벽을 칠한다고 상상해보세요. 하지만 표면에 균열과 거친 부분이 있습니다. 새로운 페인트를 칠할 수 있지만, 이러한 균열이 사전에 제대로 메워지지 않으면 페인트를 칠한 후에 더 눈에 띌 수 있습니다. 마찬가지로 음악 제작에서도 원본 녹음에 배경 소음이나 왜곡과 같은 결함이 있으면 가장 진보된 AI 도구로도 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 녹음에서 결함을 완전히 지울 수는 없습니다. 따라서 페인팅과 마찬가지로 가장 매끄럽고 깨끗한 표면, 즉 가능한 최고의 녹음으로 시작하는 것이 중요합니다. 시작할 때 존재하는 문제는 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 개선하여 최상의 결과를 얻을 수 있도록 피드백을 듣고자 합니다.
다음은 분리 품질 개선 요청을 보내는 방법입니다:
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요청 제출을 지원팀에 제출하세요.
- “설명”란에 다음 정보를 추가하세요:
트랙 분리 악기: 파일을 업로드할 때 트랙 분리를 위해 선택한 옵션은 무엇인가요? 선택한 악기와 마음에 들지 않은 이유를 언급하세요. 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 어디인가요?
문제 지속 시간: 이 문제를 얼마나 오랫동안 경험했나요? 동일한 파일 유형에서 발생하나요?
Moises 버전: 현재 사용 중인 Moises 앱의 버전은 무엇인가요? 이 정보는 스마트폰에서 로그아웃 버튼 근처에서 찾을 수 있습니다. (참고: 데스크톱/웹 앱에는 필요하지 않습니다.)
컴퓨터 사양: 컴퓨터를 사용하는 경우 운영 체제 및 관련 하드웨어 세부 정보를 공유해주세요.
- “설명”란에 다음 정보를 추가하세요:
우리는 다양한 음악 장르와 형식에 더 잘 작동하도록 AI 모델을 항상 미세 조정하고 있지만, 사용자의 결과에 특정 세부 사항이 중요합니다. 음악가의 사용성과 요구 사항에 대해 더 많이 알수록 더 나아질 것입니다.
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