음악 마스터링은 제작 과정의 마지막이자 가장 중요한 단계입니다. 성공적인 음악을 발매해 본 사람이라면 누구나 마스터링이 제공하는 추가적인 세련미와 전문성을 대체할 수 없다고 말할 것입니다.

그러나 자신의 음악을 제대로 마스터하는 방법을 배우는 데는 엄청난 시간이 소요될 수 있습니다. 수년간의 경험과 오디오 엔지니어링에 대한 깊은 이해가 필요한 경우가 많습니다. 반면에 많은 뮤지션은 예산 제약으로 인해 전문 마스터링 엔지니어를 고용할 수 없는 경우가 많습니다.

음악 기술의 최신 발전이 바로 여기에서 시작됩니다.

온라인 또는 AI 마스터링 서비스는 그 어느 때보다 더 쉽게 접근하고 사용할 수 있습니다. 특히 AI 마스터링은 고가의 비용 부담 없이 고품질의 결과물을 원하는 뮤지션에게 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

일부 전통주의자들은 새로운 기술에 동의하지 않을 수도 있지만, 지난 10년 동안 이 기술은 상당한 주목을 받고 있습니다. 이제 많은 아티스트가 이러한 도구를 사용하여 곡을 마무리하고 스트리밍 플랫폼에서 자신의 곡을 선보이고 있습니다.

이 가이드에서는 AI 마스터링에 대해 알아야 할 모든 것을 살펴보고 AI 마스터링을 둘러싼 신비주의를 불식시켜 지금 바로 사용할 수 있도록 도와드립니다.

음악 분야 인공지능의 짧은 역사

AI 기반 음악 기술이 최신의 첨단 기술처럼 보일 수 있지만, 컴퓨터 지원 음악 제작의 기반은 1950년대 초부터 수십 년 동안 개발되어 온 기술입니다.

전통적인 창작 경로를 혁신하고 파괴하려는 노력은 오늘날 우리가 이해하는 AI의 출현보다 훨씬 이전부터 있었습니다. 가장 먼저 떠오르는 선구자 중 한 명은 고대 중국의 점술서인 '주역'을 활용하여 '변화의 음악'이라는 특별한 작품을 만든 실험적인 작곡가 존 케이지입니다.

이 고대 숫자 생성기의 구절을 표시하여 음악적 의사 결정 과정을 외부화하여 우연적 연산으로 작곡을 구성할 수 있게 했습니다.

비슷한 맥락에서 브라이언 에노는 수십 년 후 창의적 블록을 깨고 의사 결정 과정에 무작위성을 도입하도록 설계된 프롬프트가 있는 카드 세트인 '비스듬한 전략'을 사용하여 음악 제작에 혁명을 일으켰습니다.

이러한 초기 혁신은 현재 인공지능이 현대 음악 제작자들을 안내하는 데 신뢰받는 방식의 토대를 마련했습니다. 이 초기 선구자들은 의사 결정을 외부화함으로써 인간의 직관력을 뛰어넘는 방법을 통해 창의성을 향상시킬 수 있다는 것을 보여주었습니다.

케이지와 에노의 방법은 컴퓨터를 기반으로 하지는 않았지만 오늘날의 AI 음악 기술이 사용하는 것과 동일한 원리를 많이 사용했습니다. 이들은 무작위성과 외부 지침을 수용함으로써 혁신적인 도구가 창작 과정을 재구성할 수 있음을 보여주었습니다.

오늘날 AI 마스터링은 이러한 기본 아이디어를 활용하여 고급 알고리즘을 사용하여 음악 트랙을 향상하고 다듬는 정보에 입각한 결정을 내립니다.

AI 마스터링이란 무엇인가요?

AI 마스터링은 자동화된 마스터링의 한 형태이지만, 자동화된 마스터링이 반드시 AI는 아니라고 확신할 수 있습니다. 두 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만, 같은 목표에 대한 서로 다른 접근 방식을 나타냅니다.

자동 마스터링은 일련의 표준 마스터링 단계를 트랙에 자동으로 적용할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 포함합니다. 이러한 단계에는 일반적으로 사람이 마스터링 엔지니어가 하는 것과 유사한 EQ, 압축, 스테레오 폭 조정 및 레벨 밸런싱이 포함됩니다.

