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  • 스콧 워커 ‘더 드리프트’, 핼러윈 파티 끝내는 앨범

    스콧 워커 ‘더 드리프트’, 핼러윈 파티 끝내는 앨범

    3줄 요약

    • 스콧 워커의 2006년 앨범 ‘더 드리프트(The Drift)’가 핼러윈 시즌에 들을 ‘진짜 무서운 음악’으로 추천됐어요.
    • 무솔리니와 클라라 페타치, 9/11, 사산된 쌍둥이 형제, 스레브레니차 학살까지 죽음과 비극을 정면으로 다룹니다.
    • 스포티파이·애플 뮤직·유튜브 뮤직 등에서 들을 수 있지만, 한 번에 끝까지 듣기는 꽤 버거운 실험작이에요.

    “불안하고 기괴하며, 파티를 끝장내기에 완벽한” 음반. 더버지 필진이 요즘 듣고 보고 읽는 걸 소개하는 코너에서 스콧 워커의 2006년 앨범 ‘더 드리프트(The Drift)’에 붙인 말이에요. 나온 지 한참 된 음반이 핼러윈 시즌을 맞아 다시 추천 목록에 올라온 겁니다.

    칭찬으로 읽어야 할지 경고로 읽어야 할지 애매한 표현이죠. 리뷰를 끝까지 따라가 보면 둘 다에 가까워요. 이 앨범에는 타악기 연주자가 돼지 사체를 주먹으로 쳐서 낸 소리를 리듬 트랙에 넣었다는 이야기까지 따라다니거든요. 그런 음반을 파티 한복판에 틀면 분위기가 어떻게 될지는 굳이 설명하지 않아도 감이 올 거예요.

    글쓴이는 핼러윈 음악을 두 부류로 나눠요. 하나는 ‘몬스터 매시(The Monster Mash)’나 존 카펜터의 ‘할로윈 테마(Halloween Theme)’ 같은 쪽입니다. 재밌고, 가끔은 좀 우스꽝스럽기도 한 곡들이에요. 다른 하나는 스로빙 그리슬, 더 바디, 그리고 이 ‘더 드리프트’처럼 정말로 무서운 음악이고요. 이번 추천은 대놓고 뒤쪽을 노렸어요. 같은 핼러윈 플레이리스트에 아무렇게나 섞어 넣을 앨범이 아니라는 뜻이기도 하고요.

    무솔리니에서 스레브레니차까지, 가사가 곧장 들어간 비극

    앨범 전체를 꿰는 주제는 죽음, 질병, 비극이에요. 여기까지만 들으면 흔한 ‘어두운 앨범’ 소개 같죠. 이 앨범이 다른 건 그 주제를 멀찍이 떨어져서 추상적으로 바라보지 않는다는 점이에요. 노랫말이 구체적인 사건과 장면 한가운데로 바로 걸어 들어갑니다. 원문이 짚은 소재는 이 네 가지.

    • 베니토 무솔리니와 그의 연인 클라라 페타치가 매달린 장면에 대한 생생한 묘사
    • 9/11
    • 워커 자신의 사산된 쌍둥이 형제
    • 스레브레니차 학살

    개인의 상실과 역사 속 참극이 한 앨범 안에 나란히 놓여 있어요. 자기 쌍둥이 형제의 사산과 집단 학살이 같은 음반에 함께 들어 있는 셈이니, 가사만 봐도 앨범이 갈 수 있는 어둠의 거의 끝까지 갔다는 평가가 나올 만해요. 이런 주제에 민감하다면 내용을 미리 알고 재생 버튼을 누르는 게 좋겠어요. 핼러윈 분위기 낸다고 가볍게 틀 물건은 아니에요.

    ‘Jesse’와 ‘Clara’, 팝이라 부르기 힘든 소리들

    가사도 가사지만, 글쓴이가 진짜 무섭다고 꼽은 건 그 뒤에 깔린 실험적인 사운드예요. 팝 음악의 범위를 아무리 너그럽게 잡아도 그 안에 넣기 어렵다고 하고, 오히려 아리 애스터 감독 영화에 깔리는 음악처럼 들리는 순간이 많다고 해요. 원문이 구체적으로 묘사한 대목만 표로 추리면 이렇습니다.

    대목 들리는 소리 남는 느낌
    ‘Jesse’ 절에서는 뱃멀미 나는 듯 출렁이는 기타, 후렴에서는 불협화음 현악기가 낮게 웅웅거림 후렴 내내 짓누르는 압박감
    ‘Clara’ 저음질 MP3 노이즈로 시작, 타악기 연주자가 돼지 사체를 쳤다는 소리가 리듬 트랙에 들어갔다는 이야기 턱으로 느껴질 만큼 거슬리는 질감
    곡 전개 곡이 뚝 멈추고, 불편한 침묵이 이어지다 기계 소음이 터져 나옴 다음 순간을 예측할 수 없는 긴장
    소리 재료 동물 울음소리, 폴리(효과음) 작업, 무조성 오케스트라가 워커의 떨리는 목소리와 맞부딪침 무엇 하나 음정이 딱 맞지 않는 불안감

    표를 위에서부터 훑어보면 공통점이 하나 보여요. ‘남는 느낌’ 칸 어디에도 편안함에 가까운 말이 없다는 것. 출렁이는 기타, 낮게 웅웅대는 현악, 뚝 끊기는 침묵, 음정이 맞지 않는 오케스트라까지 귀가 기댈 데를 하나씩 치워 버리는 구성이에요.

    ‘Clara’의 돼지 사체 일화는 한번 짚고 갈게요. 원문도 이 대목에 ‘전해진다(allegedly)’는 단서를 달았어요. 확인된 사실이라기보다는 앨범에 따라붙는 이야기 정도로 받아들이는 게 맞습니다. 곡 제목이 앞에 나온 클라라 페타치의 이름과 겹친다는 점도 눈에 띄긴 해요. 하지만 둘이 무슨 관계인지는 원문에도 설명이 없어서, 여기서 마음대로 이어 붙이진 않을게요.

    원문의 평가는 솔직한 편이에요. 아주 특별한 기분이 드는 날이 아니면 한자리에서 앨범을 끝까지 듣기는 쉽지 않다는 거죠. 그러면서도 버티고 끝까지 들으면 충분히 보상이 있다는 말을 꼭 덧붙여 둡니다. 듣기 힘들다는 경고와 들을 가치가 있다는 추천이 한 문단 안에 같이 들어 있는 셈이에요.

    유튜브 뮤직·애플 뮤직·스포티파이, 한국 계정은 검색부터

    이 앨범은 밴드캠프와 대부분의 주요 스트리밍 서비스에 올라와 있다고 소개됐어요. 원문이 이름을 콕 집은 곳은 밴드캠프, 유튜브 뮤직, 애플 뮤직, 코부즈, 디저, 스포티파이까지 6곳.

    • 이 중 유튜브 뮤직·애플 뮤직·스포티파이는 한국에서도 서비스 중인 앱이라, 들을 길 자체는 열려 있어요.
    • 걸리는 건 카탈로그예요. 스트리밍 카탈로그는 나라별 권리 계약에 따라 달라질 수 있어서, 한국 계정에서 이 앨범이 실제로 재생되는지는 앱에서 직접 검색해 봐야 알 수 있어요.
    • 국내 음원 서비스에서 들을 수 있는지는 원문에 언급이 없어서 확인되지 않았어요.

    처음이라면 앨범을 1번 트랙부터 통째로 틀기보다, 원문이 구체적으로 묘사한 ‘Jesse’와 ‘Clara’부터 골라 들어 보는 걸 권해요. 앨범 전체를 버틸 수 있을지 가늠하기에 딱 좋은 두 곡이거든요. 둘을 무난히 넘기면 나머지도 도전해 볼 만하고, 거기서 손이 멈추면 무리할 필요 없어요. 참고로 이건 원문의 권고가 아니라 이 글의 제안입니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • ‘더 드리프트’는 싱어송라이터 스콧 워커가 2006년에 낸 앨범이다.
    • 가사는 무솔리니와 클라라 페타치, 9/11, 사산된 쌍둥이 형제, 스레브레니차 학살을 다룬다.
    • ‘Jesse’는 기타에서 불협화음 현악으로 넘어가고, ‘Clara’는 저음질 MP3 노이즈로 시작한다.
    • 밴드캠프와 유튜브 뮤직, 애플 뮤직, 코부즈, 디저, 스포티파이에서 들을 수 있다고 소개됐다.

