KR20210063948A

KR20210063948A - Operating method for electronic apparatus for mastering sound source and electronic apparatus supporting thereof

Info

Publication number: KR20210063948A
Application number: KR1020190152665A
Authority: KR
Inventors: 서정훈; 이원섭
Original assignee: 주식회사 사운드플랫폼
Priority date: 2019-11-25
Filing date: 2019-11-25
Publication date: 2021-06-02
Also published as: KR102412134B1

Abstract

Various embodiments relate to a method of operating an electronic device for mastering a sound source and an electronic device supporting the same. The method of operating the electronic device includes the steps of: acquiring mastering request information of a target sound source; obtaining first information; inputting the first information into an AI engine; and acquiring a mastered target sound source.

Description

An operating method of an electronic device for mastering a sound source and an electronic device supporting the same {OPERATING METHOD FOR ELECTRONIC APPARATUS FOR MASTERING SOUND SOURCE AND ELECTRONIC APPARATUS SUPPORTING THEREOF}

다양한 실시예들은 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 대한 것이다. Various embodiments relate to a method of operating an electronic device for mastering a sound source and an electronic device supporting the same.

음원의 생산 및 배포과정에서 음원 가공, 믹싱 또는 마스터링은 작곡가나 가수가 직접 수행하기에 많은 시간이 필요하고, 기술적 장벽이 높은 어려움이 있다. 이에 엔지니어들에 의하여 음원의 가공단계가 필수적으로 수행되고 있으나, 이는 많은 비용과 시간이 소요되는 문제가 있다.In the process of sound source production and distribution, sound source processing, mixing, or mastering requires a lot of time for composers or singers to directly perform, and there are difficulties with high technical barriers. Accordingly, although the processing step of the sound source is essentially performed by engineers, there is a problem that it takes a lot of time and money.

다양한 실시예들은, 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다. Various embodiments may provide a method of operating an electronic device for mastering a sound source and an electronic device supporting the same.

구체적으로, 다양한 실시예들은, AI 엔진에 기초하여 음원을 마스터링하는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.Specifically, various embodiments may provide a method of operating an electronic device for mastering a sound source for mastering a sound source based on an AI engine, and an electronic device supporting the same.

또한, 다양한 실시예들은, 다양한 수요자들이 음원 마스터링 서비스에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.In addition, various embodiments may provide a method of operating an electronic device for sound source mastering that allows various consumers to easily access a sound source mastering service, and an electronic device supporting the same.

또한, 다양한 실시예들은, 음원 마스터링을 요청한 사용자의 취향을 고려하여 음원을 마스터링할 수 있는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.In addition, various embodiments may provide a method of operating an electronic device for mastering a sound source capable of mastering a sound source in consideration of the taste of a user who has requested the mastering of the sound source, and an electronic device supporting the same.

또한, 다양한 실시예들은, 음원 마스터링을 요청한 사용자의 피드백을 반영하여 음원을 마스터링할 수 있는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.In addition, various embodiments may provide a method of operating an electronic device for mastering a sound source capable of mastering a sound source by reflecting a user's feedback requesting sound source mastering, and an electronic device supporting the same.

다양한 실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.Technical problems to be achieved in various embodiments are not limited to those mentioned above, and other technical problems not mentioned are considered by those of ordinary skill in the art from various embodiments to be described below. can be

다양한 실시예들은, 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치를 제공할 수 있다.Various embodiments may provide a method of operating an electronic device for mastering a sound source and an electronic device supporting the same.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은: 대상 음원의 마스터링 (mastering) 요청 정보를 획득하는 동작; 상기 마스터링 요청 정보에 대한 응답으로, AI (artificial intelligence) 엔진 (engine) 에 입력 가능하도록 상기 대상 음원을 처리함에 기초하여 제1 정보를 획득하는 동작; 상기 제1 정보를 상기 AI 엔진에 입력하는 동작; 및 상기 제1 정보에 대한 상기 AI 엔진의 출력에 기초하여 마스터링된 대상 음원을 획득하는 동작을 포함할 수 있다.An operating method of an electronic device according to various embodiments may include: acquiring mastering request information of a target sound source; obtaining first information based on processing the target sound source to be input to an artificial intelligence (AI) engine in response to the mastering request information; inputting the first information into the AI engine; and acquiring a mastered target sound source based on an output of the AI engine with respect to the first information.

예시적 실시예에서, 상기 마스터링 요청 정보는, 상기 대상 음원의 가공을 요청하는 사용자의 식별 정보인 사용자 ID (identifier) 를 포함할 수 있다.In an exemplary embodiment, the mastering request information may include a user ID (identifier) that is identification information of a user requesting processing of the target sound source.

예시적 실시예에서, 상기 전자 장치의 동작 방법은: 상기 사용자 ID 와 데이터베이스에 기초하여, 상기 사용자의 가공 요청 이력에 대한 정보, 상기 사용자의 선호 음악 장르에 대한 정보, 상기 사용자의 선호 이퀄라이저에 대한 정보 중 하나 이상을 포함하는 제2 정보를 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다. In an exemplary embodiment, the method of operating the electronic device includes: based on the user ID and the database, information about the user's processing request history, information about the user's preferred music genre, and the user's preferred equalizer The method may further include obtaining second information including one or more of the information.

상기 마스터링된 대상 음원은, 상기 AI 엔진의 출력을 상기 제2 정보에 따라 후처리함에 기초하여 획득될 수 있다.The mastered target sound source may be obtained based on post-processing the output of the AI engine according to the second information.

예시적 실시예에서, 상기 사용자 ID 는, 복수의 사용자 ID 들 중 하나일 수 있다.In an exemplary embodiment, the user ID may be one of a plurality of user IDs.

