AI 오디오 업스케일러
AI 곡을 위해.

신경망 오디오 복원 모델로 저품질 소스에서 빠진 주파수 내용을 추정하고 아티팩트를 복원하는 도구입니다. AI 생성 곡에서는 보통 부족한 고음을 복원하고 금속성 떨림을 줄여 마스터링에 적합한 깨끗한 파일을 만듭니다.

네. 복원은 소스를 고치고 마스터링은 최종 균형과 음량을 다듬습니다. 생성 곡에 히스, 찌직거림, 주파수 손실이 있다면 먼저 복원하고 마스터링하세요.

Suno, AI 음악 플랫폼과 다른 온라인 소스에서 곡을 가져와 복원한 뒤 WAV 또는 FLAC으로 내보낼 수 있습니다. 얻을 수 없는 스튜디오 마스터의 완벽한 복사본이 아니라, 생성된 세부 정보와 줄어든 아티팩트를 가진 복원 버전입니다.

대부분의 곡은 다음 순서로 처리하세요.

1. 특정 파트를 수정해야 한다면 범용 스템 분리기로 곡을 스템으로 분리합니다.
2. 오디오 복원으로 필요한 스템을 복원하거나 개선합니다.
3. EQ, 볼륨 또는 Match EQ로 스템 간 균형을 맞춥니다.
4. 소스를 ‘현재 모든 스템 믹스'로 선택하고 마스터링을 실행합니다.

먼저 복원하고 믹싱한 다음 최종 믹스를 마스터링하세요.

아니요. 서로 다른 문제를 해결합니다.

• 오디오 복원은 빠진 주파수를 재구성하고 압축 아티팩트를 줄여 소스 음질을 개선합니다.
• 마스터링은 음량, 다이내믹스, 음색을 다듬어 재생할 준비를 합니다.

압축되거나 오래되고 먹먹하거나 아티팩트가 많은 파일은 오디오 복원 후 자동 마스터링을 사용하세요. 자세한 내용은 복원과 마스터링 FAQ를 참고하세요.

복원과 마스터링은 다른 문제를 해결합니다. 많은 마스터링 도구는 멀티밴드 압축으로 기존 주파수를 키우거나 압축하므로 복원 없이 처리하면 아티팩트를 더 두드러지게 만들 수 있습니다. 복원은 스펙트럼을 분석해 손실 압축의 짹짹거림과 흔들림을 일관된 배음으로 바꿉니다.

복원 후 자동 마스터링으로 곡에 맞는 음량과 최종 소리를 다듬으세요. 압축·손상된 소스는 먼저 복원하고, 이미 깨끗해 음량만 필요하다면 자동 마스터링으로 바로 진행하세요.

네. AI 생성 MP3라면 먼저 Neural Analog 오디오 복원으로 빠진 주파수를 재구성하고 복원 파일을 마스터링하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

원래의 창작 의도를 유지하면서 더 선명하고 존재감 있는 음량을 목표로 합니다. 과도하게 눌리거나 왜곡되지 않도록 곡을 다듬습니다.

학습 데이터와 플랫폼 출력에 손실 압축이 포함되어 먹먹함이나 아티팩트가 나타날 수 있습니다. 모델이 대역 제한, 흔들리는 고음, 약한 심벌, MP3 아티팩트를 학습할 수 있습니다.

MP3→WAV 음질 개선 또는 오디오 복원으로 아티팩트와 빠진 고주파 정보를 개선한 뒤 마스터링하세요.

압축이나 분리에서 고주파 정보를 잃어 먹먹하다면 도움될 수 있습니다. 강한 이펙트, 피치 변환, 레이어링 전에 스템을 복원하세요.

저역 탁함, 마스킹, 스템 균형이 문제라면 업스케일링보다 Studio의 EQ, 볼륨, 다른 스템 분리를 사용하세요.

복원 모델 하나로 모든 문제가 해결되지는 않습니다. 저역이 약하거나 곡이 밋밋하다면 다음 순서를 시도하세요.

1. 4스템 프리셋으로 분리합니다.
2. 베이스 스템을 선택합니다.
3. Neural Remix로 개선합니다.
4. EQ로 저역을 보강하거나 정리합니다.
5. 너무 강하면 처리본과 원본을 혼합합니다.

UniverSR는 빠진 고주파에 더 적합합니다. 베이스·저역 탁함은 Neural Remix와 EQ부터 시도하세요. 한 파트가 문제라면 스템 분리를 쓰고 믹스 균형이 맞은 뒤 마스터링하세요.

Neural Analog는 오디오 처리 도구입니다. 처리 전 입력 오디오의 권리를 소유하고 있었다면 처리 결과의 권리도 그대로 유지됩니다. 처리, 복원, 마스터링, 스템 분리로 권리가 Neural Analog에 이전되지 않습니다.

가져온 플랫폼 링크, 업로드한 녹음, 샘플, 학습 데이터를 사용할 권리가 있는지는 사용자가 확인해야 합니다. 법적 세부 사항은 이용약관을 참고하세요.