목록으로
생활 속 AI 활용
"볼륨 60%로 줄여 줘"라고 했는데 소리는 그대로였습니다 — AI 목소리와 AI 음악의 균형을 숫자로 잠근 기록
AI로 만든 목소리와 음악을 영상에 섞을 때, 믿을 것은 귀나 볼륨 계수가 아니라 둘의 라우드니스 차이(LU)였습니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude Code(원인 진단·측정 스크립트 작성·재렌더), ElevenLabs(나레이션 음성 생성), Suno(배경음악 생성), ComfyUI(영상 장면 이미지 생성, 로컬 실행). 소리 크기 측정은 AI가 아니라 ffmpeg의 ebur128 필터로 했습니다.
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요
저는 AI 영상 공모전에 낼 짧은 영상을 AI 도구로 만듭니다. 이 사례는 그중 한 편, 최종 38.2초짜리 영상의 소리에 관한 기록입니다. 대상이 공모전 출품 영상이라는 점을 먼저 밝혀 둡니다.
나레이션은 ElevenLabs로, 배경음악은 Suno로 만들고, 영상 조립과 점검은 Claude Code에게 시켰습니다. 문제는 AI가 만든 목소리와 AI가 만든 음악을 섞을 때 생겼습니다. 둘의 크기는 도구마다, 목소리마다 제각각이어서 어느 쪽이 얼마나 큰지 귀로만 맞추기 어렵습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요
첫 완성본을 들어 보니 배경음악이 너무 컸습니다. Claude Code에게 "배경음 볼륨은 지금 세팅값에서 60% 정도로 해줘. 앞으로도 마찬가지고"라고 했고, 같은 요청에서 목소리도 더 젊고 차분한 여성 목소리로 바꿔 달라고 했습니다. 새로 받은 영상을 듣고 제가 한 말은 "전혀 변한게 없음"이었습니다. 그래서 "제작과정 점검해봐"라고 시켰습니다.
Claude Code는 ffmpeg의 ebur128 필터로 소리 크기(LUFS)를 재서 원인 두 가지를 찾았습니다.
- 마지막 단계의 loudnorm이 전체 소리를 목표 크기로 되돌립니다. 음악을 줄여도 전체가 다시 올라갔습니다.
- 바꾼 목소리가 이전보다 10.8dB 작게 나왔습니다(−20.4 → −31.2 LUFS). 음악 계수를 내려도 말에 비해 음악은 오히려 커졌습니다.
실제로 첫 판과 둘째 판의 최종 크기는 둘 다 −15.7 LUFS로 같았고, 음악만 나오는 구간은 둘째 판이 0.6~0.7dB 더 컸습니다. 60%로 줄였는데 소리가 그대로였던 이유가 숫자로 나왔습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요
셋째 판에서는 새 목소리를 −20.4 LUFS로 맞추고 고정 이득을 써서, 음악만 나오는 구간을 첫 판보다 약 4dB 낮췄습니다(−25.2 → −29.3dB). 제가 요청했던 60%에 해당하는 폭입니다. 이 판을 들어 보고 제가 승인했습니다. 승인된 판의 음악은 나레이션보다 5.1 LU 작았고, 첫 판은 0.7 LU 작았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요
"60%"처럼 계수로 말하면 목소리나 마지막 처리가 바뀔 때마다 결과가 달라집니다. 그래서 기준을 "음악이 나레이션보다 몇 LU 작은가"로 바꿨습니다. 승인된 셋째 판의 차이 5.1 LU를 근거로 "음악 = 나레이션 − 5 LU"로 정했고, 두 파일의 소리 크기를 재서 음악에 곱할 값을 계산하는 작은 스크립트로 만들었습니다. 이후 만든 다른 영상에서도 같은 명령을 썼습니다(나레이션 −21.8 LUFS, 음악 −20.9 LUFS → 목표 −26.8 LUFS).
한계도 적습니다. 5 LU는 제가 귀로 승인한 한 번의 결과에서 나온 값이라 모든 영상에 맞는 값이라고 주장하지 않습니다. 곡이나 목소리가 바뀌면 다시 재야 합니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요
ffmpeg만 있으면 됩니다.
1. `ffmpeg -i 나레이션.mp3 -af ebur128 -f null -` 을 실행하고, 마지막 요약의 I 값을 나레이션 LUFS로 적습니다.
2. 음악 파일도 같은 명령으로 잽니다.
3. 음악에 곱할 값은 10^((나레이션 − 5 − 음악) ÷ 20)입니다. 예를 들어 나레이션 −20.4, 음악 −14.6이면 −10.8dB, 약 0.29배입니다.
4. 목소리를 바꾸면 1번부터 다시 합니다. 제가 놓친 자리가 바로 이 단계였습니다.
