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스케치에서 노래까지: AI가 어떻게 작곡과 프로덕션을 가속화하는지

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음악 창작은 항상 영감과 기술의 미묘한 균형을 유지해야 한다. 영감은 인간만이 가진 고유한 능력인 반면, 음악을 만드는 기술적인 측면은 아이디어를 완성된 작곡으로 만들지 못하게 할 수 있다. 현재 AI 시대에서는 음악 창작자가 이러한 반복적인 작업과 기술적인 측면을 지능형 도구에 위임함으로써 더 많은 창의적인 탐색을 할 수 있다. 이러한 점을 고려하여, AI는 어떻게 작곡, 편곡, 사운드 디자인, 프로덕션 과정을 지원할 수 있는지 살펴보자.

1. AI 생성 음악 스케치로 아이디어를 시작하세요

모든 작곡가는 마감일이 다가오는데 빈 작업 화면만 자신을 바라보고 악기는 조용히 놓여 있는 그런 느낌을 압니다. AI는 프로젝트를 시작할 창의적인 불씨를 제공할 수 있습니다. 최신 알고리즘은 스타일 입력을 바탕으로 멜로디 초안을 생성하며, 이는 완성곡이 아니라 출발점으로 쓰입니다.

예를 들어, 작곡가 Lucas Cantor는 AI를 사용하여 Schubert의 미완성 교향곡을 완성하였다. 기계는 Cantor가 개발하고 편곡한 멜로디 아이디어를 제공하였다. 상업적인 환경에서는 유사한 도구가 인간의 창의력에 의해 정제되는 영감을 제공할 수 있다.

2. 자동으로 작곡을 편곡하세요

AI의 가장 실용적인 응용 분야 중 하나는 음악 아이디어를 자동으로 완성하는 것이다. 예를 들어, 기타에서 интерес로운 코드 진행을 발견했지만 멜로디가 떠오르지 않는다. 또는 보컬 후크가 머릿속에 있는데, 그것을 살리기 위해 조화적인 지원이 필요하다.

최신 AI 도구는 기존 자료를 분석하여 보완적인 요소를 제안할 수 있다. 이는 악기 파트, 리듬 패턴, 또는 조화 진행일 수 있다. 시스템은 사용자의 입력을 자세하게 분석하여 스타일, 레퍼런스 아티스트, 장르 사양 등에 대한 정보를 제공한다.

3. 악기와 믹싱을 최적화하세요

MIDI 트랙을 멋지게 만드는 것은 특히 초보자에게 어려울 수 있다. AI는 어떤 악기와 플러그인을 사용해야 하는지 제안함으로써 도움을 줄 수 있다. 이는 특정 사운드를 생성하기 위해 필요한 설정을 제공한다.

녹음과 악기 설정이 완료되면 믹싱을 제대로 하는 것은 중요하다. AI 기반 믹싱 어시스턴트는 적절한 믹싱 파라미터를 찾고 주파수 및 다이내믹 프로세서를 제안하여 결과를 멋지게 만들 수 있다. 예를 들어, 프로젝트에서 드럼과 베이스는 MIDI로 프로그래밍되어 있고, 기타와 보컬은 인간이 녹음하였다. AI는 MIDI 악기와 믹싱 또는 플러그인 파라미터를 설정하여 특정 스타일과 사운드를 생성할 수 있다.

4. 트랙을 마스터링하기 위해 AI를 사용하세요

훌륭하게 믹싱된 사운드도 최종 결과물은 아닙니다. 믹싱은 통제된 스튜디오에서 고품질 스피커로 진행되지만 음악은 매우 다양한 환경에서 재생되므로, 완성된 트랙은 품질이 낮은 장비에서도 잘 들려야 합니다.

마스터링 엔지니어는 이퀄라이제이션과 다이내믹 프로세싱으로 이 문제를 해결합니다. AI 기반 마스터링 도구는 여러 스피커와 청취 환경을 학습한 프로필을 바탕으로 디지털 처리를 자동 조절해, 어떤 재생 시스템에서도 의도한 품질에 가까운 소리를 구현합니다.

