음악을 만드는 것은 가장 본질적으로 인간적인 활동 중 하나이며, 감정, 창의성, 개인적인 표현과 같이 우리가 흔히 인공지능이라고 생각하지 않는 특성에 깊이 뿌리를 두고 있습니다. 하지만 최근에는 인공지능(AI)이 음악 제작 과정을 보조할 뿐만 아니라 특정 작업을 완전히 대신할 수 있는 단계에 이르렀습니다.

실제로 AI의 기능은 매우 발전하여 소니와 워너 뮤직 그룹과 같은 주요 기업에서도 엔델과 마젠타 같은 플랫폼을 통해 이 기술을 활용하고 있습니다.

가사 작성부터 트랩 비트 조합에 이르기까지 음악 창작의 거의 모든 측면에 AI가 침투했으며, 이제는 많은 아티스트와 프로듀서에게 마스터링 과정의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.

이는 흥미로운 질문을 제기합니다. 마스터링에 여전히 인간의 전문 지식이 필요할까요, 아니면 인공지능이 완전히 대체할 위기에 처한 것일까요?

이 가이드에서는 AI 마스터링의 급부상, 현재 업계에 미치는 영향, 그리고 이 놀라운 기술의 미래가 어떻게 될지 살펴봅니다.

음악 산업에서 인공지능의 짧은 역사

음악 산업은 끊임없이 혁신과 변화를 거듭하고 있습니다. 음악이 만들어지고, 녹음되고, 소비되는 방식을 재편하는 새로운 기술로 끊임없이 진화하고 있습니다. AI가 대세가 되기 전에도 창작자들에게는 무섭거나 혼란스러워 보이는 다른 기술 발전이 있었습니다.

토마스 에디슨이 축음기를 발명한 1877년으로 거슬러 올라가면, 소리를 녹음하고 재생할 수 있는 기기가 처음으로 등장했습니다. 출시 당시에는 라이브 공연이 무용지물이 되고 녹음된 음악이 라이브 뮤지션의 예술성을 훼손할 수 있다는 우려를 불러일으켰습니다.

그러다가 1930년대에 전능한 일렉트릭 기타가 등장하면서 음악의 사운드는 영원히 변혁을 맞이하게 됩니다. 물론 전통주의자들은 증폭된 사운드가 어쿠스틱 악기의 순수성을 약화시키고 음악 연주에 필요한 기술을 약화시킬 것이라고 우려했습니다.

사람들은 멀티 트랙 레코딩의 등장으로 사람들이 음악을 인위적으로 조작할 수 있게 될 것이라는 우려, 1980년대 미디의 탄생으로 음악에 기계적이고 인간적인 느낌이 사라질 것이라는 우려, 1990년대 디지털 오디오 워크스테이션의 폭발적인 보급으로 고품질 음악 제작이 너무 쉽게 이루어져 아마추어 콘텐츠가 시장에 범람하고 전문 스튜디오의 가치가 하락할 것이라는 우려를 했습니다.

교훈은 이러한 두려움은 새로운 것이 아니라는 것입니다.

AI는 21세기 초부터 음악 분야에서 두각을 나타내기 시작했습니다.

초기 사례 중 하나는 음악과 예술 창작에 AI를 활용하는 방법을 탐구한 연구 프로젝트인 Google의 마젠타(Magenta )였습니다. 마젠타의 AI 작곡은 머신러닝이 창작 과정을 지원할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. IBM의 왓슨 비트도 노래를 분석하고 그 뒤에 숨겨진 감정적 의도를 이해하여 새로운 음악을 만들도록 만들어졌습니다.

AI 알고리즘은 결국 더 복잡한 역할을 맡게 될 것이며, 그 중 하나가 바로 AI 마스터링입니다.

마스터링의 목표는 무엇인가요?

AI가 부상하게 된 배경을 이해하려면 애초에 마스터링이 탄생한 이유를 이해하는 것부터 시작해야 합니다.

