키 파인더

음악의 조(key)를 파악하는 것은 결국 한 가지 질문으로 귀결됩니다. 24개의 가능한 조 — 12개의 장조와 12개의 단조 — 중 어느 것이 트랙의 음조적 특성에 가장 잘 부합하는가? 신경망은 먼저 음고 클래스 프로파일(크로마그램이라고도 함)을 구축함으로써 이 문제를 해결합니다. 이는 옥타브에 관계없이 오디오의 모든 음을 12개의 반음 음고 클래스로 압축한 일종의 지문과 같은 것입니다. 이 모델은 다양한 장르에 걸친 수만 개의 라벨이 지정된 트랙을 통해 훈련되며, 진정한 주화음과 경과 화음을 구별하는 미묘한 분포를 학습합니다. 가장 식별하기 어려운 조합은 평행 조와 상대 조입니다. C 장조와 A 단조는 동일한 7개의 음을 공유하기 때문에, 실제 조가 상대 장조일 때 탐지 결과가 상대 단조로 나올 수 있습니다(또는 그 반대의 경우도 마찬가지입니다). 이러한 모호성은 오디오 자체에 내재된 특성이지, 알고리즘의 결함이 아닙니다. 결과에는 표준 표기법(예: G 단조)과 카멜롯 표기법(예: 6A) — DJ들이 선호하는 형식 — 이 모두 표시됩니다. 자세한 내용은 카멜롯 휠 전체 호환성 규칙을 보려면.

더 정확한 감지를 위해서는 모델에 깨끗한 신호를 제공하십시오. 스템이 분리된 자료가 가장 효과적입니다. 분리된 하모닉 스템은 크로마그램을 흐릿하게 만드는 드럼 소리와 리버브 테일을 제거해 줍니다. 잡음이 많은 라이브 녹음, 심하게 클리핑된 마스터, 또는 무조성 구간은 피하십시오. 알고리즘이 수렴하려면 대략 30초 분량의 지속적인 음조 콘텐츠가 필요하며, 매우 짧은 클립이나 순수 타악기 인트로 등은 알고리즘을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 소스가 전체 믹스이고 감지가 불안정해 보인다면, 먼저 스템 스플리터를 통해 처리한 후, 악기 또는 보컬 스템을 다시 입력하세요.

DJ의 작업 흐름은 간단합니다. 각 트랙을 Key Finder에 불러온 다음, Camelot 코드를 캡처하고, 키별로 정렬할 수 있도록 라이브러리에 태그를 지정하면 됩니다. 트랙에 태그가 지정되면, 화성 믹싱은 휠을 세 번만 안전하게 조작하면 끝납니다. 동일한 코드 (8A → 8A)는 완벽한 조화를 이루며, 불협화음 없이 멜로디가 자연스럽게 어우러집니다. 한 단계 위나 아래 (8A → 7A 또는 9A)는 5도 간격으로 에너지를 전환하며, 마치 자연스럽게 기어를 바꾸는 듯한 느낌을 줍니다. 음계 변경 (8A → 8B)은 주음을 유지하되 단조와 장조를 오가므로, 드롭 전 분위기를 고조시키기에 이상적입니다. 이를 다음과 같이 조합해 보세요. BPM 찾기 템포를 확인하거나 BPM 및 키 찾기 기능을 활용해 한 번에 전체 세트를 준비하세요. 템포와 키는 화성적으로 탄탄한 믹스를 위한 완벽한 준비 체크리스트입니다.

프로듀서와 리믹서들은 이 작업 흐름을 역순으로 따릅니다. 샘플의 키를 파악하면, 해당 샘플이 프로젝트의 주음과 조화를 이룰지, 아니면 충돌을 일으킬지 알 수 있습니다. 서로 다른 출처의 루프를 매칭할 때, 양쪽의 키를 모두 파악하고 있으면 루프의 음정을 조정할지, 아니면 코드 진행을 재구성할지 결정할 수 있습니다. 키가 다른 트랙 간의 피치를 맞추려면 피치 시프터를 사용하면 템포를 유지한 채 반음 단위로 조옮김할 수 있습니다. 이는 F# 단조의 보컬 아카펠라를 G 단조의 악기 연주와 맞추거나, 타이밍을 망가뜨리지 않고 샘플을 프로젝트의 키에 맞추고자 할 때 유용합니다.

50,000개 이상의 트랙으로 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)은 전체 주파수 대역에 걸친 고조파 성분을 포착하는 CQT(Constant-Q Transform)를 사용하여 오디오를 분석합니다. 이 모델은 24개의 모든 장조 및 단조에 대한 확률 값을 출력합니다.

단독으로 연주되는 악기나 선율이 뚜렷한 음악의 경우 90% 이상의 정확도를 보입니다. 무조 음악, 심하게 왜곡된 기타 소리, 또는 조가 자주 바뀌는 트랙에서는 정확도가 떨어집니다. 신뢰도 표시기는 감지 결과가 얼마나 확실한지를 나타냅니다.

네. 결과에는 DJ 하모닉 믹싱을 위해 표준 표기법(예: A 단조)과 카멜롯 휠 표기법(예: 8A)이 모두 표시됩니다. 참고: 카멜롯 휠 도구를 사용하여 호환되는 키를 찾아보세요.

이 도구는 전체 트랙의 주된 조를 알려줍니다. 조바꿈이 있는 곡의 경우, 결과에는 가장 두드러지는 조가 반영됩니다. 조바꿈에 대한 자세한 분석을 원하시면, 타임스탬프가 포함된 결과를 제공하는 ‘Song Analyzer’를 사용해 보세요.

CNN은 같은 음을 공유하지만 조성이 다른 상대적 장조/단조 쌍(예: C 장조 대 A 단조)을 구분합니다. 이는 음악 정보 검색 분야에서 가장 어려운 문제 중 하나인데, 이 모델은 단순히 음고 클래스 분포뿐만 아니라 선율적 윤곽 패턴도 활용합니다.

아닙니다. CNN 모델(1.8MB)은 전적으로 사용자의 기기에서 실행됩니다. 오디오는 로컬에서 처리되며, 사용자의 기기를 벗어나는 일은 절대 없습니다.