데이터, 데이터, 데이터

멋진 것들을 합법적으로 만드는 방법!

우리가 생성 AI 음악 도구를 만들고 있다고 말할 때 항상 받는 첫 번째 질문 중 하나는 "그러면 어디서 데이터를 훔치고 있나요?"입니다. 요즘 시대에 당연한 것처럼 보이지만, 사람들은 아직도 깨끗한 데이터의 중요성을 이해하지 못합니다. Suno, Udio와 주요 음반사들 간의 대형 소송 증가와 함께, 이 주제는 음악 산업과 아티스트 권리에 관심 있는 모든 사람에게 정말 흥미로운 화제가 되었습니다. 우리의 견해는 매우 명확합니다: 당신이 만든 것은 당신의 것입니다! 하지만 업계의 많은 사람들이 그렇게 생각하지 않는다는 것은 분명합니다.

시장 조사를 마무리하고 본격적으로 시작할 시간이라고 결정했을 때, 우리가 처음 해결하기로 한 것은 데이터였습니다. 이것이 우리 여정에서 가장 큰 싸움 중 하나가 될 것이라는 것을 알고 있었지만, 우리는 이 싸움을 다른 도구들과 차별화할 기회로 인식했습니다. 완벽한 데이터셋 — 우리만이 가진 데이터셋 — 을 큐레이팅하는 데 실제로 시간을 투자한다면, 세계의 누구도 복제할 수 없는 모델을 훈련시킬 수 있을 것입니다. 그래서 우리는 정확히 그것을 했습니다. 우리의 첫 번째 모델은 킥드럼 생성 도구여야 한다고 결정했고, 적절하게 "Just 4 Kicks"라고 이름 지었으며, 바로 작업에 들어갔습니다.

Our first few pieces of training data - live recordings trimmed in Bitwig.

이후 몇 주는 드럼 머신과 컴퓨터 화면에 붙어서 보내는 긴 밤들로 이루어졌습니다. 저와 친구들이 소유한 모든 하드웨어부터 시작했습니다. 기계를 인터페이스에 연결하고, 매우 간단한 4x4 킥 루프를 설정하고, 녹음을 시작했습니다. 다양한 모듈레이션, 이펙트, 설정을 조작함으로써 약 1,000개의 킥드럼을 만들어낼 수 있었습니다. 하드웨어에서 DAW로 직접 가져와서 각 샘플을 편집한 다음, 데이터셋을 4배로 늘리기 위해 사운드에 또 다른 일련의 이펙트와 변환을 적용했습니다. 그 순간 이미, 저는 우리의 보물 상자 위에 앉아 있다는 것을 깨달았습니다.

그런 다음 제가 소유하고 있는 보조 데이터 사용을 허용하는 드럼 플러그인으로 동일한 작업을 수행했습니다. 다시 샘플을 만들고, 편집하고, 변환하여 또 다른 2,000개의 킥드럼을 얻었습니다. 하지만 신뢰할 수 있는 친구이자 머신러닝 마법사인 헤닝은 시작하려면 6,000개 이상의 데이터 포인트가 필요하다고 상기시켜 주었습니다. 그래서 마지못해 인터넷으로 향했습니다. 킥드럼 수집의 마지막 단계로, 고품질의 저작권 없는 사운드를 찾기 위해 존재하는 모든 오픈 소스 사운드 라이브러리를 뒤졌습니다. 이 시점에서 약 15,000개의 킥드럼을 들었을 것입니다. 결국 포기하고, 찾은 것을 DAW에 가져와서 편집 및 변환 프로세스를 시작했습니다.

전반적으로 이 경험은 며칠이 걸렸지만, 후회는 전혀 없습니다. 이 9,000개 이상의 킥 데이터셋을 사용하여 첫 번째 엔드투엔드 ML 워크플로우를 훈련한 지금, 데이터의 중요성과 왜 그렇게 많은 사람들이 지름길을 택하는지 다시 한번 실감하게 됩니다. 그렇다고 해서, 자신이 구축하고 있는 것에 진지하게 접근하고 진정으로 유용할 뿐만 아니라 공정하고 윤리적이며 합법적인 것을 만들고 싶다면, 데이터를 사랑과 존중으로 대하는 것이 항상 1단계여야 합니다.

넋두리 끝. 이 말들을 들어주시고 제 치료사보다 저렴한 출구를 제공해 주셔서 다시 한번 감사합니다 :)

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— Max (max@just4noise.com)