마스터링의 가장 기본적인 목표는 다양한 플랫폼과 재생 시스템에 배포할 수 있도록 트랙의 사운드를 세련되고 전문적이며 균형 잡힌 상태로 만드는 것입니다.

영화 제작의 최종 편집 및 컬러 그레이딩 과정과 비슷하다고 생각하면 됩니다. 영화 편집자가 시각적 요소를 향상시키고 톤과 품질의 일관성을 보장하는 것처럼 마스터링 엔지니어는 주어진 오디오를 조정하고 미세 조정하여 선명도, 균형, 응집력을 보장합니다.

안타깝게도 마스터링은 전문 지식이 필요하고 고급 장비가 사용되기 때문에 비용이 상당히 많이 들기도 합니다.

대부분의 전문 마스터링 서비스는 트랙당 50달러에서 200달러까지 다양하며, 인기 있는 엔지니어의 경우 더 비싼 경우도 있습니다. 앨범 한 장에 수천만 원 이상의 비용이 들 수 있으며, 이미 녹음, 제작, 믹싱 비용을 지불했다면 상처에 소금을 뿌린 격이 될 수 있습니다.

물론, 저희는 비용이 절대적으로 보장된다는 점에 가장 먼저 주목할 것입니다 .

수년간의 경험, 전문 기술, 최첨단 기술이 마스터링 과정에 반영됩니다. 하지만 한정된 예산으로 작업하는 침실 프로듀서나 인디 아티스트에게는 이러한 비용이 부담스러울 수 있기 때문에 많은 신진 뮤지션이 기존의 마스터링 서비스를 이용할 수 없습니다.

최근 몇 년간 AI 마스터링의 진화

지난 10년 동안 자동화된 인공지능 마스터링 옵션이 등장하면서 아티스트는 인간 마스터링 엔지니어를 고용하는 데 드는 높은 비용 없이 전문가 수준의 사운드를 제공하는 마스터를 이용할 수 있게 되었습니다.

이러한 AI 기반 서비스는 빠르고 경제적으로 트랙을 완성하고자 하는 뮤지션에게 매력적인 대안을 제시합니다.

일부 AI 마스터링 플랫폼은 숙련된 인간 엔지니어가 수년에 걸쳐 설계한 신호 체인을 사용하며, 프로그래밍에 내장된 전문 지식을 바탕으로 믹스를 향상시키는 검증된 기술을 적용합니다.

반면에 일부 서비스는 시간이 지남에 따라 방대한 양의 오디오 데이터를 분석하는 딥러닝 네트워크를 사용합니다. 이러한 네트워크는 학습하고 적응하며 처리하는 데이터를 기반으로 마스터링 기능을 지속적으로 개선합니다.

AI 오디오 마스터링의 부상

Landr는 2014년에 출시된 최초의 AI 마스터링 서비스 중 하나입니다.

이 선구적인 플랫폼은 아티스트에게 고급 알고리즘을 사용하여 트랙을 마스터할 수 있는 저렴하고 효율적인 방법을 제공하기 위한 것이었습니다.

믹스를 업로드하면 Landr의 AI가 오디오를 분석하고 처리하여 EQ, 압축 및 기타 마스터링 기술을 적용하여 트랙을 향상시키는 간단한 프로세스입니다. 그 결과 전문가 수준의 세련된 마스터 음원을 배포할 수 있습니다.

하지만 사람들은 랜더의 결과물에 완전히 만족하지 못하면 인간 마스터링 엔지니어와 같은 방식으로 AI에게 사운드 조정을 요청할 수 없다는 한계가 있다는 사실을 금방 깨닫게 되었습니다.

