AI 노래에 여러분의 목소리를 더하세요: Suno의 보컬을 여러분의 목소리로 바꿔보세요.

Suno 같은 AI 도구는 몇 분 만에 완성된 반주 트랙을 제공하지만, 생성된 보컬은 실제 목소리와 닮지 않은 경우가 많습니다. 해결책은 간단합니다. AI 반주 트랙은 빠르고 저렴한 베이스로 활용하고, 그 위에 직접 보컬을 입히는 것입니다. 이 글에서는 최대한 잡음이 적은 반주 트랙을 만드는 방법, 보컬을 깨끗하게 녹음하는 방법, 전문적으로 편집하는 방법, 그리고 믹싱에 통합하는 방법까지 단계별로 안내합니다. 전문가의 도움을 받는 것이 유용한 부분도 함께 다룹니다.

Suno에 대한 모든 기본 정보는 [문서/섹션/등]에서 찾아보실 수 있습니다. Suno 튜토리얼.

이 기사의 내용

AI가 만든 노래에 왜 자신의 목소리를 사용해야 할까요?

Suno나 Udio 같은 AI 음성 생성기는 단 몇 분 만에 완벽한 편곡의 반주를 만들어낼 수 있고, 원한다면 보컬 트랙까지 추가할 수 있습니다. 하지만 문제는 생성된 목소리가 종종 획일적이고, 서로 비슷하게 들리며, 무엇보다도 본인의 목소리와 다르다는 점입니다. 따라서 온라인 커뮤니티에서 가장 흔한 불만은 "Suno가 내 목소리를 너무 많이 바꿔서 더 이상 내 목소리처럼 들리지 않는다"는 것입니다.

바로 이 지점에서 실용적인 접근 방식이 중요해집니다. AI는 빠르고 저렴한 기반으로 활용하되, 감정을 전달하는 가장 중요한 요소인 보컬은 자신의 목소리로 대체하는 것입니다. 이렇게 하면 AI 음성이 결코 제공할 수 없는, 자신만의 정체성, 인지도, 그리고 진정성을 노래에 불어넣을 수 있습니다. 바로 자신의 음정, 표현 방식, 가사입니다. 특히 음반 발매, 소셜 미디어 홍보, 또는 아티스트의 명함과 같은 중요한 콘텐츠 제작에 있어서는 자신의 목소리가 가장 중요합니다. 또한, AI 도구가 일상적인 제작 워크플로우에 어떻게 적용되는지에 대한 개요도 제공합니다. 음악 제작에 인공지능(AI) 활용 .

전문 보컬 부스에서 대형 다이어프램 마이크가 충격 방지 마운트에 장착된 상태로 노래하는 가수의 모습이며, 배경에는 미묘한 디지털 파형 오버레이가 적용되어 있습니다.

AI 도구의 장점과 단점

현실적인 계획을 세우려면 먼저 두 가지 모두를 냉철하게 살펴보는 것이 좋습니다.

강점:

  • 속도와 비용. 몇 분 만에, 거의 무료로 편곡된 반주곡을 만들 수 있습니다. 아이디어를 구상하거나, 데모를 제작하거나, 최종 버전을 결정하기 전에 다양한 변형을 시도해 보는 데 이상적입니다.
  • 버튼 하나만 누르면 원하는 대로 배치할 수 있습니다. 또한, 각 악기를 직접 연주하지 않고도 장르, 분위기 및 곡 구조를 빠르게 테스트할 수 있습니다.

약점과 결과물:

  • 진정한 멀티트랙 녹음은 불가능합니다. AI로 만든 노래는 기본적으로 완벽하게 렌더링된 스테레오 믹스입니다. 악기 연주 부분만 원한다면 AI 보컬을 분리해야 하는데, 분리 과정에서 항상 음질 저하 현상이 발생합니다.
  • 대표적인 유물: 조용한 부분에서의 "웅얼거림", 금속성 울림, 악기 소리 섞임(목소리의 잔상이 악기 소리에 남아 있음), 그리고 흐릿한 과도음.
  • 음량과 입체 영상. AI로 계산한 결과는 종종 고도로 압축되어 있고 매우 큰 소리를 내기 때문에 해석의 여지가 거의 없습니다. 헤드 룸 보컬 실력에 대해서도요. 그리고 그것도요. 스테레오 이미지 불안정하거나 좁을 수 있으며 높을 수 있습니다. 소리 크기 노래가 하나만으로는 훌륭해지지 않는다.

