가 없나요?
OpenMusic, Suno 등 각 플랫폼의 약관에 따라 다릅니다. 상업적 이용 가능 여부는 반드시 각 서비스의 라이선스 정책을 확인해야 합니다.
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