인공지능(AI)의 적용은 노동, 창의성, 작곡, 작사, 심지어 음악 제작과 같은 다양한 영역에 걸쳐 수많은 사례로 다양화되었습니다. 음악 창작 경험이 있거나 초보자라도 관련된 수많은 구성 요소가 벅찰 수 있음을 인식합니다.
인공지능이 개인을 대신해 다양한 음악 제작 작업을 수행할 수 있으며, 개인 음악 동료로서 기능할 수 있다는 사실을 알려드리게 되어 기쁘게 생각합니다. 현재의 기능도 인상적이지만, 이 분야의 발전은 지속적으로 이루어지고 있으며, 최신 AI 기반 음악 제작 도구를 모니터링하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 간소화된 워크플로우를 경험하고 이러한 혁신적인 기술이 제공하는 높은 수준의 숙련도를 만끽할 수 있습니다.
고유한 드럼 샘플 생성
작곡에서 드럼을 활용하면 화음 구조와 움직임이 느껴지지만, 정확한 구성이 지루한 과정일 수 있습니다. 작곡의 멜로디 콘텐츠를 고안하는 데 주로 집중하는 사람들에게는 드럼 샘플을 음악 제작 전문 인공지능에 위임하는 옵션이 실용적인 해결책이 될 수 있습니다.
드럼 샘플을 생성할 수 있는 다양한 AI 옵션이 있습니다. BeatsBrew , EmergentDrums , 무한 드럼 머신 은 가장 인기 있는 몇 가지 옵션에 불과합니다.
음악 제작자가 리듬 패턴과 사운드 텍스처를 공유하는 다양한 인터넷 플랫폼에 액세스하여 전자 악기에서 추가 드럼 시퀀스를 얻을 수 있습니다. 이러한 리소스를 통해 선택할 수 있는 옵션이 충분히 제공되므로 작곡 내에서 타악기 요소를 다양화할 수 있는 수단을 제공합니다.
고품질 패턴 및 루프 만들기
패턴과 루프의 활용은 대부분의 음악 작곡에서 기본이 되는 요소이므로 이를 위한 충분한 리소스를 확보하는 것이 항상 유리합니다. 이러한 패턴이나 루프를 통합하고자 하는 악기에 관계없이 이를 생성할 수 있는 인공 지능이 존재합니다. 그러나 루프를 음악 작곡에 통합하기 전에 루프의 장단점을 잘 따져보는 것이 현명할 수 있습니다.
어떤 유형의 음악 패턴을 원하는지에 따라 HookGen , Orb Producer , DrumLoopAI 등이 도움이 될 수 있습니다.
인공 지능을 활용하여 음악을 작곡할 때 사람의 개입으로 적절하게 조작하지 않으면 결과물이 부족하고 단조로울 수 있습니다. 이러한 자동화된 요소는 기초가 될 수 있지만, 프로듀서는 창작물에 개인적인 감성을 불어넣어 독특한 사운드를 만들어내는 것이 필수적입니다.
합성 보컬 개발하기
보컬 멜로디의 명료함은 음악 제작 과정에서 때때로 어려움을 겪을 수 있습니다. 타고난 가창력이 없는 사람들에게는 합성 음성을 생성하는 대안적인 방법이 유용할 수 있습니다.
인공 지능으로 생성된 합성 보컬은 목소리의 품질을 향상시키고 완전히 새로운 목소리를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 악기 연주자에게 외부 협업 없이도 전체 트랙을 작곡할 수 있는 기회를 제공합니다.
합성 보컬을 위한 AI 도구로는 Synthesizer V , RevocalizeAI , Emvoice 을 사용해 볼 수 있습니다. 특히 신디사이저 V는 실제와 같은 보컬을 생성하고 100% 오프라인으로 실행할 수 있다는 점에서 매우 긍정적인 평가를 받았습니다. 최고의 AI 음악 도구 중 하나로 손꼽힐 만합니다.