    아직 불확실한 것

    • ‘Clara’ 리듬 트랙에 실제로 돼지 사체를 친 소리가 쓰였는지는 ‘전해지는 이야기’ 수준이다.
    • 곡 제목 ‘Clara’와 클라라 페타치가 어떤 관계인지 원문은 설명하지 않는다.
    • 해당 타악기 연주자가 누구인지, 수록곡 수나 러닝타임 같은 세부 정보는 원문에 나오지 않는다.
    • 재발매나 기념판처럼 지금 이 앨범이 다시 거론된 별도 계기가 있는지도 원문에는 없다. 핼러윈 시즌 추천 성격으로 보인다.

    소름이 아니라 몸서리, 불쾌함이 감상 포인트인 앨범

    아름다운 노래나 공연을 들으면 등골이 서늘해지거나 소름이 돋죠. 글쓴이는 ‘더 드리프트’가 정확히 그 반대라고 말해요. 몸이 먼저 반응한다는 점은 같아요. 차이는 방향이에요. 감동의 전율이 아니라 몸서리 쪽이고, 피부 위로 뭔가 기어가는 듯한 감각이라는 거예요.

    이 평가에서 눈여겨볼 건 불편함 자체를 감상 포인트로 내세운다는 점이에요. 듣기 편한 곡을 줄줄이 이어 붙여 주는 스트리밍 추천과는 정반대 방향이죠. 일부러 낯설고 거슬리는 소리를 찾아 듣는 것도 음악을 즐기는 한 방식이라는 걸 보여 주는 사례로 읽혀요. 앞의 표에 정리한 소리들이 이 앨범의 단점 목록이 아니라 핵심 그 자체라는 뜻이기도 하고요.

    쓰임새를 나눠 두면 깔끔해요. 핼러윈 파티에는 ‘몬스터 매시’, 파티가 끝나고 혼자 남은 밤에는 ‘더 드리프트’. 이렇게 나눠 틀면 원문이 말한 두 가지 맛을 다 챙길 수 있어요. 순서를 거꾸로 했다간 원문의 경고 그대로 파티가 그 자리에서 끝날지도 모르고요.

    출처: The Verge

  • 필디드 “AI 사라지길 바란다”…녹음은 아폴로 트윈

    필디드 “AI 사라지길 바란다”…녹음은 아폴로 트윈

    3줄 요약

    • 노이즈 프로젝트로 출발해 R&B로 옮겨 온 뮤지션 필디드(린지 파월)가 신작 『Some Kind of Animal』을 내고 설문형 인터뷰에 응했다.
    • 녹음에서 가장 중요한 도구로는 유니버설 오디오의 아폴로 트윈 오디오 인터페이스와 같은 회사의 플러그인을 꼽았다. 브라우저 탭에는 일본 사이버펑크 영화 『964 피노키오』를 고정해 두고 있다.
    • 사라졌으면 하는 기술 트렌드를 묻자 “AI가 지구상에서 사라지길 깊이 바란다”고 답했다. 디지털 도구에 많이 기대 작업하는 창작자가 AI에는 분명히 선을 그은 셈이다.

    일본 사이버펑크 영화 『964 피노키오』, 그것도 불법 복제 풀버전. 브라우저 탭 바에 무엇을 고정해 뒀느냐는 질문에 돌아온 답이다. 업무 툴도 SNS도 아니었다. 소리와 영상 양쪽에서 영감을 끝없이 얻으려고 늘 띄워 둔다는 설명도 붙었다.

    답한 사람은 필디드(Fielded)라는 이름으로 음반을 내는 린지 파월. 신작 『Some Kind of Animal』을 들고 더버지의 주말 설문 코너 ‘Weekend Questionnaire’에 나왔다. 문답은 짧다. 대신 작업 장비, AI를 향한 반감, 사기꾼 이야기에 대한 집착까지 답마다 거침이 없다.

    노이즈로 시작해 R&B로, 음반마다 장르 규칙을 깨 온 필디드

    파월은 커리어 대부분을 기대와 장르 관습을 뒤집는 데 써 왔다. 필디드 밴드캠프 페이지의 소개를 보면 이 프로젝트는 실험적인 노이즈 음악에서 출발해 R&B에 가까운 음악으로 자라났다.

    그렇다고 R&B에 정착한 것도 아니다. 처음부터 ‘R&B란 대체 뭘까’를 계속 되묻는 식이었다. 한 스타일에 오래 머문 적이 없는 이유다.

    작품을 나란히 놓아 보면 음반마다 색깔이 확확 바뀐다. 아래 표에는 원문에 나온 정보만 옮겼다.

    작품 원문이 설명한 사운드 발매·참여 정보
    Ninety-Thirty-Thirty 80년대 신스팝 색이 짙은 곡들, 여러 번 나오는 색소폰 솔로 첫 앨범
    Boy Angel 거대한 톱니파(saw-wave) 신스, 불안하게 튀는 퍼커션, 높이 쌓아 올린 보컬로 만든 독특한 일렉트로닉 발매 연도는 원문에 없음
    Demisexual Lovelace 한층 끈적하고 매끈한 R&B 2020년, 언더그라운드 힙합 레이블 백우즈 스튜디오즈(Backwoodz Studioz) 발매, 빌리 우즈·엘루시드(아먼드 해머) 참여
    Some Kind of Animal 오르간 슬로잼, 네오소울풍 커버, 인더스트리얼 펑크 최신작, ‘Heaven’에 핑크 시푸 피처링

    빈칸도 눈에 띈다. 연도가 붙은 작품은 2020년의 『Demisexual Lovelace』 하나뿐이다. 『Boy Angel』은 발매 연도부터 원문에 빠져 있어서, 이 정보만으로는 디스코그래피를 시간순으로 꿰기 어렵다.

    신작은 지금까지 나온 여러 모습의 필디드를 한 장에 모은 앨범에 가깝다. 오르간이 이끄는 슬로잼 ‘That Bitch’ 바로 옆에 나인 인치 네일스의 ‘Closer’ 커버가 있다. 이 커버는 2000년대 네오소울 분위기가 짙다. 그 뒤로 핑크 시푸(Pink Siifu)가 게스트 벌스를 얹은 인더스트리얼 펑크 ‘Heaven’이 이어진다.

    • 출발점: 실험적인 노이즈 프로젝트
    • 현재: 바탕은 R&B, 그 위에서 신스팝·일렉트로닉·네오소울·인더스트리얼을 오간다
    • 신작 포인트: 오르간 슬로잼, 나인 인치 네일스 커버, 핑크 시푸 피처링

    작업실 1번 장비는 아폴로 트윈, 영감은 『964 피노키오』

    장비 얘기부터. 파월이 녹음에서 없어서는 안 될 도구로 꼽은 건 유니버설 오디오(Universal Audio)의 아폴로 트윈 오디오 인터페이스다. 오디오 인터페이스는 마이크나 기타, 신스 같은 악기 소리를 컴퓨터가 다룰 수 있는 디지털 신호로 바꿔 주는 장비다.

    고른 이유는 단순했다. 답변에 나온 것을 추리면 다섯 가지다.

    • 쓰기 쉽다
    • 유니버설 오디오의 디지털 스튜디오 플러그인이 마음에 든다
    • 그 플러그인을 모든 음반의 녹음 과정은 물론 그 뒤 작업에도 쓴다
    • 마이크만 세팅하면 금방 프로 수준의 소리가 난다
    • 기타와 신스도 선명하게 들린다

    개발자에게 익숙한 말로 바꾸면 이렇다. 거대한 인프라를 깔지 않고, 잘 만든 개발 환경 하나와 손에 익은 라이브러리 몇 개로 끝까지 가는 방식. 장르는 쉴 새 없이 넘나드는 사람이 장비는 한 회사의 인터페이스와 플러그인으로 좁혀 쓴다는 점이 흥미로운 대비다.

    영감의 원천은 앞에서 말한 『964 피노키오』다. 본인 입으로 ‘불법 복제본’이라고 밝힌 부분은 짚고 넘어가야 한다. 인터뷰에서 솔직하게 털어놓은 이야기일 뿐, 따라 할 일은 아니다.

    “트렌드인지 역병인지 모르겠다”…AI를 향한 직설, 그리고 사기꾼 집착

    IT 쪽에서 가장 눈여겨볼 대목이다. 사라졌으면 하는 기술 트렌드를 묻자 파월은 “그게 기술 트렌드인지 역병인지 모르겠지만, AI가 지구상에서 사라지길 깊이 바란다”고 답했다.

