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17/10/18 10:46
17/10/18 11:36
작곡은 몰라도 믹싱과 마스터링은 사실 기계적(?)인 작업이라, AI가 대체하기 좋은 분야긴 하죠.
그런데 한편으론... 그동안 많은 사운드 엔지니어들이 쌓아온 데이터가 있기에, 딥러닝을 통한 작업이 가능하게 된걸지도 모르고요. 또 하나는... 이쪽 분야도 취향을 많이 따르는 지라, 정답이 없다는 게 문제인데, 이 부분은 어떻게 해결할 지도 궁금하네요. 어떤 엔지니어는 모든 대역이 꽉꽉 차 있는 믹싱/마스터링을 선호하고, 어떤 엔지니어는 적당히 비워진 사운드를 좋아하기도 하거든요.
17/10/18 11:42
그 취향의 영역도 어느정도는 선택할 수 있게 되어있습니다. 따뜻하게 할 것인지, 확 나와있는 사운드를 선택할 것인지 등등. 물론 AI가 제안해준 것을 바탕으로 수정은 필요하고, 그 섬세한 수정에 인간의 손은 앞으로 한동안 지속적으로 필요할 것입니다. 그리고 곡 자체를 뒤바꾸는 창의성 있는 결과까지는 아직 어렵기에 그 부분도 아직은 인간의 몫으로 남을 것 같습니다.
17/10/18 12:21
(수정됨) 좋은 글 잘 읽었습니다! 음원 제작 과정을 네 단계로 나누어 주셨는데 저같은 문외한이 보기에 녹음&믹싱에 고도의 전문성을 요하는 건 알겠지만 마스터링 작업도 손이 많이 가는 건지가 궁금하네요 머신러닝의 도입으로 마스터링이 굉장히 용이해졌다면 예전에는 전담 엔지니어가 있을 정도로 시간과 노력이 많이 드는 작업이었나요? 대략 어떤 과정을 거치는지가 궁금하네요 압축 비슷하게 간단한 작업인줄 알았거든요 자칫하면 한 분야의 일자리가 완전히 사라지는 건 아닐까 모르겠네요
17/10/18 12:53
(수정됨) 위에 말씀 드린 것은 앞으로- 이렇게 변할 수도 있고, 변할 것 같다는 의미의 글이지만, 실제로는 컴퓨터 플러그인만으로 음원을 믹싱하고 마스터링하는- 소위 말하는 인더박스 ITB 믹싱과 마스터링도 아직 정착되지 않았습니다. 여전히 대부분의 스튜디오에서는 아웃보드- 외장 장비로 작업을 하고 있습니다. 그중에도 마스터링은 사운드 엔지니어링의 꽃이라고 불릴 정도의 전문분야입니다. 믹싱이 화장이라면 마스터링은 사진과 포토샵에 비유하는 경우도 있지요. 마스터링은 엔지니어링을 넘어 프로듀싱의 영역이기도 하기 때문이지요. http://fallscroquis.tistory.com/entry/%EB%A7%88%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%A7%81-iZotope-Ozone-2-%EB%A7%88%EC%8A%A4%ED%84%B0%EB%A7%81%EC%9D%B4%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B0%80 이 다른 분이 쓰신 참조할만한 링크를 함께 남깁니다.
17/10/18 14:47
패턴 갖고 노는 부류의 작업들은 이미 딥러닝에게 다 털렸다고 보는 게 좋습니다. 특정 분야에서는 아직 그 정도까지는 아니더라도 앞으로 그렇게 될 것이 확실하기 때문에 미리 기정사실로 생각해도 됩니다. 단순 이론뿐이 아니라 이미지, 텍스트, 음성 등등에서 놀라운 결과물들 다들 보셨잖아요? 입출력이 명확히 정의되는 작업들에 한정해서 AI가 침투하는 속도는 상상을 초월합니다.
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