요즘 AI는 어디에나 있는 것 같습니다. 글쓰기부터 저널리즘, 예술 등 다양한 분야에서 큰 도약을 이루고 있습니다. 물론 음악 분야에서 일하는 사람이라면 누구나 음악, 특히 마스터링 분야에서도 큰 변화를 일으키고 있다는 것을 알고 있습니다.

AI 마스터 링은 인간 마스터링 엔지니어를 고용하는 것보다 더 빠르고, 더 일관되고, 더 쉽게 접근할 수 있는 등 몇 가지 큰 장점을 가지고 있으며, 이는 AI가 지배하는 세상에서 마스터링의 미래가 어떤 모습일지 궁금증을 불러일으키고 있습니다.

이 글에서는 인공지능이 마스터링을 어떻게 변화시키고 있는지, 인공지능이 직면한 과제, 인공지능이 할 수 있는 일, 그리고 앞으로 나아갈 방향에 대해 살펴보고자 합니다.

마스터링의 현재 상태

마스터링은 음악 제작 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나라고 할 수 있습니다.

음악이 세상에 나오기 전에 최종 게이트키퍼의 귀를 거쳐 모든 재생 시스템에서 최상의 사운드를 낼 수 있도록 조정하고 다듬는 과정을 거칩니다.

우리가 알고 있는 마스터링은 숙련된 마스터링 엔지니어가 담당하며, 이들은 경험, 고품질 장비, 전문 소프트웨어의 강력한 조합을 통해 믹스의 전반적인 음질을 향상시키고 앨범의 트랙 간 일관성을 보장하며 오디오를 배포할 준비를 합니다.

이 '전통적인' 마스터링 방법은 20세기 중반에 등장했으며, 엔지니어들이 레코드판의 사운드를 최적화하는 데 집중하기 시작한 1940년대 후반과 1950년대에 LP가 등장하면서 더욱 명확해졌습니다.

스털링 사운드는 1968년 뉴욕에서 설립된 최초의 합법적인 마스터링 하우스라고 생각하는 사람들이 많습니다. 비틀즈, 레드 제플린, U2, 퀸, 너바나, 콜드플레이, 아델 등 수많은 유명 아티스트와 작업하며 업계 표준을 세웠습니다.

물론 20세기에 마스터링이 도입된 이후 많은 변화가 있었습니다.

지난 10여 년 동안 AI 마스터링에는 몇 가지 중요한 발전이 있었습니다.

우선, 음악가들은 이제 여러 자동 마스터링 서비스를 이용할 수 있으며, 그 중 가장 큰 서비스 중 하나가 바로 eMastered입니다. 이 플랫폼은 즉각적인 결과를 제공하는 온라인 AI 마스터링 서비스를 제공합니다. 뮤지션은 트랙을 업로드하기만 하면 몇 분 안에 마스터링 버전을 얻을 수 있습니다.

마스터링에서 AI의 장점은 누구나 값비싼 스튜디오 시간 없이도 고품질 사운드를 얻을 수 있다는 것입니다. 그러나 이는 인간 엔지니어의 미래 역할과 AI가 인간의 손길에서 오는 예술적 미묘함을 진정으로 이해하고 재현할 수 있는 가능성에 대한 의문을 제기하기도 합니다.

이에 대해 알아보기 전에 AI 마스터링 서비스가 어떻게 발전하고 있는지 이해하는 것이 중요합니다.

마스터링에서 끊임없이 진화하는 AI의 활용

AI 기술은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며, 많은 기업이 혁신적인 머신러닝 알고리즘, 신경망, 딥러닝을 사용하여 AI가 복잡한 오디오 처리 작업을 놀라운 효율로 수행할 수 있도록 지원하고 있습니다.

머신 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트의 패턴을 인식하는 데 탁월합니다.

마스터링 작업에서 이러한 알고리즘은 잘 마스터링된 트랙의 특성을 이해하기 위해 방대한 양의 음악 데이터를 입력받아 분석합니다. 그 결과 학습한 패턴을 기반으로 EQ, 압축 및 기타 오디오 처리 도구에 대한 최적의 설정을 식별할 수 있습니다.

이러한 알고리즘은 다양한 장르와 스타일의 음악에 적응할 수 있는 능력도 갖추고 있습니다. 최신 덥스텝 트랙을 AI 마스터링 플랫폼에 업로드하면 마스터링 결과물이 의도한 예술적 스타일을 유지할 수 있도록 장르별로 조정합니다.