    이유를 길게 설명하지는 않았다. 그래도 ‘역병’이라는 단어까지 꺼낸 걸 보면 가볍게 불편한 정도는 한참 넘어선다.

    이 한 줄이 가볍지 않은 건 말한 사람 때문이다. 인터뷰에서 파월이 언급한 기술을 나눠 보면 이렇다.

    • 쓰는 것: 아폴로 트윈 오디오 인터페이스, 유니버설 오디오 디지털 플러그인, 브라우저 탭에 고정해 둔 영화
    • 사라지길 바라는 것: AI

    디지털 도구를 이만큼 적극적으로 쓰는 사람이 AI에만 선을 긋는다. 기술 전체가 아니라 특정한 방향의 기술을 문제 삼는다고 읽을 만하다. 다만 답변 한 줄에 기댄 해석이다. AI의 어떤 면이 싫은지는 원문에 나오지 않는다.

    요즘 빠져 있는 것도 독특하다. 사기꾼 이야기다. 큰 사기든 작은 사기든, 가벼운 징역으로 끝났든 엄청난 파장을 남겼든 가리지 않고 다 좋아한다고 했다. 사기꾼의 머릿속이 어떻게 돌아가는지가 흥미롭다는 것이다. 마지막으로 산 실물 미디어도 같은 결이다. 사기꾼을 비롯한 여러 범죄자 이야기를 담은 앨리사 베넷의 에세이집 『Taxidermist’s Handbook』.

    • 가장 자랑스러운 작업: 신작 『Some Kind of Animal』, 그중에서도 같은 제목의 싱글
    • 인생 최고의 조언: “인내하라.” 모든 일은 딱 맞는 때에 일어나니 남을 질투할 필요가 없다는 것
    • 요즘 집착하는 것: 규모를 가리지 않는 모든 사기꾼 이야기
    • 마지막으로 산 실물 미디어: 앨리사 베넷 『Taxidermist’s Handbook』

    가장 아끼는 작품이 이미 지나간 옛날 작품이었다면 아쉬웠을 거라고도 했다. 최신작이라 다행이라는 말이 뒤따랐다. 음반마다 장르를 갈아엎어 온 사람다운 답이다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 필디드는 린지 파월의 음악 프로젝트이고, 실험적인 노이즈 프로젝트로 시작해 R&B에 가까운 음악으로 옮겨 왔다.
    • 최신작은 『Some Kind of Animal』이고 나인 인치 네일스 ‘Closer’ 커버, 핑크 시푸가 참여한 ‘Heaven’ 등이 실렸다.
    • 『Demisexual Lovelace』는 2020년 백우즈 스튜디오즈에서 나왔고 빌리 우즈와 엘루시드가 참여했다.
    • 파월의 핵심 녹음 장비는 유니버설 오디오 아폴로 트윈과 같은 회사의 플러그인이다.
    • 파월은 AI가 사라지길 바란다고 직접 말했다.

    아직 불확실한 것

    • 신작의 정확한 발매일, 수록곡 수, 발매 레이블은 원문에 없다.
    • 『Boy Angel』이 언제 나왔고 디스코그래피에서 어디쯤인지도 알 수 없다.
    • AI의 어떤 면(음악 생성, 학습 데이터, 창작자 일자리 등)에 반대하는지는 설명이 없다.
    • 국내 음원 서비스에서 『Some Kind of Animal』을 들을 수 있는지는 이번 인터뷰만으로는 확인되지 않는다.
    • “전기 영화의 홍보 문구는?”이라는 질문은 있지만 그 답은 제공된 원문에 빠져 있다.

    듣는 순서부터 홈레코딩까지, 한국 리스너가 건질 세 가지

    한국 사용자의 일상을 당장 바꿀 인터뷰는 아니다. 그래도 가져갈 만한 포인트는 몇 가지 있다.

    • 찾아 듣는 순서: 장르 하나로 묶이지 않는 R&B가 궁금하다면 신작에서 시작해 『Demisexual Lovelace』, 첫 앨범 『Ninety-Thirty-Thirty』 순으로 거슬러 올라가 보자. 그래야 변화의 폭이 잘 보인다. 프로젝트 소개는 필디드의 밴드캠프 페이지에 있다.
    • 홈레코딩 세팅: 파월의 작업은 인터페이스 하나와 플러그인 조합이 중심이다. 장비 가짓수를 늘리는 것보다 손에 익은 도구 하나를 깊게 쓰는 편이 결과물에 더 중요할 수 있다는 사례로 읽힌다. 어디까지나 한 뮤지션의 경험이고, 특정 제품이 정답이라는 뜻은 아니다.
    • AI 음악 도구를 만들거나 도입하는 쪽: 디지털 도구에 익숙한 창작자가 AI에 이 정도로 강한 거부감을 공개적으로 드러냈다는 점은 참고할 만하다. 한국 창작자들도 비슷하게 느끼는지는 이 인터뷰로 알 수 없다. 거기까지 넓히는 건 추측이다.

    오디오 인터페이스와 플러그인은 모든 음반 작업에 쓰면서 AI는 ‘트렌드인지 역병인지 모르겠다’고 말하는 창작자. 짧은 문답에서 가장 선명하게 남는 건 이 태도다. AI 창작 도구 논쟁을 기술 쪽에서만 지켜봤다면 이 답변은 반대편 창작자의 목소리로 따로 적어 둘 만하다.

    출처: The Verge

  • 프릭 데뷔작, 레즈너가 4곡 맡은 인더스트리얼 펑크

    프릭 데뷔작, 레즈너가 4곡 맡은 인더스트리얼 펑크

    3줄 요약

    • 프릭(Prick)의 셀프 타이틀 데뷔작은 트렌트 레즈너가 ‘The Downward Spiral’ 녹음 도중 프로듀싱에 참여한 인더스트리얼 펑크 앨범이다.
    • 레즈너의 프로듀서 크레딧은 4곡뿐이지만, 크레딧이 없는 ‘Riverhead’에서도 나인 인치 네일스(NIN)의 질감이 들린다.
    • 케빈 맥마흔의 뮤지컬식 보컬과 글램 록 성향이 NIN 아류와의 차이를 만들며, 애플 뮤직·스포티파이·유튜브 뮤직 등에서 스트리밍된다.

    트렌트 레즈너가 컴퓨터공학 대신 뮤지컬을 공부했다면 나인 인치 네일스는 프릭처럼 들렸을 것이다. 프릭의 셀프 타이틀 데뷔작에 더버지가 붙인 한 줄 평이다. ‘으스스한 계절(spooky season)’에 어울리는 음반으로 고르면서 쓴 문장인데, 뮤지컬식 보컬과 NIN의 질감이라는 두 축이 여기에 다 들어 있다. 리뷰가 뒤에서 곡별로 풀어 놓는 내용도 결국 이 둘이다. 뼈대는 90년대 인더스트리얼 록의 문법. 그 위에 글램 록의 과장과 개러지 펑크의 거친 연주를 얹은 앨범이다.

    레즈너가 ‘The Downward Spiral’ 녹음 중 맡은 4곡

    프릭의 중심 인물은 케빈 맥마흔. 뉴웨이브 밴드 럭키 피에르(Lucky Pierre) 출신이다. 레즈너도 럭키 피에르에 잠시 몸담은 적이 있고, 둘은 오랜 친구 사이다. 레즈너가 맥마흔의 데뷔작 프로듀싱을 거든 때는 ‘The Downward Spiral’ 녹음이 한창이던 시기였다.

    프로듀서 크레딧에 레즈너의 이름이 올라간 곡은 4곡에 그친다. 리뷰의 평가는 이 숫자와 어긋난다. 앨범 전반에 그의 흔적이 남아 있다는 것이다. 크레딧 숫자만으로는 이 앨범과 NIN의 거리를 가늠하기 어렵다는 뜻이다. 다만 그 4곡이 어느 곡인지는 원문에 적혀 있지 않아서, 흔적이 크레딧 바깥으로 얼마나 번졌는지를 곡 단위로 따지기는 어렵다.

    둘이 갈리는 곳은 무대 감각이다. 맥마흔은 내면의 ‘연극 키드’ 기질을 숨기지 못한다. 곡마다 티렉스(T. Rex) 음반에서 들리는 글램 특유의 화려함이 배어 있는 이유다. 고딕 음악에는 원래 연극성이 깔려 있는데, 프릭은 그것을 NIN이 한 번도 택하지 않은 방식으로 받아들였다는 평가다.

