AI로 음악 생성 및 보컬 커버 작업의 혁신적인 트렌드

AI로 음악을 만들어보고 있습니다. 또한, 옥냥이 커버 32강이 유행을 하고 있죠.

이 남자는 노래를 전공하지 않는 게 국가의 손실이다 이야기가 나오고 있습니다.

 

오늘의 주제는 돌고돌아 톤(사람) & 리듬(AI) 🧵
시작합니다👇

트랙메이킹을 Soundful 을 장르적인 요소를 먼저 뽑고
로직을 통해서 부족한 악기의 깊이감을 더블링을 통해 녹음하면서
음악을 완성해나가고 있습니다.

@VMRadiopage 콜라보레이션 음악을 그렇게 작업을 하고 있죠.
작업속도가 엄청나게 빨라집니다. 카피곡 보다 자작곡을 쓰는 게 더 빨라요.

이런 샘플을 AI로 생성을 해서 제공을 해주는 것의 편리함은
스플라이스처럼 오픈된 공간에서 샘플을 찾는 수고를 덜어도 된다는 점입니다.
그리고 스플라이스보다 가격이 아직 저렴해요.
점점 많은 사람들이 이런 사이트를 찾을 것이라고 생각이 됩니다.
또한, 추가결재를 하면 트랙 별 스탬파일 제공

보컬... 스트리머 AI 커버 작업물 및 옥냥이 커버 32강 이런 것을 보고 있자니 하나하나 보컬 퀄리티가 정말 좋습니다. (진짜 놀랐어요.)

Synthesizer V 이거 진짜 물건인데, 오토메이션을 너무 자연스럽게 보정을 잘해줍니다.
자신의 목소리를 학습시키는 기능도 개발 중이라는데... 무서워요.

음악은 톤 앤 리듬이 전부라고 생각하는 사람인데,
리듬(그루브)은 AI가 정말 많은 부분을 해주고 있다고 생각이 들었습니다.
EQ, 샘플 제너레이팅, 마스터링, 퀀타이즈 다 AI가 달린 툴들이 있어요.
그러면 이제 남는 것은 무엇이냐...

톤입니다.
쉽게 이야기하면 목소리의 고유의 주파수와 진동수죠.
이것을 보컬의 개성이라고도 표현합니다.
AI의 보정으로 인해 기술적으로 퀄리티가 부족하지 않는 노래가 양산이 될 터인데,
차이점은 메인 악기(보컬)가 주는 인상에서 결정이 나지 않을까 합니다.
진짜 목소리가 보물인 시대가....?

 

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AI가 음악 창작에 혁신을 가져온 이유와 효과
AI 기술이 음악 창작 분야에서 혁신을 가져오고 있는 이유는 무엇일까요? AI를 활용한 음악 생성과 보컬 커버 작업의 현황을 살펴봅니다.

AI를 통한 음악 생성과 보컬 커버 작업
AI를 활용하여 음악을 생성하고 보컬을 커버하는 방식은 빠른 작업 속도와 뛰어난 퀄리티로 주목받고 있습니다. 특히, 노래 작업을 전공하지 않은 사람도 AI를 활용함으로써 창작의 기회를 얻을 수 있게 되었습니다. 옥냥이 커버 32강과 같은 사례는 그 예입니다.

음악 트랙 생성의 혁신
트랙메이킹에서 AI는 음악 장르 요소를 추출하고 로직을 통해 악기의 깊이를 더블링으로 녹음하여 트랙을 완성시키는데 활용됩니다. 이러한 방식은 음악 제작 과정을 더욱 빠르게 만들어주며, AI를 통한 샘플 생성은 오픈된 공간에서 샘플을 찾는 번거로움을 덜어줍니다.

보컬 작업과 AI의 역할
보컬 작업에서도 AI 기술은 혁신적인 역할을 하고 있습니다. AI는 스트리머 AI 커버 작업물과 옥냥이 커버 32강 등에서 놀라운 보컬 퀄리티를 제공하며, 보컬의 개성을 유지하면서도 기술적으로 퀄리티를 높일 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다.

톤의 중요성과 AI의 한계
음악에서 톤은 매우 중요한 역할을 합니다. 톤은 보컬의 고유한 주파수와 진동수를 나타내며, 개성과 감정을 전달하는데 큰 역할을 합니다. AI의 보정으로 인해 퀄리티가 부족하지 않은 노래가 양산되고 있지만, 톤은 아직 AI가 완벽하게 커버할 수 없는 부분으로 남아있습니다.

결론
AI 기술은 음악 창작과 보컬 작업의 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 빠른 작업 속도와 퀄리티 향상은 많은 창작자들에게 기회를 제공하며, AI와 창작자의 협업이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 하지만 톤과 같이 개성적인 측면에서는 아직 AI의 한계가 존재하며, 창작자의 역할은 그 중요성을 지속적으로 강조할 필요가 있습니다.