또한 주파수, 진폭, 위상 등 다양한 오디오 특성 간의 복잡한 관계를 처리하는 데 매우 효과적인 신경망도 보유하고 있습니다.

마지막으로 인공 신경망에서 발견되는 고급 정보를 사용하는 딥러닝 모델이 있습니다.

eMastered에서는 전문적으로 마스터링된 다양한 트랙을 통해 학습된 딥러닝 모델을 사용하여 EQ, 압축 및 스테레오 이미징을 정밀하게 조정합니다.

eMastered와 같은 AI 마스터링 서비스를 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다:

• 효율성: AI 기반 플랫폼은 인간 엔지니어보다 훨씬 짧은 시간 내에 트랙을 마스터할 수 있으므로 빠른 처리에 이상적입니다.
• 접근성: 이러한 플랫폼은 저렴한 비용으로 고품질의 결과물을 제공하므로 특히 인디 아티스트에게 유용합니다.
• 일관성: 학습된 패턴과 데이터에 전적으로 의존하는 AI 마스터링 플랫폼은 일관된 품질을 제공합니다. 인간 엔지니어와 달리 "쉬는 날"이 없습니다.

물론 이러한 이점에는 그에 상응하는 어려움이 있다는 점을 언급할 필요가 있습니다.

AI 마스터링을 위한 향후 과제

많은 AI 음악 제작 서비스가 매우 잘 작동한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 그렇다고 해서 완벽하다는 의미는 아니며, 성공적인 AI 마스터링 알고리즘을 개발한 회사로서 저희는 이러한 문제에 대해 투명하게 공개하는 것이 최선이라고 생각합니다.

인간 마스터링 엔지니어를 대체하는 AI에 대한 우려

인공지능을 마스터하는 데 있어 가장 큰 어려움 중 하나는 인간의 손길을 잃을지도 모른다는 생각입니다.

저는 풍부한 경험과 직관, 예술적 감각을 발휘하기 위해 수년간 일하고 공부한 마스터링 엔지니어들을 많이 알고 있습니다. 그들은 자신이 하는 일에 능숙하고 개인적인 스타일과 아티스트의 비전을 반영하는 주관적인 결정을 내릴 수 있습니다.

프로듀서나 비트 메이커가 자신만의 고유한 특징을 가지고 있는 것처럼 많은 마스터링 엔지니어도 고유한 특징을 가지고 있기 때문에 '스타일'에 대한 메모가 핵심입니다.

인공지능은 매우 효율적이지만 음악의 감정적이고 창의적인 뉘앙스를 이해하는 능력은 여전히 부족합니다. 학습한 것만 알고 있으며, 프로그래밍에 내장되어 있지 않은 즉석에서 결정을 내릴 수 없습니다. 그 결과 많은 사람들은 음악이 결국 모든 종류의 음악이 똑같이 들리는 동질적인 상태에 도달할 것이라고 우려하고 있습니다.

AI에 지나치게 의존하면 숙련된 엔지니어가 트랙에 부여할 수 있는 고유한 개성과 영혼을 얻지 못합니다.

기술적 한계에 대한 우려

AI는 지난 몇 년 동안 상당한 기술적 발전을 이루었지만, 여전히 몇 가지 잘 알려진 한계가 있습니다.

예를 들어, 일부 AI 알고리즘은 비정상적인 구조나 매우 복잡한 오디오 요소를 가진 트랙을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어, 전통적인 록 곡의 모든 요소를 갖추고 있지만 나머지 곡의 견고한 전자적 기반 역할을 하는 그라인딩 신스 베이스를 제외한 실험적인 록 트랙을 예로 들어 보겠습니다.

인공지능은 신스 베이스와 일반 베이스 또는 기타 저급 악기의 차이를 구분할 수 없습니다. 추측을 잘 할 수 있고 맞출 수도 있지만, 그렇다고 장담할 수는 없습니다.

AI 마스터링 알고리즘은 전통적인 록 트랙이라고 생각할 수 있기 때문에 다른 록 트랙처럼 믹싱하여 저음을 압축하고 중저음의 두께와 드럼의 펀치를 위한 공간을 만들기 위해 뒤로 밀어냅니다. 물론 예술적 비전의 관점에서 보면 EDM이나 힙합 트랙처럼 마스터링하는 것이 더 좋을 수도 있습니다.