    ‘Communiqué’부터 ‘I Apologize’까지, 곡마다 다른 질감

    정교하게 쌓은 프로덕션, 그다음에 허술한 연주. 앨범은 이 둘을 번갈아 배치한다. 리뷰가 짚은 곡별 특징을 표로 옮기면 다음과 같다.

    곡 사운드 특징 리뷰가 든 비교 대상
    Communiqué (오프닝) 퍼즈 걸린 단순한 펑크 리프에 전자음을 얹음. 뮤지컬풍 반(半)낭독 벌스와 절규가 교차 알 주르겐센식 스크림, NIN ‘With Teeth’
    Riverhead (2번 트랙) 3분 무렵부터 전자 드럼, 기계적인 코드, 합성음처럼 들리는 기타 멜로디를 층층이 쌓는 브레이크다운 ‘Outside’·’Earthling’ 시기 보위, ‘Broken’ EP, ‘The Downward Spiral’·’The Fragile’ B사이드
    Tough 엉성한 개러지 펑크 인트로 언급 없음
    Other People 속옷 색깔을 늘어놓는 장난스러운 가사 언급 없음
    Animal 역재생한 멜로디 샘플, 날것 그대로 외치는 보컬 NIN ‘Closer’
    I Apologize 채찍 소리 같은 퍼커션, 뉴웨이브 벌스, 하드록 코러스, 어쿠스틱 스트럼, 아케이드 기기 같은 솔로가 차례로 등장 ‘Space Oddity’ 시기 보위, 미니스트리

    오프닝 ‘Communiqué’는 프로덕션이 거칠고 편성이 실제 악기 연주 중심이다. 레즈너가 훗날 ‘With Teeth’에서 다시 꺼내 드는 방식의 원형처럼 들린다는 평이 붙었다. 표에서 눈여겨볼 곡은 ‘Riverhead’다. 레즈너가 프로듀서로 표기되지 않은 곡인데 그의 영향은 여기서 가장 뚜렷하게 드러난다. 리뷰어는 곡 후반부 전체가 ‘The Downward Spiral’이나 ‘The Fragile’의 B사이드로 실려도 어색하지 않다고 판단했다. 크레딧 없는 곡이 가장 NIN답게 들린다는 얘기이니, ‘4곡’이라는 숫자가 이 앨범을 설명하는 데 얼마나 모자란지 보여 주는 사례이기도 하다.

    가장 널리 알려진 곡은 ‘Animal’. 뮤직비디오가 MTV에서 어느 정도 방송됐다. 역재생한 멜로디 샘플과 가사 주제는 NIN의 ‘Closer’를 떠올리게 한다. 풀어내는 방식은 반대다. ‘Closer’가 끈적한 디스코풍 관능을 택한 데 비해 ‘Animal’은 욕망을 가공하지 않고 그대로 외친다.

    ‘I Apologize’는 앨범에서 가장 산만한 곡이다. 리뷰어가 이 곡을 가장 좋아하는 곡 중 하나로 꼽은 이유도 바로 그 산만함이다. 시작은 약간 플랫되고 무심한 보컬. 이어 뉴웨이브, 하드록, 어쿠스틱, 미니스트리풍의 느린 장송곡 구간을 차례로 거친다. 코러스로 돌아온 뒤에는 요소를 계속 더하고, 한계까지 채워진 끝에 곡이 스스로 무너진다.

    NIN 아류와 갈리는 지점은 덜 진지한 태도

    리뷰가 이 앨범을 높이 사는 근거는 정교함이 아니라 태도 쪽에 있다. 진지한 음반이다. 그런데 스스로를 지나치게 진지하게 다루지는 않는다. 공들여 쌓은 프로덕션 바로 뒤에 ‘Tough’의 엉성한 개러지 펑크 인트로를 붙인 구성이 그 예다.

    맥마흔은 우스꽝스러운 가사도, 과장된 보컬 연기도 꺼리지 않는다. ‘Other People’에서 속옷 색깔을 늘어놓는 가사가 그런 경우다. 기타가 박자에서 벗어나도, 베이스 줄이 덜컹거려도 그대로 둔다. 인더스트리얼 로파이의 거친 질감을 고치지 않고 즐기는 쪽이다.

    • 프로덕션: 레이어를 촘촘히 쌓은 구간과 로파이 연주가 한 앨범 안에 공존한다.
    • 보컬: 뮤지컬식 낭독, 스크림, 플랫된 무심한 창법을 오간다.
    • 정서: 동시대 인더스트리얼 밴드보다 즐기는 기색이 뚜렷하다.

    프릭의 데뷔작은 90년대 인더스트리얼 밴드들과 공통점이 많다. 리뷰도 이 점을 감추지 않는다. 차이는 맥마흔이 동시대 뮤지션들보다 훨씬 즐겁게 작업한 흔적에서 나오고, 그 흔적이 이 음반을 수많은 NIN 아류 위로 끌어올린다는 것이 리뷰의 결론이다. 완성도가 아닌 태도를 근거로 든 평가라 듣는 사람에 따라 동의 여부는 갈릴 대목이다. 그래도 표에 옮긴 곡별 묘사와는 앞뒤가 맞는다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 레즈너는 ‘The Downward Spiral’ 녹음 기간에 프릭 데뷔작 프로듀싱에 참여했고, 크레딧은 4곡이다.
    • ‘Riverhead’에는 레즈너의 프로듀서 크레딧이 없다.
    • ‘Animal’ 뮤직비디오는 MTV에서 방송된 이력이 있다.
    • 앨범은 애플 뮤직, 스포티파이, 코부즈(Qobuz), 디저(Deezer), 유튜브 뮤직 등 주요 스트리밍 서비스 대부분에서 제공된다.

    아직 불확실한 것

    • 레즈너가 프로듀싱한 4곡이 구체적으로 어느 곡인지는 원문에 나오지 않는다.
    • 크레딧이 없는 곡의 NIN풍 사운드가 레즈너의 직접 참여 결과인지, 맥마흔이 받은 영향인지는 가려지지 않았다. 리뷰어의 청취 인상에 근거한 서술이다.
    • ‘Animal’의 MTV 방송 빈도는 ‘어느 정도’라는 표현뿐이고 수치가 없다.
    • 각 스트리밍 서비스의 한국 카탈로그에 이 앨범이 올라와 있는지는 원문으로 확인되지 않는다.

    국내 구독자는 애플 뮤직·스포티파이·유튜브 뮤직에서 검색부터

    원문이 든 서비스는 다섯 곳이고, 그중 애플 뮤직, 스포티파이, 유튜브 뮤직은 한국에서도 가입해 쓰는 서비스다. 추측이지만, 셋 중 하나를 구독 중이라면 음반을 따로 구하지 않고 기존 요금 안에서 들을 가능성이 있다. 스트리밍 음원은 국가별로 제공 범위가 다른 경우가 있다. 앱에서 앨범명 ‘Prick’을 검색해 재생되는지 확인하는 것이 가장 빠르다.

    NIN을 이미 듣는 청취자라면 ‘Riverhead’의 3분 이후 구간과 ‘Animal’부터 트는 편이 낫다. 앞의 것은 레즈너 크레딧 없이 NIN의 질감이 나는 대목이고, 뒤의 것은 ‘Closer’와 유사점을 비교해 볼 만한 곡이다. 인더스트리얼 장르가 낯선 청취자에게는 ‘I Apologize’가 맞아 보인다. 구성이 가장 자주 바뀌는 곡이라 정교한 구간과 허술한 구간이 한 곡 안에 모두 들어 있다. 앨범의 성격을 한 곡으로 보여 주는 표본인 셈이다.

    출처: The Verge

  • AI 환각을 음색으로 쓰는 샘플러 엔그램, 675달러

    AI 환각을 음색으로 쓰는 샘플러 엔그램, 675달러

    3줄 요약

    • 음악 스타트업 Thoughtful Things가 첫 악기 엔그램(Engram)의 킥스타터 캠페인을 시작했어요. 들어온 소리를 AI로 비틀고, 없던 소리까지 ‘환각’해 내는 샘플러 겸 그루브박스예요.
    • 이 기기는 인터넷에 연결하지 않고 자체 설계한 작은 AI 모델을 기기 안에서 돌려요. 회사는 상업적 이용이 허가된 오픈 데이터셋(CC-BY 등)으로만 학습했다고 밝혔어요.
    • 킥스타터 한정 물량은 675달러부터예요. 이 가격이 30% 할인가로 표기돼 있어서 정식 소비자가는 850~900달러 선으로 추정돼요.

