AI 마스터링은 발매하기에 충분할 수도 있고, 빗나갈 수도 있습니다. 내 곡에서 어떤지는 AI 마스터를 믹스, 그리고 갖고 있는 다른 마스터와 음량을 맞춰 비교한 뒤 블라인드로 비교하면 알 수 있습니다. 인티그레이티드 LUFS 기준으로 모든 파일을 가장 작은 파일에 맞춰 낮추고, 같은 구간에서 동기화한 채 전환하고, 트루피크와 톤 밸런스를 확인한 다음, 가장 비슷한 두 개로 블라인드 선호도 테스트를 하세요. 어느 쪽인지 모르는 상태에서 AI 마스터를 대부분 골랐다면 그 곡에는 AI 마스터가 더 나은 마스터입니다.
어떤 마스터 묶음에든 쓰는 일반적인 방법은 마스터 비교하는 법 가이드에 있습니다. 이 가이드는 그중 하나가 자동화 서비스에서 왔을 때 달라지는 점을 다룹니다.
AI 마스터링, 쓸 만한가요?
모든 곡에 통하는 답은 없습니다. 같은 서비스, 같은 설정이라도 어떤 믹스에는 맞고 다음 믹스에는 맞지 않을 수 있습니다. 저역이 균형 잡히고 피크가 정리된 믹스는 어떤 마스터링 과정이든 손볼 것이 적습니다. 문제가 있는 믹스에는 프리셋이 내려 주지 않는 판단이 필요할 수 있습니다.
AI 마스터링을 두고 읽게 되는 논쟁 대부분은 공정하지 않은 비교에서 나옵니다. 마스터는 거의 언제나 믹스보다 크고, 귀는 작은 레벨에서 저역과 고역에 덜 민감합니다(ISO 226, 플레처-먼슨 곡선). 그래서 큰 파일이 더 꽉 차고 밝게 들리며, 약 1 dB 차이만으로도 선택이 기울 수 있습니다. 믹스보다 8 dB 크게 재생되는 AI 마스터는 실제로 나아졌든 아니든 나아진 것처럼 들립니다. 어느 파일이 AI 마스터인지 알고 하는 비교도 내가 예상하는 방향으로 치우칩니다.
두 편향을 모두 없애면 질문 하나가 남습니다. 같은 레벨로 재생되고 어느 쪽인지 모를 때 어느 파일이 더 좋은가요?
공정한 테스트 준비하기
- 모든 마스터에 같은 믹스 파일을 쓰세요. AI 서비스, 두 번째 서비스나 프리셋, 마스터링 엔지니어가 있다면 엔지니어까지 모두 같은 파일입니다. 그래야 마스터링만 달라집니다.
- 각 서비스가 주는 WAV 같은 원본 품질 파일을 내려받아 비교하세요. 브라우저에서 재생되는 미리 듣기는 발매할 파일과 다르게 처리되거나 인코딩되었을 수 있습니다.
- 서비스에서 스타일, 강도, 음량을 고를 수 있다면 설정마다 별개의 마스터로 다루세요. 실제로 고려할 만한 두세 개만 고르세요.
- 마스터링하지 않은 믹스도 넣으세요. 음량을 맞췄을 때 모든 마스터는 적어도 믹스만큼은 좋게 들려야 합니다.
- M1, M2, M3처럼 파일 이름을 중립적으로 바꿔서 블라인드 단계에서 이름으로 어느 쪽인지 알 수 없게 하세요.
