음악에서 스템이란 무엇인가? 어떤 트랙에서든 노래 스템 얻는 방법

“스템"은 리믹스 대회 규정, 라이선스 계약, 프로듀서 포럼에 등장하지만 사용하는 사람에 따라 정의가 달라집니다. 이 글에서는 음악 프로덕션에서 오디오 스템이 실제로 무엇인지, 멀티트랙과 어떻게 다른지, 무료 노래 스템을 어디서 찾을 수 있는지, Mac에서 소유한 어떤 노래에서든 보컬 및 반주 스템을 추출하는 방법을 다룹니다. 공식 스템 발매가 없는 노래에서 스템을 얻으려면 AI 분리가 유일한 현실적인 방법이며, 이 가이드에서 그것도 다룹니다.

음악에서 스템이란 무엇인가요?

음악 프로덕션에서 스템은 완성된 노래의 서브믹스입니다. 전체 트랙의 스테레오 파일 하나 대신 여러 파일을 얻게 됩니다. 보컬용 하나, 드럼용 하나, 베이스용 하나 등. 각 스템에는 함께 믹싱된 관련 오디오 요소 그룹이 포함됩니다.

이 용어는 방송과 포스트 프로덕션에서 유래했습니다. 엔지니어가 영화나 TV를 위한 믹스를 납품할 때 원본 세션으로 돌아가지 않고도 밸런스를 조정할 수 있도록 그룹화된 서브믹스를 내보냅니다. 음악 프로덕션도 동일한 워크플로우를 채택했습니다.

스템 vs. 트랙 vs. 멀티트랙

이 세 용어는 혼용되지만 서로 다른 의미입니다.

• 멀티트랙: 원본 세션의 모든 개별 녹음 요소. 마이크, 악기, 신디사이저 하나당 파일 하나. 일반적인 앨범은 60개 이상의 개별 트랙을 만들 수 있습니다. 프로듀서가 DAW에서 작업한 것이 이것입니다.
• 스템: 관련 요소를 묶어 함께 인쇄한 것. 모든 드럼이 하나의 드럼 스템이 되고, 모든 신스 패드가 하나의 패드 스템이 됩니다. 60개 대신 보통 4~8개의 파일.
• 믹스: 최종 스테레오 파일. 모든 것이 하나로 합쳐진 것.

스템은 중간에 위치합니다. 최종 믹스보다 상세하고, 전체 세션보다 덜 세분화됩니다. 대부분의 리믹서, 라이브 연주자, 라이선스 클라이언트가 실제로 필요한 것이 바로 이 중간 지점입니다.

음악에서 스템이 중요한 이유

리믹서들은 소스 자료를 중심으로 새로운 편곡을 만들기 위해 원본 스템을 사용합니다. 보컬을 유지하고, 비트를 교체하고, 아래에 새로운 프로덕션을 추가합니다. 스템 없이는 메마른 아카펠라로 작업하거나 원본 반주의 누출을 피해 루프를 만들어야 합니다.

라이브 연주자들은 스테레오 반주 트랙 대신 스템을 사용해 앞단의 엔지니어가 개별 요소를 제어할 수 있게 합니다. 공연장에 맞게 드럼 스템을 올리거나 조용한 벌스에서 패드를 줄일 수 있습니다. 스테레오 믹스로는 어떤 제어도 불가능합니다.

음악 감독과 영화·TV 편집자들은 대사 아래를 페이드 아웃하거나, 다른 구간으로 컷하거나, 특정 장면의 밸런스를 조정하기 위해 스템을 요청합니다. 단일 스테레오 파일로는 정밀한 배치가 어렵습니다.

프로듀서와 학생들은 녹음을 연구하기 위해 스템을 사용합니다. 클래식 트랙의 드럼 스템을 솔로로 들으면 전체 믹스에서는 사라지는 편곡과 프로덕션 결정이 드러납니다. 귀를 훈련하는 가장 빠른 방법 중 하나입니다.