    창업자가 기계에 대고 “피아노”라고 말해요. 돌아온 건 지직거리고 어딘가 어긋난 소리예요. 피아노라고 부르기엔 한참 애매하죠. 보통의 AI 제품 데모였다면 편집 단계에서 잘려 나갔을 장면이에요. 이 회사는 오히려 이 장면을 캠페인 영상의 간판으로 내걸었어요.

    엔그램(Engram)은 AI가 틀리는 순간을 고쳐야 할 버그가 아니라 채집할 재료로 보는 악기예요. 만든 곳은 음악 스타트업 Thoughtful Things이고, 킥스타터에 올린 이 회사의 첫 악기예요. AI 음악 도구라면 으레 더 정확하고 더 그럴듯한 결과를 앞세우는데, 엔그램은 방향을 정반대로 잡았어요. 이런 도구를 보던 시각을 한 번쯤 뒤집어 보게 만드는 제품이에요.

    ‘피아노’를 주문하면 망가진 피아노가 나오는 샘플러

    기본 골격은 샘플러 겸 그루브박스예요. 여기에 AI 기능이 두 갈래로 붙어요. 하나는 들어온 오디오를 뭉개고 비트는 기능이에요. 다른 하나는 애초에 존재하지 않던 소리를 환각처럼 지어내는 기능이고요.

    AI 작곡 서비스 Suno를 상자에 담은 기계쯤으로 오해하기 쉬운데, 그렇지 않아요. 더버지는 이 기기가 버튼 한 번에 라디오 인기 차트(톱40)에 걸릴 법한 완성곡을 뽑아 주는 물건이 아니라고 짚었어요. 노리는 건 반대쪽이에요. 낯설고 기묘한 소리를 만들고, AI 오디오 모델을 한계 너머까지 밀어붙이는 게 목표예요. 완성곡이 급한 사람보다 새 음색에 목마른 사람에게 맞는 도구라는 얘기예요.

    항목 내용
    제품 유형 샘플러 겸 그루브박스 (Thoughtful Things의 첫 악기)
    AI 기능 입력 오디오 변형, 새로운 소리 ‘환각’ 생성
    실행 방식 인터넷 연결 없이 기기에서 로컬 구동
    모델 자체 설계·맞춤 학습한 ‘작은 AI’
    학습 데이터 상업적 이용이 허가된 오디오만 담긴 오픈 데이터셋(CC-BY 등)
    확장성 펌웨어를 공개하고 사용자 모델을 올릴 수 있게 할 계획
    킥스타터 가격 한정 물량 675달러부터 (30% 할인가로 표기)
    정식 소비자가 미발표, 850~900달러 선 추정

    잠재 공간의 필드 레코더, 서킷 벤딩의 AI 버전

    창업자 에반 킹(Evan King)은 엔그램을 “잠재 공간(latent space)을 위한 필드 레코더”라고 불러요. 잠재 공간은 모델이 학습한 소리의 특징을 압축해 담아 둔 내부 좌표계쯤으로 생각하면 돼요. 필드 레코더를 들고 숲이나 거리에서 소리를 채집하듯, 모델 속을 헤집고 다니며 이상한 소리를 주워 온다는 비유예요. 이 제품의 성격을 이보다 짧게 설명하기는 어려워 보여요.

    같은 환각이라도 어디서 나오느냐에 따라 대접이 달라요. 챗봇이 지어낸 답은 없애야 할 결함이에요. 반면 사운드 디자인에서는 예상 못 한 결과가 곧 새 음색이 되곤 하거든요. 엔그램은 바로 이 간극을 겨냥해서, 모델이 엉뚱하게 내놓은 결과를 수집 대상으로 삼아요.

    발상의 뿌리는 서킷 벤딩(circuit bending)이에요. 값싼 전자 장난감이나 악기의 회로를 일부러 건드려 설계에 없던 소리를 끌어내는 기법이죠. 엔그램은 건드리는 대상을 회로에서 작은 AI 모델로 옮겼어요. 사용자가 모델을 조정하는 데서 멈추지 않고 아예 망가뜨려 보는 것까지 허용한다고 해요.

    하드웨어 구성도 이 발상과 맞물려요. 킥스타터 페이지 설명을 보면 모델은 회사가 직접 설계하고 맞춤 학습했고, 클라우드가 아닌 기기 안에서 돌아가요. 거대 모델로 매끈한 결과를 뽑는 경쟁에는 처음부터 끼지 않겠다는 선택으로 보여요. 작은 모델의 거친 출력을 흠이 아니라 음색으로 쓰는 쪽에 걸었어요.

    학습 데이터 쪽은 꽤 단호하게 선을 그었어요. 회사는 “상업적 이용이 허가된 오디오(CC-BY 또는 유사 라이선스)만 담긴 오픈 데이터셋으로 학습했고, 비상업용이거나 불법 복제됐거나 그 밖의 방식으로 도용된 데이터로는 학습한 적도 없고 앞으로도 절대 그러지 않겠다”고 밝혔어요. AI 음악 생성을 둘러싼 저작권 논쟁은 아직 이어지고 있어요. 음악가를 고객으로 삼는 하드웨어 회사가 이 대목부터 못 박은 건 신뢰를 얻으려는 포석으로 읽혀요. 다만 실제로 쓴 데이터셋 목록을 외부에서 검증할 방법은 아직 알려지지 않았어요. 지금으로선 회사의 약속을 믿을지 말지의 문제예요.

    • 환각: 모델의 오류를 소리 재료로 활용
    • 로컬 구동: 인터넷 연결 없이 자체 모델 실행
    • 데이터: CC-BY 등 상업 이용 허가 오디오만 사용했다고 명시
    • 개방성: 펌웨어를 공개해 누구나 손보거나 직접 만든 모델을 올리도록 할 계획

    국내 작업실에서는 데이터 출처와 오프라인 구동이 관건

    엔그램은 아직 크라우드펀딩 단계예요. 손에 넣는 길은 후원자 한정 물량뿐이에요. 그래도 국내에서 음악이나 사운드 작업을 하는 사람이라면 따져 볼 대목이 몇 가지 있어요.

    • 출처를 밝힌 AI 소리: 생성형 AI로 만든 소리를 작업물에 넣을 때 가장 찜찜한 부분이 학습 데이터 출처예요. 엔그램은 상업 이용 허가 데이터만 썼다고 공개적으로 약속했어요. 그렇다고 결과물의 저작권 문제나 음원 유통 플랫폼의 AI 정책까지 풀리는 건 아니에요. 발매를 앞두고 있다면 그 부분은 따로 확인해야 해요.
    • 외부 서버로 나가지 않는 작업: 인터넷에 연결되지 않는 구조라 미발표 곡이나 녹음 소스를 클라우드에 올릴 일이 없어요. 유출에 예민한 작업실이라면 반길 구성이에요.
    • 직접 학습한 모델 실험(추측): 펌웨어가 공개되면 국내 개발자나 사운드 디자이너가 국악기 소리나 한국어 음성처럼 익숙한 재료로 모델을 학습해 올려 보는 시도가 나올 법해요. 공개 시점도 방식도 정해지지 않았으니 지금은 기대 단계예요.
    • 후원은 구매와 다르다: 킥스타터 후원은 완성품을 사는 게 아니라 프로젝트를 밀어주는 거예요. 일정이 밀리거나 사양이 바뀌면 그 위험도 후원자가 떠안아요. 배송 가능 지역도 캠페인 페이지에서 먼저 확인해 두세요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • Thoughtful Things의 첫 악기 엔그램, 킥스타터 캠페인 시작
    • AI로 입력 오디오를 변형하고 새 소리를 생성하는 샘플러 겸 그루브박스
    • 인터넷 연결 없이 자체 설계·맞춤 학습한 작은 모델을 로컬에서 구동
    • CC-BY 등 상업 이용 허가 오디오로만 학습했다는 회사 측 입장
    • 펌웨어 공개 및 사용자 모델 탑재 계획 발표
    • 킥스타터 한정 물량 675달러부터, 30% 할인가로 표기

    아직 불확실한 것

    • 정식 소비자가: 850~900달러는 추정치예요. 675달러를 30% 할인가로 보고 단순히 거꾸로 계산하면 900달러보다 높게 나와서, 이 범위도 확정값으로 보긴 어려워요.
    • 펌웨어 공개 시점과 범위, 사용자 모델을 올리는 구체적인 방법
    • 한정 물량 규모와 배송 일정
    • 학습에 쓴 데이터셋 목록을 외부에서 검증할 수 있는지 여부
    • 음성 입력의 한국어 인식 여부
    • 국내 출시 여부와 원화 가격 (공식 발표 없음)

    틀리는 AI를 파는 회사, 승부처는 펌웨어 개방

    대부분의 AI 제품이 더 정확하고 매끈한 결과를 약속할 때, 엔그램은 어긋난 결과를 전면에 내세웠어요. 모델 크기로는 승부가 안 되는 작은 스타트업이 작은 모델의 한계를 개성으로 바꿔 놓은 셈이에요.

