오디오 데이터 분석부터 새로운 음악 생성에 이르기까지 음악에서 AI의 역할에 대해 자세히 알아보세요. 음악 산업에 미치는 영향과 적용 사례를 살펴보세요.
인공 지능(AI)은 인간의 지능을 기계에 재현하는 것입니다. 인간다움의 중요한 부분 중 하나는 예술, 특히 음악과의 관계입니다. 음악은 우리의 문화와 감정에 깊은 영향을 미칩니다. AI의 발전 덕분에 이제 기계는 인간이 작곡한 것 같은 음악을 만들 수 있습니다. AI 음악은 인간과 AI 간의 혁신적인 협업을 위한 새로운 가능성을 열어주며 우리가 음악을 경험하고 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다.
이 글에서는 AI가 음악을 만드는 데 어떻게 사용되는지 살펴봅니다. 또한 AI와 MusicBrainz Picard와 같은 음악 태깅 도구의 연관성과 아티스트, 프로듀서, 엔터테인먼트 산업 전반에 미치는 영향에 대해서도 설명합니다.
AI는 소리를 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다. 흔히 오디오 데이터라고 불리는 사운드 데이터는 시간에 따른 다양한 강도의 파동 주파수가 혼합된 것입니다. 이미지나 시계열 데이터와 마찬가지로 오디오 데이터도 AI 시스템이 처리하고 분석할 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다. 음파는 AI 모델이 분석할 수 있는 수치 데이터로 변환할 수 있습니다.
또 다른 흥미로운 방법은 음파를 스펙트로그램으로 변환하는 푸리에 변환을 사용하는 것입니다. 스펙트로그램은 소리의 다양한 주파수가 시간에 따라 어떻게 변하는지를 보여주는 시각적 표현입니다. AI 모델은 이미지 인식 기술을 적용하여 이 스펙트로그램을 이미지처럼 취급함으로써 오디오 데이터를 분석하고 해석할 수 있습니다. AI는 시각적 데이터와 마찬가지로 사운드 내의 패턴과 특징을 식별할 수 있습니다.
AI를 사용하여 오디오 데이터를 분석, 조작, 생성하면 다양한 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
AI 노래 생성기는 이미지 생성과 마찬가지로 기존 음악을 분석하고 학습하는 방식으로 작동합니다. 음악을 이해하기 위해 AI를 사용하는 것과 음악을 생성하기 위해 AI를 사용하는 것의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 음악을 이해하는 것은 패턴을 분석하고 식별하는 것이고, 음악을 생성하는 것은 학습한 패턴을 기반으로 새로운 작곡을 만드는 것입니다.
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AI 음악 생성 프로세스는 다양한 장르와 스타일을 포함하는 대규모 음악 데이터 세트를 수집하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 데이터 세트는 음표, 코드, 리듬과 같은 작은 구성 요소로 세분화되어 AI가 처리할 수 있는 수치 데이터로 변환됩니다.
음악을 생성하도록 훈련시킬 수 있는 다양한 생성 AI 모델이 있습니다. 예를 들어, 트랜스포머와 가변 자동 인코더(VAE)와 같은 AI 모델은 함께 작동하여 음악을 생성할 수 있습니다. VAE는 음악의 다양성과 풍부함을 포착하기 위해 유사한 음악 조각을 서로 가깝게 그룹화하여 입력 사운드를 잠재 공간으로 압축할 수 있습니다. 그런 다음 트랜스포머는 이 잠재 공간을 사용하여 패턴을 이해하고 시퀀스에서 중요한 음표에 집중하여 새로운 음악을 생성합니다.
