SAM 오디오: 모든 크리에이터가 기다려온 통합 다중 모드 사운드 편집기

SAM 오디오란 무엇이며 왜 크리에이터가 주목해야 할까요?#

교통 소음 속에서 대화를 깔끔하게 정리하거나, 라이브 믹스에서 기타 라인을 추출하거나, 보이스오버 중간에 기침 소리를 없애려고 시도해 본 적이 있다면 오디오 편집이 얼마나 복잡한지 알 것입니다. SAM 오디오는 메타의 새로운 통합 AI 모델로, 크리에이터가 작업하는 환경에서 정확한 사운드 분리를 제공합니다. 여러 틈새 플러그인을 번갈아 사용하거나 파형을 직접 다시 그리는 대신, SAM 오디오를 사용하면 텍스트, 시각적 요소 또는 표시된 시간 범위와 같은 직관적인 프롬프트를 사용하여 복잡한 혼합에서 사운드를 분리, 제거 및 리믹스할 수 있습니다.

하나의 좁은 작업(예: 보컬 제거 또는 노이즈 감소)만을 위해 제작된 기존 도구와 달리 SAM 오디오는 다양한 시나리오에 적응할 수 있는 단일하고 유연한 시스템으로 설계되었습니다. 콘텐츠 크리에이터에게 이는 기술적인 장애물이 줄어들고, 수정 속도가 빨라지며, 스토리텔링에 더 집중할 수 있는 여유가 생긴다는 의미입니다. 요컨대, SAM 오디오는 접근 가능하고 빠르며 다중 모드인 전문가 수준의 사운드 제어를 약속합니다.

메타의 발표에 따르면 SAM 오디오는 Segment Anything Playground에서 다운로드하여 사용해 볼 수 있으며, 현재 워크플로에서 빠르게 테스트할 수 있는 실용적인 도구로 자리매김하고 있습니다(출처: about.fb.com). 타사 보도에 따르면 이 시스템은 대부분의 편집자가 오늘날 의존하는 여러 단일 목적 도구를 대체하는 통합 접근 방식으로 최첨단 성능을 달성합니다(출처: marktechpost.com).

SAM 오디오가 해결하는 문제#

사운드는 복잡합니다. 실제 오디오 믹스에는 종종 음성, 악기, 주변 소리, 효과 등 겹치는 이벤트가 포함되어 있어 다른 요소를 손상시키지 않고 하나의 요소를 수술적으로 제거하거나 향상시키기 어렵습니다. 기존 워크플로는 일반적으로 다음이 필요합니다.

• 여러 개의 특수 플러그인을 함께 연결
• 시간이 많이 걸리는 수동 편집 (스펙트로그램 페인팅, EQ 자동화, 게이트/확장)
• 허용 가능한 결과를 얻기 위한 시행착오 내보내기

SAM 오디오는 자연어, 화면 클릭 또는 시간 범위 선택으로 분리를 수행하는 단일 모델을 제공하여 이러한 파편화를 해결합니다. 크리에이터에게 이는 더 적은 앱, 더 적은 실패, 하나의 통합 도구에서 더 예측 가능한 결과를 의미합니다.

핵심 개념: SAM 오디오의 다중 모드 프롬프트#

SAM 오디오의 가장 뛰어난 기능은 프롬프트 유연성입니다. 다음을 사용하여 모델을 안내할 수 있습니다.

• 텍스트 프롬프트: "개 짖는 소리", "리드 보컬", "박수" 또는 "실내 톤"과 같이 분리하거나 제거하려는 대상을 입력합니다.
• 시각적 프롬프트: 비디오 프레임 내에서 오토바이나 가수와 같은 객체를 클릭하면 SAM 오디오가 믹스에서 관련 사운드를 추론합니다.
• 스팬 프롬프트: 타임라인에서 시간 범위를 표시하여 해당 간격 동안 두드러진 사운드를 타겟팅합니다.