    이 전략이 통할지는 두 가지에 달려 보여요. 소리가 실제로 얼마나 매력적인지, 펌웨어 개방이 말로만 끝나지 않는지. 서킷 벤딩이 원래 기기를 뜯어고치며 노는 문화에서 자랐다는 걸 떠올리면, 모델을 갈아 끼우며 노는 사용자 커뮤니티가 생기느냐가 이 악기의 수명을 가를 거예요. 그런 판이 깔리지 않으면 신기한 데모 한 편으로 끝날 가능성도 있어요. 675달러는 호기심만으로 지르기엔 가볍지 않은 돈이에요. 정식가가 더 높게 매겨질 여지를 생각하면 후원이 싸게 사는 길이긴 해요. 대신 일정 지연과 사양 변경 위험을 함께 떠안는 값이라는 점도 계산에 넣어야 해요. 캠페인 영상 속 소리부터 들어 보고 판단하길 권해요.

    출처: The Verge

  • Suno vs Udio 직접 써봤다 — AI 음악 생성 툴, 인디 아티스트한텐 뭐가 맞나

    Suno vs Udio 직접 써봤다 — AI 음악 생성 툴, 인디 아티스트한텐 뭐가 맞나

    텍스트 몇 줄 쳤더니 30초 만에 노래가 나왔다. 보컬까지. 2~3년 전이면 SF 소설 얘기였을 텐데, Suno와 Udio가 이걸 현실로 만들어버렸다. 인디 씬에서 AI 음악 생성 툴 얘기가 계속 나오고 있는 건 사실인데, 막상 어떤 걸 써야 하는지, 저작권은 어떻게 되는지 모르고 쓰는 경우가 많다. 두 툴의 실제 차이와 인디 아티스트가 현실적으로 써먹을 방법을 정리했다.

    Suno와 Udio, 뭐가 다른가

    Suno는 지금 가장 많이 쓰이는 AI 음악 생성 툴이다. 장르 이름이나 분위기를 텍스트로 입력하면 보컬까지 들어간 완성형 곡이 나온다. 팝, 록, 힙합 같은 주류 장르에서 완성도가 안정적이고, 인터페이스가 단순해서 처음 써보는 사람도 5분이면 첫 곡이 나온다. 진짜 5분.

    Udio는 음악적 뉘앙스 표현에 강점이 있다는 평가를 받는다. 특정 악기 배치나 리듬 패턴을 세밀하게 지정하는 게 가능해서, 장르 특유의 질감을 살리고 싶을 때 선택지가 된다. 다만 그만큼 손이 좀 간다.

    • Suno: 초보자 친화적, 완성도 높은 풀 트랙, 빠른 생성 속도
    • Udio: 음악 디테일 조정 가능, 장르 특성 재현에 유리, 실험적 사운드에 강함

    둘 다 무료 티어가 있다. 월정액을 내면 생성 횟수가 늘어나고 상업적 이용 권한도 생긴다.

    실제로 써보면 어떻게 다른가

    Suno에 "late night jazz, sad vibes, female vocals"라고 입력하면 2분짜리 완성곡이 30초 만에 나온다. 보컬 톤, 피아노 반주, 베이스라인이 맞아떨어지는데, 처음 써보면 진짜 당황스러울 정도다. 좋은 의미로.

    Udio는 손이 좀 간다. "80년대 신스팝 스타일에 드럼 머신 강조"처럼 구체적으로 쓸수록 결과가 좋아진다. 반대로 뭉뚱그린 지시어를 주면 기대에 못 미치는 경우가 생긴다. 솔직히 번거롭긴 하다.

    음질은 둘 다 스트리밍 플랫폼에 올릴 수 있는 수준이다. 단, 가사가 영어 위주고, 간혹 음절이 어긋난 발음이 나온다. 아직 한계다.

    저작권 문제, 미리 알아야 나중에 안 당한다

    AI 음악 툴 쓸 때 가장 자주 나오는 질문이 "저작권은 괜찮냐"다. 솔직히 말하면, 지금 상황이 완전히 안전하진 않다.

    Suno와 Udio는 현재 미국 음반사들로부터 저작권 소송을 받고 있다. 훈련 데이터에 저작권 있는 음악을 무단으로 썼다는 이유다. 소송 결과에 따라 서비스 구조가 바뀔 여지가 있다. 진짜로.

    생성된 음악의 저작권은 플랜마다 다르다.

    • Suno 유료 플랜: 생성한 곡의 상업적 이용 허용, 저작권은 사용자에게 귀속
    • Udio 유료 플랜: 마찬가지로 상업적 이용 가능, 플랫폼 정책 내에서
    • 무료 플랜: 두 툴 모두 비상업적 이용만 허용

    약관이 수시로 바뀐다. 상업적으로 쓸 생각이라면 현재 약관을 직접 확인하는 게 필수다. 스포티파이는 이미 AI 생성 곡에 별도 레이블을 붙이는 방향으로 움직이고 있고, 스트리밍 플랫폼에 올릴 때 AI 생성 음악임을 공개해야 하는 규정도 점점 늘어나는 추세다.

    인디 아티스트가 현실적으로 쓰는 방법

    AI 음악을 바로 "완성품"으로 내놓는 건 아직 리스크가 크다. 법적 불확실성도 있고, 청중 반응도 갈린다. 작업 보조 도구로 쓰는 게 현실적이다.

    • 데모 제작: 정식 녹음 전에 곡의 분위기를 AI로 먼저 잡는다. 악기 편성이나 장르 방향을 실험하는 용도로 쓰면 시간이 많이 줄어든다.
    • 레퍼런스 생성: "이런 느낌의 곡을 원한다"고 말로 설명하기 어려울 때, AI로 만들어서 세션 뮤지션이나 프로듀서에게 보여주는 커뮤니케이션 도구로 쓰기 좋다.
    • 배경음악 제작: 유튜브, 팟캐스트, 릴스 배경음 등 직접 쓸 음악을 만들 때 활용도가 높다.
    • 창작 슬럼프 탈출: AI 생성 곡을 들으면서 멜로디나 코드 진행 아이디어를 얻는 방식이다. 결과물을 그대로 쓰는 게 아니라 자극제로 활용하는 것.

    AI 음악 인큐베이터 프로그램이란

    최근 Suno 같은 AI 음악 플랫폼들이 인디 아티스트를 대상으로 인큐베이터 프로그램을 운영하기 시작했다. The Verge 보도를 보면, Suno의 ‘Spark’ 프로그램은 서명하지 않은 독립 아티스트를 대상으로 그랜트, 멘토십, 마케팅 지원을 제공한다.

    • 그랜트(보조금): 음악 제작비, 장비 구입비 등 실질적인 지원금
    • 멘토십: 업계 전문가와의 1:1 또는 그룹 멘토링
    • 마케팅 지원: 플랫폼 내 노출 기회, 소셜 미디어 캠페인 등

    플랫폼 입장에서는 우수한 창작자를 끌어들이고 AI 툴 사용을 확산시키면서 콘텐츠를 풍성하게 만드는 전략이다. 아티스트 입장에서는 AI를 단순 도구로만 쓰는 게 아니라 플랫폼 생태계 안으로 들어가는 통로가 된다. 단, 영어권 프로그램이 많다. 한국 아티스트가 접근하려면 영어 포트폴리오와 글로벌 계정 운영이 먼저 되어 있어야 한다.

    AI가 음악을 만드는 시대, 아티스트에게 남는 것

    AI가 음악을 만들 수 있다면, 인간 아티스트의 역할은 뭐가 남을까. 이 질문이 불안하게 느껴진다면 방향을 조금 바꿔볼 필요가 있다.

