2026년 AI 스템 스플리터: 믹싱된 트랙에서 깨끗한 스템을 추출하는 전문적인 워크플로우

때로는 유일하게 가진 것이 믹스뿐일 때가 있습니다.

세션 파일은 사라졌고, 협업자는 바운스 파일만 보냈거나, 애초에 개별 멀티트랙(Stems)이 제공될 리 없는 레퍼런스를 바탕으로 작업해야 하는 상황일 수 있습니다. 이유가 무엇이든, 개별 트랙 분리(Stem separation)는 이제 프로듀서의 작업 도구 상자에서 표준적인 부분이 되었으며, 현재 사용 가능한 AI 도구들은 그것들이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해하고만 있다면 전문적인 작업 환경에서 사용하기에 충분히 훌륭합니다.

이 글은 개별 트랙 분리가 어떻게 작동하는지, 오디오 음질이 유지되는 부분은 어디이고 깨지는 부분은 어디인지 분석합니다. 자신의 음악 제작 워크플로우를 구축하고 있으며 개별 트랙 분리가 어디에 적합한지 알고 싶다면, 이 글이 전체적인 그림을 보여줄 것입니다.

오디오 스템(Stems)이란 무엇인가요?

음악에서 스템은 보컬, 드럼, 베이스, 멜로디 레이어 및 기타 추가 악기 등 완 완성된 믹스를 구성하는 개별 요소를 신호별로 묶어놓은 그룹을 말합니다.

현대 음악 제작에서 스템은 일반적으로 DAW 프로젝트 파일의 원래 녹음 세션에서 나옵니다. 특정 트랙만 솔로로 지정하여 내보내면 다른 악기의 간섭(Bleed)이 전혀 없는 깨끗하고 독립된 스템을 얻을 수 있습니다.

AI 스템 분리는 다르게 작동합니다. 세션에서 추출하는 대신 완성된 스테레오 믹스를 모델에 입력하고, 이미 모든 것이 합쳐진 파일에서 이러한 개별 요소를 재구성하도록 요청합니다. 모델은 스테레오 필드 전반의 주파수 패턴을 분석하고 학습 과정에서 습득한 내용을 바탕으로 이를 분리합니다.

AI 스템 분리의 결과물은 복구 프로세스라기보다는 재구성에 가깝습니다. 리믹스, 샘플링, 가라오케 버전 제작, 또는 보컬 스템을 음성 변환 도구에 입력하는 등, 자신이 다루고 있는 대상이 무엇인지 명확히 알면 최상의 결과를 얻기 위해 수행해야 하는 정리 작업에 접근하는 방식이 달라집니다.

AI 스템 분리의 작동 원리

대부분의 AI 스템 분리 도구는 소수의 오픈 소스 모델을 기반으로 구축되었습니다. Deezer가 개발한 Spleeter와 Meta가 개발한 Demucs가 여러분이 접하게 될 도구의 대다수를 차지합니다. 도구 간의 차이는 주로 모델을 얼마나 세밀하게 튜닝했는지, 어떤 출력 형식을 지원하는지, 그리고 얼마나 많은 스템을 분리할 수 있는지에 있습니다.

표준적인 4개 스템 분리는 보컬, 드럼, 베이스, 그리고 나머지 모든 것을 "기타"로 그룹화하여 제공합니다. 더 고급 구성에서는 이를 6개 이상의 스템으로 확장하여 피아노, 기타, 신스 베이스 또는 멜로디 라인을 개별적으로 분리해 줍니다.

에디트 작업이나 리믹스를 하는 DJ들은 종종 이러한 더 미세한 제어를 원합니다. 기타나 건반 파트의 간섭 없이 깨끗한 드럼 스템을 추출하거나 메인 보컬을 분리할 수 있다면 리믹스 세션에서 완전히 새로운 작업이 가능해집니다.

대부분의 용도에는 4개 스템으로 충분합니다. 주로 보컬을 분리하는 능력을 원하며, 믹스의 나머지 부분은 그룹화된 채로 유지되어도 무방하기 때문입니다.

원본 소스 자료야말로 스템 분리 도구에서 얻을 수 있는 결과물의 품질을 진정으로 결정하는 요소입니다. 고비트레이트 오디오 파일은 모델이 작업할 수 있는 더 많은 주파수 정보를 제공합니다. MP3, 특히 저비트레이트 MP3는 이미 압축을 통해 오디오 데이터를 버렸기 때문에 분리된 결과물에서 손실이 누적됩니다. 접근할 수 있는 가장 좋은 원본 오디오 파일로 시작하세요.