예시적 실시예에서, 상기 데이터베이스에는, 상기 복수의 사용자 ID 들에 대응하는 복수의 사용자들 각각의 가공 요청 이력에 대한 정보, 상기 복수의 사용자들 각각의 선호 음악 장르에 대한 정보, 상기 복수의 사용자들 각각의 선호 이퀄라이저에 대한 정보가 상기 복수의 사용자 ID 들 별로 분류되어 있을 수 있다. In an exemplary embodiment, in the database, information on processing request histories of each of a plurality of users corresponding to the plurality of user IDs, information on a preferred music genre of each of the plurality of users, and the plurality of users Information on each of the preferred equalizers may be classified for each of the plurality of user IDs.

예시적 실시예에서, 상기 제2 정보는, 상기 데이터베이스를 상기 사용자 ID 에 따라 검색함에 기초하여 획득될 수 있다.In an exemplary embodiment, the second information may be obtained based on searching the database according to the user ID.

예시적 실시예에서, 상기 전자 장치의 동작 방법은: 상기 마스터링 요청 정보에 기초하여, 상기 사용자로부터 서비스 과금이 납부되었는지 여부를 식별하는 동작; 및 상기 서비스 과금이 납부되지 않은 것으로 식별됨에 기초하여, 서비스 과금 납부 요청 정보를 피드백 (feedback) 하는 동작을 더 포함할 수 있다.In an exemplary embodiment, the method of operating the electronic device may include: identifying whether a service charge has been paid from the user based on the mastering request information; and feeding back service charge payment request information based on the identification that the service charge has not been paid.

예시적 실시예에서, 상기 서비스 과금이 납부되지 않은 것으로 식별됨에 기초하여, 상기 제1 정보를 획득하는 동작, 상기 입력하는 동작 및 상기 마스터링된 대상 음원을 획득하는 동작은 드롭 (drop) 될 수 있다.In an exemplary embodiment, based on it being identified that the service charge has not been paid, the operation of obtaining the first information, the operation of inputting, and the operation of obtaining the mastered target sound source may be dropped have.

예시적 실시예에서, 상기 마스터링 요청 정보는, 상기 사용자가 서비스 구독자 (subscriber) 인지 여부를 지시하는 제1 비트를 포함할 수 있다.In an exemplary embodiment, the mastering request information may include a first bit indicating whether the user is a service subscriber.

예시적 실시예에서, 상기 제1 비트가 제1 값임에 대응하여, 상기 마스터링 요청 정보는 상기 사용자로부터 일회성 (one-time) 서비스 과금이 납부되었는지 여부를 지시하는 제2 비트를 더 포함할 수 있다.In an exemplary embodiment, in response to the first bit being the first value, the mastering request information may further include a second bit indicating whether a one-time service charge has been paid from the user. have.

예시적 실시예에서, 상기 제1 비트가 제1 값이고 상기 제2 비트가 제1 값임에 기초하여, 상기 서비스 과금이 납부되지 않은 것으로 식별될 수 있다.In an exemplary embodiment, it may be identified that the service charge is not paid, based on the first bit being the first value and the second bit being the first value.

예시적 실시예에서, (i) 상기 제1 비트가 제2 값임 또는 (ii) 상기 제1 비트가 제1 값이고 상기 제2 비트가 제2 값임에 기초하여, 상기 서비스 과금이 납부된 것으로 식별될 수 있다.In an exemplary embodiment, it is identified that the service charge has been paid based on (i) the first bit is a second value or (ii) the first bit is a first value and the second bit is a second value can be

예시적 실시예에서, 상기 제1 비트의 제1 값은, 상기 서비스 구독자가 아님을 지시할 수 있다.In an exemplary embodiment, a first value of the first bit may indicate that the user is not a subscriber to the service.

예시적 실시예에서, 상기 제1 비트의 제2 값은, 상기 서비스 구독자임을 지시할 수 있다. In an exemplary embodiment, the second value of the first bit may indicate that the subscriber is the service.

예시적 실시예에서, 상기 제2 비트의 제1 값은, 상기 일회성 과금이 납부되지 않았음을 지시할 수 있다. In an exemplary embodiment, the first value of the second bit may indicate that the one-time charge is not paid.

예시적 실시예에서, 상기 제2 비트의 제2 값은, 상기 일회성 과금이 납부되었음을 지시할 수 있다.In an exemplary embodiment, the second value of the second bit may indicate that the one-time charge has been paid.

예시적 실시예에서, 상기 마스터링된 대상 음원은, 상기 AI 엔진의 출력을 하나 이상의 파라미터에 따라 후처리함에 기초하여 획득될 수 있다.In an exemplary embodiment, the mastered target sound source may be obtained based on post-processing the output of the AI engine according to one or more parameters.

예시적 실시예에서, 상기 하나 이상의 파라미터는, 상기 대상 음원의 컴프레싱, 상기 대상 음원의 멀티밴드 컴프레싱, 상기 대상 음원의 이퀄라이저 조정, 상기 대상 음원의 스테레오 조정 및 상기 대상 음원의 음압 조정 중 하나 이상을 위한 것일 수 있다.In an exemplary embodiment, the at least one parameter is one of compression of the target sound source, multi-band compression of the target sound source, equalizer adjustment of the target sound source, stereo adjustment of the target sound source, and sound pressure adjustment of the target sound source It could be for more than that.

예시적 실시예에서, 상기 AI 엔진은, 모델 (model) 에 기계 학습 (machine learning) 을 적용함에 기초하여 미리 구성될 수 있다.In an exemplary embodiment, the AI engine may be pre-configured based on applying machine learning to a model.

