ai가 대세라는데 뭘 좀 알아야 써먹지
현대 음악 제작 환경은 DAW(Digital Audio Workstation)의 보급으로 인해 그 진입 장벽이 낮아졌으나, 여전히 상업적 품질을 달성하는 데에는 기술적인 난관이 존재한다. 작곡과 편곡이 완료된 시점에서도 최종 결과물의 품질을 결정짓는 '믹싱'과 '마스터링' 단계는 고도의 청각 훈련과 전문 장비, 그리고 음향 공학적 지식을 요구하기 때문이다.
특히 개인 창작자나 소규모 스튜디오의 경우, 전문 마스터링 엔지니어에게 의뢰하는 비용은 예산상의 부담으로 작용한다. 데모 곡이 스트리밍 플랫폼의 표준 음압(Loudness)과 주파수 밸런스를 충족하지 못해 경쟁력을 잃는 사례가 빈번하다. 이러한 배경 속에서 최근 주목받고 있는 두 가지 기술적 솔루션이 있다. 하나는 소스 생성 단계의 효율을 높이는 생성형 AI 도구이며, 다른 하나는 후반 작업을 자동화하는 AI 기반 마스터링 기술이다. 본고에서는 이 두 기술의 기능적 결합과 실제 워크플로우 적용 사례를 분석한다.
1. AI Music Mastering 기술의 기능적 특성
마스터링(Mastering)은 음원의 전체적인 균형을 잡고, 다양한 재생 환경(스피커, 이어폰, 차량 오디오 등)에서 일관된 청취 경험을 제공하도록 조정하는 최종 공정이다. 전통적인 방식이 엔지니어의 주관적 감각과 하드웨어에 의존했다면, 인공지능을 활용한 방식은 데이터 기반의 객관적 분석을 수행한다.
AI Music Mastering 솔루션들은 일반적으로 다음과 같은 기술적 프로세스를 거친다.
스펙트럼 분석 및 밸런싱: 입력된 오디오 파일의 주파수 대역을 분석하여 과도하게 부각되거나 부족한 대역을 평탄화(Equalization)한다.
다이내믹스 제어: 컴프레션(Compression)과 리미팅(Limiting) 알고리즘을 통해 음원의 다이내믹 레인지를 조절하고, 상업 음반 수준의 음압을 확보한다.
레퍼런스 매칭: 특정 장르나 스타일의 타겟 곡을 분석하여, 해당 곡의 음향적 특성을 작업 중인 트랙에 적용한다.
이러한 기술은 즉각적인 결과물 확인이 가능하고, 여러 버전의 마스터링을 비교 분석할 수 있다는 점에서 효율적인 대안으로 기능한다.
2. 창작 소재 생성 도구로서의 OpenMusic 분석
후반 작업뿐만 아니라, 초기 아이디어 스케치 및 소스 생성 단계에서도 AI 기술의 도입이 관찰된다. 이 분야의 사례로 OpenMusic 플랫폼을 검토해 볼 수 있다. 해당 소프트웨어는 텍스트 프롬프트 입력 등을 통해 음악적 요소를 생성하는 기능을 제공한다.
이 도구의 주요 기능적 특징은 다음과 같이 요약된다.
생성적 알고리즘: 사용자가 입력한 키워드나 스타일 정의에 따라 멜로디, 화성, 리듬 패턴을 생성한다. 이는 창작의 초기 단계에서 발생하는 '빈 캔버스 증후군(Blank Canvas Syndrome)'을 해소하는 보조 도구로 활용된다.
스템(Stem) 활용: 단순히 완결된 하나의 오디오 파일만을 출력하는 것이 아니라, 드럼, 베이스, 악기 등 개별 트랙(Stem)을 분리하여 제공하거나 수정할 수 있는 기능을 포함하는 경우가 많다. 이는 후속 믹싱 작업을 가능하게 하는 중요한 요소다.
저작권 문제 해결 시도: 학습 데이터와 생성물의 라이선스 구조를 명확히 하여, 창작자가 상업적으로 이용 가능한 결과물을 얻도록 설계되었다.
감정적인 수식어를 배제하고 기능적 측면에서 볼 때, 이 도구는 작곡가가 아닌 콘텐츠 제작자나, 빠른 배경음악 생성이 필요한 영상 편집자들에게 효율적인 소스 확보 수단으로 작동한다.
3. 사례 연구: 생성부터 마스터링까지의 통합 워크플로우
생성형 AI 도구와 자동화 마스터링 기술을 결합했을 때의 실제 제작 공정은 어떻게 변화하는가? 다음은 일반적인 워크플로우의 단계별 분석이다.
1단계: 소스 생성 및 편곡
먼저 생성형 AI 플랫폼을 통해 기본 트랙을 생성한다. 사용자는 원하는 장르(예: Lo-fi Hip hop), 템포(BPM), 분위기를 설정한다. 생성된 결과물에서 마음에 드는 리듬 라인이나 코드 진행을 선택하고, 이를 MIDI 데이터나 오디오 스템 형태로 DAW(Digital Audio Workstation)로 가져온다. 이때 생성된 원본 소스는 대개 믹싱 상태가 완벽하지 않거나 음압이 낮은 상태이다.2단계: 믹싱 및 보정
DAW 상에서 생성된 스템들을 재배치하거나 추가 악기를 덧입혀 곡의 구조를 완성한다. AI가 생성한 소스들은 주파수 간섭이 일어날 수 있으므로, 각 트랙의 볼륨 밸런스를 맞추고 불필요한 저음역을 제거하는 EQ 작업이 수행된다.3단계: AI 마스터링 적용
믹싱이 완료된 2트랙(Stereo) 파일을 AI 마스터링 서비스에 업로드한다. 시스템은 해당 곡의 장르를 감지하고 최적화된 마스터링 체인을 적용한다.
4. 결론 및 시사점
음악 제작 기술의 발전은 '전문가의 영역'을 '대중의 영역'으로 확장시키는 방향으로 나아가고 있다. 생성형 도구는 아이디어를 구체화하는 시간을 단축시키며, 자동화된 마스터링 도구는 결과물의 기술적 완성도를 보장하는 안전장치 역할을 수행한다.
창작자는 이러한 도구들을 통해 복잡한 기술적 학습 곡선을 단축하고, 콘텐츠의 기획과 창의적 의도에 더 많은 리소스를 투입할 수 있게 되었다. 물론 AI가 예술적 판단까지 완전히 대체할 수는 없으나, 효율성을 극대화하는 보조적 수단으로서의 가치는 충분히 입증되고 있다.
음악 제작 프로세스의 혁신을 모색하는 창작자라면, 소개된 워크플로우와 도구들의 기능을 직접 테스트하고 자신의 작업 방식에 적합한지 판단해 볼 필요가 있다.
- 선택됨