이러한 옵션을 함께 사용하면 이름 지정, 가리키기 또는 강조 표시를 통해 자연스럽게 생각하는 방식으로 의도를 설명할 수 있습니다. 하이브리드 오디오-비디오 워크플로의 경우 시각적 프롬프트가 특히 강력합니다. 보이는 것과 들어야 할 것을 연결합니다.

내부 구조: SAM 오디오 작동 방식 (쉬운 설명)#

배경에서 일어나는 일을 이해하는 크리에이터를 위해 SAM 오디오는 특수 인코더와 생성 코어를 결합합니다.

• 다중 모드 인코더: 전용 인코더는 오디오 혼합, 텍스트 지침, 표시된 시간 범위 및 비디오의 선택적 시각적 신호를 해석합니다. 이는 SAM 오디오가 사운드에 있는 내용과 원하는 내용을 모두 "이해"하는 데 도움이 됩니다.
• 확산 변환기: 생성 백본은 여러 단계를 거쳐 분리를 개선하여 모델이 높은 충실도로 겹치는 이벤트를 분리하는 데 도움이 됩니다.
• DACVAE 디코더: 마지막 단계는 모델의 내부 표현에서 깨끗한 파형을 재구성하여 분리된 "타겟" 오디오와 보완적인 "잔류" 오디오를 제공합니다.

결과는? SAM 오디오는 두 개의 동기화된 트랙을 출력할 수 있습니다.

• 타겟: 요청한 사운드
• 잔류: 혼합의 나머지 모든 것

이 출력 디자인은 편집을 직관적으로 만듭니다. 타겟을 유지하고, 잔류를 유지하고, 둘을 혼합하거나, 각 트랙을 다르게 처리하여 영화 같은 제어를 달성합니다.

모델 크기, 변형 및 성능#

SAM 오디오는 하드웨어 및 속도 요구 사항에 맞게 여러 크기로 제공됩니다.

• sam-audio-small
• sam-audio-base
• sam-audio-large

비디오 기반 사운드 선택에 크게 의존하는 워크플로의 경우 시각적 프롬프트를 사용할 때 성능을 향상시키는 추가 tv 변형이 있습니다. 보고된 주관적 평가에 따르면 점수는 범주별로 다르며 (예: 일반 효과, 음성, 음악, 악기) sam-audio-large는 여러 테스트에서 최고 점수를 달성하여 (Instr(pro) 범주에서 최대 4.49) 전문 자료에 대한 강력한 분리 품질을 나타냅니다 (출처: marktechpost.com).

분리 결과를 자동으로 점수 매기는 데 도움이 되는 동반 평가 모델인 sam-audio-judge도 있습니다. 크리에이터는 여전히 자신의 귀를 신뢰하지만 sam-audio-judge와 같은 도구는 QA, 배치 테스트 또는 A/B 비교 속도를 높일 수 있습니다.

SAM 오디오로 할 수 있는 작업: 실제 크리에이터 시나리오#

SAM 오디오는 창의적인 분야에 적합하도록 설계되었습니다. 다양한 역할에 대한 실용적인 워크플로는 다음과 같습니다.

• 비디오 크리에이터 및 편집자

  • "내레이터 음성" 텍스트 프롬프트를 사용하여 시끄러운 거리에서 대화를 추출한 다음 잔류 거리 소음을 줄입니다.
  • 화면의 차량을 클릭하여 엔진 소리를 분리하고 믹스에서 독립적으로 제어합니다.
  • 스포츠 영상에서 군중 반응을 분리하여 하이라이트 릴에서 청중의 에너지를 강조합니다.

• 팟캐스터 및 인터뷰어

  • 스팬 프롬프트를 사용하여 정의된 시간 창 내에서 기침, 전화 소리 또는 마이크 충돌을 정리합니다.
  • 호스트 및 게스트 음성을 일관된 압축 및 EQ를 위해 별도의 타겟 트랙으로 추출합니다.
  • 타겟과 잔류를 혼합하여 음성 따뜻함을 유지하면서 HVAC 험 또는 카페 분위기를 제거합니다.