예시적 실시예에서, 상기 기계 학습은: (a) 학습용 음원 데이터를 처리함에 기초하여 획득된 훈련용 데이터 및 테스트용 데이터 중 훈련용 데이터에 기초하여 상기 모델을 학습; (b) 상기 테스트용 데이터가 상기 모델로 입력됨에 대한 응답으로 출력되는 가공 데이터에 대한 제1 피드백 정보를 획득; (c) 상기 제1 피드백 정보에 기초하여 상기 모델을 업데이트; 및 (d) 상기 (a) 내지 (c) 가 반복되되, 상기 (a) 내지 (c) 의 반복 횟수가 미리 설정된 임계값과 일치하면 종료됨에 기초하여 수행될 수 있다.In an exemplary embodiment, the machine learning includes: (a) learning the model based on training data among training data and test data obtained on the basis of processing sound source data for learning; (b) obtaining first feedback information on the processing data output in response to the test data being input to the model; (c) updating the model based on the first feedback information; and (d) repeating (a) to (c), but ending when the number of repetitions of (a) to (c) matches a preset threshold value.

예시적 실시예에서, 상기 전자 장치의 동작 방법은: 상기 마스터링된 대상 음원에 대한 제2 피드백 정보를 획득하는 동작; 상기 제2 피드백 정보에 포함된 대상 음원을 위한 피드백 정보에 기초하여, 상기 제1 정보를 업데이트하는 동작; 상기 제2 피드백 정보에 포함된 AI 엔진을 위한 피드백 정보에 기초하여, 상기 AI 엔진을 업데이트 하는 동작; 상기 업데이트된 제1 정보를 상기 업데이트된 AI 엔진에 입력하는 동작; 및 상기 업데이트된 제1 정보에 대한 상기 업데이트된 AI 엔진의 출력에 기초하여 업데이트된 마스터링된 대상 음원을 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다.In an exemplary embodiment, the method of operating the electronic device may include: obtaining second feedback information on the mastered target sound source; updating the first information based on feedback information for a target sound source included in the second feedback information; updating the AI engine based on feedback information for the AI engine included in the second feedback information; inputting the updated first information to the updated AI engine; and obtaining an updated mastered target sound source based on the updated output of the AI engine with respect to the updated first information.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치는: 프로세서 (processor); 및 하나 이상의 인스트럭션 (instruction) 을 저장하는 하나 이상의 메모리 (memory) 를 포함할 수 있다. An electronic device according to various embodiments may include: a processor; and one or more memories storing one or more instructions.

예시적 실시예에서, 상기 하나 이상의 인스트럭션은, 실행 시에, 상기 프로세서가: 대상 음원의 마스터링 (mastering) 요청 정보를 획득하는 동작; 상기 마스터링 요청 정보에 대한 응답으로, AI (artificial intelligence) 엔진 (engine) 에 입력 가능하도록 상기 대상 음원을 처리함에 기초하여 제1 정보를 획득하는 동작; 상기 제1 정보를 상기 AI 엔진에 입력하는 동작; 및 상기 제1 정보에 대한 상기 AI 엔진의 출력에 기초하여 마스터링된 대상 음원을 획득하는 동작을 수행하도록 상기 프로세서를 제어할 수 있다.In an exemplary embodiment, the one or more instructions, when executed, may cause the processor to: obtain mastering request information of a target sound source; obtaining first information based on processing the target sound source to be input to an artificial intelligence (AI) engine in response to the mastering request information; inputting the first information into the AI engine; and obtaining a mastered target sound source based on the output of the AI engine with respect to the first information.

예시적 실시예에서, 상기 하나 이상의 인스트럭션은, 실행 시에, 상기 프로세서가: 상기 사용자 ID 와 데이터베이스에 기초하여, 상기 사용자의 가공 요청 이력에 대한 정보, 상기 사용자의 선호 음악 장르에 대한 정보, 상기 사용자의 선호 이퀄라이저에 대한 정보 중 하나 이상을 포함하는 제2 정보를 획득하는 동작을 더 수행하도록 상기 프로세서를 제어할 수 있다.In an exemplary embodiment, the one or more instructions, when executed, cause the processor to: based on the user ID and the database, information about the processing request history of the user, information about the user's preferred music genre, and the The processor may be controlled to further perform an operation of acquiring second information including at least one of information on the user's preferred equalizer.

예시적 실시예에서, 상기 마스터링된 대상 음원은, 상기 AI 엔진의 출력을 상기 제2 정보에 따라 후처리함에 기초하여 획득될 수 있다.In an exemplary embodiment, the mastered target sound source may be obtained based on post-processing the output of the AI engine according to the second information.

예시적 실시예에서, 상기 데이터베이스에는, 상기 복수의 사용자 ID 들에 대응하는 복수의 사용자들 각각의 가공 요청 이력에 대한 정보, 상기 복수의 사용자들 각각의 선호 음악 장르에 대한 정보, 상기 복수의 사용자들 각각의 선호 이퀄라이저에 대한 정보가 상기 복수의 사용자 ID 들 별로 분류되어 있을 수 있다.In an exemplary embodiment, in the database, information on processing request histories of each of a plurality of users corresponding to the plurality of user IDs, information on a preferred music genre of each of the plurality of users, and the plurality of users Information on each of the preferred equalizers may be classified for each of the plurality of user IDs.

예시적 실시예에서, 상기 하나 이상의 인스트럭션은, 실행 시에, 상기 프로세서가: 상기 마스터링 요청 정보에 기초하여, 상기 사용자로부터 서비스 과금이 납부되었는지 여부를 식별하는 동작; 및 상기 서비스 과금이 납부되지 않은 것으로 식별됨에 기초하여, 서비스 과금 납부 요청 정보를 피드백 (feedback) 하는 동작을 더 수행하도록 상기 프로세서를 제어할 수 있다.In an exemplary embodiment, the one or more instructions, when executed, cause the processor to: identify, based on the mastering request information, whether a service charge has been paid from the user; and feeding back service charge payment request information based on the identification that the service charge has not been paid, the processor may be controlled to further perform an operation.

