음악에서 보컬과 악기 소리를 분리하는 기술은 이제 더 이상 전문가만의 영역이 아닙니다. 최근 '스템덱(StemDeck)'이라는 무료 오픈소스 도구가 공개되어, 사용자의 로컬 컴퓨터에서 MP3, WAV, FLAC 등 다양한 형식의 음원 파일을 보컬, 드럼, 베이스, 기타, 피아노, 기타 소리 등 최대 6개의 개별 트랙(스템)으로 손쉽게 분리할 수 있게 되었습니다. 이 도구는 계정 생성이나 파일 업로드, 구독 없이 모든 처리를 사용자의 기기에서 직접 수행하여 개인정보 보호를 강화한 것이 특징입니다.
스템덱은 메타(Meta)의 '데먹스(Demucs) htdemucs_6s' 모델을 기반으로 하며, 엔비디아(NVIDIA) CUDA, 애플 실리콘(Apple Silicon) MPS, CPU 등 사용자의 하드웨어 환경에 맞춰 최적의 처리 장치를 자동으로 선택합니다. 또한, 유튜브(YouTube) URL을 직접 입력하여 해당 콘텐츠의 오디오를 분리하는 편의 기능도 제공합니다. 분리된 스템들은 DAW(디지털 오디오 워크스테이션) 스타일의 편집기에서 파형 확대, 구간 반복, 음소거, 솔로, 볼륨 조정 등 다양한 편집이 가능하며, 개별 스템이나 선택한 스템을 합친 믹스(mix.wav) 파일로 내보낼 수 있습니다. 최초 실행 시 파이썬(Python) 런타임과 데먹스 모델을 다운로드해야 하지만, 이후에는 인터넷 연결 없이 오프라인에서 모든 작업을 처리할 수 있습니다.
스템덱은 모이세스(Moises)나 라라라AI(LALAL.AI) 같은 상용 클라우드 서비스와 비교했을 때, 동시 일괄 처리, 모바일 앱 지원, 고급 음악 기능 등에서 제약이 있습니다. 하지만 무료로 제공되며 모든 처리가 로컬에서 이루어져 오디오 데이터가 외부로 전송되지 않는다는 점에서 개인 학습, 연구, 실험 등 개인적인 용도로 활용하기에 매우 적합합니다. 특히 속도나 고급 기능보다는 무료 사용, 오프라인 접근성, 그리고 무엇보다 개인정보 보호를 중시하는 사용자들에게 큰 가치를 제공할 것입니다. 이 도구는 음악 교육, 리믹스 연습, 반주 제작 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.