1. 노래가 취미인 저는 항상 호흡, 발성, 음정이 원곡 대비 얼만큼 유사한지 연습할 때 마다 알고 싶었으나, 전문 코치는 비용의 벽이 너무 높아 이를 집에서라도 확인할 수 있는 방법을 찾았고, 그 결과 AI를 활용한 시각화 데이터를 연습에 활용했습니다.
2. Claude AI를 통해 [MP3 파일] → [Python 오디오 분석] → [Ollama LLM 평가] → [피드백 출력] 의 틀로
프로그램 코딩을 제작받고, 컴퓨터사양에 맞는 로컬LLM 모델인 QWEN2.5:14B 모델을 연결하여 녹음 MP3파일별로 인터넷 연결없이 구동가능한 AI의 분석을 받도록 만들었습니다.
3. 활용 결과 음정 유사도가 많이 떨어지는 구간을 핀포인트 방식으로 집중 연습하였고 그 결과 연습곡들을 매번 만들어 가면서
저의 취미 활동인 노래 실력을 키우는데 도움이 되었습니다.
4. 개선 포인트는 워낙 소리수치의 계산을 AI가 잘하다 보니 너무 냉혹한 평가가 많아 저의 연습 의욕을 조금이라도 높이기 위해, 허용 오차범위를 클로드 AI와 맞춰가면서 조금은 관대한 AI 코치를 만들어갔다는 점입니다.
5. 컴퓨터 사양만 비슷하다면 제가 만들었던 대화일지와 무료오픈소스를 통해 충분히 따라서 제작할 수 있고, 프로그램 제작 후에는 인터넷 없이도 활용이 가능합니다.