노래에서 스템을 만드는 방법

워크플로우는 어떤 도구를 사용하든 일정합니다. 현재 많은 도구가 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하므로 스템 분리가 처음인 사람도 쉽게 접근할 수 있습니다. 하지만 각 단계에서 내리는 결정은 최종 결과물에 여전히 직접적인 영향을 미칩니다.

1. 사용 가능한 최고 품질의 오디오 파일로 시작하세요. 

원본 샘플 레이트의 WAV, FLAC 또는 AIFF가 표준입니다. 스트리밍 립이나 압축된 MP3로 작업하는 경우, 분리를 시작하기도 전에 이미 불리한 위치에 있는 것입니다. 가능한 경우 소스 원본으로 돌아가십시오.

2. 작업에 맞는 적절한 스템 개수를 선택하세요. 

4개 스템 분리는 대부분의 사용 사례를 커버합니다. 특정 악기를 추출해야 하는 경우(예: 샘플용으로 기타 파트를 추출하거나 신스 베이스 라인을 분리하는 경우) 6개 스템 모델이 더 세밀한 제어력을 제공합니다.

3. 분리를 실행하고 각 스템을 주의 깊게 모니터링하세요. 

출력물이 무조건 깨끗할 것이라고 가정하지 마세요. 분리된 각 스템을 재생하고 인접한 주파수 대역의 오디오 콘텐츠가 원치 않는 곳으로 새어 들어오는 현상인 블리드(Bleed)가 있는지 들어보세요. 보컬 스템이 악기 스템으로 새어 들어가거나, 킥 드럼 소리가 베이스 스템으로 새어 들어가는 현상이 가장 흔한 문제입니다. 스네어 드럼은 보컬 및 미드레인지 악기와 유사한 주파수 대역을 공유하므로 리믹스에 사용할 계획이라면 스네어 스템을 별도로 확인하세요.

4. DAW에서 타겟 EQ와 게이팅을 사용하여 정리하세요. 

스템 분리 도구의 결과물이 바로 사용할 수 있는 상태인 경우는 거의 없습니다. 보컬 스템에 하이패스 필터를 적용하면 저역대의 웅웅거림을 정리할 수 있습니다. 게이트(Gate)는 구절 사이의 숨소리를 처리합니다. 드럼 스템에 트랜지언트 셰이핑(Transient shaping)을 적용하면 소리가 한층 탄탄해집니다. 이러한 빠르고 간단한 단계들은 새로운 스템을 전문적인 프로덕션에 사용할 때 큰 차이를 만들어냅니다.

5. 전체 비트 깊이로 내보내고 레퍼런스 믹스를 유지하세요. 

스템에 명확하게 라벨을 붙이고 원본 믹스를 함께 보관하여 작업하면서 비교해서 들을 수(A/B 테스트) 있도록 하세요. 세션에 완전히 적용하기 전에 전체 믹스와 비교하여 각 스템을 미리 들어보세요. 소리가 이상하게 들린다면, 원본과 비교함으로써 그것이 분리 과정에서 생긴 왜곡(Artifact)인지 아니면 믹스 자체의 특성인지 빠르게 파악할 수 있습니다.

프로듀서 팁: 보컬 스템을 음성 변환 도구에 입력하는 경우, 먼저 노이즈 제거 처리를 실행하세요. 보컬 스템의 왜곡 현상은 변환 과정에서 사라지지 않습니다. 그대로 전달되어 결과물에 나타납니다. 변환 전에 스템을 정리하는 데 몇 분을 투자하면 후반 작업 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

스템 품질이 한계에 부딪히는 부분

스템 간 오디오 간섭(Bleed) 

이것이 가장 흔한 문제입니다. 악기 간에 주파수 대역이 겹칠 때(거의 필수적으로 발생함) 모델은 무엇이 어디에 속하는지 판단을 내려야 합니다. 메인 보컬과 백킹 하모니, 킥 드럼과 베이스, 어쿠스틱 기타와 건반은 모두 스테레오 필드에서 주파수 공간을 공유합니다. 분리가 항상 깔끔하게 이루어지지는 않습니다.

노이즈 왜곡(Artifact) 누적 

소스 파일의 품질이 낮을수록 원치 않는 노이즈가 증가합니다. 압축 아티팩트, MP3 링잉(Ringing), 비트크러싱 등은 모두 모델이 오디오 콘텐츠로 해석하게 만드는 노이즈를 유발합니다. 압축이 심하게 된 소스의 경우, 분리된 결과물에서 완전히 보정하기 어려운 금속성 소리나 물이 흐르는 듯한 울렁이는 소리(Watery Quality)가 날 수 있습니다.

