AI 음악 제작 실험: SUNO를 활용한 지피터스 주제곡 제작기
1. 시도한 이유
최근 AI 기술이 음악 제작에 적용되면서, 인간과 AI의 협업이 어떻게 이루어지는지 직접 경험해보고 싶었다. 특히 SUNO는 가사 생성, 멜로디 제작, 스타일 설정 등 다양한 기능을 제공하며, 비교적 쉽게 음악을 만들 수 있는 도구로 알려져 있다. 마침 지피터스 주제곡을 만들어야 하는 과제가 주어졌고, 이를 통해 SUNO의 기능을 최대한 활용해 보기로 했다.
설 연휴를 껴서 약 2주동안 200곡 가량을 테스트 해보았다...!
2. 진행 과정
(1) AI를 활용한 가사 & 멜로디 제작
처음 테스트 할 때는 직접 가사를 작사해서 노래를 만들었지만, SUNO의 기능을 테스트 하기위해 SUNO가 자동으로 작사해 주는것이 어느정도 퀄리티인지 알고 싶었다. SUNO는 사용자가 입력한 주제에 맞춰 가사를 자동으로 생성하는 기능을 제공한다. 직접 가사를 입력하거나 AI가 제안한 가사를 조정하는 방식으로 곡을 만들었다.
가사를 입력하면 AI가 자동으로 멜로디를 생성하는데, 여기서 예상치 못한 문제가 발생했다. 가사를 수정하려면 멜로디까지 함께 변경되는 것이다.
초기 멜로디가 마음에 들어 가사만 수정하고 싶었지만, SUNO는 항상 새로운 음악을 창조하려는 특성이 있어 가사 변경 시 기존 멜로디를 유지하는 것이 거의 불가능했다.
부분적으 로 구간을 수정하는 기능도 있지만, 일부 문장속 가사를 변경하는 것만으로도 음악의 멜로디가 조금씩 달라졌으며, 설정했던 그 부분만 멜로디 흐름이 바뀌어 노래가 더 어색해 지는 경우가 많았다.
(2) SUNO의 추가 기능 실험
보컬 제거 기능: SUNO에는 기존 음원에서 보컬을 제거하고 반주만 추출하는 기능이 있다. 하지만 크로스 토크(보컬과 반주가 겹쳐 있는 소리)가 완전히 제거되지 않아 잡음이 많이 남는 현상이 있었다. 이는 곡에 따라 결과가 다르게 나타났다.
페르소나 기능: SUNO에서는 특정 보컬 스타일을 설정하는 ‘페르소나’ 기능을 제공하는데, 이를 활용해 기존 곡의 분위기를 변경해보았다.
예를 들어, 남성 보컬로 생성된 곡을 여성 보컬로 변경하는 것이 가능했다.
하지만 가사를 수정한 뒤 페르소나를 적용하면, 기존 멜로디와 가사가 어색하게 섞이며 발음이 부자연스러워지는 문제가 발생했다.
특히 한국어 가사를 AI가 정확하게 인식하지 못하는 경우, 특정 부분이 이상하게 발음되거나 외국어 억양처럼 들리기도 했다.
이미지 생성 기능: SUNO 내부에는 음악의 분위기에 맞는 이미지를 생성하는 기능도 포함되어 있었다. 입력 값에 따라 다양한 결과가 나오긴 했지만, 완벽하게 세련된 이미지를 생성하기에는 한계가 있었다. 하지만 음악과 어울리는 분위기를 전달하는 데는 유용했다.
(3) 크리스마스 캐럴 제작 도전
크리스마스 시즌을 맞아 한국형 캐럴을 만들어보고자 했다. 목표는 "must have love" 같은 감성적인 캐럴을 만드는 것이었다.
그러나 AI에게 크리스마스 캐럴 느낌을 설명하는 것이 예상보다 어려웠다.
ChatGPT를 활용해 "한국형 크리스마스 캐럴의 특징"을 정리한 뒤, 이를 SUNO에 입력했으나 기대와 다른 결과물이 나왔다.
예를 들어, SUNO가 생성한 곡들은 "따뜻하고 서정적인 캐럴"이라기보다는 "신나는 응원가 스타일"로 나오는 경우가 많았다.
음악 스타일을 제대로 전달하려면 정확한 키워드 선택이 매우 중요하다는 점을 다시금 깨닫게 되었다.
수십 개의 키워드를 테스트해보았지만, 여전히 원하는 결과를 얻기는 어려웠으며, 시간이 많이 소요되었다.
3. 배운 점과 개선점
✔ AI를 활용한 음악 제작은 창의적이지만, 원하는 결과를 얻기 위해 충분한 반복 테스트가 필요하다.
SUNO는 매번 새로운 곡을 생성하기 때문에, 같은 입력값을 넣어도 동일한 결과가 나오지 않는다.
