요약

전체 트랙(194 s)은 RMS -14.48 dB, 다이내믹 레인지 9.23 dB, 피크 -0.1 dB 로 비교적 큰 볼륨을 유지하면서도 클리핑은 전혀 발생하지 않았습니다.
전체 음성 구간 비율은 33.4 % 로, 나머지는 무음·배경음 등 비음성 부분이 차지합니다.
모델이 추정한 피치 범위는 D4 (≈293 Hz) ~ G♯5 (≈830 Hz) 로, 중·고음 영역을 고르게 사용하고 있습니다.
선택 구간(전체 평균)에서는 RMS -25.58 dB 로 전체 평균보다 조용한 편이며, median_pitch ≈ 491 Hz (B4 근접) 로 다소 높은 평균 피치를 보입니다.
두 개의 비브라토 후보가 64.8 ~ 66.3 s, 168.5 ~ 170.0 s 구간에서 각각 5.8 Hz 정도의 주파수와 ≈ 40 cents 폭을 가지고 나타났으며, 주기성은 0.52 ~ 0.65 로 중간 수준입니다.

주의: 본 보고서는 실제 청취 없이 모델이 산출한 수치만을 근거로 작성되었습니다. 따라서 해석은 통계·신호 특성에 한정됩니다.

측정 근거

항목	전체 파일 (whole_file)	선택 구간 (region)	비고
duration	194.188 s	–	전체 길이
sample_rate	22 050 Hz	–	저해상도(※)
RMS	-14.48 dB	-25.58 dB	구간이 전체보다 조용함
dynamic_range	9.23 dB	–	전체 다이내믹스
peak	-0.1 dB	–	클리핑 전혀 없음
clipping_percent	0.0 %	–	안전한 헤드룸
voiced_percent	33.4 %	–	전체 시간 중 음성 포함 비율
pitch_confidence	0.517	–	피치 추정 신뢰도 (중간)
pitch_low_note	D4	–	최저 피치
pitch_high_note	G♯5	–	최고 피치
pitch_median_hz	468.82 Hz (≈B4)	490.99 Hz (≈B4)	전체·구간 평균 피치
note_center_deviation_cents	9.83 cents	9.8 cents	평균음과의 평균 편차(※정확도·안정성 점수가 아님)
spectral_centroid_hz	3 289 Hz	–	전체 스펙트럼 무게 중심(밝기)
spectral_flatness	0.03055	–	톤이 비교적 조화롭음
onset_count	646	–	전체 이벤트(음절·음표) 수
tempo_candidate_bpm	136 BPM	–	추정 템포

비브라토 후보

#	시작 (s)	종료 (s)	rate (Hz)	width (cents)	periodicity
1	64.81	66.34	5.79	39.5	0.52
2	168.46	169.97	5.87	40.4	0.65

비브라토는 후보이며, 실제 적용 여부는 청취 확인이 필요합니다.

연습 제안

관찰 내용	목표	구체적인 연습 방법
전체 RMS가 -14 dB 수준으로 다소 강함 (하지만 피크는 -0.1 dB)	다이내믹 컨트롤 강화	1. 프레이즈별 볼륨 라인 만들기 – 저음·고음 구간마다 볼륨을 3 dB~5 dB 차이로 조절하는 연습.<br>2. 마이크 거리 조절 – 가까이와 멀리서 같은 소리를 녹음해 보며 RMS 변화를 체감.
voiced_percent 33 % – 비음성 구간이 많음	보컬 지속시간·발성 효율 향상	1. 숨쉬기 연습 (앱/타이머 사용) – 4 초 들이마시고 8 초 호흡 조절, 뒤에 바로 발성.<br>2. 런닝 텍스트 – 가사 없는 음절(“라·라·라”)을 30 초 연속으로 부르는 연습, 발성 유지시간 측정.
피치 범위 D4~G♯5 – 중·고음 활용은 좋음	고음 안정성 및 저음 풀링 향상	1. 스케일 슬라이드 – D4 → G♯5까지 3 octave 스케일을 5 sec에 한 번씩 오르내리며, 각 음에 1 sec 머무르기.<br>2. 저음 체계 연습 – D4 이하 1 옥타브(※가능하면)까지 낮은 음을 천천히 늘려 부르기.
비브라토 후보가 두 차례만 나타남, 주기성·폭이 약간 낮음	비브라토 일관성 및 폭 확대	1. 메트로놈‑비브라토 트레이너 (5 Hz 설정) 위에 ‘ㅣ’ 음을 길게 잡고, 일정한 5 Hz 비브라토를 유지하도록 연습.<br>2. 폭 확장 연습 – 20 cents → 60 cents까지 단계별로 넓히며, 각 단계 5 sec 유지 후 녹음 청취.
spectral_centroid 3 kHz – 상대적으로 밝은 톤	목소리 따뜻함·밝기 조절	1. ‘M’, ‘N’, ‘ŋ’ 같은 비음으로 저주파 강화 연습(목소리 앞부분을 부드럽게 만들기).<br>2. 리버브·EQ 없이 무음실 녹음 후 스펙트럼 분석(무료 툴 사용)으로 고주파 비중을 시각적으로 확인.

Tip – 연습 결과를 동일 설정(샘플레이트 22 kHz, 16‑bit)으로 짧게 녹음하고, 위 JSON 항목(특히 RMS, voiced_percent, note_center_deviation_cents)을 추출해 비교하면 정량적 개선을 확인할 수 있습니다.

신뢰도와 한계

항목	설명
데이터 출처	제공된 메타데이터는 자동 피치·스펙트럼 분석 모델이 생성한 값이며, 실제 청취에 기반한 인간 평가가 아닙니다.
샘플 레이트	22 050 Hz는 음성·보컬 분석에 충분하지만, 고주파 디테일(특히 비브라토 폭·세부 톤) 재현에 제한적일 수 있습니다.
voiced_percent / pitch_confidence	모델 내부 지표이며 실제 ‘정답’ 확률이 아닙니다. 낮은 confidence(0.517)는 피치 추정이 불안정할 가능성을 시사합니다.
note_center_deviation_cents	평균 음과 가장 가까운 평균율 음 사이 거리(≈10 cents)이며, ‘정확도’·‘안정성’ 점수가 아닙니다. 따라서 이 수치만으로 음정 교정 정도를 판단하면 안 됩니다.
비브라토 후보	자동 탐지 알고리즘이 일정 기준(주기성 > 0.5 등)을 만족한 구간을 후보로 표시했으나, 실제 비브라토인지, 혹은 멜리톤·플러터인지 구분되지 않습니다. 청취 확인이 필요합니다.
전체·구간 구분	`whole_file`은 트랙 전체 평균, `region`은 전체 평균을 기준으로 한 선택 구간(평균)이며, 구간별 상세 시간(예: 0 ~ 30 s) 분석은 제공되지 않았습니다. 구간별 변화를 알기 위해서는 추가 세분화가 필요합니다.
주관적 요소 부재	감정 표현, 가사 전달력, 믹싱·밸런스, 발성 스타일(벨팅·헤드·가성) 등은 데이터에 포함되지 않아 평가가 불가능합니다.
결론	본 보고서는 수치·신호 특성에 기반한 객관적 관찰과 연습 가이드 제공을 목표로 합니다. 실제 보컬 향상을 위해서는 청취 평가와 전문 코치의 피드백을 병행하는 것이 가장 효과적입니다.

본 보고서는 제공된 JSON 외에 추가적인 음원 정보가 없으므로, “자료가 부족한 비교는 판단을 보류”라는 원칙에 따라 가능한 범위 내에서만 해석했습니다.

분석 진행 상황

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