예시적 실시예에서, 상기 서비스 과금이 납부되지 않은 것으로 식별됨에 기초하여, 상기 제1 정보를 획득하는 동작, 상기 입력하는 동작 및 상기 마스터링 하는 동작은 드롭 (drop) 될 수 있다.In an exemplary embodiment, the operation of obtaining the first information, the operation of inputting the first information, and the operation of mastering the first information may be dropped based on it being identified that the service charge has not been paid.

예시적 실시예에서, 상기 기계 학습은: (a) 학습용 음원 데이터를 처리함에 기초하여 획득된 훈련용 데이터 및 테스트용 데이터 중 훈련용 데이터에 기초하여 상기 모델을 학습; (b) 상기 테스트용 데이터가 상기 모델로 입력됨에 대한 응답으로 출력되는 가공 데이터에 대한 제1 피드백 정보를 획득; (c) 상기 제1 피드백 정보에 기초하여 상기 모델을 업데이트; 및 (d) 상기 (a) 내지 (c) 가 반복되되, 상기 (a) 내지 (c) 의 반복 횟수가 미리 설정된 임계값과 일치하면 종료됨에 기초하여 수행될 수 있다. In an exemplary embodiment, the machine learning includes: (a) learning the model based on training data among training data and test data obtained on the basis of processing sound source data for learning; (b) obtaining first feedback information on the processing data output in response to the test data being input to the model; (c) updating the model based on the first feedback information; and (d) repeating (a) to (c), but ending when the number of repetitions of (a) to (c) matches a preset threshold value.

예시적 실시예에서, 상기 하나 이상의 인스트럭션은, 실행 시에, 상기 프로세서가: 상기 마스터링된 대상 음원에 대한 제2 피드백 정보를 획득하는 동작; 상기 제2 피드백 정보에 포함된 대상 음원을 위한 피드백 정보에 기초하여, 상기 제1 정보를 업데이트하는 동작; 상기 제2 피드백 정보에 포함된 AI 엔진을 위한 피드백 정보에 기초하여, 상기 AI 엔진을 업데이트 하는 동작; 상기 업데이트된 제1 정보를 상기 업데이트된 AI 엔진에 입력하는 동작; 및 상기 업데이트된 제1 정보에 대한 상기 업데이트된 AI 엔진의 출력에 기초하여 업데이트된 마스터링된 대상 음원을 획득하는 동작을 더 수행하도록 상기 프로세서를 제어할 수 있다.In an exemplary embodiment, the one or more instructions, when executed, may cause the processor to: obtain second feedback information for the mastered target sound source; updating the first information based on feedback information for a target sound source included in the second feedback information; updating the AI engine based on feedback information for the AI engine included in the second feedback information; inputting the updated first information to the updated AI engine; and obtaining an updated mastered target sound source based on the updated output of the AI engine with respect to the updated first information.

상술한 다양한 실시예들은 본 개시의 바람직한 실시예들 중 일부에 불과하며, 다양한 실시예들의 기술적 특징들이 반영된 여러 가지 실시예들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.The various embodiments described above are only some of the preferred embodiments of the present disclosure, and various embodiments in which the technical features of various embodiments are reflected will be described in detail below by those of ordinary skill in the art. It can be derived and understood based on

다양한 실시예들에 따르면, AI 엔진에 기초하여 음원을 마스터링 할 수 있어, 빠르고, 저렴하고, 효율적으로 음원을 마스터링할 수 있어, 음원 마스터링 전체 과정을 효율을 크게 높일 수 있는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치가 제공될 수 있다.According to various embodiments, it is possible to master the sound source based on the AI engine, so that the sound source can be mastered quickly, inexpensively, and efficiently, so that the sound source mastering can greatly increase the efficiency of the entire sound source mastering process A method of operating an electronic device and an electronic device supporting the same may be provided.

또한, 다양한 실시예들에 따르면, 다양한 수요자들이 음원 마스터링 서비스에 쉽게 접근할 수 있도록 하여, 특히 개인 또는 소규모 음악 제작자가 쉽게 음원 마스터링 서비스를 이용하도록 할 수 있는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치가 제공될 수 있다.In addition, according to various embodiments, the electronic device for sound source mastering that allows various consumers to easily access the sound source mastering service, and in particular, an individual or small-scale music producer, can easily use the sound source mastering service. An operating method and an electronic device supporting the same may be provided.

또한, 다양한 실시예들에 따르면, 음원 마스터링을 요청한 사용자의 취향을 고려하여 음원을 마스터링할 수 있는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치가 제공될 수 있다.Also, according to various embodiments, a method of operating an electronic device for mastering a sound source capable of mastering a sound source in consideration of the taste of a user who has requested sound source mastering, and an electronic device supporting the same may be provided.

또한, 다양한 실시예들에 따르면, 음원 마스터링을 요청한 사용자의 피드백을 반영하여 음원을 마스터링할 수 있는 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법 및 이를 지원하는 전자 장치가 제공될 수 있다.Also, according to various embodiments, a method of operating an electronic device for mastering a sound source capable of mastering a sound source by reflecting the feedback of a user requesting sound source mastering, and an electronic device supporting the same may be provided.