보컬 및 오디오 클립에서 배경 소음 제거
편집을 통해 수준 이하의 보컬 성능을 개선하려고 시도할 수 있지만, 문제를 해결하는 데는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 그러나 열등한 보컬 녹음을 사용하는 것이 불가피한 경우도 있습니다. 이러한 경우 원치 않는 주파수 성분을 수작업으로 꼼꼼하게 제거하거나 인공 지능을 사용하여 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
보컬 또는 오디오 녹음에서 원치 않는 배경 소음을 효율적으로 제거할 수 있는 여러 인공지능 프로그램을 사용할 수 있어 음악 제작에서 가장 지루한 문제 중 하나인 배경 소음 제거에 대한 손쉬운 솔루션을 제공합니다.
배경 소음 제거와 관련해서는 CrystalSound 또는 AIcoustics 를 사용해 보세요.
오디오 믹스 분석 및 피드백 제공
오디오 믹싱에 대한 평가는 기술적 숙련도와 창의적 표현을 모두 아우르는 주관적인 것으로, 과학이라기보다는 예술에 가깝습니다. 믹싱 기술의 다면적인 특성으로 인해 초보 음악 프로듀서들은 혼란을 겪을 수 있으며, 이로 인해 평가와 개선을 위해 다른 사람의 조언을 구하게 됩니다.
MixCheck Studio 및 Auphonic 는 오디오 믹스에 대한 피드백을 얻는 데 사용할 수 있는 AI의 좋은 예입니다.음악적 피드백을 위해 AI를 사용하는 것은 음악 제작에 AI를 사용할 수 있는 윤리적 방법 중 하나에 불과합니다.
상업적 기준에 맞게 트랙 마스터링하기
청중을 확보하지 못하는 것은 종종 예술성의 결함보다는 음악적 구성이 다듬어지지 않았기 때문일 수 있습니다. 믹싱과 마스터링의 뉘앙스는 복잡하며 전문적으로 보이는 오디오 출력에 대한 열망을 실현하려면 전문 지식이 필요합니다.
예전에는 믹싱/마스터링 경험이 있거나 트랙을 작업할 사람을 고용할 돈이 필요했습니다. 이제 LANDR 또는 Cryo-Mix 과 같은 AI를 사용하면 됩니다. 결과를 조정하고 유료 버전이 종종 최고의 마스터를 제공한다는 점을 명심해야 합니다.
가사 쓰기
음악 작곡에는 종종 가사를 활용하는 작업이 포함되며, 이는 일반적으로 제작 과정의 후반 단계에서 수행됩니다. 그러나 일부 아티스트는 악기 반주를 만들기 전에 가사를 먼저 작성하기도 하는데, 이는 색다른 방법으로 간주됩니다. 어떤 접근 방식을 취하든 작곡을 통해 의도한 의미를 전달하는 것은 특히 이 예술 형식에 능숙하지 않은 사람들에게는 어려울 수 있습니다.
둘 다 송라이터 및 라이릭스튜디오 다음 구절을 완성하는 데 도움이 될 수 있으니, 원하는 스타일에 맞을 때까지 프롬프트하고 수정해 보세요. 완성된 버전에서 사용하든 그렇지 않든, 초안을 작성하는 것이 창의력을 발휘하는 데 도움이 될 것입니다.
음악 제작 프로세스를 개선할 수 있는 인공지능
인공지능(AI)의 활용은 여러 산업과 영역에서 보편화되었으며, 워크플로우 프로세스를 최적화하는 데 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 음악 제작과 관련된 다양한 구성 요소와 상호 작용하는 촉각적 경험을 높이 평가할 수도 있지만, 워크플로우에 AI를 통합하면 효율성과 생산성 측면에서 유리할 수 있습니다.
인공지능은 음악 제작에서 매력적이지 않을 수 있는 작업을 관리할 수 있는 기능을 갖추고 있어 더 선호되는 측면에 더 집중할 수 있습니다.