음악을 분석하고 0점에서 100점까지 점수를 매기는 무료 AI 믹스 분석기 제작

믹스를 완성했습니다. 스튜디오 모니터에서는 정말 멋지게 들립니다. 하지만 차에서, 휴대폰으로, 저가 이어버드로 재생하면 무너집니다. 베이스는 사라지고, 보컬은 묻히며, 모든 것이 탁하게 들립니다.

모든 프로듀서가 이 느낌을 알고 있습니다. 문제는 귀가 적응한다는 것입니다. 믹싱을 2시간 동안 하면, 실제로 주파수 빌드업(frequency buildups)을 더 이상 들을 수 없습니다. 객관적인 분석이 필요한데, 피드백을 받기 위해 믹스 엔지니어를 고용하는 비용은 트랙당 $50~$200에 달합니다.

그래서 저는 MixDiagnose를 만들었습니다. 사용자가 믹스 점수(Mix Score, 0-100)와 믹스의 문제점에 대한 구체적이고 실행 가능한 피드백을 받을 수 있는 무료 AI 기반 믹스 분석기입니다. 가입할 필요가 없습니다.

작동 방식

WAV, MP3, FLAC 또는 심지어 MP4/MOV(오디오 자동 추출) 등 모든 오디오 파일을 업로드하세요. 백엔드에서 12가지 병렬 분석을 실행합니다:

1. 라우드니스 분석 (LUFS)

ITU-R BS.1770 표준을 사용하여 통합 LUFS, 단기 LUFS(short-term LUFS), 트루 피크(true peak), 크레스트 팩터(crest factor)를 측정합니다. 이를 통해 다음을 알 수 있습니다:

• 스트리밍에 충분히 큰가요? Spotify는 -14 LUFS로 정규화하고, YouTube는 -13, Apple Music은 -16으로 합니다.
• 과도하게 압축했나요? 크레스트 팩터가 6dB 미만이면 다이내믹 레인지(dynamics)를 망치고 있다는 의미입니다.
• 트랙이 정규화될까요? 만약 -8 LUFS라면, 스트리밍 플랫폼에서 볼륨을 낮출 것입니다.

2. 주파수 균형 (Frequency Balance)

스펙트럼을 6개 대역(서브 베이스, 베이스, 로우-미드, 미드, 하이-미드, 하이)으로 나누고 각 대역의 에너지를 측정합니다. 그런 다음 수백 개의 전문적으로 믹싱된 트랙 분석에서 파생된 이상적인 범위와 비교합니다. 이를 통해 다음을 포착할 수 있습니다:

• 탁한 믹스(Muddy mixes) (200-500Hz 빌드업 — 우리가 보는 가장 흔한 문제)
• 빈약한 믹스(Thin mixes) (60Hz 이하 서브 베이스 에너지 부족)
• 거친 믹스(Harsh mixes) (2-5kHz가 너무 과도함)
• 밋밋한 믹스(Dull mixes) (10kHz 이상에 아무것도 없음)

3. 스테레오 폭 분석 (Stereo Width Analysis)

Mid/side 디코딩은 스테레오 상관관계(stereo correlation)와 폭(width)을 제공합니다. 폭이 0이라는 것은 트랙이 본질적으로 모노라는 의미입니다. 또한, 모노로 재생될 때 상쇄되는 위상 문제(phase issues)도 확인합니다 (휴대폰 스피커, 블루투스 스피커 등).

4. 다이나믹 레인지 (Dynamic Range)

크레스트 팩터(Crest factor)와 다이나믹 레인지 측정값은 과도하게 압축했는지 여부를 알려줍니다. 현대 스트리밍 마스터는 8-14dB의 다이나믹 레인지를 가져야 합니다. 6dB 미만은 평면적이고 생명력이 없어 들립니다.

믹스 점수 (The Mix Score)

12가지 측정 항목 각각에 대해 보편적인 기준(장르별로 특화되지 않음 — 좋은 믹스는 장르와 상관없이 좋습니다)을 기반으로 좋음(good), 주의(warn), 또는 나쁨(bad) 점수가 매겨집니다. 믹스 점수는 모든 측정 항목의 평균에서 심각한 문제(Critical issue)당 8점을 감점한 값입니다:

등급	점수	의미
A	85-100	발매 준비 완료 (Release-ready)
...

기술 스택 (The Tech Stack)

• 비동기 분석 파이프라인을 갖춘 FastAPI 백엔드
• 스펙트럼 분석을 위한 librosa, LUFS 측정을 위한 pyloudness
• 브랜드화된 1080×1080 리포트 카드를 생성하기 위한 PIL/Pillow (인스타그램용)
• 모든 것(인증, 세션, 제휴 추적, 공유 분석)을 위한 SQLite
• 맞춤 도메인 라우팅을 위한 Cloudflare Worker
• 비디오 파일에서 오디오를 추출하기 위한 ffmpeg

이 모든 것은 단일 컨테이너에서 실행됩니다. PostgreSQL도 없고, Redis도 없고, 마이크로서비스도 없습니다. SQLite는 이 사용 사례에 대해 100개 이상의 동시 사용자도 문제없이 처리합니다.

제가 구축하며 배운 것 (What I Learned Building It)

제가 구축하며 배운 것 (What I Learned Building It)

1. LUFS는 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 모든 스트리밍 플랫폼은 정규화(normalizes)를 합니다. 만약 믹스가 -8 LUFS라면, Spotify에서 6dB만큼 줄어드는 것을 경험하게 됩니다. 믹스는 통합된 값으로 -14 LUFS를 목표로 해야 합니다.

2. 모노 호환성이 스테레오 폭보다 더 중요합니다. 청취의 60%는 휴대폰 스피커나 블루투스 스피커에서 이루어지는데, 둘 다 모노입니다. 만약 믹스가 모노에서 무너진다면(collapses), 그것은 문제가 있다는 뜻입니다.

3. 200-500Hz 범위가 대부분의 믹스가 실패하는 지점입니다. 거의 모든 아마추어 믹스는 저중역대(low-mids)에 너무 많은 에너지를 가지고 있습니다. 이 주파수 범위는 귀가 가장 둔감한 영역이라서, 쌓이는 것을 알아차리지 못합니다.

4. 0.0 dBFS는 클리핑이 아닙니다. 부동 소수점 오디오(Floating-point audio)는 0.0을 초과하는 값도 표현할 수 있으므로, 진정한 피크가 0.0인 것은 괜찮습니다. 실제 클리핑을 감지하려면 >0.01의 허용 오차(tolerance)가 필요합니다.

5. 장르별 임계값은 함정입니다. 저는 처음에 장르 인식형 임계값(hip-hop과 어쿠스틱에 다른 LUFS 목표치 설정)을 구축했습니다. 사용자들은 그것을 싫어했습니다. 피드백을 얻기 위해 장르를 선택하고 싶지 않았던 것입니다. 범용적인 임계값이 더 잘 작동합니다.

사용해 보세요 (Try It)

MixDiagnose — 무료이며, 월 3회 분석에 가입할 필요가 없습니다. 파일을 업로드하고, Mix Score를 확인하며, 무엇이 잘못되었고 무엇을 수정해야 하는지 정확히 파악하세요.

분석의 정확성에 대한 피드백을 받고 싶습니다. 만약 트랙을 돌려봤는데 피드백이 잘못된 것 같다면, 저에게 이메일을 보내주세요. 저는 임계값을 적극적으로 조정하고 있습니다.

본 기사는 원래 MixDiagnose에서 게시되었습니다. MixDiagnose는 가입 없이 무료로 사용해 볼 수 있습니다.