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AI 채보 정확도가 달라지는 이유

소리가 깨끗한 피아노 독주 녹음을 올리면 채보 결과가 아주 정확하지만 라이브 밴드 녹음은 다를 수 있어요. 녹음 자체의 특성과 AI 모델을 만든 방식이 함께 영향을 주기 때문이에요.

녹음과 모델에 따라 AI 채보 정확도가 달라지는 이유와 더 정확한 결과를 얻는 방법

소리가 깨끗한 피아노 독주 녹음을 올리면 아주 정확한 채보 결과를 얻어요. 같은 도구에 라이브 밴드 녹음을 넣으면 결과가 꽤 달라질 수 있고요. 녹음에 어떤 소리가 담겨 있는지와 AI 모델을 어떻게 만들었는지가 함께 영향을 주기 때문이에요.

AI 채보 정확도를 어느 정도 기대해도 되는지 먼저 알고 싶다면 AI 채보 정확도 안내를 읽어 보세요.

AI 채보 정확도에 영향을 주는 음악적 요소

AI가 분석하기 쉬운 녹음도 있고 어려운 녹음도 있어요. 튜닝, 박의 변화, 녹음에 섞인 소리가 그 차이를 만들어요. 녹음을 어떻게 준비하면 좋은지 단계별로 알아보려면 정확한 AI 채보 결과를 얻는 방법도 함께 읽어 보세요.

표준과 다른 튜닝

대부분의 AI 채보 도구는 서양 음악의 표준 튜닝에 맞춘 음악을 학습해요. 기타를 한 음 낮춰 튜닝하거나 음 사이의 간격이 다른 전통 음악을 녹음했다면 모델이 들리는 음이 어떤 음인지 정확하게 판단하지 못할 수 있어요. 그럴 때는 학습한 음 중 가장 가까운 음으로 처리해요. 다른 튜닝을 자주 쓴다면 녹음의 음높이를 표준 튜닝에 맞게 옮겨서 올리고 채보 결과를 다시 조정하는 편이 대체로 가장 정확해요.

템포 변화와 일정하지 않은 박

AI는 녹음의 기본 박을 기준으로 각 음이 언제 나오는지 판단해요. 박을 자유롭게 늘이고 줄이거나 한 구간 안에서 자연스럽게 속도를 높이고 낮추면 모델이 판단해야 할 부분이 늘어나요. 대부분은 잘 처리하지만 리듬이 자유롭게 변하는 녹음은 채보 후 편집기에서 조금 손봐야 할 수 있어요.

강한 음향 효과와 마이크에 섞여 들어간 소리

기타에 강한 디스토션을 걸거나 신시사이저에 여러 음향 효과를 더하면 AI가 원래 음높이를 파악하기 어려워질 수 있어요. 원래 소리 위에 다른 소리가 많이 겹쳐 있기 때문이에요. 정확도는 녹음마다 크게 달라져요. 마이크 하나에 여러 악기 소리가 동시에 들어간 경우는 더 까다로워요. 악기별 트랙이나 스템이 있다면 따로 올리세요. 전체 소리를 섞은 녹음보다 언제나 더 정확한 결과를 얻어요.

AI 모델도 결과에 영향을 주는 이유

같은 녹음을 서로 다른 채보 도구에 넣으면 결과가 다른 경우가 많아요. 앞에서 설명한 요소는 모든 모델에 영향을 주지만 도구마다 얼마나 잘 처리하는지는 꽤 달라요. 모델을 어떤 음악으로 학습시켰는지, 특정 악기를 염두에 두고 만들었는지에 따라 차이가 나요.

모델이 학습한 음악

AI 채보 도구는 기존 음악을 대량으로 학습해요. 학습한 음악의 범위가 넓고 종류가 많을수록 낯선 음악도 잘 처리하는 편이에요. 여러 스타일의 음악과 여러 환경에서 녹음한 소리를 학습한 도구는 처음 접하는 음악에도 잘 대응해요. 학습 범위가 좁은 도구는 그 범위 안에서는 잘 처리하지만 범위를 벗어나면 정확도가 떨어져요.

‘범용’이라고 소개하는 도구를 고를 때도 학습 범위를 생각해 보세요. 보통은 흔히 접하는 스타일을 무난하게 처리한다는 뜻이고 모든 악기와 장르를 같은 수준으로 다룬다는 뜻은 아니에요. 채보하려는 음악을 잘 학습한 도구를 쓰면 대체로 가장 좋은 결과를 얻어요.

특정 악기에 맞춰 만들었는지

특정 악기에 집중한 도구는 그 악기를 채보할 때 눈에 띄게 정확한 경우가 많아요. 피아노 전용 모델은 피아노 소리, 음이 겹치는 방식, 음이 이어지고 여운이 남는 방식과 채보 정확도에 영향을 주는 세부 특성을 학습해요. 여러 악기를 다루는 범용 도구는 학습해야 할 특성의 범위가 그만큼 넓어요. 주요 도구의 차이를 더 자세히 알아보려면 AI 채보 소프트웨어 비교를 참고하세요.

AI 채보 도구에서 더 정확한 결과를 얻는 방법

실제 녹음에서도 잘 작동하도록 만든 도구라면 대개 파일을 올리는 것만으로도 정확도가 높은 결과를 얻어요. 더 정확하게 채보하고 싶을 때는 녹음 파일을 잘 고르고 결과를 확인하는 습관이 도움이 돼요.

가진 녹음 중 음질이 가장 좋은 파일로 시작하세요. 무손실 오디오 파일에는 압축 파일보다 모델이 분석할 정보가 더 많이 남아 있어요. 압축 파일을 채보했는데 평소보다 고칠 부분이 많다면 원본에서 다시 내보내 보세요. 압축 오디오에서 어느 정도의 결과를 기대할 수 있는지는 MP3를 악보로 바꾸는 방법에서 설명해요.

