AI 스템 스플리터: 어떤 노래든 분리하는 완전 가이드 (2026)

완성된 곡은 한때 잠긴 상자와 같았어요. 믹싱과 마스터링이 끝나면 개별 악기들은 하나로 굳어져 버렸고, 원본 멀티트랙 세션에 접근하지 않는 한 분리가 불가능했습니다. AI 스템 분리가 그 한계를 깼습니다. 오늘날에는 라이브러리에 있는 어떤 곡이든 1분 이내에 보컬, 드럼, 베이스, 멜로디로 분리할 수 있으며, 실제 프로덕션 작업에 활용할 수 있는 품질로 결과를 얻을 수 있어요.

이 가이드에서는 AI 스템 분리가 실제로 어떻게 작동하는지, 현재 모델이 할 수 있는 것과 없는 것, 그리고 가장 일반적인 사용 사례에서 최상의 결과를 얻는 방법을 다뤄요.

AI 스템 분리란 무엇인가요

스템 스플리터는 믹싱된 오디오 파일(곡의 최종 스테레오 녹음)을 받아 개별 구성 요소로 분리해요. 표준 4스템 분리는 다음을 생성합니다:

보컬: 리드 보컬, 하모니, 백그라운드 보컬, 스포큰 워드
드럼: 킥, 스네어, 하이햇, 탐탐, 심벌즈, 대부분의 퍼커션
베이스: 베이스 기타, 신스 베이스, 서브 베이스, 808
기타: 나머지 모두 — 기타, 키보드, 신스, 스트링, 브라스, 샘플

일부 서비스와 도구는 추가 분리(「기타」 스템에서 기타를 분리하거나 피아노를 독립시키는 등)를 제공하지만, 4스템 모델이 실용적인 사용 사례의 대부분을 커버하고 가장 안정적인 결과를 냅니다.

AI가 실제로 작동하는 방법

기반 기술을 이해하면 최신 결과가 오래된 도구보다 훨씬 나은 이유와, 일부 트랙이 다른 것보다 더 깔끔하게 분리되는 이유를 설명하는 데 도움이 돼요.

훈련 단계

AI 스템 분리 모델은 그라운드 트루스(원본 분리된 스템)가 알려진 전문적으로 분리된 멀티트랙 녹음의 대규모 데이터셋으로 훈련됩니다. 모델은 각 악기 카테고리의 특징적인 패턴을 학습해요: 인간 목소리의 하모닉 엔벨로프, 스네어 드럼의 트랜지언트 시그니처, 808의 서브 베이스 콘텐츠. 이 훈련은 수백만 개의 예시를 사용해 오프라인에서 한 번 진행됩니다.

분리 단계

곡을 업로드하면 모델은 시간과 주파수 차원 모두에서 동시에 오디오를 분석해요. 각 시간-주파수 포인트의 에너지가 어떤 스템 카테고리에 가장 속할 가능성이 높은지에 대한 확률론적 이해를 구축합니다. 결과는 「마스크」 세트(본질적으로 오디오를 분할하는 방법에 대한 지침)가 되며, 이것이 분리된 출력을 생성하는 데 적용돼요.

이는 위상 캔슬레이션(중앙 패닝된 콘텐츠에만 작동)이나 EQ 필터링(악기를 분리하는 대신 주파수를 잘라내는)과 같은 오래된 접근 방식과는 근본적으로 달라요. AI 분리는 학습된 패턴을 기반으로 한 정보에 기반한 예측이며, 기계적 변환이 아닙니다.

왜 4스템인가요

대부분의 녹음에서 보컬, 드럼, 베이스, 기타 악기는 주파수와 음색 영역을 적절히 구분해서 차지해요. AI는 각각에 대한 명확한 구별 특징을 학습하기에 충분한 대비가 있어요. 더 세분화하는 것(예: 기타와 키보드 분리)은 가능하지만 해당 악기들이 더 많은 스펙트럼 겹침을 공유하기 때문에 품질이 낮아지고, 구별을 학습하기가 더 어렵고 적용이 더 애매해집니다.

