TuneFlow - Intelligent Music Making Platform, Powered by AI

스타일과 템포를 넘기면 반주가 붙은 멜로디가 돌아온다. 보통 몇 마디이고 더 늘릴 수 있다. 분위기는 있는데 동기는 없는 상황에서 가장 빠른 입구다. 결과가 MIDI이므로 다시 생성해 더 나은 테이크를 기대하는 대신 음을 하나씩 고쳐 쓸 수 있다.

타임라인에 빈 드럼 클립을 놓고 비트 스타일을 고르면 해당 구간에 맞는 패턴으로 채워진다. 진짜 값은 그다음에 나온다. 타격점이 일반 MIDI 그리드에 놓이므로 스네어를 옮기거나 필을 줄이는 일을 직접 할 수 있다. 곡을 아는 드러머를 대신하지는 못하지만, 빈 클립을 20분째 바라보는 문제는 끝낸다.

음성 복제는 준비된 음성 모델을 고르거나 샘플로 하나를 만들어, 써 둔 멜로디를 부르게 하는 기능이다. 편곡을 판단할 만큼 가까운 가이드 보컬이나, 녹음할 시간이 없는 코러스 쌓기에 쓴다. 권리와 동의는 본인 몫이다. 소유하지 않은 목소리를 복제하는 건 대부분의 지역에서 좋은 생각이 아니다.

주제나 분위기, 혹은 대충 적은 아이디어에서 절과 후렴을 만들어 낸다. 초안으로 다루는 게 맞다. 깔끔하고 라임이 맞는 라디오용 문장으로 흐르기 쉬워서, 곡을 자기 것으로 만드는 수정은 결국 직접 해야 한다.

분리 도구는 믹스된 트랙을 보컬, 드럼, 베이스, 나머지 악기로 쪼갠다. 아카펠라가 필요할 때, 옛 프로젝트에서 루프를 건질 때, 더 조용한 반주가 필요할 때 손이 간다. 품질은 원본에 달려 있다. 리버브가 많은 빽빽한 믹스는 드라이한 소스보다 더 뭉개진다.

트랙을 향해 노래하거나 연주하면 TuneFlow가 그 연주를 MIDI 노트로 바꾼다. 퀀타이즈도 이조도 신스로 보내는 것도 자유다. 단선율이 가장 잘 넘어간다. 코드와 빠른 패시지는 더 엉망으로 돌아오니 정리할 시간을 잡아 둔다.

TuneFlow에는 플러그인 시스템이 있고 Python과 TypeScript SDK가 GitHub에 공개되어 있다. 라이선스는 MIT다. 자기 모델이나 알고리즘을 감싸 DAW에 올리고 일반 트랙 옆에서 들어볼 수 있다. 연구팀이 주목할 지점이 여기다. 모델이 벤치마크가 아니라 실제 세션 앞에 선다.