AI는 모든 아티스트의 고유한 선호도를 충족시키지 못할 수도 있는 표준화된 프로세스를 적용합니다. 그럼에도 불구하고 Landr의 알고리즘은 플랫폼에 업로드되는 모든 곡을 학습하고 적응하여 시간이 지남에 따라 더 나은 결과를 제공하기 위해 지속적으로 개선되고 있습니다.

eMastered의 AI 마스터링 알고리즘은 Landr 출시 직후 대중의 주목을 받으며 AI 마스터링에 대한 색다른 접근 방식으로 이름을 알렸습니다.

그래미상을 수상한 믹싱 및 마스터링 엔지니어 스미스 칼슨과 일렉트로닉 음악 아티스트 콜린 맥러플린이 설립한 eMastered는 업계에 대한 깊은 전문 지식과 최첨단 기술을 결합한 회사입니다. Landr와 달리 eMastered는 사용자에게 최종 마스터에 대한 더 많은 제어권을 제공하여 압축기 강도, EQ 설정, 볼륨 및 스테레오 폭을 조정할 수 있습니다.

사용자는 마스터링 과정을 안내하는 레퍼런스 트랙을 업로드하여 최종 결과물이 자신의 예술적 비전에 부합하도록 할 수도 있습니다.

AI 마스터링 서비스가 인기 있는 이유는 무엇인가요?

AI 마스터링 서비스가 그 어느 때보다 인기를 얻고 있는 이유는 몇 가지가 있는데, 특히 더욱 발전하고 접근하기 쉬운 도구로 계속 진화하고 있기 때문입니다.

• 무료 미리보기: 많은 AI 마스터링 서비스에서 마스터링한 트랙을 무료로 미리 볼 수 있으므로, 금전적인 비용을 지불하기 전에 서비스가 기대에 부응하는지 여부를 결정할 수 있습니다.
• 저렴하고 유연한 가격: 기존 마스터링에 비해 AI 마스터링은 일반적으로 더 저렴합니다.
• 편리하고 효율적인: AI 알고리즘은 단 몇 분 만에 트랙을 처리할 수 있어 인간 마스터링 엔지니어보다 훨씬 빠른 처리 시간을 제공합니다. 아티스트는 결과물을 얻기 위해 며칠 또는 몇 주를 기다릴 필요 없이 프로젝트를 빠르게 마무리할 수 있습니다.
• 고품질 마스터: 오늘날의 AI 마스터링 서비스는 저렴한 비용과 빠른 처리 속도에도 불구하고 상업 음악 산업 표준을 충족하는 고품질의 세련된 트랙을 제공하여 모든 플랫폼에 출시할 수 있습니다.
• 크리에이티브 제어: eMastered와 같은 서비스는 마스터링 프로세스에 대한 광범위한 제어 기능을 제공하여 압축기 강도, EQ 설정, 볼륨 및 스테레오 폭을 조정할 수 있습니다. 인간 엔지니어처럼 미묘한 조정을 할 수는 없지만, 이렇게 추가된 사용자 지정 수준을 통해 최종 마스터가 사용자의 비전에 부합하는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
• 레퍼런스 트랙 마스터: 여러 AI 마스터링 도구 및 서비스를 통해 레퍼런스 트랙을 업로드하거나 가져와서 마스터링 알고리즘이 레퍼런스와 유사한 사운드를 얻을 수 있도록 가이드 역할을 하는 레퍼런스 트랙을 사용할 수 있습니다.

물론 마스터링에서 AI 도구의 많은 이점에도 불구하고 이 프로세스가 숙련된 마스터링 엔지니어를 대체할 수는 없으므로 가장 중요한 질문이 생깁니다.

AI 마스터링이 인간 마스터링 엔지니어의 일자리를 빼앗을까요?

AI 마스터링 서비스가 계속 발전함에 따라 많은 사람들이 인간 엔지니어의 필요성을 없애지 않을까 걱정합니다. 하지만 이러한 우려는 음악에만 국한된 것이 아닙니다. 실제로 고객 서비스, 제조, 심지어 저널리즘과 같은 분야에서 AI가 중요한 역할을 하고 있는 다양한 산업 전반에 걸쳐 이러한 우려가 반영되어 있습니다.

