AI 스템 스플리터: 모든 노래 분리를 위한 완벽 가이드 (2026)

AI 스템 분할은 우리가 음악을 다루는 방식을 혁명화했습니다. 한때 원본 스튜디오 파일이나 비싼 소프트웨어가 필요했던 것을 이제 몇 초 안에 모든 노래에서 할 수 있습니다. 이 가이드는 AI 기반 오디오 분리에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다.

요약: AI 스템 스플리터는 노래를 개별 구성 요소(보컬, 드럼, 베이스, 기타)로 분리합니다. 우리의 스템 스플리터는 Demucs 기술을 사용하여 60초 이내에 모든 노래에서 고품질 스템을 추출합니다. 기술적 기술 불필요.

AI 스템 분할이란?

AI 스템 분할 (소스 분리라고도 함)은 기계 학습을 사용하여 믹스된 노래를 구성 부분으로 분해합니다 — 일반적으로 보컬, 드럼, 베이스, 기타 악기.

전통적 vs AI 접근법

AI 이전:

• 원본 멀티트랙 파일 필요
• 위상 상쇄 (신뢰할 수 없음)
• EQ 필터링 (낮은 품질)
• 전문 스튜디오만

AI 사용:

• 모든 완성된 노래에 작동
• 고품질 결과
• 모두에게 접근 가능
• 빠른 처리 (초)

추출할 수 있는 스템은?

대부분의 AI 스템 스플리터는 4개의 스템을 생성합니다:

일부 고급 도구는 추가 스템을 제공합니다:

• 피아노 (기타와 별도)
• 기타 (기타와 별도)
• 관악기
• 현악기

AI 스템 분리 작동 방식

기술을 이해하면 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.

신경망 접근법

현대 스템 스플리터는 딥 러닝을 사용합니다:

1. 훈련 단계:

   • 수천 개의 전문적으로 분리된 노래에서 훈련된 신경망
   • AI가 다른 악기가 "어떻게 들리는지" 학습
   • 인식된 패턴: 주파수 콘텐츠, 트랜지언트, 공간 위치, 음색

2. 처리 단계:

   • 입력 노래가 시간 및 주파수 도메인에서 분석됨
   • AI가 어떤 구성 요소가 어떤 스템에 속하는지 식별
   • 각 스템에 대한 별도의 오디오 스트림 생성

3. 출력 단계:

   • 개별 스템 파일 생성
   • 독립적으로 사용하거나 재결합 가능

주요 AI 모델

**StemSplit의 스템 스플리터**는 Demucs (htdemucs 변형)를 사용합니다 — 현재 블라인드 테스트에서 최고 성능 모델.

모든 노래에서 스템 분리하는 방법

StemSplit 사용

고품질 스템을 얻는 가장 쉬운 방법:

1단계: 노래 준비

• 가능한 최고 품질 소스 사용
• WAV/FLAC > 320kbps MP3 > 더 낮은 비트레이트
• 가능하면 YouTube 립 피하기

2단계: 업로드

• StemSplit의 스템 스플리터로 이동
• 오디오 파일 드래그 앤 드롭
• 지원: MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG, WEBM

3단계: 출력 선택

• 모든 스템: 보컬, 드럼, 베이스, 기타 (별도 파일)
• 특정 스템: 보컬만, 드럼만 등
• 반주: 보컬 제외한 모든 것

4단계: 처리

• AI 처리는 30-60초 소요
• 30초 무료 미리보기
• 다운로드 전 품질 확인

5단계: 다운로드

• 개별 스템 파일 얻기
• WAV (최고 품질) 또는 MP3 선택

---

스템 분리 준비되셨나요? 무료 스템 스플리터 시도 — 결제 전 미리보기, 구독 불필요.

---

AI 스템 분리 사용 사례

DJ용

라이브 매시업:

• 한 트랙의 보컬과 다른 트랙의 반주 결합
• 다른 비트 위에 아카펠라 드롭
• 독특한 전환 생성

더 나은 믹싱:

• 정밀 컨트롤을 위한 개별 요소 액세스
• Rekordbox/Serato/Traktor에서 스템 모드 사용
• 스템 자동화로 에너지 빌드

준비:

• 세트를 위한 스템 팩 생성
• 라이브 전 매시업 아이디어 테스트
• 분리된 요소 라이브러리 구축

음악 프로듀서용

리믹싱:

• 모든 노래에서 보컬, 드럼, 베이스 액세스
• 기존 요소 주변에 새 프로덕션 구축
• 공식처럼 들리는 리믹스 생성

샘플링:

• 다른 악기 없이 깨끗한 샘플 추출
• 드럼 브레이크, 보컬 훅, 베이스 라인 분리
• 자신의 프로덕션에 사용 (적절한 클리어런스와 함께)

학습:

• 전문 트랙이 믹싱되는 방식 연구
• 분리된 개별 요소 듣기
• 프로덕션 기법 이해

뮤지션용

연습 트랙:

