소개

SongToBars를 만든 이유

요즘은 Suno 같은 AI 음악 도구로 곡을 만들어 유튜브에 영상, 플레이리스트, 긴 믹스로 올리는 크리에이터가 많습니다. 커버 이미지 한 장만으로도 영상은 되지만, 음악에 맞춰 움직이는 비주얼라이저가 있으면 영상에 훨씬 생기가 돕니다. 그런데 대부분의 온라인 비주얼라이저 서비스는 오디오를 업로드해야 하고, 렌더링 대기열을 기다려야 하며, 무료 요금제에서는 워터마크나 해상도 제한이 붙습니다.

SongToBars는 다른 방식을 택했습니다. 분석과 인코딩을 모두 브라우저 안에서 처리하므로 트랙이 내 컴퓨터를 떠나지 않고, 렌더링은 실시간보다 빠르며, 결과물은 어디에든 얹을 수 있는 깔끔한 MP4입니다.

작동 방식

• 분석: Web Audio API로 트랙을 디코딩한 뒤, 영상 프레임마다 한 번씩 블랙맨 창을 적용한 2048포인트 FFT로 분석합니다.
• 막대: 스펙트럼을 30Hz부터 16kHz까지 로그 간격 대역으로 묶고, 부드러움·고음 기울기·바닥 값을 재생 중에 바로 조정할 수 있게 했습니다.
• 인코딩: 캔버스에 그린 프레임을 WebCodecs로 H.264 영상과 AAC 오디오로 인코딩합니다. MP4 파일은 오픈소스 라이브러리 Mediabunny로 만듭니다.

독립 프로젝트

SongToBars는 독립적으로 운영하는 프로젝트이며 Suno, Inc., YouTube, Google과 제휴하거나 후원을 받지 않습니다. 각 제품명은 호환성을 설명하기 위해서만 언급합니다.

궁금한 점이나 제안이 있다면 문의해 주세요.