그리고 그 상승세를 큰 걱정 없이 받아들이는 뮤지션도 있습니다.

영국에서 활동하는 믹싱 및 마스터링 엔지니어 Streaky는 AI 마스터링을 기성복을 구입하는 것과 정확한 치수에 맞춰 맞춤 정장을 제작하는 것에 비유한 적이 있습니다.

어떤 사람들은 인간 마스터링 엔지니어가 제공하는 추가적인 수준의 관리와 사용자 지정을 선호하지만, 많은 사람들에게는 AI 마스터링이 제공하는 더 저렴하고 빠른 옵션이 더 합리적입니다. 큰 비용을 들이지 않고도 요구 사항을 충족하는 실용적인 솔루션을 제공합니다.

궁극적으로 AI 마스터링은 많은 뮤지션에게 유용한 도구가 될 수 있지만, 인간의 전문성을 대체하기보다는 보완하는 역할을 해야 합니다. 아티스트의 비전을 이해하고, 미묘한 조정을 하고, 독특한 창의적 관점을 제시하는 등 마스터링에서 인간의 손길은 대체할 수 없습니다.

eMastered의 콜린 맥러플린이 가장 잘 설명했습니다:

"일자리를 대체하거나 산업을 파괴한다기보다는 새로운 시장을 창출하여 현재 양질의 마스터링을 받을 수 없는 사람들에게 마침내 마스터링을 받을 수 있는 기회를 제공한다고 생각합니다. 하지만 최고의 마스터링을 위해서는 여전히 전통적인 마스터링 엔지니어가 최고의 선택이 될 것입니다."

인간의 창의성과 인공지능의 협력적 노력

마스터링의 미래는 인간과 AI가 서로의 강점을 결합하여 최상의 결과를 얻기 위해 협력하는 방식이 될 것입니다.

예를 들어 엔지니어가 기본 EQ, 압축 및 기타 표준 조정 적용과 같은 마스터링의 초기 단계를 AI에 맡기면 시간을 절약하고 일관성을 유지할 수 있습니다.

거기서부터 인간 엔지니어가 그 역할을 대신하여 창의적인 직관과 음악의 정서적 맥락에 대한 깊은 이해가 필요한 미묘한 결정을 내리고 자신만의 독특한 감각을 더할 수 있습니다.

이러한 역할 분담을 통해 아티스트가 원하는 높은 수준의 예술성과 커스터마이징을 유지하면서 보다 효율적인 프로세스를 진행할 수 있습니다.

AI 마스터링은 마스터링 엔지니어 지망생들에게도 유용한 학습 도구가 될 수 있습니다.

AI가 트랙을 처리하고 조정하는 방식을 분석함으로써 초보자도 마스터링의 기술적 측면에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

최종 생각

코드 진행을 작성하는 것부터 본격적인 곡을 만드는 것까지, 음악에서 AI의 활용이 급격히 변화하고 있다는 사실을 부인하기는 어렵습니다. AI 마스터링은 크리에이티브가 점점 더 많이 사용할 수 있는 도구 중 하나일 뿐입니다.

접근성, 일관성 및 효율성을 제공하여 숙련된 마스터링 엔지니어나 마스터링 하우스에 자신의 곡을 보낼 꿈도 꾸지 못했던 점점 더 많은 사람들이 라디오에 적합한 음악을 출시할 수 있게 해줍니다.

물론 마스터링 엔지니어들이 AI와 머신 러닝에 맞서 싸우기보다는 이에 적응하고 협력해야 한다는 과제도 안고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 우리가 음악을 만들고 듣는 방식도 발전할 것이며, 새로운 차원의 혁신과 협업을 통해 그 어느 때보다 역동적인 업계가 되기를 바랄 뿐입니다.