인공 지능(AI)을 사용하여 노래 커버를 만드는 것이 점점 인기를 얻고 있으며 최근 몇 달 동안 프로세스에 대한 접근성이 높아지고 비용이 들지 않게 되었습니다.
이 튜토리얼에서는 Iron Maiden의 상징적인 보컬인 Bruce Dickinson이 연주한 Taylor Swift의 "Shake It Off"를 독특하게 연주하는 단계를 살펴보겠습니다.
이 예는 유머러스한 느낌을 더할 수 있지만 여기에서 논의된 기술은 입소문을 낼 가능성을 포함하여 다양한 목표를 달성하면서 모든 노래에 적용할 수 있습니다.
1. 보컬 분리
AI로 생성된 노래 커버를 만드는 주요 단계 중 하나는 원본 트랙에서 보컬을 분리하는 것입니다. 쉽게 사용할 수 있는 트랙이 없는 경우 Google에서 YouTube-MP3 변환기를 빠르게 검색하면 필요한 파일을 얻을 수 있습니다.
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지금 시작그러나 많은 곡에서는 음색을 전환하려고 할 때 리버브나 하모니로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.
이러한 문제에 효과적으로 대응하려면 " Ultimate Vocal Remov er"와 같은 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 이 소프트웨어는 보다 심층적인 프로세스를 제공하여 다양한 노래에서 일관된 결과를 보장합니다. 또한 리버브, 하모니 및 기타 복잡성을 해결하므로 원활한 변환을 위한 최적의 선택이 됩니다.
2. Ultimate Vocal Remover 활용
Ultimate Vocal Remover를 다운로드하고 실행하면 인터페이스를 통해 간단한 탐색이 가능합니다. 사용자는 입력 노래를 선택하고 출력 기본 설정(예: 파일 형식)을 정의하며 MDX-Net과 같은 특정 처리 방법을 적용합니다.
도구에 대한 최적의 설정에는 보컬 추출 프로세스를 향상시키기 위해 모델 "Kim vocal2"를 선택하는 것이 포함됩니다.
3. 보컬 효과 및 하모니 다루기
초기 추출은 일반적으로 좋은 결과를 생성하지만 리버브가 심하거나 보컬 효과가 복잡한 트랙에는 추가 처리가 필요할 수 있습니다. 여기에는 반향 제거("VR 아키텍처" 및 "DEcho DeReverb") 및 하모니 제거("6 hp karaoke uvr")를 관리하기 위해 소프트웨어 내에서 다양한 모델을 사용하는 작업이 포함됩니다.
4. AI로 음성 교환
새로운 음성 통합으로 전환하려면 Google Colab을 사용해야 합니다.
이 플랫폼을 통해 사용자는 원하는 아티스트 또는 음성에 대해 사전 훈련된 음성 모델을 활용할 수 있습니다. AI Hub Discord 또는 음성 모델 스프레드시트를 통해 액세스할 수 있으므로 원하는 커버 연주를 달성하려면 적절한 음성 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
5. 고급 설정으로 미세 조정
오디오 파일을 업로드하고 원하는 음성 모델을 선택하면 사용자는 고급 설정을 탐색하여 피치, 효과 기본 설정(예: "rmvpes", "mango crepe") 및 말하기 음성에 대한 특정 조정("Harvest")과 같은 측면을 미세 조정할 수 있습니다. ). 그러나 기본 설정만으로도 최적의 결과를 얻을 수 있는 경우가 많습니다.
6. 트랙 병합 및 커버 강화
보컬을 원하는 목소리로 변환한 후 Audacity 또는 Premiere와 같은 다양한 오디오 편집 소프트웨어를 사용하여 트랙을 병합할 수 있습니다. 예를 들어, 보컬을 레이어링하고 금속 커버나 다양한 소스의 추가 요소와 같은 악기 트랙을 추가하면 최종 커버 연주를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
독특한 뮤직 비디오 제작
창의성을 한 단계 더 발전시켜 시각적 요소를 표지와 통합하면 전체적인 경험이 향상될 수 있습니다. AI가 생성한 표지와 관련 비디오 또는 이미지를 결합하면 매력적인 뮤직 비디오를 만들어 전체적인 멀티미디어 경험을 제공할 수 있습니다.
마무리
결론적으로, AI 기술을 활용하면 애호가는 Ultimate Vocal Remover 와 Google Colab 의 도움을 사용하여 보컬을 변형하고 새로운 요소를 원활하게 통합하여 독특한 노래 커버를 만들 수 있습니다. 다양한 도구와 기술을 실험하면 매력적인 음악 콘텐츠를 제작할 수 있는 무한한 가능성이 가능해집니다.