• 음악가 및 프로듀서

  • "리드 보컬" 또는 "킥 드럼"과 같은 텍스트 프롬프트를 사용하여 데모 바운스에서 보컬 또는 드럼 스템을 분리합니다.
  • 잔류를 재배열, 리믹스 또는 대체 테이크를 위한 "마이너스 원" 베드로 창의적으로 사용합니다.
  • 기타 라인을 추출하여 창의적인 사운드 디자인을 위해 효과와 레이어링합니다.

• 성우 및 내레이터

  • 과도한 게이팅 아티팩트 없이 실내 소음에서 읽기를 분리합니다.
  • 스팬 프롬프트를 사용하여 특정 순간에 발생하는 클릭, 입술 소리 또는 페이지 넘김을 제거합니다.
  • 필요한 경우 주변 소리를 유지하기 위해 잔류 트랙을 제공하면서 깨끗한 타겟 오디오를 고객에게 제공합니다.

• 모션 디자이너 및 VFX 아티스트

  • 비디오에서 애니메이션 요소를 클릭하여 해당 사운드를 향상시키거나 스타일을 지정합니다.
  • 텍스트 프롬프트를 사용하여 다시 녹음하지 않고 미묘한 폴리 (천, 발자국)를 찾아 부스트합니다.

• 연구원 및 교육자

  • 분석, 레이블링 또는 데이터 세트 준비를 위해 사운드 이벤트를 분할합니다.
  • 복잡한 실제 녹음을 이해 가능한 레이어로 분할하여 청각 장면을 연구합니다.

• 접근성 및 보조 오디오

  • 교육 콘텐츠 또는 오디오 설명 트랙에 대한 음성 명확성을 강조합니다.
  • Starkey 및 2gether-International과 같은 조직과의 파트너십은 청력 및 접근성 애플리케이션에 대한 지속적인 탐색을 시사합니다 (출처: theregister.com).

이러한 모든 경우에 SAM 오디오는 여러 도구가 필요했던 것을 중앙 집중화하여 더 빠른 반복과 더 자신감 있는 편집을 가능하게 합니다.

실습: Segment Anything Playground에서 SAM 오디오를 사용하는 방법#

SAM 오디오를 탐색하는 가장 빠른 방법은 Segment Anything Playground에서 사용해 보는 것입니다. 크리에이터 친화적인 연습 방법은 다음과 같습니다.

1. 소스 준비

   • 프로젝트에서 짧은 테스트 클립 (10–60초)을 사용합니다. 혼합된 대화, 음악 또는 분위기가 좋습니다.
   • 비디오를 사용하는 경우 동기화된 오디오가 있는지 확인합니다. 이렇게 하면 시각적 프롬프트가 잠금 해제됩니다.

2. 프롬프트 모드 선택

   • 텍스트: "박수", "리드 보컬", "자동차 경적" 또는 "발자국"과 같이 타겟을 설명합니다.
   • 시각적: 프레임에서 일시 중지하고 객체 (예: 가수, 개, 오토바이)를 클릭하여 SAM 오디오를 올바른 사운드 소스로 안내합니다.
   • 스팬: 타임라인을 가로질러 드래그하여 문제 영역 (예: 00:23–00:25 사이의 기침)을 강조 표시합니다.

3. 분리 실행

   • 처리를 시작하고 모델의 "타겟" 및 "잔류" 출력을 미리 봅니다.
   • 타겟 전용, 잔류 전용 및 혼합 재생 간에 전환하여 결과를 평가합니다.

4. 프롬프트 개선

   • 타겟에 원치 않는 유출이 포함된 경우 텍스트 프롬프트를 선명하게 하거나 소스가 가장 깨끗한 순간에 집중하기 위해 스팬 프롬프트를 추가합니다.
   • 비디오의 경우 가청 소스와 더 잘 일치하도록 시각적 클릭을 조정합니다.

