AI Mastering
Bakuage · 음성 및 언어
AI Mastering은 Bakuage가 만든 무료 온라인 마스터링 서비스다. 완성된 믹스를 상업 음원 수준의 음량으로 끌어올리고, 목표 라우드니스 설정과 스펙트럼 분석을 제공한다.

AI Mastering 소개
About
AI Mastering이란
AI Mastering은 브라우저에서 돌아가는 마스터링 서비스로, Bakuage가 개발했다. 완성된 믹스를 위한 자동 마스터링 도구로 쓴다. 스테레오 음원을 올리고 목표 라우드니스와 처리 강도를 고르면 더 크고 고른 소리로 돌려준다. 2018년부터 무료로 운영 중인데, 곡당 과금이 당연한 이 분야에서는 드문 편이다.
해결하려는 문제는 분명하다. 헤드폰에서는 멀쩡하던 믹스가 스트리밍에 올라온 곡들과 나란히 놓이면 갑자기 얇게 들린다. 전문 마스터링이 그 차이를 메우지만, 스튜디오 한 번 비용이 인디 뮤지션이 앨범 한 장에 쓰는 돈을 넘기도 한다. AI Mastering은 그 작업에서 정형화된 부분, 음량을 올리고 음색을 살짝 다듬는 일을 맡아 몇 분 만에 끝낸다.
한계는 미리 알아 두는 게 좋다. 처리는 한 번만 돌고, 이퀄라이저나 컴프레서 곡선, 파트 간 밸런스를 직접 만질 수 없다. 믹스 자체에 구조적인 문제가 있으면 소리는 커질 뿐 좋아지지 않는다. 온라인판은 공용 대기열을 쓰기 때문에 무료로 쓰면 기다리는 시간이 생긴다.
시작 방법
- aimastering.com을 열고 이메일로 가입한다. 두 서비스가 함께 쓰는 bakuage.com 계정으로 로그인해도 된다.
- 오디오 파일을 업로드 영역으로 끌어다 놓는다. WAV와 FLAC이 다이내믹 여유를 가장 잘 지킨다. 압축 포맷도 되지만 출발점의 소리가 얇다.
- 목표 라우드니스를 정하고 마스터링 강도와 출력 포맷을 고른다. 처음에는 기본값 그대로 돌려서 아무 지시 없이 엔진이 어디까지 하는지 들어 본다.
- 작업을 시작하고 대기열이 빠지는 걸 기다린다. 온라인판은 한 곡씩 처리하므로 붐비는 시간대에는 오래 걸린다.
- 원본과 마스터를 비교하고 스펙트럼과 라우드니스 수치를 확인한 뒤 내려받는다. 결과가 맞지 않으면 목표값을 바꿔 다시 돌린다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 인디 뮤지션과 홈레코딩 프로듀서
- 싱글을 내는 싱어송라이터
- 팟캐스터와 음성 제작자
- 음악 도구를 만드는 개발팀
작업
- 믹스를 스트리밍 음량까지 끌어올리기
- 음량과 다이내믹 사이에서 균형 잡기
- 발매 전 믹스 점검
- 카탈로그 일괄 처리
활용 상황
- 일주일 뒤 싱글 공개
- 열두 곡 앨범의 음량을 고르게
- 저역이 빠지는 댄스 트랙
- 인터넷이 없는 노트북
주요 기능
음량과 음색 자동 조정
엔진이 들어온 믹스를 분석해 컴프레션, 이퀄라이징, 리미팅을 한 번에 건다. 플러그인을 하나도 건드리지 않고 주파수 밸런스가 상업 음원 쪽으로 옮겨 간, 더 큰 소리를 얻는다. 대신 판단은 알고리즘이 하고, 사용자는 하지 않는다.
목표 라우드니스 지정
라우드니스를 데시벨로 넣으면 리미터가 그 값 쪽으로 소리를 밀어 넣는다. 더 크게 들리고 싶으면 목표를 올린다. 공식 문서도 그렇게 설명한다. 스트리밍 플랫폼이 권하는 음량에 맞추기 쉽지만, 지나치게 올리면 다이내믹을 잃는다.
마스터링 강도 조절
별도 조절값이 마스터를 얼마나 세게 처리할지 정한다. 낮은 값은 원래 다이내믹을 많이 남기고, 높은 값은 밀도 높고 큰 소리 쪽으로 눌러 준다. 어쿠스틱, 재즈, 클래식은 부드러운 설정이 원음에 더 가깝다.
스펙트럼 및 라우드니스 분석
화면에 처리된 파일의 스펙트럼과 라우드니스 수치가 나온다. 어느 대역이 움직였는지, 전체 음량이 얼마나 올랐는지 볼 수 있어 장르에 맞는지 판단하는 근거가 된다.
저역 중심 트랙을 위한 저역 보존
처리 중에 저주파가 줄어드는 걸 억제하는 옵션이다. 댄스, 힙합, 일렉트로닉 프로듀서가 리미팅 뒤에 킥과 서브베이스가 얇아지는 걸 막으려고 쓴다. 자동 마스터링에서 자주 나오는 지적에 대한 대응이다.
오프라인 데스크톱 버전
같은 알고리즘이 phaselimiter라는 이름으로 오픈소스 C++ 프로그램으로 배포되고, Windows용 GUI 빌드도 있다. 로컬에서 돌리면 온라인 대기열과 파일 크기 상한이 사라지고, 제약은 PC 메모리뿐이다. Linux와 macOS에서는 소스에서 직접 빌드해야 한다.
커맨드라인 도구와 API
Go로 만든 커맨드라인 클라이언트는 명령 한 줄로 마스터링을 끝낸다. 계정 설정이 필요 없다. 실행할 때마다 게스트용 API 키가 발급되기 때문이다. 클라우드 서비스는 OpenAPI 명세도 공개해 자사 제작 흐름에 넣으려는 팀을 지원한다.
장단점
장점
- 횟수 제한 없이 무료다. 곡당 비용도 구독도 없다.
- 목표 라우드니스와 마스터링 강도로 결과의 음량과 압축 정도를 실제로 조절할 수 있다.
- 스펙트럼 및 라우드니스 분석이 있어 감이 아니라 원본과 비교해 판단할 수 있다.
- 알고리즘이 공개되고 API도 제공되어 사이트 밖 다른 제품에도 넣을 수 있다.
- 오프라인판은 대기열이 없고, 온라인에서 감당하지 못하는 큰 파일도 처리한다.
단점
- 온라인판은 작업이 대기열에 쌓여서 붐비는 날에는 오래 기다려야 한다. 우선 처리를 사는 방법은 없다.
- 수동 이퀄라이저와 다이내믹 조절이 없어서 밸런스에 문제가 있는 믹스는 좋아지지 않고 커지기만 한다.
- 오프라인판은 Linux와 macOS에서 터미널 작업이 필요하고, Windows에서도 ffmpeg를 따로 깔아야 한다.
- 화면이 단출하고 설명이 빠진 부분이 있어, 처음 쓰는 사람은 각 설정이 무엇을 바꾸는지 짐작해야 한다.
자주 묻는 질문
완성된 음원을 자동으로 마스터링하는 무료 온라인 서비스다. 믹스를 올리고 목표 라우드니스와 처리 강도를 정하면 발매 가능한 상태의, 더 크고 고른 소리를 받는다.
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