1. 보컬 분리는 VOC FC 단일보다 MDX23C + Inst HQ3이랑 조합해서 앙상블로 쓰는 게 잔음 제거 면에서 더 효과적인거 같음(대신 분리 시간이 5배 이상 길어져서 가성비는 떨어짐)

2. karaoke2를 화음, 코러스 제거용으로 많이 사용하는데 이거 쓰면 주파수가 전체적으로 감소함 정작 적용하면 제거가 잘 안 되고 은은하게 남아있는 경우가 많아서 차라리 안 쓰고 코러스 파트는 과감하게 버리는 걸 추천함

3. de-reverb de-echo는 억제력이 강해서 음 손실이 많이 일어나는거 같음 reverb HQ가 더 손실이 적고 자연스러운 걸로 느껴졌고 애초에 음원 자체에 리버브나 에코가 과도하게 포함되어 있는 경우 없애려고 하면 결국 주파수를 다 깎아버려야 돼서 reverb HQ로 해결 안 되는 곡은 과감하게 버리는 걸 추천함

4. RX10 Repair Assitant의 경우 Learn해서 자동으로 분석하고 렌더링하면 주파수가 많이 갈리고 소리가 먹먹해져서 안 씀. De-ess만 15~20% 정도 넣어주면 차열음으로 인해 급격히 주파수가 튀는 부분만 잡아줘서 사용 중임

5. 데이터셋 정제를 최소화하면서 A급 데이터를 선별해야 고퀄리티 모델을 만들 수 있지만 이렇게 하면 수율이 부족해짐 특히 고음 파트에선 극적 연출 때문에 각종 효과음, 큰 MR소리, 코러스 등이 들어가는데 이걸 다 버리다보면 추론곡 고음파트에서 대응을 못 하는 경우가 생김. 따라서 고음 파트는 어느정도 주파수 잘리는 걸 감안하고 울며겨자먹기로 좀 더 강하게 정제해서 수율을 맞춰 줄 필요성이 있음(karaoke2, 디에코 디리버브, 기타 플러그인 등)

6. 음원 선택도 정말 중요한데 옛날 곡들은 에코 가득 집어넣고 보컬이 묻히는 믹싱 때문에 데이터 선별 작업이 굉장히 까다롭고 결과물도 좋지 않음 이왕이면 보컬 강조된 최신곡으로 만드는 게 좋은 듯. 만약 반드시 옛날 곡들로 해야 한다 싶으면 퀄리티 떨어지는 거 감안하고 그냥 그러려니 해야 정신 건강에 좋음

7. 데이터가 깨끗하다, 이 정도면 쓸만하다, 작다 크다, 먹먹해졌다, 퀄리티가 높다 낮다 등에 대한 말들도 사실 주관적이고 작업하는 곡도 전부 다르고, 여러모로 객관적인 지표가 부족하기 때문에 개인의 경험, 판단이 중요함 이거 땜에 정신이 피폐해짐 매번 선택에 있어서 이게 맞나 틀렸나 구분이 안 감 마치 장인처럼 스스로 여러 데이터 셋을 만들어보면서 연구하고 자기만의 경험 데이터를 쌓는 게 중요한 듯

8. 이 글 또한 주관적이니까 참고만 하면 될 듯

+reverb HQ는 끝에 에코가 살짝 남아서 묵음 삭제가 온전히 안 될 수도 있음. 이럴 경우 잔여 에코부분 마우스 왔다갔다 거리면서 레벨 체크해주고 묵음, 오디오 정의에다 해당 값을 넣어서 제거해주면 됨 예) -49까지 올라오면 -49나 -48을 넣어줌 그래도 남는 건 수작업으로 없애거나 그냥 내비둠