따라서 원하는 곡을 얻으려면 충분한 시간을 가지고 여러 번 테스트해야 한다.
✔ 가사는 처음부터 완벽하게 준비하는 것이 중요하다.
SUNO는 가사 수정 시 멜로디까지 함께 변경되므로, 초반에 가사를 완벽하게 구성하는 것이 가장 효과적이다.
부분적으로 가사를 수정할 수 있는 기능이 있긴 하지만, 기존 멜로디를 유지하면서 원하는 가사만 수정하는 것은 어렵다.
✔ 정확한 음악 스타일을 정의하는 키워드 선정이 필수적이다.
AI는 키워드에 따라 곡의 스타일을 크게 달리한다.
원하는 음악 스타일을 얻기 위해서는 적절한 키워드를 연구하고 테스트하는 과정이 필요하다.
예를 들어, "따뜻한 캐럴"을 원한다면 "cozy, nostalgic, warm, sentimental" 등의 키워드를 활용하는 것이 도움이 될 수 있다. *지피터스 AI게시글 서포터" 활용 및 chill 설명.
✔ 시간을 충분히 확보하고 작업해야 한다.
AI 음악 제작은 간단해 보이지만, 원하는 결과물을 얻기까지 시간이 오래 걸릴 수 있다.
한 곡을 만드는 데 여러 번의 테스트와 평가가 필요하며, 특히 세부적인 조정이 많을 경우 예상보다 더 많은 시간이 소요된다.
4. 향후 개선할 점과 기대되는 부분
SUNO는 계속해서 새로운 기능을 업데이트하고 있으며, 최근 몇 주 사이에도 보컬 분리, 가사 자동 생성 기능이 개선되고 있다.
앞으로 AI가 기존 멜로디를 유지하면서 가사만 수정할 수 있는 기능이 추가된다면, 음악 제작의 효율성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
또한, AI가 사용자 피드백을 학습하는 방식으로 발전한다면, 더 정밀한 음악 제작이 가능해질 것으로 보인다.
5. 마무리
이번 실험을 위해 수십 시간 동안 AI 음악 제작을 테스트하며 다양한 시도를 거듭했다. SUNO의 기능을 최대한 활용해보려 했고, 그 과정에서 AI 음악 제작의 가능성과 한계를 몸소 체험할 수 있었다.
AI는 무한한 창의성을 제공하지만, 여전히 사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 많은 실험과 노력이 필요하다. SUNO는 강력한 음악 제작 도구지만, 더 정교한 컨트롤이 가능하도록 개선될 여지가 남아 있다. 앞으로 AI 음악 제작이 더욱 발전해 원하는 곡을 손쉽게 만들 수 있는 날이 오길 기대한다. 🎵
마무리를 하며 제가 AI와 함꼐 작사작곡한 지피터스 주제곡과 캐롤을 들려 드리겠습니다~!ㅎㅎ
https://suno.com/song/8b12fada-6bc4-4fd8-be81-e3c3a5cd4376
https://suno.com/song/ca59f744-70d4-4545-b2a9-a0fb7cdb5039
6. 도움 받은 글 및 발표
이번 실험을 진행하며, 기존 1, 2주차 발표를 참고하여 많은 꿀팁을 얻을 수 있었다. 발표를 통해 AI 음악 제작의 다양한 방식과 가능성에 대한 통찰을 얻었으며, 시행착오를 줄이는 데 큰 도움이 되었다.
특히, 발표에서 소개된 키워드 활용법과 AI가 특정 스타일을 이해하는 방식에 대한 설명 덕분에 보다 체계적으로 SUNO를 활용할 수 있었다. 단순히 AI에게 원하는 스타일을 입력하는 것이 아니라, 보다 정밀하게 키워드를 조합하고 반복적인 실험을 통해 원하는 음악을 얻는 과정이 필요하다 는 점을 깨닫게 되었다.
또한, 페르소나 설정 등의 실전적인 활용법을 접하면서, AI 음악 제작이 단순한 자동 생성이 아니라 사용자의 개입과 조정이 중요한 요소라는 점을 더욱 깊이 이해할 수 있었다. 덕분에 한층 더 효율적인 테스트가 가능했으며, 보다 다양한 스타일의 음악을 제작하고 실험할 수 있었다.
이러한 소중한 경험을 바탕으로 앞으로도 지속적으로 AI 음악 제작을 연구하고, 더욱 발전된 방식으로 활용할 수 있도록 노력할 것이다. 발표를 통해 유익한 정보를 공유해주신 잔마왕님과 유성민님 등 기존 1,2주차 발표자 분들께 깊은 감사를 표하며, 앞으로도 이러한 경험들이 더 많은 사람들에게 도움이 되기를 기대합니다-!ㅎㅎ
