Suno로 아카펠라 만들기

도전 과제 이해하기

많은 음악 프로듀서들이 Suno AI를 사용하여 깨끗한 아카펠라 트랙을 계속해서 만들기에 어려움을 겪고 있어. “아카펠라”나 “보컬만” 같은 구체적인 힌트를 사용하더라도 결과물에는 종종 배경 소음이나 악기가 섞여 나온다구.

일관된 방법 찾기

팁 1: 스템 분리 도구 사용하기

깨끗한 보컬을 얻을 확률을 높이는 한 가지 방법은 디지털 오디오 워크스테이션(DAW)에서 스템 분리 도구를 사용하는 거야. 이 도구들은 음악 트랙에서 보컬을 분리해 주는 데 도움을 줄 수 있어.

네 DAW에서 스템 분리 도구에 접근할 수 있는데? 완벽하지 않겠지만 충분히 좋을 수도 있어.

팁 2: 힌트 수정하고 실험하기

가장 잘 작동하는 방법을 보기 위해 다양한 힌트 조합으로 실험해 보는 거야. 멜로디 보컬 힌트와 스포큰 워드 힌트를 섞어 보면 때로는 더 나은 결과를 얻을 수도 있어.

아카펠라 스캇 니근, 코미디 쇼, 스포큰 워드, 리딩 보컬리스트, 보컬라이즈드

이 예를 확인해보세요: https://suno.com/song/67e02f02-88bd-4d57-ad52-ffd8eed3bcb7

팁 3: UVR(얼티메이트 보컬 리무버) 활용하기

생성된 트랙을 UVR과 같은 도구를 통해 실행하면 보컬을 더 효율적으로 분리할 수 있어. 직접 사용할 악기에 이를 추가하면 드럼과 베이스가 남은 소음을 커버해 줄 거야.

https://ultimatevocalremover.com/

팁 4: 스타일 태그 사용하기

힌트에 “아카펠라 하모닉”이나 특정 보컬 스타일과 같은 스타일 태그를 포함시키는 거야. 이렇게 하면 Suno가 더 정확한 아카펠라 트랙을 만드는 데 도움을 줄 수 있어.

스타일에 아카펠라를 넣어 보니 펜타토닉스 같은 걸 내줘, 진짜 좋아.

예시와 시험

예시 1: 순수 아카펠라 시도

여기 Suno가 아카펠라에 대한 힌트를 받고 “아카펠라 하모닉”으로 태그된 샘플이 있어.

https://suno.com/song/bf583ee8-5867-4032-b2d6-7f462990bf47

예시 2: 혼합된 결과

올바른 힌트를 사용하더라도 때로는 보컬과 악기가 섞여 나올 수 있어. 일관된 테스트와 힌트 조정이 필요해.

버전 3은 반이 아카펠라를 하는데 항상 그렇지는 않아. 순수한 보컬을 하도록 하는 건 이제 3.5를 얻지 못했어. 진짜 짜증나.

결론

Suno AI를 사용하여 일관된 아카펠라 트랙을 만드는 것은 도전적일 수 있지만, 스템 분리 도구를 사용하고 다양한 힌트를 실험하며 UVR과 같은 보컬 분리 도구를 활용하고 특정한 스타일 태그를 추가함으로써 성공 확률을 높일 수 있어. 노력이 필요하고, Suno의 기능과 사용자 요령을 최신으로 유지하는 것이 음악 제작 여정에서 큰 차이를 만들 수 있다는 걸 기억해두면 돼.