프로젝트 개요
TUNEGEM은 사용자가 부르는 노래를 영상으로 업로드하고 전문가로부터 평가를 받을 수 있는 플랫폼입니다. 사용자는 자신의 노래 실력을 객관적으로 평가받고, 전문가의 피드백을 통해 실력을 향상시킬 수 있습니다. 8가지 발성유형 분석 시스템(FMSO)을 통해 사용자의 목소리 특성을 분석하고, 개인화된 발성 커리큘럼과 유사한 목소리 특성을 가진 아티스트를 추천받을 수 있습니다.
주요 기능
노래 영상 업로드
자신이 부르는 노래를 영상으로 업로드하고 전문가의 평가를 받을 수 있습니다.
전문가 평가 시스템
전문가들이 노래 실력을 평가하고 상세한 피드백을 제공합니다.
FMSO 분석
음역대, 음색, 스타일, 개성 등을 분석하여 유사한 아티스트를 추천합니다.
기술 스택
모바일 앱
- Flutter (Dart)
백엔드
- Python 3.8
- Flask (REST API)
- Firebase (인증, 스토리지)
프론트엔드
- HTML5, CSS3, JavaScript
- Bootstrap 5
- jQuery 3.6
주요 도전 과제 및 해결 방안
1. 전문가 평가 워크플로우 개발
문제: 전문가들이 효율적으로 평가를 진행할 수 있는 워크플로우가 필요했습니다.
해결: 전용 CRM 시스템을 개발하여 전문가들이 영상 시청, 평가 작성, 점수 부여를 한 곳에서 처리할 수 있도록 했습니다. 평가 진행 상황을 실시간으로 추적하고 관리할 수 있는 대시보드를 구현하여 업무 효율성을 크게 향상시켰습니다.
2. FMSO 분석 알고리즘 개발
문제: 사용자의 목소리 특성을 체계적으로 분석하여 개인화된 피드백과 유사한 아티스트를 추천해야 했습니다.
해결: 성대접촉, 볼륨, 호흡압력의 정도를 기준으로 목소리 유형을 분석하는 8가지 발성유형 분석 시스템(FMSO)을 개발했습니다. 이를 통해 사용자의 고유한 발성 특성을 정확히 파악하고, 개인 맞춤형 발성 커리큘럼과 유사한 목소리 특성을 가진 아티스트를 추천할 수 있게 되었습니다.
3. Firebase 연동 및 사용자 인증
문제: 안전하고 효율적인 사용자 인증 시스템이 필요했습니다.
해결: Firebase Authentication을 활용한 소셜 로그인과 이메일 인증 시스템을 구현했습니다. 또한 Firebase Cloud Functions를 이용해 사용자 가입 시 자동으로 프로필이 생성되도록 하여 원활한 온보딩 경험을 제공했습니다.