다양한 실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. The effects obtainable from the various embodiments are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned are clearly derived to those of ordinary skill in the art based on the detailed description below. can be understood

다양한 실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 개시의 기술적 특징을 설명한다.
도 1 은 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법이 구현될 수 있는 음원 마스터링 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 서버 디바이스 및/또는 사용자 디바이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법을 도시한 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 UI/UX 의 일 예를 도시한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 AI (artificial intelligence) 엔진을 획득하는 과정을 도시한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 AI 엔진을 획득하는 전자 장치의 동작 방법을 도시한 도면이다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are included as part of the detailed description to aid understanding of the various embodiments, provide various embodiments and, together with the detailed description, explain technical features of the present disclosure.
1 is a diagram for describing a sound source mastering system in which a method of operating an electronic device for sound source mastering according to various embodiments of the present disclosure may be implemented.
2 is a diagram illustrating a configuration of a server device and/or a user device according to various embodiments of the present disclosure;
3 is a diagram illustrating a method of operating an electronic device for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure;
4 is a diagram illustrating an example of a UI/UX for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure.
5 is a diagram illustrating a process of acquiring an artificial intelligence (AI) engine for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure.
6 is a diagram illustrating an operation method of an electronic device for acquiring an AI engine for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure;

이하의 실시예들은 다양한 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.The following embodiments combine elements and features of various embodiments in a predetermined form. Each component or feature may be considered as optional unless explicitly stated otherwise. Each component or feature may be implemented in a form that is not combined with other components or features. In addition, various embodiments may be configured by combining some components and/or features. The order of operations described in various embodiments may be changed. Some configurations or features of one embodiment may be included in other embodiments, or may be replaced with corresponding configurations or features of other embodiments.

도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.In the description of the drawings, procedures or steps that may obscure the gist of various embodiments are not described, and procedures or steps that can be understood at the level of those of ordinary skill in the art are also not described. did.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.Throughout the specification, when a part is said to "comprising or including" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary. do. In addition, terms such as "... unit", "... group", and "module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is a combination of hardware or software or hardware and software. It can be implemented as Also, "a or an", "one", "the" and like related terms are used herein in the context of describing various embodiments (especially in the context of the claims that follow). Unless otherwise indicated or clearly contradicted by context, it may be used in a sense including both the singular and the plural.

이하, 다양한 실시예들에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.Hereinafter, preferred embodiments according to various embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. DETAILED DESCRIPTION The detailed description set forth below in conjunction with the appended drawings is intended to describe exemplary embodiments of various embodiments, and is not intended to represent the only embodiments.

또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.In addition, specific terms used in various embodiments are provided to help the understanding of various embodiments, and the use of these specific terms may be changed to other forms without departing from the technical spirit of various embodiments. .

1. 음원 마스터링 시스템 구현1. Implementation of sound mastering system

도 1은 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법이 구현될 수 있는 음원 마스터링 시스템을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for describing a sound source mastering system in which a method of operating an electronic device for sound source mastering according to various embodiments of the present disclosure may be implemented.

도 1을 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링 시스템은 다양한 종류의 전자 장치들(1)에 구현될 수 있다. 예를 들어, 음원 마스터링 시스템은 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)에 구현될 수 있다. 달리 말해, 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)는 각각의 장치에 구현된 음원 마스터링 시스템을 기반으로, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 동작을 수행할 수 있다. 한편, 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링 시스템은, 상기 도 1에 도시된 바에 국한되지 않고, 더 다양한 전자 장치와 서버들에 구현될 수도 있을 것이다.Referring to FIG. 1 , a sound source mastering system according to various embodiments may be implemented in various types of electronic devices 1 . For example, the sound source mastering system may be implemented in the server device 100 and/or the user device 200 . In other words, the server device 100 and/or the user device 200 may perform operations according to various embodiments of the present disclosure based on the sound source mastering system implemented in each device. Meanwhile, the sound source mastering system according to various embodiments is not limited to that shown in FIG. 1 , and may be implemented in more various electronic devices and servers.

다양한 실시예들에 따른 사용자 디바이스(200)는, 데스크탑 피시, 태블릿 피시, 모바일 단말 등의 개인 사용자에 의해 이용될 수 있는 장치일 수 있다. 이외에도 유사한 기능을 수행하는 다른 전자 장치들이 사용자 디바이스(200)로 이용될 수 있다.The user device 200 according to various embodiments may be a device that can be used by an individual user, such as a desktop PC, a tablet PC, or a mobile terminal. In addition, other electronic devices performing similar functions may be used as the user device 200 .

다양한 실시예들에 따른 서버 디바이스(100)는, 복수 개의 사용자 디바이스(200)들과 무선 및/또는 유선 통신을 수행하며, 대단위의 저장 용량을 갖는 데이터베이스를 포함하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 서버 디바이스(100)는 복수 개의 사용자 디바이스들과 연동되는 클라우드 디바이스(Cloud device)일 수 있다.The server device 100 according to various embodiments may be an apparatus that performs wireless and/or wired communication with a plurality of user devices 200 and includes a database having a large storage capacity. For example, the server device 100 may be a cloud device interworking with a plurality of user devices.

1.1. 기능적 구현1.1. functional implementation

다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링 시스템은 동작을 위한 다양한 모듈들을 포함할 수 있다. 음원 마스터링 시스템에 포함된 모듈들은 음원 마스터링 시스템이 구현되는(또는, 물리적 장치에 포함되는) 물리적 장치(예: 사용자 디바이스(200) 및/또는 서버 디바이스(100))가 지정된 동작을 수행할 수 있도록 구현된 컴퓨터 코드 내지는 하나 이상의 인스트럭션 (instruction) 일 수 있다. 다시 말해, 음원 마스터링 시스템이 구현되는 물리적 장치는 복수 개의 모듈들을 컴퓨터 코드 형태로 메모리에 저장하고, 메모리에 저장된 복수 개의 모듈들이 실행되는 경우 복수 개의 모듈들은 물리적 장치가 복수 개의 모듈들에 대응하는 지정된 동작들을 수행하도록 할 수 있다.The sound source mastering system according to various embodiments may include various modules for operation. Modules included in the sound source mastering system enable the physical device (eg, the user device 200 and/or the server device 100) in which the sound source mastering system is implemented (or included in the physical device) to perform a specified operation. It may be computer code or one or more instructions embodied to be able to do so. In other words, the physical device in which the sound source mastering system is implemented stores a plurality of modules in the form of computer code in the memory, and when the plurality of modules stored in the memory are executed, the plurality of modules is a physical device corresponding to the plurality of modules. It is possible to perform specified actions.