보컬리스트와 악기 연주자들은 보컬과 반주 분리를 사용해 연습합니다. 리드 보컬을 빼면 트랙에 맞춰 노래를 연습할 수 있고, 악기를 빼면 날것의 보컬 퍼포먼스에 맞춰 연습할 수 있습니다.

인기 노래의 무료 스템을 얻을 수 있는 곳

대부분의 사람들이 실제로 답하려는 질문입니다. 현실적인 정리입니다.

리믹스 대회 및 공식 스템 발매: 일부 아티스트와 레이블은 리믹스 대회의 일환으로 공식 스템을 발매합니다. Splice에서 많이 찾아볼 수 있습니다. Beatport의 리믹스 대회에는 종종 참가 기간 동안 스템 다운로드가 포함됩니다. 이것들이 원본 세션에서 직접 나온 것이므로 가장 높은 품질의 스템입니다. 아무것도 추정되거나 분리된 것이 없습니다. 원하는 노래의 대회가 있다면 여기서 시작하세요.

Bandcamp 아티스트 페이지: 소수의 아티스트들이 Bandcamp에서 앨범과 함께 스템 팩을 판매합니다. Bandcamp에서 아티스트 이름과 “stems"로 검색하세요. 리믹스 문화에 익숙한 전자 음악 프로듀서들에게서 더 흔하게 볼 수 있습니다.

아티스트의 무료 스템 팩: 가끔 아티스트들이 웹사이트, SoundCloud 또는 홍보 도구로 직접 스템 팩을 발매합니다. 다른 장르의 아티스트보다 전자 음악 아티스트들이 이를 더 자주 합니다. 아티스트 이름과 “stem pack” 또는 “acapella"로 검색해 발매된 것을 찾으세요.

로열티 프리 뮤직 라이브러리: Splice, Looperman 및 다양한 프로듀서 라이브러리는 로열티 프리 트랙의 스템을 판매합니다. 상업적으로 발매된 노래의 스템은 아니지만 프로덕션에 법적으로 사용 가능합니다.

AI 스템 추출: 소유한 DRM 없는 모든 노래에서 AI 분리 도구는 믹싱된 트랙에서 스템을 추정할 수 있습니다. 원본 세션 파일을 갖는 것과 같은 품질은 아니지만, 보컬과 반주 분리의 경우 현재 AI 결과는 연습, 노래방, 샘플링, 많은 리믹스 용도에 충분히 사용할 수 있습니다. 공식 스템으로 발매된 적이 없는 노래에서 스템을 얻는 유일한 방법이며, 이는 녹음된 음악의 절대 다수에 해당합니다.

가장 유용한 스템 분리: 보컬과 반주

대부분의 실용적인 목적에서 두 가지 스템만 있으면 됩니다. 보컬과 반주입니다. 이 두 스템 분리가 노래방 트랙이 사용하는 것이고, 커버 아티스트들이 연습할 때 사용하는 것이며, 대부분의 리믹스 프로젝트가 시작하는 것입니다.

별도의 드럼, 베이스, 멜로디가 포함된 완전한 스템 세트는 특정 전문적 맥락에서 유용하지만 이러한 요소들이 주파수 범위를 공유하고 서로 누출되기 때문에 깨끗하게 추출하기가 더 어렵습니다. 인간의 목소리는 대부분의 악기와 구별되는 특성을 가지고 있기 때문에 보컬과 반주 분리가 더 안정적입니다.

AI 분리는 이 두 스템 분리에서 가장 잘 작동합니다. 보컬만 빼거나 음악만 빼는 것이 필요하다면 지속적으로 사용 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.

SongSplit AI로 Mac에서 노래 스템 추출하는 방법

SongSplit AI는 Apple의 Neural Engine을 사용해 Mac에서 완전히 실행됩니다. 업로드 없음, 구독 없음. 파일이 처음부터 끝까지 내 기기에 머뭅니다.

