DemoMatching — 음성 지문 기반 신곡 제작 시스템

시스템 개요

가수의 음성 지문(Pitch · Style)을 분석하여 ① 기존 데모곡과의 매칭과 ② 신곡 제작 조건 자동 생성을 동시에 수행합니다.
MVP 원칙 — 빠르게 런칭하고, 수정하며 발전시킵니다.

①

🔍 매칭 시스템

기존 데모곡 DB와 가수 프로필을 비교하여 적합도를 자동 판단합니다.

L1 음역 필터 → L2 스타일 랭킹

②

📋 4-View 명세서

가수 프로필을 4종의 수신자별 형식으로 자동 변환하여 출력합니다.

작곡가 · Suno 프롬프트 · A&R · 가수 본인

데이터 파이프라인

입력

가수 음원

›

음원 분리

Demucs

›

피치 추출

RMVPE

›

프로필 저장

JSON → Supabase

›

출력

매칭 + 4-View

MVP 범위

✅ MVP에 포함

Pitch Profile (Range · Tessitura · Ceiling)
Style Profile (비브라토 · 슬라이드 · 프레이징)
L1 음역 필터 + L2 스타일 랭킹
4-View 출력 (작곡가 · Suno · A&R · 가수)
가수 JSON + 데모곡 JSON → Supabase

❌ 나중에 (고급 기능)

Vocal Dose
버전 태그 (데뷔기 / 전성기 / 현재)
민감도 분석 (Demucs vs Spleeter)
L3 음색 타이브레이커
장르 모드별 분리 저장

기술 스택

개발 · 버전관리 · 배포 · 데이터를 각각 최적의 도구로 분리합니다.

전체 워크플로우

코드 작성

Firebase Studio

›

버전 관리

GitHub

›

자동 배포

Cloudflare Pages

보컬 분석

로컬 PC

›

JSON 생성

Python 스크립트

›

DB 저장

Supabase

›

화면 표시

Cloudflare Pages

코드 작성

🔥 Firebase Studio

클라우드 기반 개발 환경. 브라우저에서 코드 작성 · GitHub 연동 · AI 코딩 지원

버전 관리

🐙 GitHub

코드 버전 관리. Cloudflare Pages와 연동하여 push 시 자동 배포

프론트엔드 배포

☁️ Cloudflare Pages

HTML 대시보드 호스팅. GitHub 연동 자동 배포. demomatching.pages.dev

데이터베이스 + 스토리지

⚡ Supabase

가수 프로필 JSON · 데모곡 프로필 JSON · 음원 파일 저장. 무료 티어로 시작

보컬 분석 (로컬)

🎵 Demucs + RMVPE

Applio 환경 재활용. 음원 분리 → 피치 추출 → JSON 생성. 학습 불필요, 추론만

분석 스크립트

🐍 Python

보컬 분석 파이프라인. 분위수 계산 → JSON 생성 → Supabase 자동 업로드

새 가수 추가할 때 업데이트 흐름

로컬 PC에서 음원 준비 → Python 스크립트 실행

Demucs + RMVPE 자동 실행 → singer_이름.json 생성

Supabase에 자동 업로드 → 대시보드 즉시 반영. 끝.

매칭 시스템

가수 프로필과 데모곡을 2단계 레이어로 비교합니다. L1에서 탈락한 곡은 L2 없이 즉시 제외됩니다.
MVP: L1 + L2만 구현합니다.

L1 하드 게이팅

음역 필터 — 물리적 한계선 먼저 차단

가수의 Range와 곡의 음역을 비교합니다. 여기서 탈락하면 스타일이 아무리 좋아도 제외됩니다.

통과 조건	곡 음역의 90% 이상이 가수 Range (q5~q95) 내에 포함
Ceiling 체크	곡 최고음 ≤ 가수 Ceiling (q95) − 0.5 반음
탈락 시	키 변경 시뮬레이션 → ±2반음 조정 가능 시 보조 정보로 표시

L2 스타일 랭킹

스타일 유사도 점수화

L1을 통과한 곡들을 스타일 벡터 유사도로 정렬합니다. 알고리즘: 코사인 유사도 + DTW.

비브라토	Rate (Hz) · Extent (cent) · Onset Delay
슬라이드	Slope (semitone/s) · Prevalence (%)
프레이징	Onset Rate · Silence Ratio

최종 매칭 점수 = (L1 통과) × L2 스타일 유사도
출력: Top-K 랭킹 + 자연어 이유 + 키 변경 제안 (해당 시)

데이터 스키마

Supabase에 저장되는 두 가지 JSON 구조입니다. MVP 기준으로 필수 필드만 포함합니다.

가수 프로필 — singer_이름.json

{
  "singer_id":   "unique_uuid",
  "name":        "아이유",
  "updated_at":  "2024-02-18",

  "pitch_profile": {        // 필수 — 항상 활성화
    "range_hz":     [196.0, 554.4],  // q5 ~ q95
    "tessitura_hz": [261.6, 392.0],  // q25 ~ q75
    "ceiling_hz":   523.3           // q95
  },

  "style_profile": {        // 조건부 활성화
    "vibrato": {
      "rate_hz":        5.2,
      "extent_cent":    45,
      "onset_delay_ms": 320
    },
    "slide": {
      "slope_st_per_s": 8.1,
      "prevalence_pct": 28
    },
    "phrasing": {
      "onset_rate_bpm": 4.2,
      "silence_ratio":  0.18
    }
  }
}

데모곡 프로필 — song_곡명.json

{
  "song_id":    "unique_uuid",
  "title":      "블루밍",
  "artist":     "아이유",
  "genre":      "ballad",

  "pitch_profile": {
    "melody_range_hz":   [220.0, 523.3],
    "chorus_ceiling_hz": 493.9
  },

  "style_tags": {
    "vibrato_recommended": true,
    "slide_prevalence":    "medium"
  },

  "audio_url":  "supabase_storage_url",  // 음원 파일
  "key_center": "C"
}

4-View 출력 엔진

동일한 가수 프로필에서 수신자별로 최적화된 4종의 출력을 동시 생성합니다.

작곡가용 — 언어 명세서

작곡 시작 전 참조하는 설계 지침서입니다.

[ 멜로디 배치 조건 ]
• 핵심 멜로디 라인의 70% 이상을 Tessitura (C4~G4) 내에 배치할 것
• 코러스 최고음은 B♭4 이하를 유지할 것

[ 창법 조건 ]
• 슬라이드 습관 (28%) 고려 — 버스 구간 3도 이상 도약 연속 3회 금지
• 비브라토 자연 발생 구간 (장음 320ms 이후)에 안정 포인트 배치

[ 구조 조건 ]
• 브릿지 고음 지속은 4마디 이내 제한
• 전조 시 Ceiling (B♭4) 초과 여부 재확인 필수

Suno 프롬프트 — 바로 붙여넣기용

가수 프로필을 Suno가 이해하는 자연어 프롬프트로 자동 변환합니다.

[ 생성된 Suno 프롬프트 ]

soft emotional ballad, warm mid-range female vocals,
melody centered in comfortable range C4 to G4,
no high belting above B♭4, gentle natural vibrato,
smooth legato phrasing, occasional pitch slides,
intimate and melancholic mood, lush orchestral arrangement

💡 Suno 프롬프트 DB를 별도 구축하여, 가수 조건 → 검증된 프롬프트 조합을 참조하는 방식으로 고도화 예정

A&R용 — 신호등 대시보드

발라드 적합도

🟢

안정

테시투라 일치율 94%

리스크 플래그

🟡

브릿지 최고음 주의

B♭4 Ceiling 근접

R&B 적합도

🟢