위상 불일치 

위상 문제는 얼핏 보기에는 명확하지 않지만, 실제로 들으면 소리가 확실히 이상하다는 것을 알 수 있습니다. 일부 분리 알고리즘은 스템 간에 미세한 시간 차이를 발생시킵니다. DAW에서 이러한 스템들을 다시 합치려고 할 때, 미세한 타이밍 차이로 인해 오디오 소리를 부자연스럽게 만드는 공동 필터링(Comb filtering, 빗형 필터효과 - 특정 주파수가 캔슬되어 텅 빈 소리가 나는 현상)이 발생할 수 있습니다. 개별적으로 프로세싱한 다음 다시 믹스하기 위해 스템을 분리하는 경우, 처리를 확정하기 전에 위상 문제를 확인하세요.

몇 가지 실용적인 해결책

 특정 대역을 조절하는 멀티밴드 EQ는 대부분의 간섭 문제를 해결합니다. 간섭이 심각하고 해당 소스가 시간과 노력을 들일 만한 가치가 있다면 iZotope RX에서의 스펙트럼 편집(Spectral editing)이 더 확실한 해결책입니다.

음성 변환 및 대부분의 리믹스 용도에서는 정리가 감당할 수 있는 수준의 간섭을 가진 개별 스템으로도 보통 작업이 가능합니다. 허용 가능한 간섭 수준은 스템의 사용 목적에 따라 다릅니다.

클라이언트 데모용으로 들어가는 보컬 스템은 단독 아카펠라로 출시되는 곡보다 더 많은 불완전함을 감당할 수 있습니다.

보컬 스템 분리를 위해 Kits AI 사용하기

보컬 제작 환경에서 작업하는 프로듀서들을 위해, Kits AI Stem Splitter는 해당 워크플로우에 완벽히 맞추어 설계되었습니다. 이 분리 기능은 보컬의 선명도에 최적화되어 있어, 보컬 스템을 단순히 다시 믹스에 넣는 것이 아니라 음성 변환에 입력할 때 가장 중요하게 작용합니다.

YouTube: Kits.ai의 Stem Splitter를 사용한 간편한 스템 분리 신기능 - Kits AI 게시

다음은 해당 워크플로우가 일반적으로 진행되는 방식입니다. Stem Splitter를 사용하여 깨끗하게 분리된 보컬을 추출합니다. 이를 Kits AI Voice Conversion에 입력하여 다른 목소리를 적용하거나 톤을 변환합니다. 필요한 경우, 최종 결과물을 다듬기 위해 AI Mastering을 실행합니다. Kits AI를 사용하면 다른 플랫폼이나 다른 서드파티 도구 간에 전환할 필요 없이 플랫폼 내부에서 이 모든 과정이 이루어집니다.

클라이언트 확인용 데모 보컬을 정기적으로 제작해야 하는 프로듀서의 경우, 이 연결된 워크플로우를 통해 많은 번거로움을 줄일 수 있습니다. 이는 AI 보이스 체인저를 활용한 데모 녹음 고도화에서 다룬 것과 동일한 원리입니다. 가능한 한 빠르게 깨끗하고 사용할 수 있는 수준의 보컬을 얻음으로써 기술적인 정리 작업보다는 창의적인 작업에 집중할 수 있게 해줍니다.

스템 분리가 처음이거나 AI 보컬 도구를 방금 다루기 시작했더라도, 동일한 과정을 보다 단순한 규모로 적용해 볼 수 있습니다. 쓸만한 수준의 변환을 얻기 위해 완벽하게 처리된 스템이 필요한 것은 아닙니다. 실제로 사용하기에는 완벽한 것보다 깔끔한 것이 더 좋으며, 이 도구들은 현실적인 원본 소스 자료도 충분히 처리할 수 있을 만큼 완성도가 높습니다.

더 깔끔한 스템, 더 나은 결과물

스템의 품질은 그 이후에 일어나는 모든 단계에 영향을 미칩니다. 음성 변환이 어떻게 들리는지, 샘플이 새로운 상황에 얼마나 잘 안착하는지, 나중에 정리해야 할 작업량이 얼마나 되는지 등이 여기에 해당합니다.

