음원을 올리면 브라우저 안에서 실제 신호를 분석해 리듬·화성·음색·다이내믹·구조·감정을 수치화하고, 그 곡만의 특징 벡터(지문)를 만들어 냅니다. 파일은 어디에도 전송되지 않습니다.
감정·표현·음색 항목은 측정된 음향 특징에서 추정한 값입니다. 실제 연주 의도나 예술적 가치의 절대 척도가 아니라, 그 곡의 성격을 요약한 지표로 읽어 주세요.
7개 핵심 축으로 요약한 이 곡의 형상. 곡마다 고유한 실루엣이 나옵니다.
밝기(Valence)–에너지(Arousal) 평면 위 위치와 근접 감정 점수.
전체 파형과 음량 흐름. 곡의 기승전결과 셈여림 구조가 보입니다.
시간에 따른 K-weighting 라우드니스. 점선은 통합 LUFS 기준선입니다.
시간 × 주파수 × 세기. 음색과 편성의 밀도가 드러납니다.
밝기·변화량·마찰음 성분이 곡 안에서 어떻게 움직이는지.
13개 켑스트럼 계수의 시간 지도. 음색의 '결'을 나타냅니다.
12음(반음)의 시간별 에너지. 화성 진행과 조성의 흐름이 보입니다.
12음 누적 에너지에서 조와 장·단조를 추정합니다.
자신과의 닮음. 밝은 사각형·대각선은 반복 구간입니다.
자기유사도로 검출한 구간. 같은 색·문자는 서로 닮은(반복되는) 부분입니다.
크로마에서 추정한 화음 진행입니다. 색은 화성 기능(T·S·D), 아래 작은 글자는 로마숫자. 오디오 기반 추정이라 참고용입니다.
화성 거리·불협화·비화성음·에너지를 합쳐 추정한 긴장의 전개입니다. ▲=클라이맥스, 금색 점선=황금비(0.618) 지점.
검출된 종지(마침꼴)와 조성 변화입니다.
화성 리듬·텍스처·구성 비례입니다.
측정된 양식 지표를 작곡가 '전형 프로파일'과 대조한 친화도입니다. 작곡가 판별이 아니라 양식적 유사도이며, 전형은 음악학적 통념으로 정의한 근사치입니다.
파이썬 백엔드(FastAPI + Demucs)가 실행 중이면, 업로드한 곡을 스템으로 분리해 실제 악기 구성·등장 시점과 스템별 핵심 지표(조성·화성활동·음색·리듬)를 계산합니다. 브라우저만으로는 불가능한 부분입니다.
명령 프롬프트에서 먼저 backend 폴더로 이동하세요. (cd 뒤에 backend 폴더를 창으로 끌어다 놓으면 경로가 자동 입력됩니다.)
.venv\Scripts\activatepython -m uvicorn app:app --port 8000끄기: 서버 창에서 Ctrl + C · 상태 확인: 브라우저에서 http://localhost:8000/ 열어 "status":"ok" 확인
python -m venv .venv.venv\Scripts\activatepython -m pip install -r requirements.txtpython -m pip install demucs torch torchaudio설치·실행 명령은 프롬프트 앞에 (.venv)가 보일 때 실행하세요. 안 보이면 위 .venv\Scripts\activate부터.
측정 가능한 표현적 특성. 값의 우열이 아니라 성격 묘사입니다.
100+ 수치를 하나의 벡터로. DB 저장·유사곡 검색·AI 프롬프트의 원료입니다.
음원의 한 순간을 골라 FFT로 정밀 분석하고, 그 소리를 이루는 주파수 성분을 사인파로 되살립니다. “모든 소리는 사인파의 합”을 눈으로 확인하세요.
파형의 한 지점을 고르면 그 순간의 2048샘플을 FFT로 정밀 분석합니다. ▶로 들으며 위치를 찾을 수 있습니다.
가로 = 주파수(로그 스케일), 세로 = 세기(dB). 점으로 표시된 것이 주요 성분(피크)입니다.
이 순간의 소리를 이루는 상위 주파수 성분 — 주파수 · 가장 가까운 음 · 상대 세기.
각 성분을 사인파로 그렸습니다. 주파수가 높을수록 촘촘하고, 진폭이 클수록 큽니다.
위 성분들을 더한 합성 파형(청록)과 실제 원본 파형(회색)의 비교. 성분을 늘릴수록 원음에 수렴합니다. 🔊 합성음 듣기를 누르면 지금 슬라이더에 설정된 개수만큼의 사인파만 합성한 소리가 재생됩니다 — 성분을 하나씩 늘리며 소리가 원음에 가까워지는 걸 귀로 확인해 보세요(재생 중 슬라이더를 움직이면 실시간 반영).