5. 편집을 위해 내보내기

   • 타겟과 잔류를 별도의 트랙으로 내보냅니다.
   • 둘 다 NLE 또는 DAW (Premiere Pro, Final Cut, Resolve, Pro Tools, Reaper 등)로 가져옵니다.
   • 타겟을 독립적으로 믹스, EQ 또는 압축합니다. 잔류를 사용하여 자연스러운 분위기를 유지합니다.

6. 버전 관리 및 비교

   • 여러 프롬프트 변형을 시도하고 가장 좋은 소리를 내는 것을 기록합니다.
   • 사용 가능한 경우 sam-audio-judge 또는 자체 참조 테스트를 사용하여 개선 사항을 정량화합니다.

이 루프를 통해 SAM 오디오는 블랙 박스가 아닌 창의적인 확장 기능이 됩니다. 묻고, 듣고, 개선하고, 내보냅니다.

로컬 설정: 컴퓨터에서 SAM 오디오 사용#

SAM 오디오를 프로덕션에 통합할 준비가 되면 다음을 수행합니다.

1. 적절한 모델 크기 다운로드

   • 균형 잡힌 속도와 품질을 위해 sam-audio-base로 시작합니다. 중요한 작업이나 고급 하드웨어의 경우 sam-audio-large로 이동합니다. 빠른 초안의 경우 sam-audio-small을 사용합니다.

2. 프레임워크 선택

   • 추론을 실행하고 타겟/잔류 출력을 처리하기 위한 간단한 API를 사용하여 Python에서 공식 구현 또는 지원되는 라이브러리를 사용합니다.

3. 파이프라인 구조화

   • 수집: 미디어를 로드하고 선택적으로 비디오에서 오디오를 추출합니다.
   • 프롬프트: NLE/DAW 타임라인에서 텍스트, 시각적 (프레임 샘플링 포함) 또는 스팬 범위를 선택합니다.
   • 분리: SAM 오디오 추론을 실행하여 타겟과 잔류를 생성합니다.
   • 게시: 표준 처리 체인 (EQ, 압축, 리버브, 디노이즈)을 타겟에 적용합니다. 선택적으로 사실감을 위해 잔류와 혼합합니다.
   • 내보내기: 스템을 렌더링하고 재현성을 위해 프롬프트를 보관합니다.

4. 배치 작업 자동화

   • 팟캐스트 또는 웹 시리즈의 경우 일관된 프롬프트 (예: "호스트 음성", "실내 톤")로 대량 실행을 스크립팅하여 에피소드 전체에서 사운드를 균일하게 유지합니다.

5. 품질 모니터링

   • 헤드폰과 스피커로 주요 순간을 스팟 체크합니다.
   • 해당되는 경우 주관적인 청취와 자동 점수 매기기를 결합합니다.

타겟/잔류 출력으로 잠금 해제된 편집 이동#

SAM 오디오의 2트랙 디자인은 크리에이터에게 세밀한 제어를 제공합니다.

• 비파괴 정리
  • 가혹한 게이팅 없이 음향 공간을 보존하기 위해 대화 아래에서 잔류를 낮게 유지합니다.
• 창의적인 리믹스
  • 타겟 전용을 사용하여 편곡을 재구성합니다. 텍스처 베드를 위해 효과와 잔류를 레이어링합니다.
• 정밀 더킹
  • 음성이 발생하는 정확한 위치에서 잔류를 감쇠하여 대화에서 사이드체인 음악을 만듭니다.
• 사운드 교체
  • 잔류에서 문제가 있는 SFX를 제거하고 더 깨끗한 라이브러리 자산으로 교체합니다.

이러한 이동은 SAM 오디오가 EQ, 게이트 또는 협대역 노이즈 프린트로 주변을 조각하도록 강요하는 대신 요청한 음향 "무엇"을 분리하기 때문에 더 빠르고 안정적입니다.

