스템 분리 설명: AI가 음악을 파트로 분리하는 방법 (2026)

스템 분리는 녹음된 음악과 상호 작용하는 방식을 혁명화했습니다. 한때 원래 멀티트랙 녹음에 대한 액세스가 필요했던 것이 이제 AI 덕분에 어떤 노래든 가능합니다. 하지만 실제로 어떻게 작동하나요? 현대 오디오 분리 뒤의 기술과 과학을 분해해 봅시다.

스템 분리란?

스템 분리 (소스 분리 또는 오디오 demixing이라고도 함)는 혼합된 오디오 녹음에서 개별 구성 요소를 분리하는 프로세스입니다. 일반적인 팝 노래에는 다음이 포함됩니다:

• 보컬 - 리드 보컬, 하모니, 백업 보컬
• 드럼 - 킥, 스네어, 하이햇, 심벌, 퍼커션
• 베이스 - 베이스 기타, 신스 베이스
• 기타 - 기타, 키보드, 신스, 현악기, 효과

AI 스템 분리는 혼합된 스테레오 파일을 가져와 각 구성 요소를 별도의 트랙으로 출력하여 다음을 수행할 수 있게 합니다:

• 노래방을 위해 보컬 제거
• 리믹스를 위해 아카펠라 추출
• 샘플링을 위해 드럼 분리
• 연습을 위해 악기 음소거

AI 분리 뒤의 과학

전통적인 방법이 실패한 방법

AI 전에 오디오 엔지니어는 다양한 기술을 시도했습니다:

위상 상쇄 (1960년대-2000년대):

• 중앙 패닝된 보컬을 악용
• 특정 믹스에서만 작동
• 베이스를 포함하여 중앙의 모든 것을 제거
• 끔찍한 품질

주파수 필터링 (1970년대-2000년대):

• 보컬과 관련된 주파수 컷
• 인스트루멘탈을 심각하게 손상
• 명백한 보컬 흔적 남음
• 약간 유용할 뿐

스펙트럼 편집 (2000년대):

• 스펙트로그램을 사용한 수동 제거
• 시간 소모적
• 전문 지식 필요
• 여전히 불완전한 결과

AI 혁명

현대 스템 분리는 수백만 곡에 대해 훈련된 딥 신경망을 사용합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 스펙트로그램 분석

AI는 오디오를 스펙트로그램이라는 시각적 표현으로 변환하여 다음을 보여줍니다:

• Y축의 주파수 (피치)
• X축의 시간
• 색상 강도로서의 진폭 (크기)

2. 패턴 인식

신경망은 다양한 악기와 관련된 패턴을 인식하는 방법을 배웠습니다:

• 보컬 포먼트 및 주파수
• 드럼 트랜지언트 및 음색
• 베이스 기본 주파수
• 기타 및 피아노 하모닉

3. 마스크 생성

AI는 각 스템에 대한 "마스크"를 만듭니다 — 본질적으로 스펙트로그램의 어떤 부분이 어떤 악기에 속하는지 결정합니다.

4. 재구성

각 마스크가 원래 스펙트로그램에 적용되고 분리된 스템이 오디오로 다시 변환됩니다.

주요 AI 모델

Spleeter (Deezer, 2019)

첫 번째 널리 사용 가능한 오픈 소스 솔루션:

• 2-스템 및 5-스템 모드
• 빠른 처리
• 좋은 기준 품질
• AI 분리 혁명 시작

Demucs (Meta/Facebook, 2019-2024)

현재 업계 리더:

• 우수한 분리 품질
• 여러 아키텍처 버전 (v1, v2, v3, htdemucs, htdemucs_ft)
• 2, 4 및 6 스템 처리
• 대부분의 전문 서비스에서 사용

분리 품질: 무엇을 기대할까

현대 AI는 놀랍도록 좋은 결과를 생성하지만 제한 사항을 이해하면 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다:

AI가 잘하는 것

도전적인 시나리오

• 무거운 리버브 - 소스 간 경계를 흐릿하게 만듦
• 레이어된 보컬 - 여러 목소리는 분리하기 더 어려움
• 극단적인 패닝 - 특이한 믹스가 모델을 혼란스럽게 할 수 있음
• Lo-fi 녹음 - AI가 작업할 데이터가 적음
• 라이브 녹음 - 앰비언트 노이즈가 분리를 복잡하게 함

실용적인 애플리케이션

음악 제작

샘플링 및 리믹싱:

• 라이선싱을 통해 합법적으로 클리어된 드럼 브레이크 추출
• 매시업을 위한 보컬 분리
• 기존 노래에서 새 편곡 만들기

연습 및 학습:

• 함께 연주하기 위해 악기 제거
• 분리된 파트를 느리게
• 편곡을 음 단위로 연구

콘텐츠 제작

YouTube 및 TikTok:

• 배경 음악을 위한 인스트루멘탈 만들기
• 보이스오버를 위해 보컬 제거
• 편집을 위해 오디오 요소 추출

팟캐스팅:

• 인터뷰 오디오 정리
• 커스텀 음악 베드 만들기
• 배경에서 음성 분리

자주 묻는 질문

AI 스템 분리는 얼마나 정확한가요?

현대 AI는 일반적인 스튜디오 녹음에서 90-95% 정확도를 달성합니다. 품질은 소스 자료에 따라 다르며 깨끗한 스튜디오 믹스가 최상의 결과를 생성합니다.

AI가 보컬을 완벽하게 분리할 수 있나요?

완벽하지는 않지만 가깝습니다. 보컬에서 보컬이 아닌 콘텐츠의 90-97%가 제거되고 그 반대로 예상하세요. 특히 리버브가 많은 믹스에서 일부 출혈은 정상입니다.

스템과 멀티트랙의 차이점은?

스템은 서브믹스 (모든 드럼 함께)이고 멀티트랙은 개별 녹음 (킥 마이크, 스네어 마이크 등)입니다. AI 분리는 진정한 멀티트랙이 아니라 스템을 생성합니다.

일부 노래가 더 잘 분리되는 이유는?

분리 품질은 원래 믹스에 따라 다릅니다. 최소 리버브가 있는 명확하고 잘 분리된 믹스가 최상의 결과를 생성합니다. 밀도 높고 크게 처리된 믹스는 더 도전적입니다.