Cyanite

Cyanite AI란?

Cyanite AI는 음악 데이터를 정교하게 이해하고 분류하도록 설계된 AI 기반 음악 검색·추천 플랫폼입니다. 이 도구의 핵심은 복잡한 자연어 텍스트를 가장 가까운 음악적 등가물로 변환하는 텍스트-투-뮤직 검색과, 참조 트랙을 기준으로 곡 간 유사성을 빠르게 찾아내는 유사도 검색입니다. 자동 태깅과 자동 설명 생성 기능을 통해 장르, 분위기, 악기, 에너지 등 주요 메타데이터를 일관성 있게 구축하고, 시각화와 카탈로그 인사이트로 대규모 라이브러리를 한눈에 분석할 수 있습니다. 결과적으로 음악 조직화와 검색 효율을 높이고, 추천 및 마케팅 전략을 데이터 기반으로 고도화하는 데 가치를 제공합니다. 창의적 탐색을 가속하면서도 운영 부담을 줄이는 것이 Cyanite AI의 핵심 목적입니다.

Cyanite AI의 주요 기능

• 자연어 프리 텍스트 검색: 서술형 텍스트를 입력하면 의도와 분위기에 부합하는 트랙을 자동으로 매칭합니다.
• 유사도 검색: 레퍼런스 곡이나 사운드를 기준으로 음향적·정서적으로 유사한 트랙을 신속하게 찾습니다.
• 자동 태깅(Auto-tagging): 장르, 무드, 악기, 템포/에너지 등 핵심 태그를 일괄 생성하여 메타데이터 품질을 균일화합니다.
• 자동 설명(Auto-descriptions): 트랙 특성을 요약한 설명문을 자동 작성해 검색 노출과 커뮤니케이션 효율을 높입니다.
• 시각화(Visualizations): 카탈로그를 맵처럼 시각화해 유사 클러스터, 공백 영역, 트렌드를 직관적으로 파악합니다.
• 카탈로그 인사이트: 중복, 편중, 태그 불일치 등 구조적 이슈를 진단하고 개선 방향을 제안합니다.
• 일괄 처리와 내보내기: 대량 처리로 워크플로를 단축하고, 결과 메타데이터를 표준 형식으로 내보낼 수 있습니다.

Cyanite AI를 사용할 사람

대규모 음원 라이브러리를 운영하거나, 빠르고 정확한 음악 검색·추천이 필요한 조직에 적합합니다. 음악 감독과 뮤직 수퍼바이저, 음반사/퍼블리셔 및 프로덕션 뮤직 라이브러리, 미디어·광고·게임 제작사, 스트리밍/플레이리스트 편집팀, 아티스트 서비스 및 마케팅·데이터 분석팀이 특히 유용하게 활용할 수 있습니다. 수작업 태깅의 불균형을 줄이고, 텍스트 기반 브리프를 곧바로 음악 결과로 연결해야 하는 실무 환경에서 생산성을 크게 높여줍니다.

Cyanite AI 사용 방법

1. 계정을 생성하고 로그인합니다. 프로젝트 또는 카탈로그 단위를 설정합니다.
2. 트랙을 업로드하거나 기존 라이브러리를 불러와 분석 준비를 마칩니다.
3. 자동 태깅을 실행해 장르·무드·악기 등 메타데이터를 일괄 생성합니다.
4. 검색 탭에서 자연어 텍스트를 입력하거나 레퍼런스 트랙을 선택해 유사도 검색을 수행합니다.
5. 결과를 필터(무드, 템포, 악기 등)로 정교화하고 플레이리스트 또는 후보 리스트로 저장합니다.
6. 시각화 화면에서 카탈로그 분포와 유사 클러스터를 확인하고 빈 영역을 발견해 보완 전략을 수립합니다.
7. 메타데이터·리포트를 내보내 팀과 공유하고, 내부 검수 워크플로에 반영합니다.

Cyanite AI의 산업별 활용 사례

엔터테인먼트와 미디어 산업에서는 광고 캠페인·영상 편집에 맞는 곡을 텍스트 브리프로 신속히 검색해 선곡 시간을 단축합니다. 음반사와 퍼블리셔는 자동 태깅과 인사이트로 방대한 카탈로그의 메타데이터 일관성을 확보하고, 신규 발매의 포지셔닝을 데이터로 검증합니다. 게임·OTT 제작사는 유사도 검색으로 분위기에 맞는 대체 트랙을 빠르게 찾고, 마케팅 팀은 자동 설명과 태그를 활용해 검색 노출과 추천 성과를 개선합니다.

Cyanite AI의 장점과 단점

Cyanite AI 관련 자주 묻는 질문

• 자연어 검색은 어떻게 작동하나요?

  사용자가 입력한 서술형 텍스트를 음악적 속성(무드, 에너지, 템포 등)으로 해석해, 해당 특징과 가장 유사한 트랙을 우선순위로 제시합니다.

• 유사도 검색과 프리 텍스트 검색의 차이는 무엇인가요?

  프리 텍스트 검색은 언어로 표현한 의도를 음악으로 매칭하고, 유사도 검색은 참조 트랙과 음향적으로 가까운 곡을 찾는 방식입니다.

• 자동 태깅 결과를 수정하거나 보완할 수 있나요?

  일괄 생성된 태그를 기반으로 내부 기준에 맞게 검수·수정하고, 업데이트된 메타데이터를 내보내 기존 시스템에 반영할 수 있습니다.

• 대규모 카탈로그에서도 속도와 정확도가 유지되나요?

  일괄 처리와 인사이트 기능을 통해 대규모 데이터셋을 전제로 설계되어, 대량 운영 환경에서도 효율을 제공합니다. 다만 최종 품질은 소스 데이터 품질에 영향을 받습니다.

• 결과물을 어떤 형식으로 내보낼 수 있나요?

  일반적으로 메타데이터와 리포트를 표준적인 파일 형식으로 내보내 기존 워크플로와 연동할 수 있습니다.