매거진 · #audio-engineering

노래에서 보컬 추출하기: 4가지 방법 비교

AI 스템 분리로 노래에서 보컬을 뽑아내는 네 가지 방법을 품질 순으로 비교하고, Demucs 작업 흐름, 정리 단계, AI 분리의 한계를 다룹니다.

음악 스템이란? 스템, 멀티트랙, 그리고 믹스 이해하기

스템은 관련된 트랙들을 함께 섞어서 하나의 오디오 파일로 인쇄한 것입니다. 원본 멀티트랙과 완성된 믹스 사이에 위치하며, 마스터링, 리믹스, 영화 더빙에 필수적입니다.

노래에서 보컬을 제거하는 방법: 초보자부터 전문가까지

실용적인 순서로 설명하는 보컬 제거 가이드. AI 스템 분리, 위상 역위, 오디션 방법 중 당신의 파일에 맞는 기법을 선택하세요.

AI 소음 제거란 무엇이며 어떻게 작동하는가

AI 소음 제거는 딥러닝 모델로 음성 신호에서 배경 소음을 실시간 제거하는 소프트웨어 기술이다. 하드웨어 ANC와는 다르며 음성 파이프라인에서 올바른 배치와 억제 수준이 핵심이다.

마이크 배경 소음 제거 방법: AI 음성 클론 학습 데이터 준비

음성 클로닝용 표본 녹음에서 배경 소음을 효과적으로 제거하는 방법을 설명합니다. 마이크 기술, 방음 처리, 소프트웨어 도구를 올바른 순서로 적용하면 -24 dBFS 이하의 노이즈 플로어를 유지할 수 있습니다.

AI 노이즈 캔슬링 원리, 신경망이 음성을 보호하는 방법

AI 노이즈 캔슬링이 정확히 어떻게 작동하는지, 프레임 단위 신경망 처리부터 RNNoise와 Krisp의 아키텍처 차이, 양방향 필터링의 중요성, 그리고 여전히 실패하는 경우까지 상세히 해설합니다.

AI 음악 편집 프로그램: 첫 렌더링 이후의 워크플로우

AI 음악 생성은 첫 렌더링까지다. 실제 작업은 편집에서 시작된다. 5가지 주요 도구의 편집 기능과 실제 워크플로우를 평가해본 결과를 공유합니다.

음성 향상 AI: 실제로 신호에 무슨 일이 일어나는가

음성 향상 AI는 배경 소음과 잔향을 신경망으로 제거합니다. 하지만 클리핑, 코덱 아티팩트, 마이크 색감은 고칠 수 없습니다. 어떤 상황에서 쓰고, 어떤 상황에서 건너뛰어야 하는지 실전 가이드를 확인하세요.