원하는 악기만 담긴 트랙이 있다면 따로 올리세요. 피아노만 담긴 트랙은 밴드 전체 녹음 속에 묻힌 같은 피아노 파트보다 언제나 더 정확하게 채보돼요. 전체 믹스만 있다면 스템 분리 도구로 원하는 악기를 먼저 분리해 보세요. 분리가 완전하지 않더라도 전체 믹스보다 채보에 적합한 경우가 많아요.

채보할 악기에 맞는 도구를 고르세요. 피아노에 집중한 도구는 건반 악기 파트를 더 잘 처리해요. 기타용 도구는 프렛이 있는 악기에 맞춰 만들어져 있고요. 채보하려는 악기와 도구가 맞으면 나중에 고칠 부분이 대체로 줄어들어요.

완성본으로 쓰기 전에 피아노 롤에서 한 번 확인하세요. 잘 나온 채보도 화면에서 살펴보면 조금 고쳐야 할 부분을 빠르게 찾을 수 있어요. 무엇을 확인하고 어떻게 고치면 되는지는 AI 채보 오류를 고치는 방법에서 설명해요.

Songscription에서 이런 녹음을 채보하고 수정하기

Songscription에서는 여러 악기를 다루는 AI로 여러 환경에서 녹음한 음악을 정확하게 채보해 바로 쓸 만한 결과를 얻어요. 특히 피아노와 선율 악기를 잘 채보해요. 녹음을 올리고 채보 결과를 받으면 바로 작업을 시작할 수 있어요.

여러 환경에서 녹음한 실제 음악으로 모델을 학습시켜서 공간의 울림, 어느 정도의 배경 소음, 실제 음악 녹음에 흔히 섞이는 불완전한 소리도 처리해요. 기타, 베이스, 드럼도 채보하므로 같은 세션에서 녹음한 여러 파트를 도구를 바꾸지 않고 작업할 수 있어요. 피아노와 선율 악기는 대체로 가장 정확하게 채보돼요. 기타와 베이스도 정확도가 높지만 녹음에 따라 가끔 몇 군데 고쳐야 할 수 있어요.

수정할 부분이 있으면 피아노 롤 편집기에서 채보 결과를 살펴보세요. 채보 결과를 재생하면서 원래 녹음과 비교하고 수정하는 작업을 한곳에서 해요. 많은 연주자가 채보 후 짧게 편집하는 과정을 자연스럽게 거치는데 한 화면에서 모두 처리하면 작업이 간단해져요.

마무리

AI 채보 덕분에 몇 시간씩 걸리던 어려운 작업을 몇 분 안에 끝낼 수 있게 됐어요. 대부분의 녹음은 좋은 도구로 채보하면 처음부터 상당 부분이 정확하게 나와요. 더 깨끗한 녹음을 고르고 악기에 맞는 도구를 쓴 뒤 짧게 검토하면 대개 처음 받은 결과를 바로 쓸 수 있는 상태로 마무리할 수 있어요.

자주 묻는 질문

AI 채보 정확도는 왜 달라지나요?

녹음에 어떤 소리가 담겨 있는지와 AI 모델을 어떻게 만들었는지가 함께 영향을 줘요. 그래서 소리가 깨끗한 피아노 독주 녹음에서는 아주 정확한 결과가 나오지만 여러 소리가 섞인 라이브 밴드 녹음에서는 결과가 꽤 다를 수 있어요. 표준과 다른 튜닝, 일정하지 않은 박, 강한 음향 효과, 마이크에 다른 악기 소리까지 들어가는 현상은 모두 녹음 분석을 어렵게 해요.

같은 녹음을 넣어도 도구마다 결과가 다른 이유는 뭔가요?

모델을 어떤 음악으로 학습시켰는지, 특정 악기를 염두에 두고 만들었는지에 따라 달라져요. 여러 스타일의 음악과 여러 환경에서 녹음한 소리를 학습한 모델은 낯선 음악도 잘 처리하는 편이에요. 학습 범위가 좁으면 그 범위 안에서는 잘 처리하지만 범위를 벗어나면 정확도가 떨어져요. 특정 악기에 집중한 도구는 그 악기를 채보할 때 범용 도구보다 눈에 띄게 정확한 경우가 많아요.

AI 채보 도구에서 더 정확한 결과를 얻으려면 어떻게 해야 하나요?

가진 녹음 중 음질이 가장 좋은 파일로 시작하세요. 무손실 파일에는 압축 파일보다 모델이 분석할 정보가 더 많이 남아 있어요. 원하는 악기만 담긴 트랙이 있다면 따로 올리세요. 밴드 전체 녹음에 묻힌 파트보다 단독으로 녹음된 파트가 더 정확하게 채보돼요. 악기에 맞는 도구를 쓰고 결과를 완성본으로 쓰기 전에 피아노 롤에서 한 번 확인하세요.

글쓴이 소개

Andrew Carlins

글쓴이

Andrew Carlins

Songscription 공동 창업자 겸 CEO

앤드루는 연주하고 싶은 곡의 악보를 찾지 못해 답답했던 동료 음악가 몇 명과 스탠퍼드에서 Songscription을 공동 창업했어요. 어릴 때부터 피아노와 바리톤 색소폰을 연주하고 뮤지컬 무대에도 섰어요. 무대에 서지 않은 지 몇 년이 지났지만 아직 감각은 살아 있다고 믿고 싶어 해요. 녹음 속 곡을 악보로 옮기는 일을 글로 풀어내요.

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