AI 스템 모델 비교

스템 분리의 품질은 5년 동안 극적으로 향상됐어요. 보컬 리무버를 시도해봤다가 실망한 적이 있다면, 구세대 모델을 사용했을 가능성이 있어요.

모델	연도	특징
Spleeter (Deezer)	2019	최초의 실용적인 AI 분리기; 빠르지만 주파수 도메인만 지원
Demucs v3 (Meta)	2021	최초의 시간 도메인 모델; 품질이 크게 향상됨
HTDemucs (Meta)	2022	하이브리드 아키텍처; 풀 스템 분리의 현재 표준
HTDemucs FT	2022	파인튜닝 버전; 4개 스템 모두에서 최상의 결과
MDX-Net	2021–2023	경쟁용으로 최적화; 특히 보컬 아이솔레이션에 강함
BS-RoFormer	2024	보컬 아이솔레이션의 현재 최고 수준

SDR(Signal-to-Distortion Ratio: 신호 대 왜곡 비) 은 MUSDB18 테스트 세트에서 데시벨로 측정되는 스템 분리 품질의 표준 벤치마크예요. 높을수록 더 깨끗합니다:

모델	보컬 SDR	드럼 SDR	베이스 SDR
Spleeter 4스템	~6.5 dB	~6.1 dB	~5.6 dB
Demucs v3	~7.3 dB	~7.5 dB	~7.6 dB
HTDemucs FT	~8.7 dB	~9.4 dB	~8.8 dB
BS-RoFormer	~10.9 dB (보컬)	—	—

SDR 1데시벨 추가는 의미 있는 지각적 품질 향상을 나타내요. Spleeter와 HTDemucs FT의 차이는 상당합니다 — 점진적인 개선이 아니에요.

StemSplit의 스템 스플리터는 HTDemucs FT를 사용하며, 범용 분리를 위한 보컬, 드럼, 베이스, 기타 품질의 최상의 균형을 제공해요.

단계별 가이드: StemSplit으로 스템 분리하기

업로드 전에

사용 가능한 최고 품질의 소스를 사용하세요. 스템 분리 모델은 손실 압축이 버리는 미묘한 주파수 세부 사항을 분석해요:

WAV 또는 FLAC (무손실): 최상의 입력
MP3 320 kbps: 훌륭함 — 실제로 무손실과의 차이가 거의 없음
MP3 192 kbps: 좋음 — 복잡한 구절에서 아티팩트 가능성이 있음
MP3 128 kbps 이하: 수용 가능 — 그것밖에 없다면 사용할 가치가 있지만, 품질은 소스에 의해 제한됨

또한 분리 전에 트랙의 BPM과 키를 메모해 두세요 — 리믹스나 매시업에서 스템을 사용할 계획이라면 둘 다 필요해요.

프로세스

StemSplit의 스템 스플리터로 이동하세요
오디오 파일을 드래그 앤 드롭하거나 클릭해서 탐색하세요 — MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG, WEBM 및 대부분의 비디오 형식이 지원돼요
출력을 선택하세요: 전체 스템 (보컬, 드럼, 베이스, 기타를 별도 파일로), 또는 보컬 전용이나 인스트루멘탈과 같은 특정 스템
처리를 위해 약 30~60초 기다리세요
다운로드 전 품질을 확인하기 위해 30초 미리 듣기를 들어보세요
필요한 스템을 WAV 또는 MP3로 다운로드하세요

미리 듣기 단계가 중요해요. 일부 트랙은 다른 것보다 더 깔끔하게 분리됩니다 — 먼저 미리 듣고, 만족하는 것만 다운로드하세요.

스템 정리하기

스템 라이브러리를 구축하고 있다면 (DJ와 프로듀서에게 흔한), 일관된 이름 규칙으로 나중에 시간을 절약할 수 있어요:

Artist - Track Name/
├── Artist - Track Name [VOCALS].wav
├── Artist - Track Name [DRUMS].wav
├── Artist - Track Name [BASS].wav
├── Artist - Track Name [OTHER].wav
└── Artist - Track Name [FULL].wav

파일 관리자나 DAW에서 각 폴더에 BPM과 키를 태그해 두세요.