1.2. 장치 구현1.2. device implementation

도 2는 다양한 실시예들에 따른 서버 디바이스 및/또는 사용자 디바이스의 구성을 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating a configuration of a server device and/or a user device according to various embodiments of the present disclosure;

도 2를 참조하면, 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)는 입/출력부(310), 통신부(320), 데이터베이스(230) 및 프로세서(240)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the server device 100 and/or the user device 200 may include an input/output unit 310 , a communication unit 320 , a database 230 , and a processor 240 .

입/출력부(310)는 사용자 입력을 받거나 또는 사용자에게 정보를 출력하는 각종 인터페이스나 연결 포트 등일 수 있다. 입/출력부(310)는 입력 모듈과 출력 모듈로 구분될 수 있는데, 입력 모듈은 사용자로부터 사용자 입력을 수신한다. 사용자 입력은 키 입력, 터치 입력, 음성 입력을 비롯한 다양한 형태로 이루어질 수 있다. 이러한 사용자 입력을 받을 수 있는 입력 모듈의 예로는 전통적인 형태의 키패드나 키보드, 마우스는 물론, 사용자의 터치를 감지하는 터치 센서, 음성 신호를 입력받는 마이크, 영상 인식을 통해 제스처 등을 인식하는 카메라, 사용자 접근을 감지하는 조도 센서나 적외선 센서 등으로 구성되는 근접 센서, 가속도 센서나 자이로 센서 등을 통해 사용자 동작을 인식하는 모션 센서 및 그 외의 다양한 형태의 사용자 입력을 감지하거나 입력받는 다양한 형태의 입력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 여기서, 터치 센서는 디스플레이 패널에 부착되는 터치 패널이나 터치 필름을 통해 터치를 감지하는 압전식 또는 정전식 터치 센서, 광학적인 방식에 의해 터치를 감지하는 광학식 터치 센서 등으로 구현될 수 있다. 이외에도 입력 모듈은 자체적으로 사용자 입력을 감지하는 장치 대신 사용자 입력을 입력받는 외부의 입력 장치를 연결시키는 입력 인터페이스(USB 포트, PS/2 포트 등)의 형태로 구현될 수도 있다. 또 출력 모듈은 각종 정보를 출력해 사용자에게 이를 제공할 수 있다. 출력 모듈은 영상을 출력하는 디스플레이, 소리를 출력하는 스피커, 진동을 발생시키는 햅틱 장치 및 그 외의 다양한 형태의 출력 수단을 모두 포함하는 포괄적인 개념이다. 이외에도 출력 모듈은 상술한 개별 출력 수단을 연결시키는 포트 타입의 출력 인터페이스의 형태로 구현될 수도 있다.The input/output unit 310 may be various interfaces or connection ports that receive user input or output information to the user. The input/output unit 310 may be divided into an input module and an output module, and the input module receives a user input from a user. The user input may be made in various forms including a key input, a touch input, and a voice input. Examples of input modules that can receive such user input include a traditional keypad, keyboard, and mouse, as well as a touch sensor that detects a user's touch, a microphone that receives a voice signal, a camera that recognizes gestures through image recognition, A proximity sensor composed of an illuminance sensor or infrared sensor that detects a user's approach, a motion sensor that recognizes a user's motion through an acceleration sensor or a gyro sensor, and other various types of input means for sensing or receiving various types of user input It is a comprehensive concept that includes all Here, the touch sensor may be implemented as a piezoelectric or capacitive touch sensor for detecting a touch through a touch panel or a touch film attached to the display panel, an optical touch sensor for detecting a touch by an optical method, and the like. In addition, the input module may be implemented in the form of an input interface (USB port, PS/2 port, etc.) that connects an external input device that receives a user input instead of a device that detects a user input by itself. In addition, the output module can output various information and provide it to the user. The output module is a comprehensive concept including a display that outputs an image, a speaker that outputs a sound, a haptic device that generates vibration, and other various types of output means. In addition, the output module may be implemented in the form of a port-type output interface for connecting the above-described individual output means.

일 예로, 디스플레이 형태의 출력 모듈은 텍스트, 정지 영상, 동영상을 디스플레이 할 수 있다. 디스플레이는 액정 디스플레이(LCD: Liquid Crystal Display), 발광 다이오드(LED: light emitting diode) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED: Organic Light Emitting Diode) 디스플레이, 평판 디스플레이(FPD: Flat Panel Display), 투명 디스플레이(transparent display), 곡면 디스플레이(Curved Display), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 홀로그래픽 디스플레이(holographic display), 프로젝터 및 그 외의 영상 출력 기능을 수행할 수 있는 다양한 형태의 장치를 모두 포함하는 광의의 영상 표시 장치를 의미하는 개념이다. 이러한 디스플레이는 입력 모듈의 터치 센서와 일체로 구성된 터치 디스플레이의 형태일 수도 있다.For example, the display-type output module may display text, still images, and moving images. The display includes a liquid crystal display (LCD), a light emitting diode (LED) display, an organic light emitting diode (OLED) display, a flat panel display (FPD), and a transparent display. display), a curved display, a flexible display, a 3D display, a holographic display, a projector, and various types of devices capable of performing other image output functions. It is a concept meaning an image display device in a broad sense that includes all. Such a display may be in the form of a touch display integrally formed with the touch sensor of the input module.