그러나 이것이 반드시 인공 지능이 관련되어 있다는 것을 의미하지는 않습니다 .

이러한 알고리즘은 특정 규칙과 프로세스를 따르도록 코딩하는 인간 엔지니어가 설계하고 안내하는 경우가 많습니다.

자동 마스터링 알고리즘의 효과는 알고리즘을 만든 개발자의 전문성과 기술에 따라 크게 달라집니다. 고품질 알고리즘은 숙련된 오디오 전문가들의 피드백을 반영한 광범위한 연구 개발의 결과물입니다.

자동 마스터링 서비스를 사용하면 알고리즘이 장르별 표준과 같이 미리 선택된 대상에 따라 처리를 적용합니다. 그러나 올바른 대상을 선택하는 것은 특히 음악이 정형화되어 있지 않은 경우 어려울 수 있습니다.

이 접근 방식은 마스터링 프로세스에서 원하는 것과 필요한 것을 명확하게 이해하고 있다는 전제하에 이루어집니다.

일부 고급 시스템은 AI 또는 머신 러닝을 사용하여 자동으로 타겟을 설정하고 장르를 감지하므로 사용자가 직접 설정할 필요가 없습니다. 기존의 알고리즘 시스템보다 조금 더 사용자 친화적입니다. 이러한 머신 러닝 알고리즘은 엔지니어가 제공하는 방대한 양의 데이터를 통해 학습함으로써 보다 미묘한 조정을 수행할 수 있습니다. 그 결과 보다 세련되고 장르에 적합한 최종 마스터가 탄생합니다.

AI 마스터링은 전체적으로 디지털 신호 처리의 범주에 속하며, 이는 우리가 접근할 수 있는 마스터링의 세 가지 주요 스타일 중 하나입니다.

다양한 유형의 오디오 마스터링 살펴보기

기본적으로 아날로그, 디지털, 하이브리드 마스터링의 세 가지 기본 마스터링 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 원하는 사운드에 따라 각 유형이 유용할 수 있습니다:

• 아날로그 마스터링: 전통적인 마스터링 방식입니다. 컴프레서, 이퀄라이저, 테이프 머신과 같은 아날로그 하드웨어를 사용하여 최종 트랙을 처리합니다. 많은 뮤지션들이 아날로그의 따뜻하고 풍부한 사운드를 갈망하며, 종종 바이닐 프리 마스터로 옮기는 작업을 거칩니다.
• 디지털 마스터링: 디지털 소프트웨어와 VST 플러그인을 사용하여 오디오를 완전히 "즉시" 처리하는 보다 현대적인 접근 방식입니다. 디지털 마스터링은 아날로그에 비해 높은 수준의 정밀도, 유연성, 편의성을 제공합니다. 마스터링 엔지니어는 더 정교한 조정을 할 수 있을 뿐만 아니라 설정을 즉시 불러올 수 있습니다.
• 하이브리드 마스터링: 두 가지 장점을 결합한 하이브리드 마스터링은 아날로그 하드웨어와 디지털 도구를 모두 사용합니다. 엔지니어는 아날로그 장비를 통해 트랙을 실행하여 따뜻함과 개성을 살린 다음 디지털 플러그인을 사용하여 최종 조정을 할 수 있습니다.

10명의 마스터링 엔지니어와 이야기를 나눠보면 모두 다른 접근 방식을 가지고 있다는 것을 알 수 있을 것입니다. 어떤 엔지니어는 소프트웨어에 전적으로 의존하여 원하는 결과를 얻는 반면, 어떤 엔지니어는 물리적 하드웨어와 테이프 기계를 사용하여 원하는 최종 사운드를 얻기 위해 구식 아날로그 방식에 전적으로 헌신합니다.

또한 각 방법의 장점을 활용하기 위해 하이브리드 접근 방식을 선호하는 사람들도 있습니다.

