AI가 내 최애곡을 불렀다

#요즘IT #챌린지 #따라하기

안녕하세요 대학생 아기 개발자 지로입니다. 여러분에게 어렵게 느껴질 수 있는 it 기술을 재미있게 소개해드리고자 합니다. 대학생인 저도 기술을 전문적으로 알지는 못하지만, 함께 알아보는 시간이 되었으면 합니다.

오늘의 '#요즘IT #챌린지 #따라하기' 시작합니다.

딘이 부르는 'Hype Boy', 상상에서 현실로

안녕하세요, 커피 한 잔과 함께라면 복잡한 기술도 말랑한 이야기가 되는 시간, IT 이야기꾼 지로입니다.

혹시 ‘음악적 만약’이라는 상상을 해보신 적 있나요? ‘만약 내가 가장 좋아하는 가수가, 전혀 다른 장르의 명곡을 부른다면 어떨까?’ 하는 즐거운 상상 말입니다. 저에게는 가수 딘(DEAN)이 그런 존재입니다. 그의 목소리로 뉴진스의 'Hype Boy'를 듣는 상상은, 그저 플레이리스트를 정리하다 떠올린 엉뚱한 망상에 불과했죠.

그런데 며칠 전, 유튜브를 보다가 제 눈을 의심했습니다. ‘딘(DEAN)이 부르는 뉴진스의 Hype Boy’. 불가능하다고 믿었던, 제 상상 속에서나 존재하던 그 조합이 버젓이 영상으로 떠 있는 겁니다. 떨리는 마음으로 클릭한 순간, 익숙한 전주 위로 흐르는 건 의심할 여지 없이 딘의 목소리였습니다. 특유의 감미로운 음색과 섬세한 바이브레이션이 'Hype Boy'의 멜로디를 완벽하게 소화하고 있었죠. 이건 단순한 커버가 아니었습니다. 저와 같은 팬들의 오랜 염원이 기술을 통해 생생한 현실이 되는, 그야말로 마법 같은 순간이었습니다.

이 놀라운 경험은 저만의 것이 아니었습니다. 곧이어 NCT 127의 목소리로 재해석된 'Baddie', 심지어 시간을 거슬러 프레디 머큐리가 부르는 아이유의 '내 손을 잡아' 같은, 국경과 시대를 초월한 AI 커버송들이 봇물처럼 터져 나왔습니다. 이 현상은 전 세계적인 문화 놀이가 되었습니다. 힙합계의 전설 투팍과 스눕독의 목소리가 AI로 부활해 켄드릭 라마와 드레이크의 디스전에 참전하는가 하면 , 저스틴 비버의 목소리로 재탄생한 'Nothing's Gonna Change My Love For You'는 조회수 1100만을 훌쩍 넘겼습니다. 스폰지밥이나 도널드 트럼프 같은 유명인의 목소리로 인기곡을 부르는 밈(meme)까지 유행했죠.

처음에는 그저 신기하고 재미있었습니다. 하지만 영상을 공유하며 감탄하던 것도 잠시, 머릿속에 낯선 질문들이 꼬리를 물기 시작했습니다. 대체 이 마법 같은 기술의 정체는 뭘까요? 그리고 한 아티스트의 가장 소중한 악기인 '목소리'를 이렇게 마음대로 빌려와도 괜찮은 걸까요? 오늘, 저와 함께 이 매혹적인 AI 커버송의 세계로 들어가 그 비밀을 파헤쳐보고, 인간과 기계가 함께 노래할 미래를 살짝 엿보는 시간을 가져보겠습니다.

소리 연금술의 비밀: 내 목소리가 AI의 악기가 되기까지

AI 커버송의 놀라운 현실감 뒤에는 '목소리 연금술'이라 부를 만한 정교한 기술이 숨어 있습니다. 이 마법의 핵심은 RVC(검색 기반 음성 변환) 기술이죠. 조금 어렵게 들리시나요? 그럼 이렇게 비유해 볼게요. 여기, 원곡 가수의 감정과 리듬이 완벽하게 표현된 '찰흙 조각상'이 있다고 상상해 보세요. AI라는 '디지털 성대 조각가'는 이 조각상을 처음부터 새로 만드는 게 아닙니다. 대신, 조각상의 형태는 그대로 둔 채 표면을 덮고 있는 찰흙(원곡 가수의 음색)만 정교하게 긁어내고, 그 자리에 우리가 원하는 가수의 목소리라는 새로운 찰흙을 얇게 덧입히는 거죠. 조각상의 자세나 표정 같은 감정 표현은 그대로 살아있으니, 목소리의 '피부'만 바뀐 셈입니다.

이 신기한 연금술은 생각보다 간단한 몇 단계로 이루어집니다.

1단계: 원재료 준비 (음원 분리) 먼저 노래에서 목소리(아카펠라)와 배경음악(MR)을 분리해야 합니다. LALAL.AI나 UVR5 같은 온라인 도구를 쓰면 클릭 몇 번으로 전문가처럼 보컬 트랙을 쉽게 추출할 수 있습니다. 이것이 바로 우리가 작업할 '찰흙 조각상'입니다.

2단계: 목소리 학습 (음성 모델 훈련) 다음은 AI에게 새로운 목소리를 가르칠 차례입니다. 대상 가수의 깨끗한 목소리 샘플을 AI 모델에 들려주면, AI는 그 목소리만의 고유한 특징, 즉 음높이, 질감, 미세한 떨림 같은 것들을 부지런히 학습합니다. 이 과정을 통해 해당 목소리만의 '디지털 지문'인 '스피커 임베딩(Speaker Embedding)'이 만들어집니다. 당연히, 깨끗하고 많은 데이터를 학습시킬수록 결과물은 더 진짜 같아지겠죠.