• 노래에서 악기 제거
• 나머지 밴드와 함께 베이스/기타/키 연습
• 원본 없이 파트에 집중

전사:

• 명확하게 듣기 위해 악기 분리
• 베이스 라인, 드럼 패턴, 멜로디 전사
• 전체 믹스에서 작업하는 것보다 쉬움

커버:

• 커버를 위한 반주 트랙 생성
• 참조로 원본 스템 사용
• 분리된 파트 주변에 자신의 편곡 구축

콘텐츠 크리에이터용

YouTube 비디오:

• 원본 반주로 커버 비디오 생성
• 음악 제작 개념 시연
• 스템 분리 주변에 튜토리얼 구축

TikTok/Reels:

• 립싱크를 위한 보컬 분리
• 리믹스 콘텐츠 생성
• 오리지널 비디오에 반주 사용

팟캐스트:

• 해설을 위한 음악 추출
• 예제와 함께 프로덕션 기법 논의
• 교육 콘텐츠 생성

오디오 엔지니어용

리마스터링:

• 리밸런싱을 위한 개별 요소 액세스
• 보컬 vs. 악기에 다른 처리 적용
• 대안 믹스 생성

복원:

• 문제가 있는 요소 분리
• 처리 및 재결합
• 전체 믹스에서 해결할 수 없는 문제 수정

품질 요인

모든 분리가 동일하지 않습니다. 품질에 영향을 미치는 것을 이해하면 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.

소스 품질 영향

규칙: 더 높은 품질 입력 = 더 높은 품질 스템.

프로덕션 스타일 영향

최고 결과:

• 깨끗하고 잘 믹싱된 상업 릴리스
• 믹스에서 뚜렷한 악기 분리
• 현대 프로덕션
• 표준 편곡

도전적이지만 가능:

• 밀집한 편곡
• 헤비 효과/리버브
• 실험적 프로덕션
• 라이브 녹음

가장 도전적:

• 극단적 처리
• 매우 로우파이 소스
• 헤비 레이어드 콘텐츠

스템별 품질

다른 스템은 다른 신뢰성으로 분리됩니다:

스템 분할 모범 사례

준비

1. 가능한 최고 소스 사용 — 품질 입력 = 품질 출력
2. 파일 무결성 확인 — 손상된 파일은 나쁜 결과 생성
3. 키와 BPM 기록 — 리믹싱에 필요
4. 사용 사례 계획 — 실제로 필요한 스템 알기

후처리

스템 추출 후 다음을 원할 수 있습니다:

정리:

• 아티팩트 제거를 위한 가벼운 EQ
• 음표 사이 침묵을 위한 노이즈 게이트
• 일관성을 위한 부드러운 압축

조직:

• 파일을 명확하게 명명 (Song_Vocals.wav, Song_Drums.wav)
• 폴더 이름에 BPM과 키 포함
• 스템과 함께 원본 믹스 유지

통합:

• 일관된 레벨로 가져오기
• 결합 시 위상 정렬
• 샘플 레이트 일치

비교: AI 스템 스플리터

StemSplit

기술: Demucs htdemucs 가격: 노래당 결제 품질: ⭐⭐⭐⭐⭐

장점:

• 최고급 Demucs 품질
• 구독 없음
• 간단한 인터페이스
• 빠른 처리

단점:

• 웹 전용
• 4개 스템으로 제한

최적: 구독 없이 품질을 원하는 모든 사람.

스템 스플리터 시도 →

LALAL.AI

기술: 독자 "Orion" 가격: $15-90/월 구독 품질: ⭐⭐⭐⭐⭐

장점:

• 10개 스템 유형
• API 액세스
• 데스크톱 앱
• 배치 처리

단점:

• 구독 필요
• 분 만료
• 복잡한 가격

최적: 헤비 유저, API가 필요한 개발자.

Moises

기술: 독자 가격: 무료 티어, $4-14/월 품질: ⭐⭐⭐⭐

장점:

• 훌륭한 모바일 앱
• 연습 도구
• 코드 감지
• 무료 티어

단점:

• 품질이 최고 티어보다 약간 낮음
• 제한된 무료 사용

최적: 연습 도구를 원하는 뮤지션.

Ultimate Vocal Remover (UVR)

기술: 다중 (Demucs, MDX 등) 가격: 무료 (오픈 소스) 품질: ⭐⭐⭐⭐⭐

장점:

• 무료
• 사용 가능한 최고 모델
• 완전한 컨트롤
• 오프라인

단점:

• 설치 필요
• GPU 권장
• 기술적 설정

최적: capable 하드웨어를 가진 기술 사용자.

기술 심층 분석

AI 분리가 실제로 작동하는 방식에 관심이 있는 사람들을 위해:

Demucs 아키텍처

Demucs (Deep Extractor for Music Sources)는 하이브리드 접근법을 사용합니다:

파형 분기:

• 오디오 샘플에서 직접 작동
• 시간 관계 캡처
• 트랜지언트에 좋음

스펙트로그램 분기:

• 시간-주파수 표현에서 작동
• 하모닉 관계 캡처
• 톤 콘텐츠에 좋음

하이브리드 융합:

• 분기 간 크로스 어텐션
• 두 세계의 최고
• 최첨단 품질

왜 4개 스템인가?