AI 마스터링에서는 전적으로 디지털 방식으로만 접근합니다. AI는 입력된 오디오를 분석하고 향상시키기 위해 디지털 신호 처리에 의존해야 하므로 아날로그 하드웨어 압축기나 테이프 기계가 개입되지 않습니다.

이렇게 하면 아날로그 하드웨어 마스터링의 촉각적, 실습적 측면이 제한될 수 있지만 속도, 일관성, 접근성을 확보할 수 있습니다. 게다가 이 접근 방식은 훨씬 더 비용 효율적입니다.

AI 마스터링의 품질: 어떻게 측정할 수 있을까요?

AI 마스터링의 품질은 알고리즘의 정교함에 크게 좌우되기 때문에 이 질문에 대한 답은 조금 더 깊이 파고들어야 합니다. 모든 알고리즘이 똑같이 만들어지는 것은 아니며, 알고리즘의 효과는 설계와 구현에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

eMastered는 최첨단 기술과 고급 오디오 인식 알고리즘을 활용하여 탁월한 결과물을 제공하는 데 자부심을 가지고 있습니다.

AI 마스터링이 차별화되는 이유는 기술 뒤에 숨은 전문성입니다. 당사의 알고리즘은 테일러 스위프트의 1989 작업으로 유명한 그래미상 수상 경력의 믹싱 및 마스터링 엔지니어 스미스 칼슨과 일렉트로닉 음악 아티스트 콜린 맥로린에 의해 개발되었습니다.

이 분야에서 쌓은 경험과 지식의 정점은 업계 최고 수준의 AI 마스터링 서비스로 이어졌습니다.

자동화된 알고리즘을 넘어 최종 마스터를 광범위하게 제어할 수 있어 다양한 요소를 예술적 비전에 맞게 미세 조정할 수 있다는 점이 eMastered 서비스의 독특한 특징 중 하나입니다.

다른 AI 마스터링 서비스와 달리 압축기 강도, 마스터링 강도, EQ, 볼륨, 스테레오 폭 등을 조정할 수 있는 설정을 제공합니다. 마스터링 과정을 안내하는 레퍼런스 트랙을 업로드하여 최종 결과물이 원하는 사운드와 일치하는지 확인할 수도 있습니다.

마스터의 '인간적인 손길'을 느낄 수 없다는 주장이 있을 수 있지만, 세련된 전문 마스터와의 간단한 A/B 비교를 통해 잘 설계된 AI 마스터링 서비스가 얼마나 높은 수준의 작업을 수행할 수 있는지, 그것도 적은 비용으로 얼마나 높은 수준의 작업을 수행할 수 있는지 알 수 있습니다.

AI 마스터링의 장점

그렇다면 기존 마스터링보다 AI 마스터링을 사용해야 할까요?

물론 그렇다고 말할 수 있는 경우가 많습니다!

다음은 몇 가지 주요 혜택입니다:

• 일관성: 우선, AI 마스터링은 보다 일관된 결과를 제공할 수 있습니다. 알고리즘에는 '쉬는 날'이 없으므로 각 트랙이 동일한 높은 수준으로 마스터링됩니다. 이러한 일관성은 앨범 작업을 할 때 특히 유용합니다.
• 속도와 효율성: AI 마스터링 알고리즘은 몇 분 만에 트랙을 처리할 수 있어 기존의 사람에 의한 마스터링보다 훨씬 빠릅니다. 프로젝트의 빠른 처리가 필요한 경우 유용합니다.
• 학습 능력: 고급 AI 마스터링 시스템은 머신 러닝을 사용하여 알고리즘을 지속적으로 개선합니다. 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 점점 더 나은 기술을 적용하고 개선할 수 있습니다.
• 음악 분석: 잘 설계된 AI 마스터링 도구는 입력된 데이터를 기반으로 트랙에 대한 상세한 음악 분석을 수행하고, 인간 마스터링 엔지니어가 하는 것처럼 EQ, 압축, 스테레오 폭 및 볼륨 레벨을 적절하게 적용할 수 있습니다.
• 비용 효율적: 가장 확실한 장점은 일반적으로 인간 마스터링 엔지니어를 고용하는 것보다 AI 마스터링이 더 저렴하기 때문에 독립 아티스트나 예산이 제한된 아티스트가 더 쉽게 접근할 수 있다는 점입니다.
• 연중무휴 24시간 이용 가능: 근무 시간이 정해져 있는 인간 엔지니어와 달리 AI 마스터링 서비스는 24시간 내내 이용 가능하므로 언제 어디서든 트랙을 마스터링할 수 있습니다.