AI 스템 분리는 이 과정을 더 빠르게 만들어 주었습니다. 하지만 프로페셔널한 워크플로우에서는 여전히 신중하게 듣고, 정리할 부분을 직접 정리하며, 이 기술의 한계가 어디인지 명확히 알고 있어야 합니다.

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자주 묻는 질문(FAQ) 

AI 스템 스플리터(Stem Splitter)란 무엇인가요?

AI 스템 스플리터는 머신 러닝을 사용하여 믹스된 오디오 파일을 개별 트랙(일반적으로 보컬, 드럼, 베이스, 악기)으로 분리합니다. 오리지널 세션 파일 없이도 믹스 전체의 주파수 패턴을 분석하여 독립된 요소들을 재구성합니다.

AI 스템 스플리터는 누구를 위해 설계되었나요?

완성된 믹스의 개별 요소를 가지고 작업해야 하는 프로듀서, 엔지니어, DJ 및 리믹서입니다. 또한 깨끗한 보컬 스템이 입력값으로 요구되는 음성 변환 워크플로우에서도 널리 사용됩니다.

어떤 노래에서든 보컬을 제거할 수 있나요?

AI 보컬 제거는 대부분의 믹스된 트랙에서 작동하지만, 원본 파일의 품질 및 보컬 주파수가 믹스의 다른 요소와 얼마나 겹치는지에 따라 품질이 달라집니다. 고품질의 비트레이트를 지닌 원본 소스 파일일수록 항상 더 좋은 결과를 제공합니다.

스템 스플리터는 어떤 파일 형식을 지원하나요?

대부분의 전문적인 AI 스템 스플리터는 WAV, AIFF, FLAC, MP3를 지원합니다. 최상의 결과를 위해서는 항상 사용 가능한 최고 품질의 파일을 사용하십시오. 오리지널 샘플 레이트의 WAV 파일 형식을 가장 권장합니다. 손실 압축은 분리 왜곡 현상을 심화시키므로 가능한 한 저비트레이트 MP3는 피하세요.

샘플에서 스템을 추출하고 이를 개별적으로 EQing하는 것이 용인되는 제작 방식인가요?

네, 매우 일반적입니다. 스템 분리 후 개별 트랙에 타겟 EQ를 적용하는 것은 리믹스, 샘플링 및 비트 재구성의 표준적인 접근 방식입니다. 기억해야 할 주요 사항은 분리된 스템은 재구성된 결과물이지 본래의 오리지널 멀티트랙이 아니라는 점입니다. 이를 믹스 작업에 적용할 때는 이 점을 유념해서 다루어 주세요.

리믹스를 위해 노래에서 스템을 어떻게 만드나요? 

소스 파일을 AI 스템 스플리터에 업로드하고 보컬, 드럼, 베이스, 악기로 분리한 다음, DAW로 가져오기 전에 각 스템의 간섭과 왜곡을 평가합니다. 그런 다음 리믹스 세션에서 각 스템을 하나의 개별 트랙으로 취급하고 필요한 경우 타겟 EQ를 사용하여 정리합니다.

노래에서 반주(Inst) 스템은 어떻게 만드나요? 

AI 스템 스플리터를 사용하여 보컬 트랙을 분리합니다. 남는 부분이 바로 반주(Instrumental)입니다. 대부분의 도구는 전체 스템 분리 외에도 전용 보컬 제거 모드를 제공하므로, 반주만 얻기 위해 항상 전체 4개 스템 분리를 실행할 필요는 없습니다.

소프트웨어를 사용하여 오디오 스템을 어떻게 만드나요? 

AI 스템 분리 도구에 오디오 파일을 업로드하고, 분리 매개변수(스템 개수 및 대상 악기)를 선택한 다음 프로세스를 실행하고 다운로드합니다. 대부분의 도구는 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 이를 처리합니다. Kits AI의 Stem Splitter 또한 이와 동일한 워크플로우를 따르며, 특히 보컬 품질에 최적화된 분리 기능을 제공하므로 음성 변환이 프로세스의 일부인 경우에 가장 자연스럽게 어울립니다.

Justin은 로스앤젤레스에 기반을 둔 카피라이터로, 인기 TV 쇼 및 영화 음악 작곡, 널리 라이선스된 트랙 제작, 음악 인재 관리 등 음악 산업에서 16년 넘게 활동해 왔습니다. 그는 현재 브랜드와 아티스트들을 위한 매력적인 카피를 작성하고 있으며, 여가 시간에는 페인팅, 웨이트 트레이닝, 축구를 즐깁니다.