Music Analysis

음악 무드/특성 분석 모듈 - Tunex 앱용

목표

Spotify처럼 무드 기반 추천 구현

• 단순 장르 매칭 X
• 음악의 분위기/느낌 분석 O

분석할 특성

특성	설명	범위
energy	신나는 ↔ 차분한	0.0 ~ 1.0
valence	밝은 ↔ 어두운	0.0 ~ 1.0
danceability	춤추기 좋은 정도	0.0 ~ 1.0
tempo	BPM	60 ~ 200
acousticness	어쿠스틱 정도	0.0 ~ 1.0

접근 방식

직접 모델 학습 (Spotify Audio Features를 ground truth로 사용)

1. Spotify API로 곡 + audio features 수집
2. YouTube에서 해당 곡 오디오 다운로드
3. 오디오 → audio features 예측 모델 학습
4. ONNX 변환 → 앱에서 온디바이스 추론

진행 상황

• 오디오 추출 테스트 (yt-dlp)
• 데이터 수집 파이프라인 구축
• Spotify API 설정 & 데이터 수집
• 모델 학습
• ONNX 변환
• Node.js 추론 테스트
• client 통합

설치

npm install
cp config/spotify.example.json config/spotify.json
# spotify.json에 API 키 입력

사용법

데이터 수집

# 플레이리스트에서 수집
node collect.js playlist <playlist_id> --limit 100

# 검색으로 수집
node collect.js search "k-pop 2024" --limit 100

# 오디오까지 다운로드
node collect.js search "k-pop" --limit 50 --download

# 통계 확인
node collect.js stats

API 키 로테이션

여러 Spotify API 키 등록 시 자동 분배:

• 가장 적게 사용한 키 우선 선택
• Rate limit 시 해당 키만 cooldown
• 다른 키로 자동 전환

// config/spotify.json
{
  "keys": [
    { "clientId": "...", "clientSecret": "..." },
    { "clientId": "...", "clientSecret": "..." },
    { "clientId": "...", "clientSecret": "..." }
  ]
}

프로젝트 구조

music_analysis/
├── collect.js              # CLI 진입점
├── config/
│   └── spotify.json        # API 키 (gitignore)
├── src/
│   └── collector/
│       ├── index.js        # 수집 메인 로직
│       ├── spotify.js      # Spotify API 클라이언트
│       ├── youtube.js      # YouTube 다운로더
│       └── store.js        # 데이터 저장
└── data/
    ├── dataset.jsonl       # 수집된 데이터
    └── audio/              # 오디오 파일

추천 로직 (예정)

1. 사용자가 좋아하는 곡들의 특성 평균 = 사용자 취향 벡터
2. 새 곡의 특성과 취향 벡터 유사도 계산
3. 유사도 높은 곡 추천

라이센스

Private - Tunex