먼저 음량 맞추기
파일마다 인티그레이티드 LUFS를 측정하고 모든 파일을 가장 작은 파일에 맞춰 낮추세요. 작은 파일을 키우면 클리핑될 수 있으니 키우지 마세요. 아래는 흔한 파일 묶음을 맞추기 전과 후입니다.
| 파일 | 인티그레이티드 | 낮출 양 |
|---|---|---|
| 믹스 | −18 LUFS | 0 dB |
| AI 마스터, 기본 설정 | −8 LUFS | 10 dB |
| AI 마스터, 약한 설정 | −11 LUFS | 7 dB |
| 엔지니어 마스터 | −10 LUFS | 8 dB |
맞추지 않으면 기본 설정 AI 마스터는 믹스보다 10 dB, 엔지니어 마스터보다 2 dB 커서 품질과 상관없는 이점을 안고 시작합니다. Spotify에서는 어차피 이 이점이 사라집니다. Spotify는 기본 설정에서 음악을 −14 LUFS로 재생하므로 −8 LUFS 마스터는 6 dB, −10 LUFS 마스터는 4 dB 낮춰 둘이 같은 레벨로 재생됩니다. 방법은 음량 맞추기 가이드에서 더 자세히 설명합니다.
ABSeq에서는 믹스와 마스터 최대 세 개를 A, B, C, D에 불러오세요. Auto Gain이 파일마다 측정해 모든 트랙을 가장 작은 트랙에 맞춰 낮추고, A/B 키는 곡의 같은 지점에서 다음 트랙으로 전환합니다.
무엇을 들어야 하나
첫 벌스, 가장 큰 코러스, 가장 조용한 부분, 이 세 구간에서 믹스와 각 마스터를 전환하세요. 한 번에 하나만 들으세요.
- 저역. 킥과 베이스가 믹스보다 무거워졌나요, 얇아졌나요? 킥의 어택은 살아 있나요?
- 가장 큰 코러스. 모든 악기가 함께 나올 때 레벨이 펌핑하거나 믹스가 납작해지나요?
- 보컬과 중고역. 보컬이 믹스보다 거칠거나 치찰음이 심해졌나요?
- 조용한 부분. 마스터가 이 부분을 너무 끌어올려서 벌스와 코러스의 크기가 같게 느껴지나요?
- 폭과 깊이. 요청하지 않았는데 스테레오 이미지나 리버브 꼬리가 바뀌었나요?
그다음 수치를 확인하세요. 트루피크는 −1 dBTP 이하, −14 LUFS보다 큰 마스터는 −2 dBTP 이하여야 합니다. Spotify의 권장값입니다. −0.2 dBTP인 −8 LUFS 마스터는 이를 넘고, 서비스가 AAC, MP3, Ogg로 인코딩할 때 인터샘플 피크가 클리핑될 수 있습니다. 서비스에 상한 설정이 있다면 더 낮게 잡고 다시 렌더링하세요.
톤 밸런스를 보면 상업 음원 믹스는 옥타브당 약 −4.5 dB 기울기를 따르는 경향이 있습니다. 장르별 목표가 아니라 일반적인 근사치이므로, 마스터에 점수를 매기는 데가 아니라 믹스와 레퍼런스 곡에서 크게 벗어난 마스터를 찾는 데 쓰세요. 곡선 읽는 법은 톤 밸런스 가이드에 있습니다. A/B 차이 그래프는 한 걸음 더 나아가, 음량을 맞춘 뒤 대역별로 어느 마스터가 더 많은지 보여 줍니다. 그래서 "M2가 붕붕거린다"가 "M2가 믹스보다 63 Hz에서 2 dB 많다"가 됩니다. 저역의 작은 차이는 메모를 보내거나 설정을 바꾸기 전에 귀로 확인하세요.
가장 비슷한 두 개를 블라인드로
위 확인을 통과하지 못한 마스터는 빼세요. 그다음 가장 비슷한 두 개를 블라인드 선호도 테스트로 비교합니다. 라운드마다 두 파일의 같은 짧은 구간을 섞인 순서로 재생하고, 더 좋은 쪽을 고릅니다. 어느 파일이 어느 쪽이었는지는 마지막에만 봅니다.
적어도 10라운드는 하세요. 10번 중 9번 이상 같은 마스터를 고를 확률은 우연으로는 낮습니다(p ≈ 0.011). 고른 결과가 거의 반반이라면 어느 쪽도 확실히 더 좋다고 할 수 없고, 그 곡에는 어느 쪽을 써도 됩니다. 구간 길이와 라운드 수는 블라인드 A/B 테스트 가이드에서 다룹니다.