통신부(320)는 외부 기기와 통신할 수 있다. 따라서, 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)는 는 통신부를 통해 외부 기기와 정보를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)는 통신부를 이용해 음원 마스터링 시스템에 저장 및 생성된 정보들이 공유되도록 외부 기기와 통신을 수행할 수 있다.The communication unit 320 may communicate with an external device. Accordingly, the server device 100 and/or the user device 200 may transmit/receive information to and from an external device through the communication unit. For example, the server device 100 and/or the user device 200 may communicate with an external device so that information stored and generated in the sound source mastering system is shared using a communication unit.

여기서, 통신, 즉 데이터의 송수신은 유선 또는 무선으로 이루어질 수 있다. 이를 위해 통신부는 LAN(Local Area Network)를 통해 인터넷 등에 접속하는 유선 통신 모듈, 이동 통신 기지국을 거쳐 이동 통신 네트워크에 접속하여 데이터를 송수신하는 이동 통신 모듈, 와이파이(Wi-Fi) 같은 WLAN(Wireless Local Area Network) 계열의 통신 방식이나 블루투스(Bluetooth), 직비(Zigbee)와 같은 WPAN(Wireless Personal Area Network) 계열의 통신 방식을 이용하는 근거리 통신 모듈, GPS(Global Positioning System)과 같은 GNSS(Global Navigation Satellite System)을 이용하는 위성 통신 모듈 또는 이들의 조합으로 구성될 수 있다.Here, communication, that is, transmission and reception of data may be performed by wire or wirelessly. To this end, the communication unit includes a wired communication module that accesses the Internet through a local area network (LAN), a mobile communication module that accesses a mobile communication network through a mobile communication base station and transmits and receives data, and a wireless local A short-distance communication module using an area network communication method or a wireless personal area network (WPAN) communication method such as Bluetooth or Zigbee, or a global navigation satellite system (GNSS) such as GPS (Global Positioning System) ) using a satellite communication module or a combination thereof.

데이터베이스(330)는 각종 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스는 데이터를 임시적으로 또는 반영구적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)의 데이터베이스에는 서버(100)를 구동하기 위한 운용 프로그램(OS: Operating System), 웹 사이트를 호스팅하기 위한 데이터나 점자 생성을 위한 프로그램 내지는 어플리케이션(예를 들어, 웹 어플리케이션)에 관한 데이터 등이 저장될 수 있다. 또, 데이터베이스는 상술한 바와 같이 모듈들을 컴퓨터 코드 형태로 저장할 수 있다. The database 330 may store various types of information. A database can store data temporarily or semi-permanently. For example, in the database of the server 100, an operating program (OS) for driving the server 100, a program or application (eg, a web application) for generating data or Braille for hosting a web site ) may be stored. In addition, the database may store the modules in the form of computer code as described above.

데이터베이스(330)의 예로는 하드 디스크(HDD: Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 플래쉬 메모리(flash memory), 롬(ROM: Read-Only Memory), 램(RAM: Random Access Memory) 등이 있을 수 있다. 이러한 데이터베이스는 내장 타입 또는 탈부착 가능한 타입으로 제공될 수 있다.Examples of the database 330 include a hard disk (HDD), a solid state drive (SSD), a flash memory, a read-only memory (ROM), a random access memory (RAM), and the like. This can be. Such a database may be provided in a built-in type or a detachable type.

프로세서(340)는 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 이를 위해 프로세서(340)는 각종 정보의 연산 및 처리를 수행하고 서버(100)의 구성요소들의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(340)는 음원 마스터링을 위한 프로그램 내지 어플리케이션을 실행시킬 수 있을 것이다. 프로세서(340)는 하드웨어 소프트웨어 또는 이들의 조합에 따라 컴퓨터나 이와 유사한 장치로 구현될 수 있다. 하드웨어적으로 프로세서(340)는 전기적인 신호를 처리하여 제어 기능을 수행하는 전자 회로 형태로 제공될 수 있으며, 소프트웨어적으로는 하드웨어적인 프로세서(340)를 구동시키는 프로그램 형태로 제공될 수 있다. 한편, 이하의 설명에서 특별한 언급이 없는 경우에는 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)의 동작은 프로세서(340)의 제어에 의해 수행되는 것으로 해석될 수 있다. 즉, 상술한 음원 마스터링 시스템에 구현되는 모듈들이 실행되는 경우, 모듈들은 프로세서(340)가 서버 디바이스(100) 및/또는 사용자 디바이스(200)를 이하의 동작들을 수행하도록 제어하는 것으로 해석될 수 있다.The processor 340 controls the overall operation of the server device 100 and/or the user device 200 . To this end, the processor 340 may perform calculation and processing of various types of information and may control operations of components of the server 100 . For example, the processor 340 may execute a program or application for mastering the sound source. The processor 340 may be implemented as a computer or a similar device according to hardware software or a combination thereof. In hardware, the processor 340 may be provided in the form of an electronic circuit that processes electrical signals to perform a control function, and in software, it may be provided in the form of a program for driving the processor 340 in hardware. Meanwhile, in the following description, if there is no special mention, the operations of the server device 100 and/or the user device 200 may be interpreted as being performed under the control of the processor 340 . That is, when the modules implemented in the sound source mastering system described above are executed, the modules may be interpreted as controlling the processor 340 to control the server device 100 and/or the user device 200 to perform the following operations. have.

요약하면, 다양한 실시예들은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.In summary, various embodiments may be implemented through various means. For example, various embodiments may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.

하드웨어에 의한 구현의 경우, 다양한 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.In the case of implementation by hardware, the method according to various embodiments may include one or more application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), FPGAs (field programmable gate arrays), may be implemented by a processor, controller, microcontroller, microprocessor, and the like.

펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 다양한 실시예들에 따른 방법은 이하에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 상기 메모리는 상기 프로세서 내부 또는 외부에 위치할 수 있으며, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.In the case of implementation by firmware or software, the method according to various embodiments may be implemented in the form of a module, procedure, or function that performs the functions or operations described below. For example, the software code may be stored in a memory and driven by a processor. The memory may be located inside or outside the processor, and data may be exchanged with the processor by various known means.

