발매된 곡은 하나의 스테레오 믹스입니다. 모든 악기와 목소리가 두 채널에 섞여 있죠. 음원 분리는 이를 거꾸로 되돌립니다. AI를 사용해 각 파트를 추정하고 믹스를 스템이라는 개별 트랙으로 나누는 것입니다. 곡이 스템으로 나뉘면 보컬을 음소거해 반주를 만들거나, 기타를 솔로로 들으며 리프를 익히거나, 파트별 밸런스를 취향에 맞게 조절할 수 있습니다. 이 글에서는 스템이 무엇인지, 분리가 어떻게 이뤄지는지, 그리고 연습에 왜 중요한지 설명합니다.
스템이란 정확히 무엇인가
스템은 곡을 이루는 하나의 분리된 요소입니다. 리드 보컬, 드럼, 베이스, 또는 나머지 악기를 한데 묶은 것이죠. 이 스템들을 합치면 원래 믹스로 돌아갑니다. 곡을 스템으로 나누기 때문에 보컬을 끄거나 특정 악기 하나만 키울 수 있는 것입니다.
AI가 믹스를 분리하는 방법
분리 모델은 각 파트를 알고 있는 수많은 곡으로 학습됩니다. 목소리와 악기의 스펙트럼 지문을 익힌 뒤, 한 번도 들어본 적 없는 믹스에서 각 파트를 추정합니다. 결과물이 완벽한 재녹음은 아니지만, 거의 모든 곡에서 연습용으로 쓰기에 충분히 깔끔합니다.
분리가 연습에 도움이 되는 이유
보컬을 음소거하면 가수는 깔끔한 반주를 얻고, 기타를 솔로로 들으면 연주자는 따라 칠 정확한 음을 얻습니다. 분리는 구간 반복, 싱크 가사와 탭, 녹음 비교를 가능하게 하는 토대입니다. 이 기능들은 모두 먼저 파트를 떼어내야 작동하기 때문입니다.