AI 스템 분리의 가장 중요한 활용 사례 중 하나는 복원입니다. 우리는 내슈빌을 기반으로 활동하는 이 프로듀서와 이야기를 나누며, AI가 창작자를 대체하는 것이 아니라 그들의 예술을 복구하도록 도울 수 있다는 점을 보여주고자 했습니다.
LALAL.AI의 재능 있는 사용자들을 소개하는 연재 시리즈의 일환으로, 우리는 내슈빌을 기반으로 활동하는 작곡가이자 프로듀서, 오디오 엔지니어인 Reid Sorel과 인터뷰를 진행했습니다. 내슈빌 음악 신, Reid의 프로젝트, 그리고 그가 작업에서 스템 분리를 실용적으로 활용하는 방법에 대해 이야기를 나누었습니다.
스튜디오 화재 이후 데모를 복구하는 일부터 라이브 영상 세션에서 심하게 섞여 들어간 보컬을 정리하는 작업까지, Reid는 시간·음질·납품 결과물이 중요한 오디오 엔지니어이자 프로듀서의 전문 제작 워크플로에 LALAL.AI가 어떻게 활용되는지 공유했습니다.
내슈빌 음악 신에서의 커리어 구축
Reid는 테네시주 내슈빌을 기반으로 활동하는 전문 작곡가이자 프로듀서로, 약 5년간 업계에서 활동해 왔습니다. 우리는 그의 여정과 업계에 어떻게 입문하게 되었는지 물었습니다.
저는 내슈빌에 있는 Belmont University에 다니며 오디오 엔지니어링을 전공하고 음악 비즈니스를 부전공했습니다. 졸업하자마자 바로 음악 작업을 시작했습니다. 처음에는 싱크 음악과 배치(placement) 확보에 집중했는데, 이것이 제 커리어를 시작하는 데 큰 도움이 되었습니다.
동시에 저는 내슈빌의 인디 아티스트들과 보다 유명한 프로듀서들 모두와 함께, 주로 어시스턴트 역할로 일했습니다. 메이저 레이블 프로젝트에서는 보컬 편집부터 믹스 준비, 풀 밴드 편집, 때로는 추가 엔지니어링이나 프로덕션 작업까지 다양한 일을 맡았습니다.
지금도 비슷한 일을 하고 있지만 비중은 달라졌습니다. 제 수입의 약 85%는 인디 음악 프로덕션, 믹싱, 엔지니어링에서 나오고, 나머지는 가끔 진행하는 싱크 프로젝트나 싱크 배치, 그리고 다른 프로듀서나 믹스 엔지니어—그래미 수상 경력이 있고 내슈빌 커뮤니티에서 매우 잘 알려진 사람들—의 어시스턴트 작업에서 나옵니다.
저는 Jason과 Jordan Lehning 형제와도 협업했습니다. Jason은 그래미 수상 경력이 있는 믹스 및 레코딩 엔지니어이고, Jordan은 소규모 제작부터 Kacey Musgraves의 스트링 편곡 등 수많은 프로젝트에 참여해 왔습니다.
그 외에도 작곡가이자 프로듀서인 Luke Dick, 제게 큰 멘토가 되어준 Jamie Kenney와도 많이 작업했습니다. Jamie는 몇 년 전 Colbie Caillat 앨범 작업에 저를 참여시켜 주었고, 현재 Sony 소속의 작곡가이자 프로듀서입니다. 그리고 최근에는 떠오르는 포크·컨트리 아메리카나 아티스트 Max McNown의 작업도 함께 진행하고 있습니다.
제 프로젝트 대부분은 내슈빌의 소규모 인디 아티스트들과 함께하는 작업으로, 첫 레코드 계약이나 퍼블리싱 계약을 따낸 아티스트들도 포함됩니다. 이곳 산업의 특성상 컨트리 음악 작업을 많이 하게 되지만, 현재 내슈빌에서는 훌륭한 인디 신과 함께 록, R&B, 팝 음악도 많이 나오고 있습니다. 그 분야에서 제가 주로 작업해 온 아티스트 중 한 명은 Cole Ritter입니다. 현재 우리는 잘 알려진 내슈빌 프로듀서이자 제 멘토인 Joe Pisapia와 함께 그의 대형 프로젝트를 공동 프로듀싱하고 있습니다. Joe Pisapia는 Ben Folds, k.d. lang과 작업했고 과거 밴드 Guster의 멤버이기도 했습니다.
스튜디오 화재 이후 LALAL.AI로 데모 복구하기
Reid가 스튜디오 화재로 잃어버린 친구의 데모를 복구하는 데 LALAL.AI를 사용했다고 우리에게 연락해 왔을 때, 우리는 그 이야기를 더 자세히 알고 싶었습니다.
“여러 트랙에 LALAL.AI를 사용했는데, 정말 잘 작동했어요. 마치 마법 같았죠.”
