간단한 보컬 반주 음원 분리 도구

AI를 사용한 무료 음원 분리 프로그램 | SpleeterGUI

Spleeter는 요즘 유행하는 AI 기술을 사용해 노래에서 보컬과 반주를 분리해주는 프로그램인데, Python 애플리케이션이라 일반 사용자들은 다소 사용하기가 까다롭게 느껴질 수도 있다. 그래서 그래픽 사용자 인터페이스에 익숙한 윈도우 사용자를 위해 나온 것이 바로 SpleeterGUI이다.

SpleeterGUI 앱에는 기본적으로 Python과 Spleeter과 포함되어 있어 이 둘을 별도로 설치할 필요 없이 바로 사용할 수 있지만, 인텔 펜티엄이나 셀러론 CPU에선 Spleeter를 실행할 수 없다고 한다. Spleeter를 사용하려면, CPU가 AVX(Advanced Vector eXtensions) 기능을 지원해야 하고, 현재 사용 중인 CPU가 AVX를 지원하는지는 AVXcheck 유틸리티를 사용해 확인할 수 있다.

보컬을 AI 모델(유명인 음성)로 리믹스하고 싶다면 다음 글 참고, 「무료 AI 보컬 리믹스 도구 | Replay」

<Spleeter를 사용하려면 CPU가 AVX 기능을 지원해야 한다>

SpleeterGUI 기능

보컬/반주 (2음원)
보컬/드럼/베이스/나머지 (4음원)
보컬/드럼/베이스/피아노/나머지 (5음원)

SpleeterGUI/vocal-separate/Ultimate Vocal Remover 다운로드

SpleeterGUI: 다운로드
AVXcheck 유틸리티: 다운로드

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New! vocal-separate: 다운로드

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New! Ultimate Vocal Remover: 다운로드

SpleeterGUI로 음원 분리하기

SpleeterGUI로 음원을 분리하는 방법은 아주 간단하다.

① 음원을 몇 부분으로 분리할 것인지 설정하고, ② 분리된 음원을 저장할 폴더를 지정한 다음

분리할 음원을 SpleeterGUI 인터페이스로 드래그앤드드롭 하면 된다.

Spleeter 보컬 반주 분리 테스트 1

SpleeterGUI를 사용해 넬(NELL)의 「치유」 FLAC 음원을 보컬과 반주로 분리해봤다.

위 동영상은 그중 22초 정도를 AAC 128K로 인코딩한 결과물인데, 생각보다 분리도가 좋다. 최근엔 노래방을 간 적이 없어서 잘은 모르겠는데, 이 정도 수준의 반주면 노래방에서 사용하기에도 크게 지장이 없을 것 같다.

하지만, 지하수로에서 음악을 듣는 듯한 ‘울림? 먹먹함?’ 같은 것이 조금 느껴지기는 한다.

Spleeter 보컬 반주 분리 테스트 2

두 번째 테스트는 악동뮤지션의 「Give Love」 MP3 320K 음원을 보컬과 반주로 분리했고, 역시 그중 22초 정도를 AAC 128K로 인코딩했다.

지하수로에서 음악을 듣는 듯한 ‘울림? 먹먹함?’ 같은 것이 「치유」 때보다 조금 더 많이 느껴진다. 음질 차이 때문일까? 노래 자체가 달라서일까?

아무튼, GPU를 사용하면 성능이 더 좋아진다고는 하지만, Ryzen 3 CPU로도 음원과 보컬을 분리하는 데 1분도 안 걸리니 집에서 마이크 잡고 노래 부르는 것을 좋아하는 사람은 한 번쯤 이용해볼 만한 프로그램이라 할 수 있겠다.

New! 무료 음악 보컬 분리 도구 | vocal-separate

vocal-separate는 2stems/4stems/5stems 모델을 사용하여 보컬과 배경 음악을 분리해주는 매우 간단한 무료 도구이다. Spleeter 같은 기능이지만, 최근에 개발된 것이라 그런지 CUDA 가속을 지원한다. 물론 CPU만으로도 사용 가능!

사용 방법은 start.exe 실행 후 브라우저 창이 열리면 해당 페이지에 비디오/오디오 파일을 추가하면 된다. 결과물은 \static\files 폴더에 저장된다.

비디오(mp4/mov/mkv/avi/mpeg) 및 오디오(mp3/wav) 형식 지원.

OpenCL 지원, Ultimate Vocal Remover

Ultimate Vocal Remover 역시 배경 음악과 보컬을 분리해 주는 무료 도구이다. 위의 두 프로그램과 가장 큰 차이점은 AMD/Intel 내장 GPU 사용자를 위해 OpenCL 가속을 지원하는 것인데, OpenCL 버전은 releases 페이지에서 [OpenCL Version - Main Download Link] 파일을 받아 설치하면 된다.

‘영턱스클럽 - 정(MP3, 320K)’의 경우 CPU 사용해서 음원 분리할 때는 3분 38초 정도 걸렸는데, GPU(OpenCL) 가속을 사용하면 1분 58초로 단축된다. 고로 SpleeterGUI, vocal-separate의 음원 분리 작업이 더디다고 생각되는 내장 GPU 사용자에게 추천.

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