이 데이터로 AI 모델을 학습시키면 AI는 학습한 내용을 바탕으로 다음 음이나 화음을 예측하여 새로운 음악을 생성할 수 있습니다. 이러한 예측을 연결하여 전체 작곡을 만들 수도 있습니다. 생성된 음악은 특정 스타일이나 선호도에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
이 기술을 사용하는 음악 생성기가 점점 더 많아지고 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
AI 혁신은 뮤지션, 청취자, 프로듀서에게 새로운 기회와 도전을 만들어내고 있으며, 이전에는 경험하지 못했던 상황으로 이어지고 있습니다. 각 그룹이 이러한 발전에 어떻게 적응하고, 새로운 도구를 사용하며, 독창성과 윤리에 대한 우려를 헤쳐나가는지 지켜보는 것은 흥미로운 일입니다. 음악 생성 외에도 AI는 라이브 공연을 향상시키고, 음악 검색을 개선하며, 제작 과정을 지원하는 등 음악 산업에서 흥미로운 잠재력을 가지고 있습니다. AI가 음악 산업에서 뮤지션, 청취자, 프로듀서에게 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴보세요.
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AI는 뮤지션의 음악 창작 방식을 바꾸고 있습니다. 제너레이티브 AI와 통합된 도구는 새로운 멜로디, 코드 진행, 가사를 생성하는 데 도움을 주어 음악가들이 창작의 벽을 쉽게 극복할 수 있도록 해줍니다. 오래된 데모에서 존 레논의 보컬로 만든 비틀즈의 신곡'Now And Then'과 같이 미완성된 작품을 완성하는 데도 AI가 사용되었습니다. 그러나 기존 아티스트의 스타일을 모방한 AI 제작 음악이 등장하면서 독창성에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 예를 들어 배드 버니와 같은 아티스트는 자신의 목소리와 스타일을 동의 없이 복제하는 AI에 대해 우려하고 있습니다.
AI와 컴퓨터 비전은 음악을 만드는 것 외에도 뮤지션이 더 나은 공연과 뮤직 비디오를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 뮤직 비디오는 다양한 요소로 구성되며, 그 요소 중 하나가 바로 춤입니다. 다음과 같은 포즈 추정 모델은 Ultralytics YOLOv8 과 같은 포즈 추정 모델은 이미지와 동영상에서 사람의 포즈를 이해하고 음악에 맞춰 안무된 댄스 시퀀스를 만드는 데 역할을 할 수 있습니다.
안무에 AI를 활용하는 또 다른 좋은 예는 NVIDIA 의"댄스 투 뮤직" 프로젝트입니다. 이 프로젝트에서는 AI와 2단계 프로세스를 사용하여 다양하고 스타일이 일관되며 비트에 맞는 새로운 춤 동작을 생성했습니다. 먼저 포즈 추정과 키네마틱 비트 감지기를 사용하여 방대한 댄스 비디오 컬렉션에서 다양한 온더비트 댄스 동작을 학습했습니다. 그런 다음 생성 AI 모델을 사용하여 이러한 댄스 동작을 음악의 리듬과 스타일에 맞는 안무로 구성했습니다. AI가 안무한 춤 동작은 뮤직비디오에 흥미로운 시각적 요소를 더하고 아티스트가 창의력을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.
청취자의 경우, AI는 음악 검색과 청취 경험을 개선할 수 있습니다. Spotify와 Apple Music과 같은 플랫폼은 AI를 사용하여 개인화된 재생 목록을 큐레이션하고 사용자의 청취 습관에 따라 새로운 음악을 추천합니다. 이러한 플랫폼에서 새로운 아티스트와 장르를 발견하는 것, 이것이 바로 AI의 마법입니다.
AI 기반 가상 현실(VR)은 라이브 콘서트 경험도 개선하고 있습니다. 예를 들어, 트래비스 스콧은 VR을 사용하여 전 세계 관객에게 다가가는 가상 공연을 제작합니다. 그러나 TikTok과 같은 플랫폼에서 AI가 생성한 음악이 너무 많기 때문에 음악 검색이 압도적으로 어려워질 수 있습니다. 이로 인해 새로운 아티스트가 눈에 띄기 어려울 수도 있습니다.