이러한 약점들이 AI 도구를 완전히 피해야 할 이유는 아니지만, 접근 방식을 결정짓는 요인이 됩니다. 즉, 가능한 한 분리 작업을 최소화하고 마지막에 깔끔하게 혼합해야 합니다. "스템"에 대한 용어 설명은 해당 항목을 참조하십시오. 줄기.

악기 연주 부분을 깔끔하게 추출하세요: 가능한 한 적은 소스 파일만 사용하세요.

가장 중요한 규칙부터 먼저 설명하겠습니다. 분리할 때마다 품질이 저하되므로 정말 필요한 만큼만 분리하세요. 본인의 보컬을 사용하려면, AI 보컬이 포함되지 않은 반주 부분만 분리하면 됩니다. 즉, 보컬과 반주를 각각 따로 분리하는 2스템 분할만 하면 되는 것입니다.

가장 좋은 진행 방법은 다음과 같습니다.

  1. Suno 네이티브 내보내기(2개 줄기) — 가장 깔끔한 옵션입니다. Suno는 현재(2026년 기준) Suno Studio의 액션 메뉴 또는 스템 내보내기를 통해 "보컬 + 악기"로 직접 분리하는 기능을 제공합니다. 악기 파일을 WAV 파일로 불러오기만 하면 됩니다. 별도의 외부 분리 작업이 필요 없으므로 가장 깨끗한 결과물을 얻을 수 있습니다.
  2. 네이티브 내보내기가 불가능한 경우: 보컬/악기 구분 기호(2줄 구분)를 사용하세요. 아니 4개, 6개 또는 12개 줄기 옵션. 검증된 도구로는 Demucs(무료 오픈 소스, 매우 자연스러움), LALAL.ai, moises.ai, RipX 또는 FADR이 있습니다. 항상 2개 줄기 모드로 설정하세요.
  3. 이미 연결이 끊긴 차선을 절대로 다시 연결 끊지 마십시오. 신호는 이미 그 시점에서 손상된 상태이므로, 두 번째 분리는 결과를 크게 악화시킵니다.

왜 스템 개수가 적나요? 분할 모델이 출력해야 하는 소스(드럼, 베이스, 기타, 피아노 등)가 많을수록 분리 품질이 떨어지고 잡음이 더 많이 발생합니다. 어차피 악기 파트는 그대로 유지하고 보컬만 제거하면 되기 때문에 2개의 스템으로 분할하는 것이 최적입니다. 또한, 가능한 최고 음질(MP3 대신 WAV)로 작업하고, 작업하기 전에 악기 파트를 꼼꼼히 들어보면서 남아있는 보컬이나 불필요한 잡음이 없는지 확인하세요.

자신의 목소리를 제대로 녹음하는 방법

녹음 과정은 어떤 플러그인보다도 최종 결과에 더 중요한 영향을 미칩니다. 믹싱 과정에서 깨끗하게 나오지 않은 부분은 나중에 복구하기가 거의 불가능하기 때문입니다. 따라서 이 순서대로 진행하세요.

장비 앞 공간

무엇보다도 중요한 것은 마이크보다 녹음 환경입니다. 조용하고, 가급적 건조하며, 반사가 적은 방은 아무리 비싼 마이크를 사용하더라도 잔향이 심한 공간에서 녹음하는 것보다 훨씬 좋은 결과를 냅니다. 따라서 텅 빈 방 한가운데에서 녹음하지 마세요. 천장, 커튼, 옷장, 또는 흡음재가 있는 구석 등은 초기 반사를 줄여줍니다. 또한, 매끄러운 벽이나 창문에서 적당한 거리를 유지하세요.