더 나은 결과를 산출하는 프롬프트 팁#

다른 AI 지원 도구와 마찬가지로 SAM 오디오는 명확한 지침에 가장 잘 응답합니다.

• 텍스트 프롬프트에서 구체적으로 작성
  • "리드 여성 보컬"은 "보컬"보다 성능이 뛰어나고 "단일 손뼉"은 "박수"보다 낫습니다.
• 프롬프트 결합
  • 사운드가 가장 명확하게 발생하는 동안 텍스트 설명과 스팬 프롬프트를 페어링합니다.
• 혼합 소스에 시각적 프롬프트 사용
  • 비디오에서 객체를 클릭하면 SAM 오디오가 겹치는 사운드를 명확하게 구분하는 데 도움이 됩니다.
• 빠르게 반복
  • 2~3개의 프롬프트 구문을 시도합니다. 귀와 음량 일관성으로 가장 좋은 것을 선택합니다.

성능, 제한 사항 및 사실감#

보고서는 특히 더 큰 모델에서 많은 범주에서 강력한 결과를 강조합니다. 그럼에도 불구하고 SAM 오디오는 마법이 아닙니다.

• 매우 유사한 이벤트는 어려울 수 있습니다.
  • 유니슨으로 연주하는 거의 동일한 두 악기를 분리하면 블리드가 발생할 수 있습니다.
• 조밀한 앙상블은 격리를 거부합니다.
  • 전체 오케스트라 또는 심하게 압축된 믹스에서 하나의 악기를 꺼내는 것은 본질적으로 어렵습니다.
• 프롬프트 제약 조건
  • SAM 오디오는 오디오 클립을 프롬프트로 사용하지 않습니다. 텍스트, 스팬 및 시각적 지침에 의존합니다.
• 윤리 및 안전
  • 미디어 보도는 잠재적인 오용 (예: 염탐)에 대한 우려를 제기하여 책임감 있는 배포와 프로덕션 워크플로에서 명확한 동의의 필요성을 강조했습니다 (출처: theregister.com).

제한 사항에도 불구하고 통합된 접근 방식과 다중 모드 프롬프트는 SAM 오디오를 대부분의 실제 편집 작업에 대한 실용적인 업그레이드로 만듭니다.

SAM 오디오가 도구 체인에 적합한 위치#

SAM 오디오는 DAW 또는 NLE를 대체하는 대신 보완합니다.

• 사전 편집 정리
  • 먼저 타겟 대화를 분리한 다음 아티팩트가 적은 EQ 및 압축을 적용합니다.
• 중간 편집 향상
  • 믹스를 흐리게 하지 않고 컷 또는 전환을 극적으로 만들기 위해 사운드 효과를 분리합니다.
• 최종 폴리싱
  • 과도한 노이즈 감소 대신 자연스러운 분위기를 위해 잔류 균형 조정을 사용합니다.

협업 팀의 경우 프롬프트를 설명하는 마커와 함께 타겟/잔류 스템을 공유합니다. 이렇게 하면 수정 속도가 빨라지고 창의적인 의도를 투명하게 유지할 수 있습니다.

모델 변형을 최대한 활용#

프로젝트에 적합한 SAM 오디오 변형을 선택합니다.

• sam-audio-small
  • 빠른 초안, 소셜 클립 및 임시 믹스.
• sam-audio-base
  • 일상적인 에피소드, 튜토리얼 및 브랜드 콘텐츠.
• sam-audio-large
  • 뉘앙스가 중요한 고위험 영화, 음악 또는 방송 프로젝트.
• tv 변형
  • 시각적 프롬프트가 워크플로의 중심인 비디오 중심 프로젝트.

GPU가 제한적인 경우 아이디어를 위해 작게 시작한 다음 최종 마스터를 위해 sam-audio-large로 주요 장면을 다시 실행합니다.

빠른 시작-마침 예제#

교통과 버스커가 근처에 있는 야외에서 촬영된 3분 인터뷰를 상상해 보십시오.

