새로운 기술이 시장에 등장하면 사회가 이에 적응하고 충분히 활용하기까지는 보통 어느 정도 시간이 걸립니다. 인공지능이라는 개념은 수십 년 전에 등장했지만, 이러한 첨단 알고리즘이 본격적으로 구현되기 시작한 것은 최근의 일입니다. 이제 이 분야에서 수많은 발전을 확인할 수 있으며, AI의 활용 범위도 날이 갈수록 넓어지고 있습니다.
여기서는 음악 산업에 초점을 맞춘 가장 인기 있는 AI 활용 분야 중 하나를 살펴보겠습니다. 이 기술은 다양한 이점을 제공하지만, 현재는 주로 음악 수익화, 음악 스트리밍, 음악 작곡이라는 세 가지 영역에서 널리 활용되고 있습니다. 전 세계의 뮤지션과 아티스트들은 AI의 막대한 잠재력을 활용할 창의적인 방법을 모색하고 있습니다.
그 시작은 1957년으로 거슬러 올라갑니다. Leonard Issacson과 Learn Hiller가 Illiac I을 프로그래밍하며 음악 업계 최초의 주요 AI 기반 작업을 선보였습니다. 약 60년 후에는 Amper Music이 제작한 정규 앨범으로 발전했습니다. 현재 Taryn Southern의 앨범은 YouTube에서 45만 2천 명 이상의 팔로워를 보유하고 있습니다. 또한 이 앨범의 Livesick은 45,000회 이상 조회되고 재생되었습니다.
음악 산업의 비약적인 성장을 약속하는 AI:
AI가 음악 산업에 영향을 미칠지를 논하던 시대는 이제 끝났습니다. AI는 이미 이 분야에 진입했으며, 음악가와 청취자에게 상당한 영향을 미치고 있습니다. 다른 산업에서와 마찬가지로 AI는 음악 산업에서도 큰 잠재력을 발휘하고 있습니다. 새로운 트렌드와 패턴을 발견하고 방대한 데이터 세트를 분석해 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 음악 산업의 성장 기업들은 새로운 시대의 요구에 맞춰 비즈니스를 혁신하기 위해 AI 도입을 준비하고 있습니다.
이 새로운 기술은 비즈니스의 판도를 완전히 바꾸고 있으며, 음악 산업도 이러한 혁명에서 예외가 아닙니다. McKinsey가 최근 발표한 보고서에 따르면, 2030년 말까지 약 70%의 기업이 AI를 도입할 전망입니다. AI는 인간의 역량을 크게 강화하고 보완할 것으로 기대됩니다. 시간이 흐를수록 음악가와 음악 산업의 여러 전문가들은 더욱 효율적으로 일하고, 혁신을 통해 성장을 이끌 수 있을 것입니다.
Scott Cohen은 아무도 AI의 가능성을 알아보지 못했을 때 이를 포착한 이 분야 최초의 저명한 리더입니다. 디지털 음악 세계에서의 음악 유통에 관한 그의 구상은 마침내 The Orchard로 결실을 맺었고, 이후 2015년에 Sony가 2억 달러에 인수했습니다. 그는 Eurosonic Nooderslag Conference의 한 발표에서 10년마다 음악을 죽이는 무언가가 등장하며, 이를 미리 파악하려면 기술 업계를 주시하는 것이 중요하다고 말한 바 있습니다.
그는 또한 AI가 음악과 뮤지션의 인지도를 높이는 데 어떻게 기여했는지 설명했습니다. 그가 제시한 보고서에 따르면 Spotify 플랫폼에는 매일 약 20,000개의 새로운 트랙이 업로드됩니다. 그는 AI가 잠재 청취자의 과거 감상 취향을 바탕으로 음악을 추천하는 데 중요한 역할을 한다고 봅니다. Cohen은 빅데이터와 AI의 강력한 결합으로 AI 생성 플레이리스트가 늘어나면서 음악 장르의 시대가 저무는 가장 큰 원인이 될 수 있다고도 생각합니다. 또한 이 새로운 모델은 신뢰할 수 있는 추천으로 이어져 최종 사용자가 음악 앱을 더욱 믿고 선택할 수 있게 합니다. 나아가 블록체인은 청취자에게 더욱 생생한 경험을 제공함으로써 음악 산업의 여러 문제를 해소하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 가상 현실과 증강 현실의 궁극적인 결합을 통해 사람들은 집에 앉아서도 콘서트 현장과 같은 경험을 즐길 수 있습니다.
AI가 음악을 만듭니다:
1951년, 영국의 컴퓨터 과학자 앨런 튜링은 기계를 이용해 최초의 컴퓨터 생성 음악을 녹음했습니다. 이 녹음은 오늘날에도 뉴질랜드 연구진이 보존하고 있습니다. 요즘은 AI 기반 음악 작곡이 주목받고 있습니다. 이 기술의 가장 큰 특징은 다양한 음악 작품의 데이터를 심층 분석한 뒤 여러 곡을 만들어 낸다는 점입니다.
강화 학습을 활용하면 AI 알고리즘은 음악의 패턴과 특성을 학습하고 경쾌한 장르를 모방할 수 있습니다. 또한 AI는 다양한 음악 요소를 조합하는 것만으로 창의적인 곡을 작곡할 잠재력도 지니고 있습니다. AI의 막대한 가능성에 주목한 기술 기업들은 이제 음악 제작을 위해 AI에 투자하고 있습니다. 대표적인 사례가 기본적으로 오픈 소스 플랫폼인 Google의 Magenta 프로젝트입니다. 이 플랫폼을 활용하면 AI가 작곡하고 연주한 곡을 만들 수 있습니다. 또한 Sony는 AI 원리로 작동하는 첨단 Flow Machine을 개발했으며, 이를 통해 만든 인기곡 Daddy’s Car를 음악 시장에 선보였습니다.
AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 음악가와 작곡가도 새로운 기술 역량을 익혀야 합니다. 또한 최신 도구와 기법을 활용하면 청취 경험도 한층 향상할 수 있습니다. AI 기반 마스터링 서비스는 음악가가 더 적은 시간과 비용으로 놀라운 곡을 완성할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
새로운 시대의 뮤지션을 위한 또 하나의 창작 솔루션은 AI 알고리즘의 잠재력을 활용하는 Melody Scanner입니다. 가장 간편하게 악기 연주를 녹음하고, 온라인에서 수많은 청중에게 음악을 선보일 수 있도록 도와줍니다. 음악을 MP3 파일로 업로드하면 언제 어디서나 어떤 기기에서든 이용할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 작곡한 음악의 악보를 자동으로 생성합니다. 모든 분석 결과를 PDF 파일로 받아 간편하게 검토하고, 향후 더 나은 연주를 준비할 수 있습니다.
반가운 소식이 있습니다. MelodyScanner는 피아노, 기타, 바이올린, 플루트 등 다양한 악기를 지원합니다. 이 온라인 플랫폼의 스마트한 고급 기능으로 음악 활동을 한결 수월하게 이어갈 수 있습니다. 현대 음악가를 위한 가장 믿을 수 있고 합리적인 솔루션입니다.