마이크 및 마이크 기술

대형 다이어프램 콘덴서 마이크는 디테일과 풍부한 공기감을 제공하는 반면, 좋은 다이내믹 마이크는 시끄럽고 잔향이 심한 공간에서도 비교적 안정적인 소리를 들려줍니다. 파열음을 제거하는 팝 필터 또한 필수적입니다. 마이크 캡슐과의 거리를 손바닥 너비 정도로 일정하게 유지하고, 마이크 위치에서도 자세를 고정해야 합니다. 또한 근접 효과에 유의해야 합니다. 마이크에 가까워질수록 저음이 강해지고 소리가 뭉툭해집니다. 따라서 "p"나 "b" 발음이 거칠게 들린다면, 마이크 캡슐을 정면으로 마주 보고 노래하기보다는 약간 옆으로 치우쳐서 노래하는 것이 좋습니다.

변환기, 형식 및 레벨

그런 다음 24비트(44,1 또는)로 녹음합니다. 48 kHz), 왜냐하면 그렇게 하면 처리 과정에서 어느 정도 여유를 가질 수 있기 때문입니다. 레벨에 관해서는...을 사용하는 것이 더 좋습니다. 헤드 룸 너무 뜨겁다고 판단됩니다. 따라서 대략적인 지침은 피크가 -12~-6dBFS 정도이며, 그 이상으로 올라가서는 안 됩니다. 클리핑깨끗한 게인 스테이징 이렇게 녹음하면 나중에 노이즈와 왜곡을 방지할 수 있습니다.

AI 박자에 맞춰 모니터링 및 타이밍 조정

마이크에 소리가 겹치는 것을 방지하기 위해 밀폐형 헤드폰을 착용하고 노래하세요. 또한, 가능한 한 가장 직접적인 모니터링(낮은 지연 시간)을 사용하세요. AI 반주가 타이밍 기준점이 되므로, 헤드폰에서 리듬과 키가 명확하게 들리면서도 목소리가 돋보이도록 조정하세요. 필요하다면 녹음 시 반주 볼륨을 약간 줄이면 됩니다.

완벽한 한 장면 대신 여러 번 촬영하는 것

먼저, 간단하게 목을 풀고 여러 번 녹음한 후 나중에 가장 좋은 것을 고르세요. 또한, 처음부터 보컬 레이어를 분리하세요. 리드 보컬, 더블링(코러스에서 풍성함과 파워를 더하기 위해), 하모니, 애드립을 각각 다른 트랙에 녹음하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 믹싱 과정에서 완벽한 컨트롤을 할 수 있고 억지로 끼워 맞추는 것을 방지할 수 있습니다.

적절한 공간이나 장비가 없다면 스튜디오에서 녹음하는 것이 더 안정적인 선택입니다. [주제] 페이지에서 스튜디오에 대한 개요를 확인할 수 있습니다. 녹음.

보컬 녹음은 완료했는데 AI 비트와 믹싱이 잘 안 되나요? 트랙을 보내주시면 저희가 들어보고 문제점을 알려드리겠습니다.

보컬을 편집하고 믹스에 삽입하세요.

이제 보컬과 AI 반주가 만납니다. 믹스를 원활하게 진행하려면 이 순서대로 작업하세요.

컴핑 및 정리

먼저, 녹음한 음원 중에서 가장 좋은 리드 보컬 부분을 모으세요. 그런 다음, 다음과 같이 정리합니다. 숨소리를 줄이고(완전히 제거하면 부자연스럽게 들릴 수 있습니다), 클릭 노이즈와 팝 노이즈를 제거하고, 구절 사이의 공백을 깔끔하게 잘라냅니다.

타이밍과 조율 - 미묘한 차이

다음으로, AI 비트의 리듬에 맞춰 프레이즈를 부드럽게 정렬합니다. 이때는 보통 약간의 조정만으로도 충분합니다. 반대로 과도한 퀀타이징은 자연스러운 느낌을 해칩니다. 튜닝 시 명심해야 할 규칙은 '필요한 만큼만, 가능한 한 최소한으로'입니다. 과도하게 보정된 보컬은 의도적인 효과가 아닌 이상 생기 없고 로봇처럼 들리기 때문입니다.