제가 함께 작업해 온 아티스트가 있는데, 그녀의 아버지는 오디오 엔지니어로서 항상 프로젝트의 스템을 구해 분석하고 이것저것 시도해 보는 것을 좋아했습니다. 그는 트랙에서 딸이 정확히 무엇을 노래했는지 듣기 위해 LALAL.AI로 스템을 분리해 사용하고 있었습니다.
그게 제가 LALAL.AI를 처음 알게 된 계기였습니다. 그는 비슷한 도구를 여러 개 사용해 봤지만, LALAL.AI가 가장 마음에 든다고 말했죠. 그런데 얼마 전, 제 멘토의 스튜디오가 안타깝게도 화재로 전소되었습니다. 그는 Dropbox에 MP3 파일 형태의 데모 모음을 가지고 있었지만 Pro Tools 세션 백업은 없었습니다. 원본으로 돌아갈 수는 없었지만, 함께 작업하던 아티스트들에게 이 곡들을 제안하고 싶어 했고, 자신의 보컬 대신 그들이 새로 보컬을 녹음할 수 있기를 바랐습니다.
그래서 그는 데모에서 자신의 목소리를 제거해 다른 아티스트들이 그 위에 노래할 수 있는 방법이 있는지 알아봐 달라고 저에게 부탁했습니다. 저는 여러 트랙에 LALAL.AI를 사용했고, 정말 잘 작동했습니다. 사실상 마법 같았죠! 순수한 실용성 측면에서 매우 큰 도움이 되었습니다. 결국 그는 새 보컬을 입힐 수 있었고 결과도 매우 훌륭했습니다.
저는 iZotope나 Logic Pro 같은 다른 도구들도 실험해 봤는데, 이들 역시 스템 분리 기능이 있습니다. 한 번은 iZotope의 디리버브 플러그인으로 보컬에서 리버브를 제거해 보려고 했지만 그다지 잘 되지 않았습니다. 반면 LALAL.AI를 사용했을 때는 보컬을 분리하고 리버브를 제거하는 데 훨씬 효과적이었고, 물론 여전히 아티스트의 원본 드라이 스템이 필요하긴 했지만 결과는 훨씬 좋았습니다.
“많은 사람들이 이 보컬이 라이브로 녹음된 것이라는 사실을 믿지 못했어요. 마치 분리된 스튜디오 보컬처럼 들렸거든요.”
Substack에서 전체 영상 보기
또한 최근에는 라이브 영상 세션에서도 LALAL.AI를 사용했습니다. 가수의 마이크가 밴드를 등진 채 배치되어 드럼과 다른 악기의 소리가 많이 섞여 들어왔습니다. 처음에는 편의성 때문에 Waves의 Clarity VX 플러그인을 사용해 봤습니다. 이전에는 잘 작동했지만, 이번에는 소리 유입이 너무 많아 보컬 사운드까지 손상되기 시작했습니다. 그래서 이번에는 DAW에서 파일을 내보낸 뒤 LALAL.AI에 업로드해 스템 분리로 보컬을 분리했습니다. 그 결과 큰 도움이 되었습니다.
덕분에 원하는 만큼 보컬을 압축할 수 있었습니다. 보통 소리 유입이 많은 상태에서 압축을 시작하면 그 유입 소리까지 함께 커지는 위험이 있는데, 보컬이 분리된 상태에서는 스튜디오 보컬처럼 자유롭게 압축할 수 있었습니다.
또한 튜닝도 할 수 있었습니다. 사실 그 아티스트는 기술적으로 튜닝이 필요 없었지만, 다른 부분에서 이미 정확히 불렀던 몇 개의 음만 약간 보정했습니다. 고객의 반응은 매우 긍정적이었고, 자신 있게 결과물을 내놓을 수 있게 되었습니다.
라이브 영상에서 보컬을 전혀 튜닝해서는 안 된다고 말하는 순수주의자들도 많고 저도 어느 정도 동의합니다. 하지만 저는 보컬의 실제 소리를 바꾸는 것이 아니라, 방해 요소를 제거하고 원래 의도를 더 잘 전달하도록 정리하는 것이라고 생각합니다. 즉, 이 아티스트가 실제로 무엇을 할 수 있고 어떤 소리를 내는지 더 정확하게 보여주기 위한 작업입니다.
많은 사람들이 이 보컬이 라이브로 녹음된 것이라는 사실을 믿지 못했을 정도로, 마치 분리된 스튜디오 보컬처럼 들렸습니다.
💡 같은 방법을 여러분의 작업에도 적용해 보고 싶으신가요? 트랙을 LALAL.AI에 업로드해 보컬에서 소리 유입, 리버브, 기타 방해 요소가 제거되면 어떻게 들리는지 확인해 보세요. 재녹음이 불가능할 때도 스템 분리를 활용하면 오래된 데모를 복구하거나 라이브 녹음을 정리할 수 있습니다.
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