    AI는 청중과의 관계를 못 만든다. 라이브 공연, 팬과의 소통, 개인적인 스토리텔링 — 이 영역은 대체가 안 된다. 반면 AI 툴을 능숙하게 다루는 아티스트는 제작 비용을 줄이고 더 빠르게 실험하는 이점을 챙길 수 있다. 결정적으로, AI를 먼저 익힌 아티스트가 앞서간다는 건 이미 여러 업계에서 반복되고 있는 패턴이다.

    Suno와 Udio 모두 무료 플랜으로 시작할 수 있다. 일단 써보고 직접 판단하는 게 맞다. 쓰다 보면 어디에 맞고 어디에 안 맞는지 금방 보인다.

    출처: The Verge

  • Suno AI 사용법, 나만의 노래 만들기 완벽 가이드

    Suno AI 사용법, 나만의 노래 만들기 완벽 가이드

    악기 하나 못 다뤄도 괜찮다. Suno AI는 텍스트 몇 줄만 입력하면 보컬, 가사, 반주가 모두 들어간 노래를 뚝딱 만들어낸다. BGM 수준이 아니다. 실제로 사람이 부르는 것처럼 들리는 곡이 나온다. AI 음악 서비스 중에서도 보컬 생성 품질로 현재 가장 앞서 있다는 평가를 받는 Suno, 제대로 쓰는 법을 정리했다.

    Suno AI, 정확히 어떤 서비스인가?

    텍스트 프롬프트를 입력하면 30초~1분 분량의 노래를 자동으로 만들어주는 생성형 AI 서비스다. 한 번 생성하면 두 가지 버전이 나온다. 장르, 분위기, 가사 내용을 설명하면 AI가 작곡부터 편곡, 보컬까지 전부 처리한다.

    기존 AI 음악 서비스들이 연주곡에 머물렀던 것과 달리, Suno는 자연스러운 보컬 생성이 된다. 영어는 물론 한국어 가사도 꽤 자연스럽게 부른다. 솔직히 처음 들으면 “이게 진짜 AI야?” 싶을 정도다. 아이디어만 있으면 누구든 프로듀서가 될 수 있다는 말이 과장이 아니다.

    초간단 1분 완성: 기본 모드 사용법

    Suno를 처음 쓴다면 기본 모드(Simple Mode)부터 시작하는 게 맞다. 복잡한 설정 없이 바로 곡이 나온다. 과정은 세 단계뿐이다.

    • 1단계: 곡 설명 입력 — ‘Create’ 탭의 ‘Song Description’ 입력창에 만들고 싶은 노래를 자유롭게 적는다. ‘주말 오후 해변에서 듣기 좋은 밝은 시티팝’처럼 상황과 장르를 섞어주면 결과가 훨씬 낫다.
    • 2단계: 만들기(Create) — ‘Create’ 버튼을 누르고 기다린다. 보통 30초 안에 결과가 나온다.
    • 3단계: 결과 확인 — 약 30초~1분 길이의 곡 두 개가 생성된다. 들어보고 마음에 드는 걸 고르면 끝.

    이 정도만 해도 꽤 쓸 만한 결과물이 나온다. 다만 퀄리티를 한 단계 올리고 싶다면 프롬프트에 좀 더 신경 써야 한다. 여기서 갈린다.

    퀄리티를 높이는 프롬프트 작성법

    Suno에서 원하는 결과를 뽑는 핵심은 프롬프트다. AI가 이해할 수 있도록 구체적으로 써야 한다. 조합할 수 있는 요소는 네 가지다.

    • 장르 (Genre) — 기본이자 핵심. [City Pop], [Acoustic Ballad], [Hard Rock]처럼 대괄호에 넣어 명확히 지정한다.
    • 분위기 (Mood) — ‘신나는’, ‘슬픈’ 같은 막연한 표현보다 energetic, melancholic, dreamy, epic 같은 영어 단어가 더 잘 먹힌다.
    • 악기 구성 (Instrumentation) — 특정 악기 소리를 원할 때 쓴다. with a prominent bassline(베이스 강조), featuring a saxophone solo(색소폰 솔로 포함)처럼 구체적으로 지시할수록 좋다.
    • 보컬 스타일 (Vocal Style) — male vocalist, female soulful voice, rap verse 등 성별이나 스타일을 지정하면 완성도가 올라간다.

    실제 잘 되는 프롬프트 예시: [80s Synthpop], energetic and dreamy, about driving through Seoul at night, male vocalist with a clear voice, synth melody, drum machine

    이 구조로 쓰면 기본 모드 결과물과 체감 차이가 확실히 난다.

    프로처럼 작곡하기: 커스텀 모드 활용법

    Suno가 어느 정도 손에 익었다면 커스텀 모드(Custom Mode)로 넘어갈 차례다. 직접 가사를 쓰거나 곡의 구조를 세밀하게 제어하고 싶을 때 쓰는 기능이다.

    • 가사 (Lyrics) — 직접 쓴 가사를 붙여넣는다. [Verse], [Chorus], [Bridge], [Guitar Solo] 같은 구조 태그를 함께 써넣으면 곡의 흐름이 훨씬 자연스러워진다. 이 태그 하나 차이가 꽤 크다.
    • 음악 스타일 (Style of Music) — 앞서 설명한 프롬프트 요소들을 여기에 그대로 적용한다. 장르, 분위기, 악기 조합을 상세하게.
    • 제목 (Title) — 곡 제목을 직접 정할 수 있다.

    커스텀 모드의 진짜 강점은 ‘이어 만들기(Continue From This Song)’ 기능이다. 마음에 드는 1분짜리 곡이 나왔을 때, 이 기능으로 뒷부분을 계속 이어붙일 수 있다. 1절을 만든 뒤 ‘Continue’를 눌러 2절과 브릿지를 추가하는 방식으로 반복하면 3~4분 분량의 완성곡을 만드는 게 가능하다.

    나만의 시그니처 사운드 만들기

    매번 프롬프트를 새로 짜는 건 번거롭다. 일관된 스타일을 유지하고 싶다면 방법이 있다.

    핵심은 성공한 프롬프트를 저장해두는 것이다. 정말 마음에 드는 스타일의 곡이 나왔을 때, 해당 곡의 ‘음악 스타일’ 프롬프트를 따로 메모해둔다. 이 프롬프트를 기반으로 가사만 바꿔서 새 곡을 만들면, 같은 앨범에 수록된 것처럼 분위기가 통일된다. 일부 기능에서는 특정 목소리 톤이나 스타일을 아예 저장해두고 계속 불러와 쓰는 것도 지원한다. 나만의 ‘AI 페르소나 가수’를 고정해두는 셈이다.

    저작권과 상업적 이용, 어디까지 되나

    AI로 만든 음악을 마음대로 써도 될까. Suno의 정책은 유료/무료 플랜에 따라 다르다.

    • 유료 구독자 (Pro, Premier) — 유료 플랜으로 생성한 음악의 소유권은 기본적으로 사용자에게 있다. 유튜브, 스트리밍 플랫폼, 광고 등 상업적 목적으로 사용하는 게 허용된다.
    • 무료 사용자 (Free) — 무료 플랜으로 만든 곡은 비상업적 용도에만 쓸 수 있다. 개인 감상이나 공유는 괜찮지만 수익 창출은 안 된다.

    결정적으로, 이 정책은 언제든 바뀔 수 있다. 상업적 이용을 고려한다면 공개하기 전에 Suno의 최신 서비스 이용 약관을 직접 확인하는 게 안전하다. 실제로 정책 변경 후 문제가 생긴 사례가 있다.

    출처: The Verge AI

  • AI 음악 추천, 이젠 정말 쓸만할까? 서비스별 장단점 비교

    AI 음악 추천, 이젠 정말 쓸만할까? 서비스별 장단점 비교

    집중하려고 ‘차분한 재즈’ 플레이리스트를 틀었더니 세 번째 곡부터 갑자기 보사노바가 흘러나왔다. 분위기가 달라도 너무 달랐다. AI가 추천해줬다고 믿었던 목록인데. 이런 경험 한 번쯤은 있을 것이다. 스포티파이, 애플 뮤직, 유튜브 뮤직 — 다들 AI 추천을 무기로 내세우는데, 실제로는 얼마나 쓸 만할까.

    AI 음악 추천이 하는 일, 구체적으로

    AI 음악 추천은 인기 차트를 보여주는 게 아니다. 개인 청취 이력을 기반으로 ‘나만의 플레이리스트’를 자동으로 짜주는 기술이다. 단순히 들은 횟수만 세는 게 아니라, 재생 후 스킵했는지, 얼마나 반복 재생했는지, 특정 시간대에 어떤 장르를 찾는지까지 분석한다.