1단계: DRM 없는 오디오 파일을 준비합니다. MP3, WAV, FLAC, M4A, 또는 AIFF 형식의 노래가 필요합니다. Apple Music 스트리밍 전환 이전에 iTunes Store에서 구매한 노래는 일반적으로 DRM이 없습니다. Bandcamp 다운로드도 잘 작동합니다. Apple Music 스트리밍 구독을 사용하고 있다면 트랙을 구매하거나 이미 소유한 파일을 사용해야 합니다.

2단계: SongSplit AI를 엽니다. 앱을 실행합니다. 창 중앙에 간단한 드롭 영역이 보입니다.

3단계: 오디오 파일을 드롭합니다. Finder에서 SongSplit 창으로 파일을 직접 드래그하거나, 드롭 영역을 클릭해 파일 선택기를 엽니다. SongSplit AI는 MP3, WAV, FLAC, M4A, AIFF 및 대부분의 일반 오디오 형식을 받아들입니다.

4단계: 처리 모드를 선택합니다. SongSplit AI는 빠른 모드와 품질 모드를 제공합니다. 프로덕션 작업이나 발표할 예정이라면 품질 모드를 사용하세요. 빠른 모드는 빠른 미리 보기에 좋습니다.

5단계: Apple Neural Engine이 파일을 처리하게 합니다. 처리는 기기에서 실행됩니다. M 시리즈 Mac에서는 일반적인 노래를 2~3분 안에 처리합니다. 내 기기에서 아무것도 나가지 않습니다.

6단계: 미리 듣고 내보냅니다. 처리가 완료되면 두 가지 스템을 얻습니다. 보컬과 반주입니다. 내보내기 전에 SongSplit AI에서 각각 들어보세요. 두 스템을 Mac의 원하는 폴더에 M4A 파일로 내보냅니다.

7단계: 프로젝트에 활용합니다. M4A 파일을 Logic Pro, GarageBand, Ableton Live, Pro Tools, 비디오 편집기, 또는 노래방 플레이어에 드롭하세요. 현대 소프트웨어와 호환되는 표준 오디오 파일입니다.

App Store에서 SongSplit AI 다운로드 또는 Mac 직접 다운로드. 무료 체험 후 1회 구매.

AI 분리가 잘하는 것(과 부족한 부분)

AI 스템 분리는 보컬과 반주 분리에서 진짜로 좋아졌습니다. 최신 모델은 대규모 데이터셋으로 학습되었으며 대부분의 실용적인 목적에 사용할 수 있는 결과를 냅니다.

더 어려워지는 경우: 악기들을 서로 분리하는 것. 드럼, 베이스, 기타는 주파수 범위를 공유하고 시간적으로 겹쳐 개별적으로 깨끗하게 분리하기 어렵습니다. 밀도 높은 팝 음반에서 깨끗한 솔로 드럼 스템이 필요하다면 보컬 분리보다 결과가 더 다양할 것입니다.

SongSplit AI는 보컬과 반주 분리에 집중합니다. 품질이 지속적으로 충분히 높은 영역이기 때문입니다. 완전한 멀티 스템 분리를 시도하지 않으므로 품질 기준을 유지할 수 있습니다.

한 가지 명심할 것은 AI 분리가 분해가 아닌 추정이라는 것입니다. 모델은 학습 중 습득한 패턴을 바탕으로 보컬이 어떻게 들릴지 추론합니다. 복잡한 녹음에서 희미한 누출 아티팩트가 들릴 수 있습니다. 노래방, 연습, 샘플링에서는 거의 문제가 되지 않습니다. 전문적인 리믹스 발매를 위해서는 어떤 녹음이 깨끗하게 작동하는지 선별하세요.

상업적 노래의 무료 스템을 얻으려면 공식 스템이 없는 경우 소유한 파일에서 AI 추출이 유일한 현실적인 선택입니다.

자주 묻는 질문

스템과 샘플의 차이는 무엇인가요?

