노래에서 보컬을 제거하는 4가지 방법

노래에서 음성이나 악기를 분리하는 방법에 대해 궁금한 적이 있습니까? 때때로 우리는 우리 자신의 프로젝트에 사용하고 싶은 노래를 우연히 발견하지만 보컬이나 악기의 존재가 문제가 될 수 있습니다. 다행히 오디오의 다양한 요소를 분리하는 데 도움이 되는 몇 가지 기술과 도구가 있습니다. 이러한 유용한 트릭을 사용하여 이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다.

이 기술은 악기 트랙을 사용하여 오디오 요소를 분리하여 악기 버전이나 리믹스를 만들 수 있으므로 DJ가 자주 활용합니다. 또한 보컬을 제거하면 자신의 보컬 연주에 집중할 수 있기 때문에 노래를 연습하려는 가수들이 많이 사용합니다.

노래에서 보컬을 제거

음악 제작자는 또한 이 기술을 자주 사용하여 노래 제작을 분석하고 오디오 요소가 어떻게 혼합되었는지 더 잘 이해합니다. 요소를 분리하면 믹스의 각 구성 요소를 더 명확하게 들을 수 있고 이러한 기술을 자신의 작업에 적용할 수 있습니다. 따라서 목적에 관계없이 이를 달성할 수 있는 다양한 방법을 보여드리겠습니다.

보컬 리무버

보컬 리무버 는 악기 트랙만 남기고 노래의 음악에서 보컬을 분리하는 데 도움이 되는 소프트웨어 도구입니다. 일반적으로 노래를 연습하려는 DJ, 음악 프로듀서 및 가수가 사용합니다.

이 프로세스는 도구가 일반적으로 사람의 목소리를 포함하는 더 높은 주파수를 필터링하여 악기 트랙 뒤에 남겨두는 주파수 필터링 기술을 기반으로 합니다. 그러나 이 프로세스가 항상 정확한 것은 아닙니다. 악기에 음성으로 오인될 수 있는 고주파 고조파가 있어 만족스럽지 못한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다.

결과적인 기악 트랙의 품질도 원본 녹음의 품질에 따라 크게 달라집니다. 보컬과 악기가 너무 가깝게 혼합되거나 녹음 품질이 좋지 않으면 최종 결과가 최적이 아닐 수 있습니다.

모음 제거

랄랄.AI

랄랄.AI 는 가수, 뮤지션, 프로듀서 및 DJ가 노래에서 보컬과 음악을 쉽게 분리할 수 있는 AI 기반 온라인 도구입니다. 오디오 파일을 업로드하여 음성 및 음악 트랙을 분할하는 간단한 프로세스를 제공합니다. 일단 분리되면 사용자는 트랙을 다운로드하고 선호하는 오디오 편집 소프트웨어에서 편집할 수 있습니다.

LALAL.AI 결과의 정확성은 원본 녹음의 품질과 노래의 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다. 그러나 믹스가 더 명확하고 악기 및 효과 레이어가 적은 노래에 가장 효과적입니다. 이러한 제한에도 불구하고 LALAL.AI는 여전히 트랙 분리를 위한 견고한 기반으로 사용할 수 있으므로 후반 작업에서 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

또한 사용자는 각 트랙의 음성 및 음악의 양을 조정하여 보다 정확하고 개인화된 결과를 얻을 수 있습니다. 이 도구는 인터넷 연결만 있으면 어디서나 액세스할 수 있어 특별한 소프트웨어나 고급 기술 없이도 편리하고 쉽게 사용할 수 있습니다.

lalal.ia

쪼개는 도구

쪼개는 도구 절단이다-가장자리 주파수 필터링과 같은 기존 기술을 능가하는 놀라운 정밀도로 노래에서 보컬과 악기를 분리하도록 설계된 인공 지능 도구입니다. 이 도구는 노래의 다양한 구성 요소를 자동으로 식별한 다음 이를 별도의 트랙으로 나누어 이를 달성합니다.

Splitter는 이미 기악 트랙과 보컬 트랙으로 나누어진 대규모 노래 데이터베이스에서 학습됩니다. 이렇게 하면 결과의 품질이 여전히 원본 녹음의 품질에 따라 달라질 수 있지만 도구는 기존 방법보다 훨씬 더 정확한 결과를 생성할 수 있습니다. 또한 Splitter의 사용자 인터페이스는 직관적이어서 음악 제작이나 신호 처리에 대한 배경 지식이 없는 개인도 쉽게 사용할 수 있습니다.

그러나 Splitter에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 특히 일부 전자 음악 제작과 같이 겹치는 사운드나 레이어가 많은 노래를 처리할 수 없기 때문에 오디오의 다양한 구성 요소를 구별하기 어려울 수 있습니다.

쪼개는 사람

대담

대담 에는 노래에서 보컬과 음악을 분리하는 몇 가지 도구와 기술이 있지만 Vocal Remover 또는 Splitter와 같은 특정 도구만큼 정확하지는 않습니다. 이 프로그램은 주파수 감쇠 및 필터링 기술을 사용하여 배경 음악을 제거하거나 줄이고 음성을 전경에 둡니다.

원본 녹음의 품질과 복잡성이 결과의 정확성에 영향을 미칠 수 있기 때문에 Audacity로 음성과 음악을 분리하려면 만족스러운 결과를 얻기 위해 약간의 전문성과 실험이 필요할 수 있습니다. 전반적으로 Audacity는 정확한 보컬 및 음악 분리보다는 오디오 트랙 자르기, 믹싱 및 마스터링과 같은 일반적인 오디오 편집 및 제작에 더 적합합니다. 그러나 Audacity를 사용하여 일정 수준의 분리를 달성하는 것은 여전히 ​​가능합니다.