AI 에이전트 팀 보컬 곡 제작 파이프라인

작업 기록

1. 주제 한 줄에서 최종 WAV까지 잇는 오케스트레이터

   역할별 JSON 산출물을 스키마와 파일 간 의미 검증으로 확인하고, 실패하면 오류를 넘겨 재시도하는 오케스트레이터를 만들었다. 가짜 역할 출력과 실제 렌더 도구로 최종 WAV를 생성했으며, 실제 AI 역할 실행은 인증 만료로 아직 검증하지 못했다.

2. 편곡·조교 계약을 렌더 도구에 연결

   편곡 담당의 악기·게인과 조교 담당의 음표별 비브라토·피치 값을 반주·보컬 렌더 도구가 받아 적용하게 했다. 옵션을 생략하면 보컬 프로젝트는 기존과 바이트 단위로 같고 반주 WAV도 기존 결과와 일치함을 확인했고 전체 테스트 121개가 통과했다.

3. 반주 렌더 도구와 데모 믹스

   음표 JSON에서 FluidSynth와 Surge XT 두 방식으로 반주 스템을 만들고 보컬과 섞는 CLI를 만들었다. 두 믹스의 보컬·반주 RMS 차이는 3.00 dB로 맞춰졌고 테스트 53개가 통과했다.

4. 음표 JSON을 MIDI와 보컬 프로젝트로 변환

   반주용 표준 MIDI와 렌더 가능한 OpenUtau 프로젝트를 만드는 변환기 두 개를 구현했다. 숨소리 음표는 앞 음표와 100ms 이상 떨어졌을 때만 넣고, 생성한 프로젝트를 다시 읽어 검증한 뒤 4초 길이의 비무음 WAV로 렌더했다.

5. 보컬 합성 헤드리스 렌더 도구

   공식 명령줄 렌더러가 없는 OpenUtau를 .NET 콘솔 도구로 감싸 명령 한 번으로 WAV를 얻게 했다. 두 렌더 방식 모두 실제 음성 출력을 확인했고, 재현 스크립트로 새 복제본에서도 빌드가 완료됐고, 기본 작업 폴더와 환경변수로 지정한 폴더에서 각각 실제 렌더가 성공했다.

6. 저장소 뼈대와 공개용 단계 기록 도구

   제작 단계의 시작·종료·소요시간을 내부 로그와 공개 로그로 나눠 남기는 기록 도구를 만들었다. 소수점 숫자 오탐과 일부 경로 누락을 고친 뒤 테스트 44개가 통과했다.