5. 기존 자료를 기반으로 새로운 사운드와 악기 샘플을 생성하세요

작곡가와 편곡가는 새로운, 이전에 들은 적 없는 사운드를 사용하여 자신의 창작을 구별하려고 노력한다. 생성적 AI 방법을 사용하여(예: 확산 기반 방법 seperti Stable Audio 또는 Dance Diffusion) 음악 창작자는 텍스트 설명과 프롬프트를 사용하여 사운드 특성을 제어할 수 있다.

예를 들어, “따뜻한 아날로그 베이스에 약간의 왜곡”을 요청하면 정확히 그 사운드가 생성된다. 개발자는 이러한 생성 알고리즘을 라이선스된 콘텐츠에만 적용하여 원래 창작자의 권리를 보호하면서 음악가에게 혁신적인 사운드 생성 도구를 제공한다.

6. 스캔된 악보를 깨끗하고 편집 가능한 악보로 전환하세요

많은 작곡가들은 여전히 오래된 악보를 가지고 있다. 이것은 몇 년 전의 인쇄된 악보, 주석이 있는 초안, 또는 손으로 쓴 것이 될 수 있다. 최근까지 이러한 악보를 디지털 표기법으로 전환하는 것은 모든 것을 재입력하거나 불쾌한 가져오기를 수정하는 수시간을 의미했다.

현재, AI 기반의 광학 음악 인식(Optical Music Recognition, OMR) 도구는 인쇄된 또는 손으로 쓴 음악을 깨끗하고 편집 가능한 악보로 전환할 수 있다. 이렇게 하면 음악 창작자는 스캔된 페이지를 빠르게 읽고 AI의 도움을 받아 추가 편집이나 편곡을 위해 깨끗한 디지털 악보를 생성할 수 있다.

7. 실제 연주를 표기법으로 전환하세요

영감은 종종 표기법 소프트웨어에서 멀리 떨어진 곳에서 온다. 피아노를 연주하거나, MIDI 키보드를 사용하거나, 또는 단순히 휴대폰으로 흥얼거릴 수 있다. 과거에는 이러한 아이디어를 적절한 악보로 전환하는 것이 많은 시간과 노력을 필요로 했다.

현재, AI는 라이브 연주를 깨끗하고 편집 가능한 악보로 빠르게 전환할 수 있다. 최신 도구는 리듬, 다른 음악 파트를 분리하고, 사용된 악기를 인식할 수 있다. 예를 들어, StaffPad의 Piano Capture는 연주를 녹음하고 몇 초 내에 정리된 디지털 악보로 전환할 수 있다.

8. 아이디어에 구조를 부여하고 재사용하세요

작곡가에게는 누구나 음악 스케치가 쌓입니다. AI 챗봇은 이런 창의적 혼돈을 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 파일 이름 규칙과 태그 체계를 제안하고 조성, 템포, 장르, 편성별 카탈로그를 만들 수 있습니다.

간단한 설명이나 MIDI 텍스트 내보내기 파일을 챗봇에 제공하면 스타일과 악기 등 원하는 기준으로 분류된 음악 아이디어 색인을 만들 수 있습니다. 이렇게 정리된 자료는 나중에 유망한 아이디어를 찾아 다시 발전시키기 쉽게 해줍니다.

음악 창작에서 협력을 받아들이세요

작곡과 디자인, 후반 제작은 언제나 인간의 기술이지만 AI는 기술적인 단계를 간소화할 수 있습니다. 음악가의 역할은 모든 작업을 직접 처리하는 데서 지능형 창작 도우미를 지휘하는 방향으로 발전합니다. 덕분에 영감이 완성작이 되는 과정이 더 빠르고 효율적이며 만족스러워집니다. 초안 정리와 악보 준비, 새로운 아이디어 발상까지, AI는 창작자의 고유한 목소리를 가리지 않고 작업 흐름을 지원할 때 가장 강력합니다.

마틴 가서는 뮤즈 그룹의 소프트웨어 엔지니어이자 음악가 및 미디어 아티스트로, 컴퓨터 과학 및 사운드 아트 배경을 가지고 있습니다. 뮤즈 그룹에서 그는 음악 창작 도구에 AI와 기계 학습을 적용하는 것을 중점으로 합니다. 이전에는 오스트리아 인공 지능 연구소에서 음악 관련 AI 프로젝트에 기여했으며, 또한 독립적으로 DAW 플러그인을 개발했습니다. 또한 비엔나 응용 예술 대학에서 소프트웨어 개발 및 AI를 가르쳤습니다.