1. Playground에서 비디오를 로드하고 텍스트 프롬프트를 사용합니다. "인터뷰 대상자 음성".
2. 최상의 큐잉을 위해 화자가 격리된 문장에 스팬 프롬프트를 추가합니다.
3. 타겟 (음성) 및 잔류 (나머지 모든 것)를 미리 봅니다. 기타가 블리드되면 "어쿠스틱 기타"를 타겟으로 두 번째 패스를 추가하여 별도의 스템을 만듭니다.
4. 스템을 내보냅니다. NLE/DAW에서 음성 타겟을 압축하고 디에서합니다. 잔류에 가벼운 NR을 추가합니다. 자연스러운 공간을 위해 잔류를 미묘하게 믹스합니다.
5. 더 깨끗한 대화와 제어된 분위기로 최종 렌더링합니다. 재촬영, ADR 또는 과도한 스펙트럼 수술이 없습니다.

SAM 오디오는 이 파이프라인을 빠르고 반복 가능하며 전체 팀에 가르칠 수 있도록 만듭니다.

책임감 있는 사용 및 창의적 무결성#

힘에는 책임이 따릅니다. 항상:

• 처리하는 모든 소스에 대한 권한을 확보합니다.
• SAM 오디오를 사용하여 개인 대화 또는 비합의 녹음을 분리하거나 향상시키지 마십시오.
• 고객 및 협력자를 위해 프롬프트와 근거를 문서화합니다.
• 성능 또는 의도를 잘못 나타낼 수 있는 아티팩트에 대한 편집을 교차 확인합니다.

SAM 오디오는 엄청난 창의적 이점을 제공하지만 모범 사례는 윤리적 안전 장치 및 투명한 워크플로와 함께 사용하는 것입니다.

SAM 오디오와 기존 도구의 비교#

• 범위
  • 기존: 단일 목적 (보컬 제거, 노이즈 감소).
  • SAM 오디오: 많은 분리 작업을 다루는 통합 모델.
• 제어
  • 기존: 매개변수가 많고 종종 기술적입니다.
  • SAM 오디오: 자연스러운 프롬프트—텍스트, 시각적, 스팬.
• 출력
  • 기존: 종종 하나의 향상된 트랙.
  • SAM 오디오: 유연한 믹싱을 위한 타겟 및 잔류.
• 학습 곡선
  • 기존: 비 엔지니어에게는 더 가파릅니다.
  • SAM 오디오: 직관적인 프롬프트가 온보딩을 단축합니다.

크리에이터에게 중요한 점은 간단합니다. SAM 오디오는 프로젝트당 시간을 절약하고 엄격한 마감 기한 내에 비실용적이었던 편집을 잠금 해제할 수 있습니다.

지금 사용해 보세요#

Segment Anything Playground에서 SAM 오디오를 즉시 탐색하고 로컬 작업을 위해 모델을 다운로드할 수 있습니다 (출처: about.fb.com). AI 오디오를 처음 사용하는 경우 짧은 클립에서 Playground 프롬프트로 시작합니다. 숙련된 경우 SAM 오디오를 수집 또는 대화 편집 체인에 연결하고 현재 플러그인에 대한 벤치마크 결과를 확인합니다.

출처#

• 메타 발표: "새로운 SAM 오디오 모델이 오디오 편집을 혁신합니다" (about.fb.com)
• 기술 개요 및 평가: "Meta AI, SAM 오디오 출시…" (marktechpost.com)
• 파트너십, 윤리 및 제한 사항: "Meta SAM AI 오디오" (theregister.com)

SAM 오디오는 크리에이터가 생각하는 방식으로 사운드에 접근하여 (설명하거나, 가리키거나, 표시) 복잡한 분리를 단순화합니다. 중요한 것을 분리하고, 더 빠르게 이동하고, 창의적인 추진력을 유지하는 데 도움이 되는 통합 모델입니다.