    실질적으로 제공하는 기능은 크게 세 가지다.

    • 맥락 기반 플레이리스트: ‘출근길 활기찬 팝’이나 ‘고요한 밤 명상 음악’처럼 상황을 입력하면 그에 맞는 곡 목록을 뽑아준다. AI가 개인 음악 비서 역할을 하는 셈이다.
    • 새 아티스트 발굴: 기존에 좋아하던 음악과 비슷하면서도 처음 듣는 곡들을 연결해준다. ‘내 취향 확장’ 믹스 같은 기능이 여기 해당한다.
    • 감정·활동 기반 추천: 운동 중이거나 공부할 때, 혹은 단순히 기분이 처진 날 — 그 상태에 맞는 곡을 제안한다. 직접 검색하기 귀찮을 때 꽤 유용한 기능이다.

    음악 스트리밍 시장의 경쟁이 갈수록 치열해지면서, 이 AI 추천 기능이 서비스 간 핵심 차별점으로 굳어지는 중이다.

    스포티파이, 애플 뮤직, 유튜브 뮤직 — 각자 뭐가 다른가

    셋 다 AI 추천을 하지만, 방식과 강점은 제법 다르다. 하나씩 짚어보자.

    • 스포티파이: 개인화 추천의 기준점
      AI 추천 하면 대부분 스포티파이를 먼저 떠올린다. ‘발견 믹스(Discover Weekly)’, ‘데일리 믹스(Daily Mix)’, 그리고 최근 도입한 ‘AI DJ’까지. AI DJ는 선곡과 동시에 DJ처럼 코멘트를 넣어 라디오 듣는 것 같은 분위기를 만든다. 청취 데이터를 정밀하게 쌓아 사용자 취향을 깊이 학습한다는 점이 가장 큰 강점이다. 다만 써보면 알겠지만, 가끔 너무 익숙한 곡만 반복 추천하는 게 좀 지루하게 느껴질 때가 있다.
    • 애플 뮤직: 음질과 기기 연동이 전부
      애플 기기를 쓰는 사람에겐 자연스러운 선택이다. 아이폰·아이패드·맥 간 연동이 끊김 없고, 무손실 오디오와 공간 음향을 지원한다. AI 추천은 ‘즐겨찾는 노래 믹스’, ‘새로운 음악 믹스’ 등을 제공하며, 텍스트 프롬프트로 플레이리스트를 생성하는 기능도 최근 추가됐다. 솔직히 여기서 갈린다 — The Verge 보도에 따르면, ‘분위기 있는 연주 블랙 메탈’ 같은 섬세한 장르·무드 요청에는 AI가 완전히 따라가지 못하는 경우가 있다.
    • 유튜브 뮤직: 라이브러리 크기가 압도적
      공식 음원뿐 아니라 라이브 공연, 커버 영상, 리믹스까지 포함된다. 유튜브 전체 생태계가 뒤에 있으니 라이브러리 폭은 당연히 넓다. 개인화 추천은 시청·청취 이력 기반으로 이뤄지며, ‘믹스테이프’나 ‘나만의 플레이리스트’로 제공된다. 다만 음악 외 콘텐츠(뮤직비디오, 유사 영상 등)가 섞여 들어오는 게 단점이라는 평이 꾸준히 나온다. 순수하게 음악만 듣고 싶을 때 방해가 된다.

    AI는 어떻게 취향을 배울까

    알고리즘이 단순히 “많이 들은 곡 = 좋아하는 곡”으로만 보지는 않는다. 데이터를 여러 층으로 쌓는 구조다.

    • 행동 데이터: 재생, 스킵, ‘좋아요’, 플레이리스트 추가 — 모든 클릭이 데이터가 된다. 30초 듣고 넘긴 곡과 세 번 반복한 곡은 알고리즘에 완전히 다른 신호로 잡힌다.
    • 콘텐츠 분석: 음악 자체의 템포, 장르, 분위기, 악기 구성, 가사 주제까지 분해해서 라벨을 붙인다. 이 라벨이 비슷한 곡들을 묶어준다.
    • 협업 필터링: 나와 A·B 두 곡 모두 좋아하는 사람이 C도 자주 들었다면, AI는 내게도 C를 추천할 가능성이 높다고 본다. “비슷한 취향의 사람들은 이런 것도 들었어요”의 원리다.
    • 딥러닝 + 자연어 처리(NLP): ‘비 오는 날 듣기 좋은 감성적인 팝’처럼 텍스트로 입력한 요청을 AI가 해석하려면 NLP가 필요하다. 뉘앙스를 얼마나 정확히 읽느냐가 서비스 간 품질 차이를 만든다.

    그래도 여전히 아쉬운 것들

    AI 추천이 꽤 발전했지만, 한계도 뚜렷하다. 그냥 쓰다 보면 느낀다.

    • 감정의 복잡함을 못 따라간다: ‘슬프지만 희망적인’, ‘격정적이면서 고요한’ — 이런 복합 감정을 AI는 아직 잘 못 잡는다. ‘블랙 메탈’을 요청하면 빠른 비트와 거친 보컬에만 반응하고, ‘연주곡’이나 ‘분위기’라는 사용자의 의도는 흘려버리는 식이다. 미묘한 뉘앙스를 놓칠 여지가 크다. 이건 좀 과한 기대였을 수도 있지만, 그렇다고 납득이 되진 않는다.
    • 콜드 스타트 문제: 처음 가입했거나 갑자기 새 장르를 탐색하기 시작한 경우, 축적 데이터가 없어서 추천이 부실해진다. 한동안은 직접 검색할 수밖에 없다.
    • 필터 버블: 좋아할 만한 것만 계속 추천하다 보면, 결국 비슷한 음악만 도는 현상이 생긴다. 취향의 폭이 좁아지는 부작용이다. 의도적으로 ‘좋아요’를 안 누르거나, 새 플레이리스트를 직접 검색해봐야 빠져나올 수 있다.
    • 인간 큐레이션의 자리: 음악 전문가가 문화적 맥락을 읽고 고른 플레이리스트는 AI가 쉽게 따라 하기 어렵다. 데이터로 처리하기 힘든 ‘영감’의 영역이 분명히 있다.

    서비스 고를 때 실제로 따져볼 것

    취향보다 환경이 먼저다. 어떤 기기를 쓰느냐에 따라 최적 서비스가 달라진다.

    • 애플 기기 중심이라면: 애플 뮤직이 연동성 측면에서 유리하다. 아이폰·맥·에어팟 간 끊김이 없다.
    • 안드로이드·멀티기기 사용자라면: 스포티파이나 유튜브 뮤직이 더 유연하다. 플랫폼 제약이 적다.
    • 니치한 장르나 인디 음악을 좋아한다면: 스포티파이의 데이터 기반 추천이 강점을 발휘하는 구간이다. 대중적이지 않은 곡일수록 협업 필터링의 깊이가 드러난다.
    • 새 음악 발굴이 목표라면: 스포티파이 ‘발견 믹스’나 ‘AI DJ’가 효과적이다. 안정적으로 좋아하는 곡 위주로 듣고 싶다면 애플 뮤직이나 유튜브 뮤직도 충분하다.
    • 음질이 최우선이라면: 무손실 오디오와 공간 음향을 지원하는 애플 뮤직이 현재 기준으로 가장 위다. 가족 요금제나 구독료 정책도 서비스마다 다르니 비교해보는 게 좋다.

    다음 수순은 — 멀티모달 추천의 시대

    AI 음악 추천은 계속 바뀐다. 텍스트 기반 요청을 처리하는 수준에서, 앞으로는 감정 상태나 주변 환경까지 분석해 더 정밀한 추천을 내놓는 방향으로 간다. 대화형 AI(LLM)와 결합이 고도화되면, ‘오늘 날씨에 어울리는, 긍정적인 메시지를 담은 어쿠스틱 팝을 틀어줘’ 같은 복합 요청도 무리 없이 처리될 것이다.

    시각 정보나 생체 데이터까지 활용하는 멀티모달 방향도 열려 있다. 결국 AI는 인간의 음악 경험을 더 풍부하게 만드는 도구로 자리를 굳힐 테고, 섬세한 취향을 얼마나 잘 읽느냐를 두고 서비스들 사이의 경쟁은 계속될 것이다.

    출처: The Verge AI