압축 전에 레벨을 균등화합니다.

먼저 클립 또는 볼륨 자동화(게인 조절)를 사용하여 큰 소리와 작은 소리의 비율을 맞추세요. 이렇게 하면 압축기 그러면 작업량이 줄어들고 훨씬 더 자연스럽게 들립니다.

보컬 체인 - 귀로 듣기

검증된 순서는 감산 EQ입니다 → 압축 → 디에서 → 어느 정도의 포만감/존재감 → 리버브/딜레이 그 효과로서 그렇습니다. 하지만 구체적인 값은 재료에 따라 달라지므로 고정된 사전 설정값은 없습니다. 저희 영상에서는 견고한 체인을 단계별로 구축하는 방법도 보여드립니다. 기본 보컬 체인 그리고 보컬 믹싱 팁랩과 비슷한 목소리를 원한다면 다음도 살펴보는 것이 좋습니다. 힙합 보컬과 비트.

밀집된 AI 도구에 내장

반주 부분은 이미 완성된 하나의 작품입니다. 당신의 목소리는 단순히 소리를 키우는 것이 아니라, 그 안에서 돋보여야 합니다. 그러므로 반주를 덮어버리려 하기보다는 공간을 만들어야 합니다. 바로 이 지점에서 이해가 중요해집니다... 주파수 마스킹 예를 들어, 보컬이 가장 두드러지는 부분(주로 중고음역대)에서 악기 소리를 살짝 줄이는 방법이 있습니다. 더욱 세련된 방법은 다이내믹 조정을 이용하는 것입니다. 다이내믹 EQ나 미묘한 사이드체이닝을 통해 보컬이 실제로 노래되는 부분에서만 악기 소리를 줄이는 것이죠. 그런 다음, 메인 보컬은 중앙에 유지하면서 더블링된 보컬을 바깥쪽으로 패닝합니다.

여유 공간 및 제어

AI 반주가 이미 너무 크고 압축되어 있다면, 보컬이 더 잘 들리도록 볼륨을 약간 낮추는 것이 좋습니다. 헤드 룸 이해하세요. 이미 존재하는 제한적인 음향 장벽과 싸우는 것은 결국 음질 저하로 이어질 뿐입니다. 마지막으로, 여러 시스템(스튜디오 모니터, 헤드폰, 휴대폰)으로 들어보고 음질을 꼭 확인하세요. 모노 호환성모노로 연주했을 때 밋밋하게 들리는 부분은 많은 재생 장치에서 그대로 전달됩니다.

전문가의 도움이 가치 있는 경우

AI로 제작된 배경음악은 품질이 천차만별이며, 생성된 음악에 실제 보컬을 믹싱하는 것 또한 여러 어려움이 있습니다. 따라서 숙련된 보조 청취자는 시간을 크게 절약할 뿐만 아니라, 단순히 음량을 키워야 하는지 아니면 다른 부분이 부족한지 더 빠르게 파악할 수 있습니다. 이번 시리즈 25번째 파트에서는 ​​바로 이 부분을 다룹니다. 음향 엔지니어로 프리랜서 활동 중Spotify에서 특정 노래가 다른 노래보다 작게 들리는 이유는 대개 음량 때문이 아니라 편곡, 주파수 분포 및 믹싱 밸런스 때문입니다.

  • 혼합 분석. 분리 아티팩트, 마스킹 또는 레벨 중 어느 것이 문제인지 확실하지 않으신가요? 만약 그렇다면, 믹스 분석 그러므로 저희는 귀하의 말씀을 주의 깊게 경청하고 문제점과 해결 방안을 알려드리겠습니다.
  • 마스터링 및 스템 마스터링. 마지막 손질을 위해, 다음을 가져오세요. 마스터 또한, 트랙의 음량과 밸런스가 적절한지 확인하세요. 이미 악기와 보컬이 분리되어 있으니, 스템 마스터링 이것은 특히 흥미로운 점인데, 보컬과 악기 연주를 별도로 처리함으로써 순수 스테레오 마스터링보다 더 많은 제어력을 확보할 수 있다는 것입니다.