프로듀서는 여러 가지 방법으로 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. 피치 보정, 믹싱, 마스터링을 지원하는 AI 도구는 제작 프로세스를 간소화합니다. IBM의 왓슨 비트와 같은 AI 기반 가상 악기 및 신디사이저는 새로운 사운드와 텍스처를 생성하여 창의적인 가능성을 확장할 수 있습니다.
스트리밍 플랫폼의 AI는 청취자에게만 혜택을 주는 것이 아니라 프로듀서에게도 더 많은 잠재고객을 확보할 수 있도록 도와줍니다. 그러나 음악가들이 우려하는 것처럼, 기존 아티스트의 스타일을 모방하는 AI의 능력은 아티스트의 고유한 목소리와 스타일을 이용하는 것에 대한 윤리적, 법적 문제를 제기합니다. 이로 인해 유니버설, 소니, 워너와 같은 주요 음악 회사들이 저작권이 있는 저작물을 무단으로 사용하여 모델을 훈련시켰다는 이유로 수노, 유디오와 같은 AI 스타트업을 상대로 소송을 제기하는 등 법적 분쟁이 발생하고 있습니다.
지금까지 음악 산업의 다양한 이해 관계자에게 미치는 영향을 이해함으로써 음악에서 AI의 몇 가지 응용 분야를 간략하게 살펴봤습니다. 이제 음악 분야에서 AI가 어떻게 활용되는지 좀 더 구체적으로 알아봅시다: 뮤직브레인즈 피카드와 같은 AI 기반 음악 관리 도구. 이러한 도구는 디지털 음악 라이브러리를 정리하고 관리하는 데 매우 유용합니다.
아티스트 이름, 앨범 제목, 트랙 번호와 같은 정확한 메타데이터로 음악 파일을 자동으로 식별하고 태그를 지정합니다. 뮤직브레인즈 피카드를 사용하면 음악 컬렉션을 보다 쉽게 정리할 수 있습니다. 뮤직브레인즈 피카드에 통합된 핵심 기술 중 하나는 AcoustID 오디오 지문입니다. 이 지문은 파일에 메타데이터가 없더라도 실제 오디오 콘텐츠를 기반으로 음악 파일을 식별합니다.
이것이 왜 중요한가요? BBC, Google, Amazon, Spotify, Pandora와 같은주요 조직은 음악 관련 서비스를 향상시키기 위해 MusicBrainz 데이터를 사용합니다. 음악 데이터베이스, 태거 애플리케이션 또는 기타 음악 관련 소프트웨어를 구축하는 개발자에게는 MusicBrainz Picard와 같은 도구로 생성된 메타데이터가 매우 중요합니다. AI의 근간은 데이터이며, 피카드와 같은 도구가 없다면 분석과 애플리케이션 개발에 필요한 깨끗하고 정확한 데이터를 확보하기가 매우 어려울 것입니다. AI 강화 도구가 AI를 사용하고 AI 애플리케이션에 필요한 데이터를 생성하여 개선과 혁신의 유익한 사이클을 형성한다는 점은 매우 흥미롭습니다.
지금까지 음악 분야의 인공지능이 만들어내는 파장에 대해 살펴봤습니다. AI가 생성한 음악을 둘러싼 법적 환경도 진화하고 있습니다. 미국 저작권청의 규정과 같은 현행 규정은 AI가 전적으로 생성한 저작물은 인간의 저작물이 아니므로 저작권을 보호할 수 없다고 규정하고 있습니다. 그러나 창작 과정에 인간이 상당한 기여를 한 경우에는 저작권 보호를 받을 수 있습니다. AI가 음악 산업에 계속 통합됨에 따라 이러한 문제를 해결하기 위해서는 지속적인 법적, 윤리적 논의가 필수적입니다. 앞으로 AI는 음악 분야에서 기술과 인간의 창의성을 결합하여 음악 창작과 제작의 가능성을 넓힐 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
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