3단계: 목소리 변환 (음성 변환) 이제 RVC 모델이 본격적으로 마법을 부립니다. 모델은 1단계에서 준비한 원곡 아카펠라를 아주 잘게 쪼개어 분석한 뒤, 각 조각과 가장 비슷한 소리를 2단계에서 학습한 목소리 데이터베이스에서 '검색(retrieve)'해 가져옵니다. 그리고 이 조각들을 정교하게 이어 붙여 새로운 보컬 트랙을 완성하죠. 덕분에 원곡의 리듬과 억양은 그대로 살아있으면서 목소리 톤만 감쪽같이 바뀝니다.

4단계: 최종 작업 (최종 믹싱) 마지막으로, 이렇게 만들어진 AI 보컬을 다시 원곡의 배경음악(MR) 위에 얹으면 AI 커버송이 완성됩니다. 오다시티(Audacity) 같은 무료 편집 프로그램으로 간단히 합칠 수 있습니다.

하지만 이 과정은 우리에게 본질적인 질문을 던집니다. 더 진짜 같은 AI 목소리를 만들려면, 결국 아티스트의 저작권이 있는 음반에서 목소리를 무단으로 가져와야 한다는 점입니다. 즉, 현행법의 눈으로 보면, 뛰어난 AI 커버 모델을 만드는 행위 자체가 저작권 침해일 가능성이 매우 높습니다. 기술의 발전이 법의 경계와 정면으로 충돌하는 지점이죠.

당신의 AI 데뷔 무대: 나만의 AI 커버송 만들기 A to Z

과거에는 고가의 장비와 전문 지식이 있어야만 가능했던 음악 제작의 문턱이 AI 덕분에 드라마틱하게 낮아졌습니다. 이제 웹 브라우저만 켜면 누구나 자신만의 '디지털 스튜디오'를 가질 수 있게 된 셈이죠. AI 커버송을 만드는 길은 크게 두 가지가 있습니다.

"원클릭" 경험: 웹 플랫폼 활용

음악 제작이 처음이거나, 쉽고 빠른 결과물을 원하는 분들에게는 모든 과정이 자동화된 웹 플랫폼을 추천합니다. Jammable, Musicfy, Covers.ai 같은 서비스들은 이미 학습된 수많은 목소리 모델을 제공해서, 사용자는 그저 원곡 파일만 올리면 손쉽게 커버송을 만들 수 있습니다. 유명인이나 애니메이션 캐릭터 목소리 라이브러리도 방대하고 , 텍스트만 입력하면 노래를 만들어주거나 소셜 미디어에 바로 공유하는 편리한 기능도 갖추고 있죠.

"DIY" 취미가의 길: 로컬 설치

좀 더 자유롭게 나만의 목소리를 만들고 싶은 분들은 자신의 컴퓨터에 직접 프로그램을 설치하는 길을 택할 수 있습니다. 깃허브(GitHub)에서 Mangio-RVC 포크(fork) 같은 오픈소스 도구를 내려받아 사용하는 것이 대표적이죠. 디스코드(Discord) 같은 커뮤니티에서 다른 사람들이 만든 음성 모델을 구하거나 , 심지어 내 목소리를 직접 학습시켜 세상에 단 하나뿐인 목소리 모델을 만들 수도 있습니다. 다만, 약간의 기술적 이해가 필요하고 최종 오디오 믹싱도 직접 해야 하는 수고로움은 감수해야 합니다.

인간과 기계가 함께 노래하는 미래

AI가 인간 아티스트를 대체할 것이라는 두려운 이야기 대신, 음악 산업의 미래는 '협업'이라는 키워드를 향해 나아가고 있습니다. 2025년의 음악 산업은 AI가 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라, 오히려 강력한 파트너가 될 것이라고 예측합니다.

AI는 지치지 않는 공동 프로듀서가 될 수 있습니다. 창작의 벽에 부딪힌 아티스트에게 수백 개의 멜로디와 코드 진행을 제안하며 영감을 불어넣고 , 복잡하고 지루한 믹싱과 마스터링 과정을 자동화하여 독립 아티스트도 적은 비용으로 전문가 수준의 음질을 만들도록 돕습니다. 또한, 정교한 알고리즘으로 음악 트렌드를 예측하고 팬들의 취향을 분석해, 내 음악을 가장 좋아해 줄 청중에게 정확히 전달하는 맞춤형 마케터가 될 수도 있습니다. 라이브 공연에서는 관객의 반응에 따라 실시간으로 변하는 홀로그램 퍼포먼스를 구현해 완전히 새로운 차원의 콘서트를 선사할 수도 있겠죠.

AI 커버송이 우리에게 던져준 처음의 경이로움과 뒤이은 복잡한 논쟁들은, 결국 이 기술이 예술, 정체성, 소유권에 대한 우리 사회의 가치를 비추는 거울임을 보여줍니다. 미래는 인간과 기계 중 하나를 선택하는 문제가 아닐 겁니다. 둘이 어떻게 조화롭게 협업할 것인지에 대한 '새로운 규칙'을 함께 만들어가는 과정이 되겠죠. 지금 이 순간, 법정에서, 여러 기관의 회의실에서, 그리고 창작자와 소비자로서 내리는 우리의 작은 선택들이 모여 다음 세대의 사운드트랙을 작곡하고 있습니다.