샘플은 녹음에서 가져온 짧은 오디오 클립입니다. 드럼 히트, 베이스 리프, 보컬 구절. 스템은 노래 전체에 걸쳐 한 요소 또는 요소 그룹의 전체 길이 서브믹스입니다. 스템에는 처음부터 끝까지 완전한 드럼 퍼포먼스가 포함됩니다. 샘플은 그 드럼 스템에서 한 마디일 수 있습니다.

모든 노래의 무료 스템을 얻을 수 있나요?

공식 스템은 상업적으로 발매된 음악의 소수에만 존재합니다. 보통 리믹스 대회나 아티스트가 직접 발매하는 방식으로 배포됩니다. 대부분의 노래에서는 DRM 없는 오디오 파일에서 AI 추출이 유일한 방법입니다. 품질은 대부분의 실용적인 목적(노래방, 연습, 가벼운 리믹스 작업)에 충분하지만 원본 세션에서 나온 진짜 스템이 아닌 추정값입니다.

스템은 보통 어떤 형식인가요?

전문 세션의 공식 스템은 거의 항상 WAV 파일입니다. 원본 세션 샘플 레이트와 비트 깊이의 비압축 오디오로, 보통 44.1 kHz / 24비트 또는 48 kHz / 24비트입니다. SongSplit AI로 AI 추출한 스템은 M4A로 내보내집니다. AAC 인코딩 파일입니다. M4A는 고품질이며 어디서든 재생되지만 압축 형식입니다. 마스터링이나 방송을 위해 비압축 WAV가 필요하다면 ffmpeg 또는 DAW를 사용해 M4A를 WAV로 변환할 수 있습니다.

스템과 멀티트랙은 같은 건가요?

아니요. 멀티트랙은 세션의 모든 개별 녹음 요소로, 수십 개의 파일이 될 수 있습니다. 스템은 관련 요소들이 하나의 파일로 합쳐진 그룹화된 서브믹스입니다. 드럼 멀티트랙에는 15개 이상의 개별 트랙이 포함될 수 있습니다(킥, 스네어, 하이햇, 오버헤드, 룸 마이크 등). 드럼 스템은 이것들이 모두 하나의 파일로 인쇄된 것입니다.

SongSplit AI가 드럼, 베이스, 기타를 개별적으로 분리하나요?

아니요. SongSplit AI는 보컬 스템과 반주 스템, 두 가지를 제공합니다. 의도적인 집중입니다. 보컬과 반주 분리의 품질은 지속적으로 높지만, 악기들을 서로 분리하는 것은 더 많은 누출과 아티팩트를 유발합니다. 드럼, 베이스, 기타 스템이 별도로 필요하다면 LALAL.AI 또는 유사한 멀티 스템 서비스가 그 분리를 시도하지만, 복잡한 자료에서는 더 많은 아티팩트가 예상됩니다.

AI 스템 추출에 가장 잘 맞는 노래는 무엇인가요?

1990년 이후의 팝, 록, R&B, 컨트리, 힙합 녹음이 잘 분리되는 경향이 있습니다. 녹음이 깨끗하고 보컬이 악기로부터 뚜렷할수록 결과가 좋습니다. 라이브 밴드가 연주하는 밀도 높은 재즈, 강한 보컬 처리가 있는 실험적 음악, 또는 매우 오래된 모노 녹음은 어떤 AI 분리 도구에서도 더 어렵습니다.

소유한 노래에서 스템을 추출하는 것이 합법인가요?

이것은 국가와 의도한 사용에 따라 다릅니다. 일반적으로 자신의 연습이나 학습을 위한 개인 복사본을 만드는 것은 상업적 발표나 공개 공연에서 추출한 스템을 사용하는 것과 다르게 취급됩니다. 리믹스를 발매하거나 스템을 프로덕션에 사용할 계획이라면 권리자에게 적절한 라이선스가 필요합니다. AI 추출이 기본 저작권 상황을 바꾸지는 않습니다.

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