4개 스템 모델 (보컬, 드럼, 베이스, 기타)은 실용적인 균형을 나타냅니다:

기술적 이유:

• 더 많은 스템 = 구별하기 더 어려움
• 이 카테고리가 가장 뚜렷함
• 이 분할을 위해 사용 가능한 훈련 데이터

실용적 이유:

• 대부분의 사용 사례 다룸
• 관리 가능한 파일 수
• 각 스템은 사용 가능

제한사항

AI 분리는 완벽하지 않습니다:

완벽하게 분리할 수 없음:

• 동일한 주파수를 차지하는 악기
• 헤비 레이어드/블렌드된 사운드
• 망각으로 처리된 콘텐츠

아티팩트가 있을 수 있음:

• 복잡한 통로에서 약간의 워블링
• 스템 간 약간의 블리드
• 가끔 "뮤지컬 노이즈"

대부분의 실용적 응용 프로그램에서 이러한 제한은 허용 가능합니다.

법적 고려 사항

저작권을 이해하는 것이 중요합니다:

할 수 있는 것

일반적으로 허용 가능:

• 개인 연습 및 학습
• 개인 노래방/커버
• 비상업적 실험
• 분석 및 전사

허가가 필요한 것

라이센싱 필요:

• 상업 릴리스 (리믹스, 샘플)
• 공개 공연
• 스템 배포
• 싱크 사용 (비디오, 영화)

기술 vs. 콘텐츠

스템 분할 도구는 저작권을 변경하지 않습니다. 기술을 합법적으로 사용할 수 있지만 분리된 콘텐츠는 여전히 원본과 동일한 저작권 상태를 가집니다.

경험 법칙: 원본 노래를 합법적으로 사용할 수 없다면 분리된 스템도 사용할 수 없습니다.

자주 묻는 질문

AI가 모든 노래를 스템으로 분리할 수 있나요?

예, AI 스템 스플리터는 모든 녹음된 오디오에서 작동합니다. 품질은 프로덕션에 따라 다르지만 현대 AI는 대부분의 상업 음악을 잘 처리합니다.

AI로 분리된 스템이 원본 스튜디오 스템만큼 좋나요?

아니요 — 원본 스튜디오 스템이 항상 더 깨끗합니다. 그러나 AI 스템은 대부분의 응용 프로그램에 놀랍도록 좋고 종종 일반 청취자에게는 구별할 수 없습니다.

어떤 스템이 깨끗하게 분리하기 가장 어려운가요?

"기타" 스템 (보컬, 드럼, 베이스 제외한 모든 것)은 다양한 악기를 포함하기 때문에 일반적으로 가장 어렵습니다. 보컬은 보통 가장 깨끗하게 분리됩니다.

스템에서 스템을 분리할 수 있나요?

효과적으로는 아닙니다. AI 분리는 원본 스테레오 믹스에서 가장 잘 작동합니다. 이미 분리된 스템을 더 분리하려고 하면 나쁜 결과가 생성됩니다.

스템 분리에 얼마나 걸리나요?

StemSplit의 스템 스플리터로 일반적인 3-4분 노래는 30-60초 안에 처리됩니다. 더 긴 노래는 비례하여 더 많은 시간이 걸립니다.

어떤 파일 형식이 작동하나요?

대부분의 AI 스템 스플리터는 다음을 허용합니다:

• MP3, WAV, FLAC (일반적)
• M4A, OGG, WEBM (보통 지원)
• 비디오 파일 (오디오 추출)

분리된 스템으로 만든 노래를 판매할 수 있나요?

변형 작품 (리믹스, 매시업)을 만드는 경우 상업 릴리스는 일반적으로 원본 권리 소유자의 라이센싱이 필요합니다. 스템 분리 도구는 콘텐츠에 대한 권리를 부여하지 않습니다.

결론

AI 스템 분할은 오디오 분리를 모두에게 접근 가능하게 만들었습니다. 매시업을 만드는 DJ, 샘플링하는 프로듀서, 연습하는 뮤지션, 비디오를 만드는 콘텐츠 크리에이터든 — 노래에서 개별 요소를 추출하는 것은 이제 빠르고, 저렴하고, 고품질입니다.

기술은 계속 개선되고 있습니다. 10년 전 공상 과학이었던 것이 이제 브라우저에서 사용 가능합니다.

---

모든 노래에서 스템 분리

60초 안에 보컬, 드럼, 베이스 등을 얻으세요.

• ✅ Demucs 품질 AI 분리
• ✅ 모든 노래에 작동
• ✅ 다운로드 전 무료 미리보기
• ✅ 구독 불필요

무료 스템 분리 시도 →

---