스템으로 무엇을 할 수 있나요

DJ와 라이브 퍼포먼스

스템은 풀 트랙으로는 불가능한 퍼포먼스 기법을 열어줘요. 가장 실용적인 것들:

아카펠라 드롭: 한 트랙에서 보컬을 추출해 다른 트랙의 인스트루멘탈 위에서 재생하세요. BPM을 맞추고(최신 DJ 소프트웨어로 쉽게), 키도 맞추세요(Mixed In Key 또는 소프트웨어의 키 감지 사용). 관중은 예상치 못한 비트 위에서 익숙한 목소리를 듣게 돼요.

스트립 빌드: 드롭 전에 드럼과 베이스를 제거해 긴장감을 조성한 다음 다시 도입하세요 — 풀 트랙이 돌아올 때의 임팩트가 부재로 인해 증폭됩니다.

장르 트랜지션: 트랙 간에 베이스 라인을 교환하고, 아웃고잉 트랙의 멜로디가 아직 재생되는 동안 인커밍 트랙의 드럼을 가져오세요 — 트랜지션이 단일 컷이 아닌 주파수 대역을 가로질러 점진적으로 일어납니다.

가장 많이 사용하는 트랙을 미리 분리하면 Rekordbox, Serato, Traktor에 내장된 실시간 AI보다 더 좋은 품질을 얻을 수 있어요. 이것들은 CPU 부하를 관리하기 위해 더 가벼운 모델을 사용해요. DJ 특화 워크플로에 대한 자세한 내용은 DJ 스템 가이드를 참고하세요.

음악 프로듀서

샘플링: 드럼 브레이크, 보컬 훅, 또는 베이스 라인을 깨끗한 샘플로 추출하세요. 분리된 스템은 다른 악기의 블리드와 싸울 필요가 없어서 풀 믹스보다 자르고 피치를 변경하기가 훨씬 쉬워요.

리믹싱: 모든 오리지널 요소를 가져와 그 주변에 새로운 어레인지먼트를 구축하세요. 오리지널 보컬을 유지하면서 그 아래의 프로덕션을 완전히 교체할 수 있어요.

레퍼런스 믹싱: 상업적으로 믹싱된 트랙에서 드럼이나 베이스를 추출해 엔지니어가 그 요소들을 어떻게 처리했는지 분석하세요 — 트랜지언트 응답, 컴프레션 특성, 풀 믹스에서 듣기 어려운 저역 결정.

연습하고 배우는 뮤지션

자신의 악기 제거: 기타, 베이스, 피아노, 드럼을 연주한다면 다른 스템을 분리하고 그것들과 함께 연습하세요. 빠진 파트가 되는 거예요.

채보: 단일 악기를 분리하면 채보가 훨씬 쉬워져요. 베이스 라인을 채보하기 위해 베이스 스템을 루프하거나, 풀 믹스가 경쟁하지 않고 복잡한 패턴을 배우기 위해 드럼 스템을 루프하세요.

청음 훈련: 드럼 스템을 듣고 드러머가 무엇을 하고 있는지 파악하세요. 베이스 스템을 듣고 킥 드럼과 어떤 관계가 있는지 들으세요. 악기가 분리되면 악기 간의 관계가 훨씬 더 잘 들려요.

콘텐츠 크리에이터

커버: 커버 비디오의 반주 트랙으로 분리된 인스트루멘탈을 사용하세요. 오리지널 프로덕션 품질이 보존됩니다 — MIDI 재현보다 훨씬 좋아요.

음악 교육 콘텐츠: 드라이 스템과 완성된 믹스를 비교해 이펙트가 무엇을 하는지 보여주세요. 드럼 스템을 꺼내 특정 기법이 분리된 상태에서 어떻게 들리는지 시연하세요.

가라오케: 고품질 가라오케 트랙을 위해 보컬을 제거하세요. 가라오케 메이커 가이드에서 전체 워크플로를 확인하세요.

