트랙 분리 결과를 개선하는 방법

벽을 칠한다고 상상해보세요. 하지만 표면에 균열과 거친 부분이 있습니다. 새로운 페인트를 칠할 수 있지만, 이러한 균열이 사전에 제대로 메워지지 않으면 페인트 후에 더 눈에 띌 수 있습니다. 마찬가지로 음악 제작에서도 원본 녹음에 배경 소음이나 왜곡과 같은 결함이 있으면, 가장 진보된 AI 도구조차도 이러한 결함을 완전히 숨길 수 없습니다. 사실, 음악을 최상의 소리로 만들기 위해 최종 마스터링 과정을 적용할 때, 이러한 결함이 더 두드러질 수 있습니다.

AI가 트랙의 품질을 향상시킬 수는 있지만, 결함이 있는 원본 녹음의 결함을 완전히 지울 수는 없습니다. 따라서 페인팅과 마찬가지로 가장 매끄럽고 깨끗한 표면, 즉 가능한 최고의 녹음으로 시작하는 것이 중요합니다. 시작할 때의 문제가 마스터링 후에도 여전히 남아 있을 가능성이 높으며, 심지어 더 두드러질 수 있습니다.

항상 WAV나 FLAC과 같은 최고의 오디오를 업로드할 것을 권장합니다. WAV와 FLAC 같은 비압축 오디오는 MP3 같은 압축 오디오보다 더 잘 작동하는 경향이 있어, AI가 악기를 더 잘 식별하고 간섭 없이 분리할 수 있습니다.

그러나 AI가 모든 경우에 완벽할 수 없다는 것을 알고 있으며, 분리 품질을 개선하기 위한 피드백을 듣고 최상의 결과를 얻을 수 있도록 열려 있습니다.

다음은 분리 품질 개선 요청을 보내는 방법입니다:

• 요청 제출 지원 팀에.
  • “설명” 상자에 다음 정보를 추가하세요:
    트랙 분리 악기: 파일을 업로드할 때 트랙 분리를 위해 선택한 옵션은 무엇입니까? 선택한 악기를 언급하고, 마음에 들지 않은 이유를 설명하세요. 우리가 더 많이 알수록, 팀이 개선 작업을 더 잘 수행할 수 있습니다.
    원본 파일 세부 정보: Moises에 업로드한 원본 파일의 이름을 제공하거나 업로드한 파일을 보내주세요.
    문제가 발생한 기능: 특정 기능(예: 코드, 가사, 메트로놈, 분리)에서 문제가 발생한 부분은 어디입니까?
    문제 지속 시간: 이 문제를 얼마나 오랫동안 경험했습니까? 동일한 파일 유형에서 발생합니까?
    Moises 버전: 현재 사용 중인 Moises 앱의 버전은 무엇입니까? 이 정보는 스마트폰의 로그아웃 버튼 근처에서 찾을 수 있습니다. (참고: 데스크톱/웹 앱에는 필요하지 않습니다.)
    컴퓨터 사양: 컴퓨터를 사용하는 경우 운영 체제 및 관련 하드웨어 세부 정보를 공유해 주세요.

우리는 더 넓은 범위의 음악 장르와 형식에 더 잘 작동하도록 AI 모델을 항상 미세 조정하고 있지만, 특정 세부 사항은 사용자의 결과에 중요합니다. 우리의 음악가의 사용성과 필요에 대해 더 많이 알수록, 우리는 더 나아질 것입니다.