AI 마스터링은 부인할 수 없는 많은 이점을 제공하지만, 숙련된 인간 엔지니어의 미묘한 접근 방식과 완전히 일치할 수는 없다는 점을 인정해야 합니다.

인간 마스터링 엔지니어는 다년간의 경험과 예술적 직관을 바탕으로 작업합니다. 또한 각 트랙의 고유한 맥락에 따라 주관적인 판단을 내릴 수 있는 능력이 있는데, 이는 아무리 발전한 AI라 하더라도 완전히 재현할 수 없는 요소입니다. 적어도 아직은 말이죠.

예를 들어, 인간 엔지니어는 알고리즘이 완전히 파악하지 못하는 방식으로 아티스트의 특정 요청에 응답할 수 있습니다.

물론 비용, 효율성 또는 접근성이 주요 관심사라면 AI 마스터링이 그 이상의 대안이 될 수 있습니다.

AI 마스터링을 위한 노래 준비하기

AI 마스터링을 통해 트랙을 크게 향상시키고 실제 세계에서 경쟁할 수 있도록 준비할 수 있지만, 최종 마스터의 품질은 제공한 믹스의 품질에 따라 크게 달라 진다는 점을 기억해야 합니다.

최상의 결과를 얻기 위해 노래를 AI 마스터링할 준비가 되었는지 확인하려면 몇 가지 필수 단계가 필요합니다:

• 트랙 밸런스 맞추기: 믹스의 모든 요소가 볼륨 측면에서 균형이 잘 잡혀 있는지 확인하세요. 믹싱할 때는 전문가용 레퍼런스 트랙을 사용해 프로의 기준에 맞추는 것이 좋습니다.
• 각 믹스 요소 이동하기: 패닝을 사용하여 믹스의 각 요소를 스테레오 필드에 배치하면 공간감과 선명도를 높이는 데 도움이 됩니다.
• 처리 추가: EQ, 압축, 리버브, 딜레이 등 필요한 모든 프로세싱을 적용하여 믹스를 향상시킬 수 있습니다. 사운드에 적합하다면 버스 프로세싱을 적용하는 것을 두려워하지 말고 최종 마스터링 단계에 제한을 두세요.
• 모노 호환성 확인: 믹스가 모노로 잘 들리는지 확인하세요. 이는 일부 클럽 사운드 시스템이나 휴대용 스피커와 같이 스테레오 신호를 모노로 합산하는 시스템에서 재생할 때 중요합니다.
• 헤드룸 남기기: 피크 레벨을 -3dB에서 -6dB 사이로 유지하여 믹스에서 적절한 헤드룸을 남겨둡니다. 이렇게 하면 마스터링 프로세스에서 왜곡 없이 최종 터치를 추가할 수 있는 충분한 공간을 확보할 수 있습니다.
• 고품질 프리마스터 파일 내 보내기: 최종 믹스를 가능한 가장 높은 비트 심도와 샘플 레이트로 고품질 오디오 파일(예: WAV 또는 AIFF)로 내보냅니다.

eMastered를 사용한 AI 마스터링

전체적으로 AI 마스터링은 전문가 수준의 결과물을 빠르고 경제적으로 원하는 뮤지션에게 강력하고 접근하기 쉬운 솔루션을 제공합니다.

모든 스타일과 장르에서 작업할 수 있는 eMastered의 궁극적인 AI 마스터링 플랫폼에 대해 자세히 알아보고 싶으시다면 확인해 보세요. 당사의 고급 머신 러닝 알고리즘은 마스터하는 모든 곡에 대해 지속적으로 개선되어 최고의 음악 결과를 보장합니다.

지금 바로 AI 마스터링을 사용해 보고 여러분의 의견을 확인하세요!