품질 기대치: 잘 되는 것과 안 되는 것

최상의 결과

현대 상업 팝, R&B, 힙합: 잘 정의된 주파수 영역을 차지하는 뚜렷한 악기들이 있는 명확한 어레인지먼트. 이것들은 깨끗하게 분리돼요.
유기적 보컬이 있는 전자 음악: 신디사이즈된 악기는 AI가 인간 목소리와 명확하게 구별할 수 있는 예측 가능한 음색 프로파일을 가지고 있어요.
단일 목소리가 있는 어쿠스틱 녹음: 복잡성이 낮을수록 모호한 주파수 겹침이 줄어들어요.

더 어려운 경우

보컬에 강한 리버브가 걸린 트랙: 리버브 테일이 보컬 에너지를 악기의 주파수 범위로 퍼뜨려요. 드라이 보컬은 깨끗하게 분리되지만, 인스트루멘탈로의 리버브 블리드는 흔해요.
중음역대에 많은 악기가 밀집된 어레인지먼트: 주파수 겹침이 많을수록 예측이 모호해지고 아티팩트 가능성이 높아져요.
클래식 록과 오래된 녹음: 가변적인 스테레오 이미징, 무거운 기타 새추레이션, 오리지널 믹스에서의 제한된 주파수 분리.

아티팩트가 예상될 때

AI 분리는 완벽하지 않아요. 일반적인 아티팩트 유형:

조용한 구절에서의 「워블링」: 모델이 저에너지 신호가 어떤 스템에 속하는지 불확실한 상태예요. 밀집된 믹스의 조용한 섹션에서 가장 잘 들려요.
악기 블리드: 기타 하모닉이 심벌즈 콘텐츠와 주파수가 겹치기 때문에 드럼 스템에 희미하게 나타나는 것.
잘못된 스템의 리버브 테일: 위에서 언급한 것처럼, 리버브 확산이 예상치 못한 블리드의 가장 일반적인 원인이에요.

대부분의 실용적인 응용 프로그램(연습, 가라오케, 리믹싱)에서 이러한 아티팩트는 미미해요. 가장 잘 분리되는 트랙에서는 결과가 오리지널 스튜디오 스템과 구별하기 어려울 정도가 될 수 있어요.

도구 선택하기

StemSplit

모델: HTDemucs FT
접근: 브라우저 기반, 설치 불필요
가격: 곡당 결제, 30초 무료 미리 듣기
최적 용도: 설정 없이 전문 품질의 스템을 원하는 분 — 가끔 사용, DJ 스템 라이브러리, 연습하는 뮤지션

스템 스플리터 사용해보기 →

Ultimate Vocal Remover (UVR)

모델: 다중 (HTDemucs FT, BS-RoFormer, MDX-Net 등)
접근: 데스크탑 앱 — Windows, macOS, Linux
가격: 무료 (오픈 소스)
최적 용도: 고성능 GPU를 보유한 기술적 사용자로 최대한의 제어와 곡당 비용 없이 원하는 분. 대규모 라이브러리 배치 처리.

LALAL.AI

모델: 독점 「Orion」 모델
접근: 브라우저 + 데스크탑 앱
가격: 구독 ($15–90/월) 또는 크레딧 팩
최적 용도: 4스템 이상이 필요한 대량 사용자 (LALAL.AI는 최대 10개 스템 제공) 또는 통합을 위한 API 접근이 필요한 사용자

Moises

모델: 독점
접근: 브라우저 + 모바일 앱 (iOS/Android)
가격: 무료 티어 + $4–14/월
최적 용도: 스템 분리와 함께 연습 도구를 원하는 뮤지션 — Moises는 같은 앱에 코드 감지, 키 감지, 템포 도구를 포함해요. 품질은 HTDemucs FT보다 약간 낮아요.

iZotope RX

모델: 독점 AI (Music Rebalance 모듈)
접근: 데스크탑 DAW 플러그인/스탠드얼론
가격: 스탠다드 번들 $399 이상
최적 용도: 복원 작업을 위해 RX를 이미 보유하고 있으며 추가 기능으로 스템 분리를 원하는 오디오 엔지니어

