크래온

말씀하신 AI 분석값과 전문가의 음악적 판단 사이의 차이는 저희가 기술을 개발하면서 중요하게 생각하는 부분입니다.

다만 현재 연구·개발 단계이기 때문에, 구체적인 테스트 사례를 검증된 성과처럼 말씀드리기는 조심스럽습니다.

저희가 주목하는 대표적인 상황은 AI가 음정이나 리듬의 변화를 오류로 판단하더라도, 음악 전문가는 이를 의도적인 감정 표현으로 해석할 수 있다는 점입니다.

예를 들어 가수가 감정을 전달하기 위해 특정 음을 조금 늦게 부르거나 음색을 변화시킨다면, 수치상으로는 기준에서 벗어날 수 있지만 음악적으로는 오히려 매력적인 표현이 될 수 있습니다.

이러한 차이를 해결하기 위해 크래온은 성악을 전공하고 절대음감 능력을 갖춘 음성연구원의 전문적인 청각 판단과 AI 분석 결과를 비교하며 기술을 연구하고 있습니다.

저희가 중요하게 생각하는 것은 AI의 수치를 무조건 정답으로 삼거나, 전문가의 감각만을 절대적인 기준으로 삼지 않는 것입니다.

분석 결과가 다를 때는 실제 음원을 다시 확인하고, 아티스트의 표현 의도와 발성의 안정성 등을 함께 살펴보는 방향을 지향하고 있습니다.

앞으로 이러한 차이를 체계적으로 기록하고 검증해 개인의 음악적 개성을 존중하는 맞춤형 트레이닝 기술로 발전시키고자 합니다.

크래온이 추구하는 AI는 모든 아티스트를 같은 기준에 맞추는 기술이 아니라, 각자가 가진 고유한 재능을 더 잘 발견하고 발전시키도록 돕는 기술입니다.

현재 공개할 수 있는 구체적인 연구 사례나 테스트 자료는 별도로 준비되어 있지 않지만, 향후 검증된 결과를 공유할 기회도 마련하고 싶습니다.

AI가 수치적인 오차로 감지할 수 있는 박자나 음색의 미묘한 차이를 단순 오류가 아닌 아티스트의 의도적인 감정 표현으로 바라보는 관점이 무척 인상적입니다. 절대음감과 성악 전문성을 갖춘 연구원의 섬세한 청각 판단을 더해, 획일적인 정답 대신 각자의 고유한 매력을 지켜내려는 개발 방향에 깊은 진정성이 느껴집니다.

가수의 의도된 감정 표현과 실제로 발성이 흔들리거나 불안정한 상태를 구분해 기준을 세울 때, 연구원님들이 가장 세심하게 살피는 부분은 무엇인가요?

저희가 가장 중요하게 생각하는 것은 의도적인 감정 표현과 본인이 통제하지 못하는 발성의 불안정함을 구분하는 것입니다.

이를 위해 크게 세 가지 기준을 중요하게 보고 있습니다.

첫째, 표현의 의도와 반복 가능성입니다.

가수가 감정을 표현하기 위해 음정이나 음색을 변화시켰다면, 같은 구간을 반복할 때도 자신의 의도에 따라 표현을 조절할 수 있는지 살펴보는 것입니다.

둘째, 발성의 안정성입니다.

독특한 음색이 아티스트의 개성인지, 무리한 발성으로 인해 나타나는 불안정함인지를 구분하는 것이 중요합니다. 이때 음향 데이터뿐 아니라 실제 발성과 소리의 변화를 함께 살펴야 합니다.

셋째, 음악적 맥락입니다.

같은 음정 변화라도 곡의 분위기와 가사, 감정의 흐름에 따라 전혀 다른 의미를 가질 수 있습니다. 따라서 수치적인 정확성만으로 표현의 완성도를 판단해서는 안 된다고 생각합니다.

크래온은 성악을 전공하고 절대음감 능력을 갖춘 음성연구원의 전문적인 판단과 AI 분석 기술을 결합해 이러한 기준을 연구하고 있습니다.

다만 이러한 판단 기준은 앞으로 실제 테스트와 검증을 통해 더욱 구체화해야 할 부분입니다.

저희가 추구하는 것은 완벽한 음정을 만드는 기술이 아니라, 아티스트가 자신의 목소리를 안정적으로 활용하면서도 고유한 감성과 개성을 자유롭게 표현하도록 돕는 기술입니다.