노래하는 AI 보컬

노래하는 AI, 감정도 언어도 노래한다
인간의 목소리를 흉내 내는 단계를 넘어 감정과 언어의 섬세한 뉘앙스를 구현하는 AI 보컬 기술의 현재와 미래를 다룬다. 딥러닝 기반의 신경망과 한국어 음운 체계 분석을 통해 AI는 감정을 반영한 자연스러운 발성과 발음을 실현하고 있으며, 이는 단순한 음성 합성을 넘어 음악 산업 전반의 창작 방식과 감상 문화를 변화시키고 있다.
이 책은 한국어 특유의 받침, 경음, 억양 등을 반영해 보다 자연스럽고 인간적인 보컬을 구현하기 위한 연구와 시스템 개발 과정을 정리하며, 가상 가수, 리마스터링, 음악 교육, 장애인 보조기기 등 다양한 사회적 활용 가능성도 제시한다. 동시에 AI 보컬 기술의 윤리적·법적 쟁점, 원보이스 보호, 예술적 창작물로서의 지위에 대한 고민까지 포괄하며, 인간과 AI가 어떻게 협력하고 공존할 수 있을지를 음악적 관점에서 깊이 탐구한다. 기술을 넘어서 감성과 예술의 영역으로 나아가는 AI 보컬의 여정을 소개하며 음악의 미래를 궁금해 하는 이들에게 통찰을 제공한다.

감정 표현과 발음의 정밀성을 갖춘 AI 보컬 기술의 발전과 사회적 파급력을 다룬다. 한국어 특성을 반영한 맞춤형 모델 개발 과정과 예술·교육·복지 분야의 응용 가능성을 함께 살핀다.

이기영
강서대학교 실용음악과 겸임교수, 세한대학교 실용음악과 겸임교수이자 상명대학교 대학원 뉴미디어음악학과, 동아방송예술대학 K-POP과, 한양여자대학교 실용음악과 강사로 교육 활동하고 있다. 인공지능 음악 회사 AnAI의 기술부장(CRO)으로 재직 중이다. 백제예술대학교 실용음악과 보컬전공을 졸업하고(예술 전문학사), 경희대학교 교육대학원에서 실용음악교육을 전공(교육학 석사)했으며, 상명대학교 대학원 뉴미디어음악학과에서 음악학 박사학위를 취득했다. 라틴밴드 ESPERANZA 및 dasafio의 보컬로 활동했으며, 하이진 재즈콰이어 테너 보컬로서 활동하며 앨범을 발매했다. DDP, 백암아트센터, 세종문화회관, 백제문화제 등 다수의 재즈 클럽 및 국내외 공연 초청 무대에 올랐다. 글로벌 K-POP 콩쿠르 심사위원으로 활동했으며, 가수 이기영의 싱글 앨범 <그때 그대>, <눈이 부시게>, <나침반>, <죽어가는 것에 대한 행복> 등을 발매했다. 음악 교육자로서 한림연예예술고등학교, 한빛맹학교, 인천생활예술고등학교에서 교사로 보컬과 실용음악을 지도했으며, 백제예술대학교, 김포대학교, 대진대학교 실용음악과에서 교수로 재직했다. 연구자로서 AI 기반 보컬 음성 합성과 음원 분리 기술을 연구하고 있으며, 한국문화산업학회 우수 논문상을 수상했다(2024). 석사학위 논문으로 “고등학교 실용음악 보컬 교육 현황과 개선방안에 대한 연구”를, 박사학위 논문으로 “음운론적 특성을 기반으로 인공지능 보컬 음성 합성의 발음 개선 연구”를 발표했다. 주요 연구로는 한국문화산업학회 KCI 등재 논문 음운론적 특성을 기반으로 인공지능 보컬 음성 합성의 발음 개선 연구가 있으며, AI 기술 관련 특허로 “복수의 프로세싱 유닛에 기초해 음원 데이터에서 보컬 성분을 제거하는 기법”(KR 10-2757574)과 “비가청주파수를 활용한 보이스 피싱 방지 기법”(KR 10-2742163)을 출원했다(2024∼2025).

인공지능, 노래의 새로운 주체가 되다

01 음운론과 음성 합성 기술의 이해
02 AI 보컬 기술 발전사
03 음운론적 특징과 발음 개선
04 AI 보컬의 감성 표현
05 AI 보컬 기술의 실제 적용 및 성능 평가
06 인간과 AI의 협력
07 AI 보컬의 윤리적 문제
08 AI 보컬의 미래 기술
09 기술적 한계와 극복 방안
10 AI와 인간의 공존

또한 음운론적 지식을 AI가 직접 학습하는 방식도 최근 활발히 연구되고 있다. 기존의 규칙 기반 모델과 달리, 현대의 딥 러닝 모델은 방대한 양의 음성 데이터를 학습해 음운 규칙을 자동으로 습득할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이러한 방식은 명시적인 규칙을 일일이 지정하는 방식보다 훨씬 유연하며, 다양한 언어 환경에서도 효과적으로 적용될 수 있다. 특히 음운론적 특징을 자동으로 학습하는 모델은 다국어 음성 합성 기술의 발전에 큰 기여를 하고 있다.
－01_“음운론과 음성 합성 기술의 이해” 중에서

AI 보컬 합성에서 음소 단위 분석은 발음의 정확성을 높이는 중요한 요소다. 자연스러운 발음을 구현하려면 음소 간 연결(coarticulation)과 연속 발화 속에서의 변화가 정확히 반영되어야 한다. 기존 음성 합성 모델들은 텍스트를 음성으로 변환하는 과정에서 이러한 변화를 충분히 반영하지 못하는 경우가 많아 발음의 부자연스러움이 발생할 수 있었다. 이를 해결하기 위해 최신 AI 모델들은 신경망 기반 음소 예측 시스템을 도입해 보다 정교한 발음을 구현하고 있다.
－03_“음운론적 특징과 발음 개선” 중에서

프로덕션 과정에서도 AI 보컬 기술은 효율성을 높인다. 기존 녹음 방식에서는 보컬리스트가 여러 차례의 녹음을 반복해 최적의 결과를 얻어야 했지만, AI 보컬을 사용하면 반복적인 녹음 없이 높은 품질의 보컬 트랙을 빠르게 생성할 수 있다. AI는 보컬리스트의 음색과 발성 특성을 학습해 자연스러운 보컬 합성을 제공하며, 소규모 제작자나 독립 아티스트들에게 특히 유용하게 활용될 수 있다.
－06_“인간과 AI의 협력” 중에서

이러한 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 연구자들은 여러 가지 방안을 추진하고 있다. 첫 번째 접근법으로, 크라우드소싱(crowdsourcing)을 통해 일반인들로부터 음성 데이터를 수집하는 방법이 있다. 이 방식은 다양한 연령대와 지역 출신의 참가자들로부터 음성을 제공받아 데이터의 다양성을 확보할 수 있다. 예를 들어, 참여자들이 스마트폰 앱이나 웹 사이트를 통해 특정 문장을 다양한 감정과 억양으로 녹음하도록 유도하는 방식이 있다. 그러나 이 방식은 참가자의 참여율과 데이터 품질 관리 등 추가적인 관리 비용이 발생할 수 있다.
－09_“기술적 한계와 극복 방안” 중에서