주요 특징

• 분리 엔진은 Meta AI의 Demucs htdemucs_6s로, 보컬·드럼·베이스·기타·피아노·other 6개 스템을 만들어 냅니다. 실행 시 Torch 디바이스를 자동 감지해 NVIDIA에서는 CUDA, 애플 실리콘에서는 MPS를 쓰고 없으면 CPU로 떨어집니다. 리드 보컬과 백킹 보컬을 한 번 더 가르는 작업은 audio-separator를 통해 UVR-MDX-NET Karaoke 2 모델을 필요할 때만 불러 처리합니다.
• 편집 화면은 DAW를 본떴습니다. 모든 스템 파형을 min/max 샘플 렌더링으로 그리고 공유 정규화를 적용하며, 줌 인·아웃·Fit, 룰러 드래그로 지정하는 루프 구간, 재생 위치를 표시하는 플레이헤드 오버레이를 제공합니다. 스템마다 볼륨 페이더와 뮤트·솔로·모니터가 붙고, Web Audio 애널라이저로 포스트게인 RMS를 재는 VU 미터가 피크 홀드와 느린 감쇠로 동작합니다.
• 스템 칩을 눌러 남길 스템만 고르면 선택분을 ffmpeg amix로 합친 mix.wav 하나를 내려받을 수 있습니다. 이때 고르지 않은 나머지를 합친 일곱 번째 'Original' 레인이 자동으로 생기는데, 원곡에서 선택 스템을 뺀 보완 트랙이라 소리를 두 번 겹치지 않고 A/B 비교를 할 수 있습니다. 첫 클릭은 해당 스템만 남기고, 이후 클릭부터 스템을 더하거나 빼는 방식입니다.
• 곡 분석 기능도 파이프라인에 들어 있습니다. librosa 비트 트래커로 BPM을, Albrecht-Shanahan 프로파일로 키와 스케일 및 신뢰도를, pyloudnorm으로 ITU-R BS.1770 기준 integrated LUFS와 dBFS 샘플 피크를 계산합니다. 입력은 MP3·WAV·FLAC·OGG/Opus·MP4·M4A 파일과 yt-dlp로 받아오는 유튜브 URL을 지원하고, 트랜스코딩과 믹싱은 FFmpeg가 담당합니다.
• 구조는 uv로 관리하는 Python 3.12 백엔드가 FastAPI로 REST와 Server-Sent Events를 서빙하고, 데스크톱 셸은 Tauri v2(맥은 WKWebView, 윈도우는 WebView2), 프론트엔드는 빌드 스텝 없는 바닐라 JS와 Web Audio API입니다. macOS DMG(arm64/x64)와 Windows zip(CPU용, NVIDIA CUDA용)을 릴리스로 배포하며 첫 실행 때 파이썬 런타임과 FFmpeg, 약 170MB의 Demucs 모델을 내려받습니다. 작업을 취소하면 실행 중인 서브프로세스를 즉시 끊고 미완성 작업 디렉터리를 지웁니다.