ABSeq의 Blind Test는 Auto Gain이 기본으로 켜진 상태에서 트랙 A와 B로 이 테스트를 합니다. 라운드는 1에서 50, 구간 길이는 초 단위로 정하고, 파일 이름은 결과에서만 나옵니다. 선호도 테스트이므로 두 마스터를 구별할 수 있는지가 아니라 어느 쪽을 더 좋아하는지를 알려 줍니다.
AI 마스터링과 마스터링 엔지니어
비교 방법은 둘 다 같습니다. 다른 점은 두 번째 버전을 받는 방식입니다.
| AI 또는 온라인 서비스 | 마스터링 엔지니어 | |
|---|---|---|
| 수정 요청 방법 | 스타일, 강도, 음량 설정을 바꾸고 다시 렌더링 | 시간, 파트, 수치를 담은 메모 보내기 |
| 비교 대상 | 새 렌더를 이전 렌더, 믹스와 음량을 맞춰 비교 | 새 라운드를 이전 라운드, 믹스와 음량을 맞춰 비교 |
| 확인할 것 | 음량, 트루피크, 톤 밸런스, 가장 큰 구간과 가장 조용한 구간 | 같음 |
엔지니어 마스터가 블라인드 테스트에서 이기면 그 곡의 답은 나온 것입니다. AI 마스터가 이기거나 결과가 반반이라면 그 곡에는 AI 마스터로 충분하고, 가격, 작업 기간, 선호하는 작업 방식으로 정하면 됩니다. 다음 발매 때 테스트를 다시 하세요. 한 곡의 결과가 다른 믹스에 그대로 적용되지는 않습니다.
자주 묻는 질문
AI 마스터링, 쓸 만한가요?
믹스와 설정에 따라 다르므로 내 곡으로 테스트하세요. AI 마스터와 믹스를 같은 인티그레이티드 라우드니스로 맞추고, 같은 구간에서 비교하고, 트루피크와 톤 밸런스를 확인한 뒤, 갖고 있는 다른 마스터와 블라인드 테스트를 하세요. 블라인드에서 AI 마스터를 골랐다면 그 곡에는 충분합니다.
AI 마스터링 비교는 어떻게 하나요?
같은 믹스 파일을 서비스나 설정마다 마스터링하고, 원본 품질 파일을 내려받아 인티그레이티드 LUFS 기준으로 모두 가장 작은 파일에 맞춰 낮추세요. 벌스, 가장 큰 코러스, 가장 조용한 부분에서 동기화한 채 전환하고, 트루피크나 톤 밸런스 확인을 통과하지 못한 것은 빼고, 가장 비슷한 두 개를 블라인드로 테스트하세요.
AI 마스터링이 마스터링 엔지니어보다 나은가요?
어느 쪽도 당연히 이기지 않습니다. 같은 믹스로 만든 두 마스터를 음량을 맞추고 어느 쪽인지 모르는 상태로 비교하세요. 10라운드 중 9번 이상 한쪽을 골랐다면 그 곡에는 그쪽을 쓰세요. 결과가 반반이라면 둘 다 괜찮으니 가격, 작업 기간, 피드백 주는 방식으로 고르면 됩니다.
AI로 마스터링해도 Spotify에 충분한가요?
Spotify는 기본 설정에서 음악을 −14 LUFS로 재생하고 더 큰 마스터를 낮추므로, AI 마스터의 큰 음량은 그곳에서 이점이 되지 않습니다. 트루피크가 −1 dBTP 이하인지, −14 LUFS보다 크다면 −2 dBTP 이하인지 확인하고, 소리는 음량을 맞춘 상태에서 판단하세요.
AI 마스터가 내 믹스보다 좋게 들리는 이유는?
더 크기 때문인 경우가 많습니다. 마스터는 보통 믹스보다 몇 dB 크고, 큰 파일이 더 꽉 차고 밝게 들립니다. 마스터를 믹스의 인티그레이티드 라우드니스까지 낮추고 다시 비교하세요. 그래도 더 좋게 들린다면 마스터링이 도움이 된 것입니다.