요약

이 무료 AI 보컬 분리 준비도 체크는 브라우저에서 바로 트랙의 포맷, 샘플레이트, 채널 구성을 읽고 스템 분리가 얼마나 깔끔하게 될지 점수로 알려줘. GPU 앱, CPU 전용 환경, 무료 웹 도구별로 실제 처리 시간이 얼마나 걸릴지도 예측해. 업로드도 회원가입도 없이, 트랙을 AI 보컬 분리에 맡기기 전에 바로 답을 얻을 수 있어.

무료 도구

내 트랙, AI 보컬 분리에 준비됐는지 확인하기

파일을 넣고 사용 환경을 고르면, AI 보컬 분리에 트랙을 맡기기 전에 준비도 점수와 실제 예상 처리 시간을 바로 확인할 수 있어.

내 트랙 확인하기
DAW에서 분리된 오디오 스템을 보여주는 프로듀서의 노트북 화면, 배경에는 스튜디오 모니터와 MIDI 컨트롤러

오디오 스플리터 준비도 체크

트랙을 넣고 실제로 분리를 실행할 환경을 고르면 점수와 예상 처리 시간을 확인할 수 있어. 모든 과정은 브라우저 안에서 끝나고, 어디에도 업로드되지 않아.

아직 선택된 파일이 없습니다. 브라우저 밖으로는 전송되지 않습니다.

위에서 트랙을 업로드하면 준비도 점수와 예상 처리 시간을 확인할 수 있습니다.

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예상 처리 시간 --

    주요 스템 분리 엔진의 공개된 실시간 처리 비율을 기준으로 했습니다 (GPU 약 0.15배, CPU 전용 약 4배, 무료 웹 큐+서버 약 1.2배에 대기열 약 45초 추가). 실제 결과는 하드웨어와 트랙 복잡도에 따라 달라집니다.

    작동 원리

    점수는 실제로 무엇으로 계산될까

    브라우저에서 파일을 바로 읽어낸 세 가지 신호.

    포맷

    무손실 파일(WAV, AIFF, FLAC)은 분리 모델이 필요로 하는 트랜지언트 디테일을 그대로 갖고 있어. 256kbps 미만으로 심하게 압축된 MP3는 그 디테일을 이미 잃은 상태고, 체크가 이를 바로 잡아내.

    샘플레이트

    44.1kHz 이상이면 깔끔하게 통과해. 그 아래로 내려가면 일부 분리 도구는 파일을 아예 거부하고, 어떤 도구도 사라진 디테일을 다시 채워 넣을 수는 없어.

    채널

    스테레오 트랙은 분리 모델이 악기를 구분하는 데 쓰는 패닝 단서를 제공해. 모노도 작동은 하지만, 스템 사이 블리드가 더 많이 생긴다고 보면 돼.

    진짜 테스트: 세트 시작 전에 끝낼 수 있을까?

    GPU에서 6분이면 끝나는 스템 분리가 노트북 CPU에서는 한 시간 넘게 걸릴 수 있고, 무료 웹 도구는 처리 시간 위에 대기열까지 더해져. 이 예상치는 네 환경과 스템 개수를 반영하니까, 업로드하기 전에 시간이 얼마나 빠듯한지 미리 알 수 있어.

    • GPU 앱: 트랙 길이의 약 0.15배
    • CPU 전용 앱: 트랙 길이의 약 4배
    • 무료 웹 도구: 트랙 길이의 약 1.2배, 여기에 약 45초 대기열 추가
    • 6스템 고음질 모드는 빠른 2스템 처리보다 확실히 더 오래 걸려
    라이브 세트 중 믹서 페이더를 조작하는 DJ의 손

    자주 묻는 질문

    이거 무료야?
    응. 체크는 브라우저에서 실행되고 비용은 전혀 안 들어. 실제로 오디오를 분리하는 건 아니고, 네 파일과 환경이 진짜 분리 도구를 쓸 준비가 됐는지 알려주는 거야.
    이게 실제로 스템을 분리해줘?
    아니. 진짜 스템 분리는 학습된 모델이 무거운 연산을 해야 해서 브라우저 탭으로는 제대로 할 수가 없어. 이 도구는 파일의 포맷, 샘플레이트, 채널을 읽고 실제 분리 도구가 이 파일로 뭘 할지 예측만 해줘.
    처리 시간 수치는 어디서 나온 거야?
    흔히 쓰는 스템 분리 엔진의 공개된 실시간 처리 비율을 기준으로 했어. GPU 추론은 보통 트랙 길이보다 빠르고, CPU 전용은 몇 배 더 느리고, 무료 웹 도구는 서버 처리 시간에 대기열까지 더해져. 정확한 수치는 네 하드웨어와 트랙의 복잡도에 따라 달라져.
    왜 내 파일 점수가 낮게 나왔지?
    보통 셋 중 하나야: 256kbps 미만의 심한 압축, 44.1kHz 미만의 샘플레이트, 또는 모노 믹스. 이 중 하나만 해당돼도 분리 모델이 개별 악기를 깔끔하게 골라내기가 어려워져.
    모노 오디오가 정말 그렇게 큰 차이를 만들어?
    응, 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 크게. 대부분의 스템 모델은 한 악기가 끝나고 다른 악기가 시작되는 지점을 스테레오 패닝 단서로 구분해. 모노 파일은 그 신호를 아예 없애버리니까, 무손실 마스터라도 블리드가 더 많이 생긴다고 보면 돼.
    내 파일이 어딘가로 업로드되나?
    아니. 파일은 브라우저 자체의 오디오 디코더로 로컬에서 읽혀. 이 위젯이 사용됐는지 확인하는 익명 실행 신호를 빼면, 서버로 전송되는 건 아무것도 없어.
    2, 4, 6스템은 뭐가 다른 거야?
    2스템은 보컬과 나머지를 나누는 방식으로, 가장 빠르지만 가장 거칠어. 4스템은 보컬, 드럼, 베이스, 그 외로 나눠. 6스템은 피아노와 기타까지 별도 트랙으로 뽑아내는 대신, 처리 시간이 눈에 띄게 더 걸려.

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