일부 AI 마스터링 플랫폼에서 개괄적인 제안을 할 수는 있지만, 결국 훈련된 귀와 구체적인 예술적 의도에 따라 매우 섬세하게 조정할 수 있는 것은 인간 엔지니어뿐입니다.

앞으로는 AI 시스템이 기존 데이터를 넘어 완전히 새로운 장르나 표준에서 크게 벗어난 스타일에 잘 적응할 수 있도록 학습할 수 있기를 기대합니다.

크리에이티브 산업에서 AI의 역할에 대한 우려

마지막으로, 마스터링 분야에서 AI가 부상하면서 일자리 대체에 대한 우려가 많이 제기되고 있습니다.

AI는 여러 가지 기술 작업을 순식간에 적은 비용으로 처리할 수 있어 궁극적으로 인간 엔지니어의 필요성을 줄여줍니다.

하지만 새로운 기회도 창출할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 마스터링 엔지니어가 음량 노멀라이제이션이나 노이즈 감소와 같은 반복적인 작업을 줄이고 창의적인 측면에 더 집중할 수 있게 해줍니다.

인공지능이 인간의 마스터링 과정을 완전히 대체할 것이라고는 생각하지 않는다는 점을 먼저 말씀드립니다.

많은 사람이 생각하는 것보다 훨씬 더 미묘한 과정입니다. 예를 들어, AI는 트랙의 다른 부분을 구분할 수 없기 때문에 인트로, 절, 코러스에 다른 처리가 필요하다는 것을 알 수 없습니다. 또한 최종 믹스에서 클릭이나 팝이 실제로 거기에 속하는지 아니면 실수로 남겨진 것인지도 추측할 수 없습니다.

실제 마스터링 엔지니어가 전화를 걸어 "최상의 결과를 원한다면 믹스를 다시 바운스하고 이 문제를 해결하세요."라고 말할 것입니다.

AI 마스터링의 미래는 어떤 모습일까요?

독립 아티스트와 소규모 스튜디오를 포함한 더 많은 사람들이 AI 마스터링 도구에 더 쉽게 접근할 수 있게 되면서 그 활용도도 높아질 것입니다.

이러한 도구 중 많은 도구가 제공하는 편리함과 경제성에 대해서는 이의를 제기하기 어렵습니다.

전문 마스터링 서비스를 이용할 수 없는 사람들도 있는데, 창작 활동에 진입 장벽이 존재해야 하는 이유는 무엇일까요? 실제로 AI 마스터링은 인디 뮤지션들에게 공평한 기회를 제공하고 있습니다.

시간이 지날수록 점점 더 많은 클라우드 기반 솔루션이 등장할 것으로 보이지만, 가장 두드러질 것으로 예상되는 것은 하이브리드 접근 방식입니다.

많은 마스터링 엔지니어들이 자신의 전문 지식과 AI를 결합하여 초기 기술 작업을 AI가 처리하도록 하고 창의적인 개선에 집중할 수 있도록 하고 있습니다. 많은 업계 전문가들은 AI를 인간의 창의력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 도구로 보고 이 모델을 지지합니다.

또한 AI 시스템이 특정 엔지니어와 아티스트의 선호도를 학습하고 그에 맞게 조정할 수 있는 강력한 사용자 프로필을 개발하여 고도로 맞춤화된 마스터링 제안을 제공할 수 있기를 희망합니다.

AI가 인간 마스터링 엔지니어를 대체할까요?

글 전체에서 언급했듯이 마스터링 프로세스에서 인공지능을 사용하는 것이 인간 마스터링 엔지니어를 고용하는 것보다 더 적합하거나 유익한 경우가 있을 수 있습니다. 예산이 부족하거나 마스터가 급하게 필요하거나 믹스가 최종 결과물로 어떻게 들릴지 테스트해보고 싶다면 eMastered와 같은 AI 마스터링 서비스를 사용하는 것이 좋습니다.

반면에 피드백을 제공하거나 받을 수 있는 유연성을 원하거나 특정 특성이나 아날로그 장비에서 나올 수 있는 매우 구체적인 사운드를 원한다면 숙련된 마스터링 엔지니어와 함께 작업하는 것이 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

먼 훗날에도 저는 AI가 전통적인 마스터링을 대체할 것이라고는 생각하지 않습니다. 대신 두 가지가 나란히 작동하여 음악 산업에 대한 진입 장벽이 낮아지는 미래를 상상해 봅니다.