책임 있게 쓰기 위해 한 일
AI의 말을 그대로 믿지 않았습니다. 원인 진단은 ffmpeg 측정값으로 확인했고, 승인은 제가 귀로 했습니다. 음악은 처음 ElevenLabs Music으로 만들었다가 약관의 "except film, TV, radio" 문구 때문에 폐기했습니다. 주최가 방송 채널이어서 수상작이 방송될 경우를 따진 것입니다. 상업 이용이 가능한 Suno 유료 구독 기간에 새로 생성한 곡으로 바꿨습니다. 타인의 사례나 글을 옮기지 않았고, 개인정보는 쓰지 않았습니다.
저는 AI 영상 공모전에 낼 짧은 영상을 AI 도구로 만듭니다. 이 사례는 그중 한 편, 최종 38.2초짜리 영상의 소리에 관한 기록입니다. 대상이 공모전 출품 영상이라는 점을 먼저 밝혀 둡니다.
나레이션은 ElevenLabs로, 배경음악은 Suno로 만들고, 영상 조립과 점검은 Claude Code에게 시켰습니다. 문제는 AI가 만든 목소리와 AI가 만든 음악을 섞을 때 생겼습니다. 둘의 크기는 도구마다, 목소리마다 제각각이어서 어느 쪽이 얼마나 큰지 귀로만 맞추기 어렵습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요
첫 완성본을 들어 보니 배경음악이 너무 컸습니다. Claude Code에게 "배경음 볼륨은 지금 세팅값에서 60% 정도로 해줘. 앞으로도 마찬가지고"라고 했고, 같은 요청에서 목소리도 더 젊고 차분한 여성 목소리로 바꿔 달라고 했습니다. 새로 받은 영상을 듣고 제가 한 말은 "전혀 변한게 없음"이었습니다. 그래서 "제작과정 점검해봐"라고 시켰습니다.
Claude Code는 ffmpeg의 ebur128 필터로 소리 크기(LUFS)를 재서 원인 두 가지를 찾았습니다.
- 마지막 단계의 loudnorm이 전체 소리를 목표 크기로 되돌립니다. 음악을 줄여도 전체가 다시 올라갔습니다.
- 바꾼 목소리가 이전보다 10.8dB 작게 나왔습니다(−20.4 → −31.2 LUFS). 음악 계수를 내려도 말에 비해 음악은 오히려 커졌습니다.
실제로 첫 판과 둘째 판의 최종 크기는 둘 다 −15.7 LUFS로 같았고, 음악만 나오는 구간은 둘째 판이 0.6~0.7dB 더 컸습니다. 60%로 줄였는데 소리가 그대로였던 이유가 숫자로 나왔습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요
셋째 판에서는 새 목소리를 −20.4 LUFS로 맞추고 고정 이득을 써서, 음악만 나오는 구간을 첫 판보다 약 4dB 낮췄습니다(−25.2 → −29.3dB). 제가 요청했던 60%에 해당하는 폭입니다. 이 판을 들어 보고 제가 승인했습니다. 승인된 판의 음악은 나레이션보다 5.1 LU 작았고, 첫 판은 0.7 LU 작았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요
"60%"처럼 계수로 말하면 목소리나 마지막 처리가 바뀔 때마다 결과가 달라집니다. 그래서 기준을 "음악이 나레이션보다 몇 LU 작은가"로 바꿨습니다. 승인된 셋째 판의 차이 5.1 LU를 근거로 "음악 = 나레이션 − 5 LU"로 정했고, 두 파일의 소리 크기를 재서 음악에 곱할 값을 계산하는 작은 스크립트로 만들었습니다. 이후 만든 다른 영상에서도 같은 명령을 썼습니다(나레이션 −21.8 LUFS, 음악 −20.9 LUFS → 목표 −26.8 LUFS).
한계도 적습니다. 5 LU는 제가 귀로 승인한 한 번의 결과에서 나온 값이라 모든 영상에 맞는 값이라고 주장하지 않습니다. 곡이나 목소리가 바뀌면 다시 재야 합니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요
ffmpeg만 있으면 됩니다.
1. `ffmpeg -i 나레이션.mp3 -af ebur128 -f null -` 을 실행하고, 마지막 요약의 I 값을 나레이션 LUFS로 적습니다.
2. 음악 파일도 같은 명령으로 잽니다.
3. 음악에 곱할 값은 10^((나레이션 − 5 − 음악) ÷ 20)입니다. 예를 들어 나레이션 −20.4, 음악 −14.6이면 −10.8dB, 약 0.29배입니다.
4. 목소리를 바꾸면 1번부터 다시 합니다. 제가 놓친 자리가 바로 이 단계였습니다.
책임 있게 쓰기 위해 한 일
AI의 말을 그대로 믿지 않았습니다. 원인 진단은 ffmpeg 측정값으로 확인했고, 승인은 제가 귀로 했습니다. 음악은 처음 ElevenLabs Music으로 만들었다가 약관의 "except film, TV, radio" 문구 때문에 폐기했습니다. 주최가 방송 채널이어서 수상작이 방송될 경우를 따진 것입니다. 상업 이용이 가능한 Suno 유료 구독 기간에 새로 생성한 곡으로 바꿨습니다. 타인의 사례나 글을 옮기지 않았고, 개인정보는 쓰지 않았습니다.