법적 고려 사항

일반적으로 라이선스 없이 허용되는 것:

개인 사용 — 연습, 학습, 사적인 가라오케
학문적 또는 연구 분석
자신의 프로덕션을 위한 레퍼런스 자료 생성 (스템 배포 없이)

오리지널 스템을 사용한 상업적 리믹스 발매
상업적 목적으로 비디오와 스템을 동기화하여 사용

자주 묻는 질문

AI로 분리된 스템이 오리지널 스튜디오 스템만큼 깨끗한가요? 아니요 — 녹음 세션의 오리지널 스템은 한 번도 믹싱되지 않았기 때문에 항상 더 깨끗해요. AI 분리는 이미 믹싱된 신호에 대한 예측을 수행하며, 일부 주파수 콘텐츠는 스템 간에 공유돼요. 대부분의 실용적인 용도에서 AI 스템은 충분히 좋아요. 중요한 전문 작업에서는 사용 가능한 경우 오리지널 스템이 더 바람직해요.

어떤 스템이 깨끗하게 분리하기 가장 어려운가요? 「기타」 스템(보컬, 드럼, 베이스가 아닌 모든 것)이 가장 이질적인 카테고리예요 — 기타, 키보드, 신스, 스트링, 그리고 어레인지먼트에 있는 다른 모든 것을 포함해요. 매우 다른 특성을 가진 악기를 포함하고, 일관된 음향 프로파일이 아닌 배제에 의해 정의되기 때문에 보컬이나 드럼보다 아티팩트 가능성이 약간 더 높은 경향이 있어요.

스템을 더 분리할 수 있나요? (예: 「기타」를 기타와 피아노로 나누기) AI 분리는 오리지널 믹싱 녹음에 가장 잘 작동해요. 이미 분리된 스템을 다시 분리하려고 하면 신호가 이미 첫 번째 패스에서 손상됐고, 모델이 이제 아티팩트가 가득한 입력으로 작업하기 때문에 결과가 크게 나빠져요. 「기타」 스템 내의 악기에 대해서는 오리지널 믹스에서 실행되는 전문 모델을 사용하는 것이 더 좋아요.

스템 분리는 DJ 소프트웨어가 실시간으로 하는 것과 어떻게 비교되나요? Rekordbox(Stems 모드)와 Serato와 같은 소프트웨어는 라이브 세트 중 CPU를 과부하시키지 않고 실시간으로 실행하도록 특별히 설계된 더 가벼운 AI 모델을 사용해요. 품질의 트레이드오프는 실제입니다 — HTDemucs FT의 미리 분리된 스템은 동일한 하드웨어에서의 실시간 분리보다 특히 보컬에서 눈에 띄게 더 깨끗해요. 올바른 선택은 워크플로에 달려있어요: 중요한 트랙은 미리 분리하고, 나머지는 실시간을 사용하세요.

예전의 위상 캔슬레이션 방식은 어떻게 됐나요? 위상 캔슬레이션(한 스테레오 채널을 반전해서 합산)은 AI 모델이 실용화되기 전의 표준 기술이었어요. 두 스테레오 채널에서 완전히 동일한 콘텐츠만 취소합니다 — 리버브, 와이드닝, 스테레오 이펙트가 있는 현대 녹음에서는 전체 보컬이 포함되는 경우가 거의 없어요. AI 모델이 이를 대체한 이유는 단순히 음원 식별 및 분리라는 실제 작업에서 더 뛰어나기 때문이에요.

어떤 곡이든 스템으로 분리하세요

StemSplit의 스템 스플리터는 브라우저에서 HTDemucs FT를 실행합니다 — 전문 오프라인 스템 분리에 사용되는 것과 같은 모델이에요.

모든 트랙에 30초 무료 미리 듣기
보컬, 드럼, 베이스, 기타를 별도의 WAV 파일로 다운로드
설치 불필요, 구독 불필요

스템 스플리터 무료로 시작하기 →