실질적인 예: 인공지능이 앨범 마스터링을 담당하는 것. 이 과정이 가치 있다는 것은 저희에게 AI 앨범 전체 마스터링을 맡긴 고객의 사례를 통해 입증됩니다. 고객은 공동 제작한 영상에서 AI 앨범 작업 중 겪었던 문제점과 최종 결과물에 대해 설명합니다. 따라서 이 글에서는 해당 영상과 함께 전체 과정을 공개합니다. Suno를 활용한 AI 음악 마스터링: Suno를 사용해도 여전히 부족한 점은 무엇일까요?.

참고로, 본인의 목소리를 사용하면 음질이 향상될 뿐만 아니라 권리도 보호됩니다. 저희 가이드에서 그 이유를 설명해 드립니다. AI 노래의 저작권.

AI 트랙에 본인의 목소리를 입혔는데 아직 마음에 들지 않나요? 저희에게 연락 주세요.

메시지를 보내주세요. 보통 3시간 이내에(영업일 기준) 답변드리겠습니다.

월요일부터 금요일까지 오전 09시부터 오후 20시까지 전화로 연락하실 수 있습니다.

AI 노래의 보컬에 대한 자주 묻는 질문

네, 모든 분리 작업은 잡음(흔들림, 보컬 잔여음, 금속성 울림)을 발생시킵니다. 가장 깨끗한 결과물을 얻으려면 Suno의 기본 "보컬 + 악기" 내보내기 기능을 사용하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 2스템 분리 도구를 사용하세요. 이미 분리된 트랙은 절대로 다시 분리하지 마십시오.

가능한 한 적게 사용하세요. 보컬의 경우 악기와 보컬을 한 번만 분리하면 충분합니다. 4개, 6개 또는 12개의 스템은 더 많은 노이즈를 발생시키므로 개별 악기를 교체하려는 경우에만 필요합니다.

먼저 Suno 자체의 스템 내보내기 기능을 사용하세요. 외부 프로그램으로는 Demucs(무료), LALAL.ai, moises.ai 또는 RipX를 사용할 수 있습니다. 항상 2스템 모드(보컬/악기)로 설정하고 MP3 대신 WAV 형식으로 내보내세요.

볼륨보다는 공간감에 집중하세요. 보컬이 가장 두드러지는 부분의 악기 소리를 살짝 줄이고(주파수 마스킹), 다이내믹 EQ나 사이드체이닝을 활용하며, 리드 사운드를 중앙에 배치하세요. 지나치게 큰 AI 악기 소리는 과감하게 줄여도 좋습니다.

이는 AI 플랫폼의 서비스 약관 및 구독 플랜에 따라 다릅니다. 상업적 권리는 플랜별로 다르게 규정됩니다. 제공업체의 라이선스 약관을 확인하시고, 의문 사항이 있는 경우 법률 자문을 구하십시오. 본 정보는 법률 자문을 대체할 수 없습니다.

깔끔하게 생성된 악기 연주, 잘 녹음된 보컬, 그리고 괜찮은 믹싱/마스터링만 있다면, 아주 훌륭한 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 한계는 AI 악기 연주 자체의 품질에 달려 있습니다.

꼭 그런 건 아닙니다. 조용한 방과 괜찮은 마이크만 있어도 많은 상황에서 충분합니다. 하지만 최상의 결과를 얻거나 까다로운 환경에서는 스튜디오 녹음이 더 안정적인 선택입니다.

Chris Jones의 이미지

Chris Jones

CEO – 믹싱 및 마스터링 엔지니어. Peak-Studios(2006) 설립자이자 독일 최초의 전문 오디오 믹싱 및 마스터링 온라인 서비스 제공업체 중 하나입니다.