2. 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작2. Operation of an electronic device according to various embodiments

이하에서는, 상기와 같은 기술적 사상에 기반하여 다양한 실시예들에 대해 보다 상세히 설명한다. 이하에서 설명되는 다양한 실시예들에 대해서는 앞서 설명한 제 1 절의 내용들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 이하에서 설명되는 다양한 실시예들에서 정의되지 않은 동작, 기능, 용어 등은 제 1 절의 내용들에 기반하여 수행되고 설명될 수 있다.Hereinafter, various embodiments will be described in more detail based on the above technical idea. The contents of Section 1 described above may be applied to various embodiments described below. For example, operations, functions, terms, etc. that are not defined in various embodiments described below may be performed and described based on the contents of the first section.

2.1. 음원 마스터링 동작2.1. sound mastering operation

이하의 설명에서는 사용자 디바이스(200)로부터 마스터링 요청 정보를 획득한 서버 디바이스(100)가 음원 마스터링 동작을 수행함을 전제로 다양한 실시예들에 대하여 설명하였으나, 다양한 실시예들에 따르면, 서버 디바이스(100)로부터 마스터링 요청 정보를 획득한 사용자 디바이스(200)가 음원 마스터링 동작을 수행할 수도 있다. 또는, 다양한 실시예들에 따르면, 하나의 서버 디바이스(100) 또는 하나의 사용자 디바이스(200) 각각이 직접 마스터링 요청 정보를 획득(예를 들어, 사용자로부터 직접 입력)하여, 음원 마스터링 동작을 수행할 수도 있다. 또는, 다양한 실시예들에 따르면, 복수의 사용자 디바이스(200)들 및/또는 복수의 서버 디바이스(100)들이 마련되어, 복수의 사용자 디바이스(200)들 및/또는 복수의 서버 디바이스(100)들 간에 마스터링 요청 정보 송수신 및 음원 마스터링 동작이 각 동작 별로 분배되어, 별개로 실시될 수도 있다.In the following description, various embodiments have been described on the premise that the server device 100 that has obtained the mastering request information from the user device 200 performs a sound source mastering operation, but according to various embodiments, the server device The user device 200 that has obtained the mastering request information from 100 may perform a sound source mastering operation. Alternatively, according to various embodiments, one server device 100 or one user device 200 each directly obtains mastering request information (eg, directly input from a user) to perform a sound source mastering operation. can also be done Alternatively, according to various embodiments, a plurality of user devices 200 and/or a plurality of server devices 100 are provided, and between the plurality of user devices 200 and/or the plurality of server devices 100 are provided. The mastering request information transmission/reception and sound source mastering operation may be distributed for each operation and performed separately.

도 3은 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 전자 장치의 동작 방법을 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a method of operating an electronic device for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure;

다양한 실시예들에 따르면, 동작 301 에서, 서버 디바이스(100)는 대상 음원의 마스터링 요청 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 마스터링 요청 정보는 사용자 디바이스(200)로부터 수신된 것일 수 있다. According to various embodiments, in operation 301 , the server device 100 may acquire mastering request information of a target sound source. For example, the mastering request information may be received from the user device 200 .

예를 들어, 마스터링 요청 정보는 사용자 ID (identifier) 를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 ID 는 대상 음원의 가공을 요청하는 사용자의 식별 정보로, 각 사용자에게 미리 부여된 것일 수 있다.For example, the mastering request information may include a user identifier (ID). For example, the user ID is identification information of a user requesting processing of a target sound source, and may be previously assigned to each user.

예를 들어, 마스터링 요청 정보는 대상 음원의 마스터링을 요청한 사용자로부터 서비스 과금이 납부되었는지 여부를 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버 디바이스(100)는 해당 정보에 기초하여 사용자로부터 서비스 과금이 납부되었는지 여부를 식별할 수 있다. For example, the mastering request information may include information for identifying whether a service charge has been paid by the user who requested mastering of the target sound source. For example, the server device 100 may identify whether a service charge has been paid by the user based on the corresponding information.

예를 들어, 해당 정보는 제1 비트와 제2 비트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 비트 및/또는 제2 비트는 각각 1-비트 크기(one-bit size)를 가질 수 있다.For example, the corresponding information may include a first bit and a second bit. For example, each of the first bit and/or the second bit may have a one-bit size.

예를 들어, 제1 비트는 사용자가 서비스 구독자 (subscriber) 인지 여부를 지시할 수 있다, 예를 들어, 제1 비트가 0 (또는 1) 인 경우, 제1 비트는 사용자가 서비스 구독자가 아님을 지시하고, 제1 비트가 1 (또는 0) 인 경우, 제1 비트는 사용자가 서비스 구독자임을 지시할 수 있다. For example, the first bit may indicate whether the user is a service subscriber or not. For example, if the first bit is 0 (or 1), the first bit indicates that the user is not a service subscriber. indicates, and when the first bit is 1 (or 0), the first bit may indicate that the user is a service subscriber.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 사용자가 서비스 구독자로 식별된 경우, 해당 사용자로부터 구독을 위한 정기적 서비스 과금 (예를 들어, 일/월/년 단위로 정기적 납부되는 서비스 이용료) 이 납부된 것으로 보아, 해당 사용자로부터 서비스 과금이 납부되었다고 식별할 수 있다. For example, the server device 100, when the user is identified as a service subscriber, a regular service charge for a subscription (eg, a service usage fee that is regularly paid on a daily/monthly/yearly basis) is paid from the user. As a result, it can be identified that the service charge has been paid by the user.

예를 들어, 제2 비트는 사용자로부터 일회성 (one-time) 서비스 과금이 납부되었는지 여부를 지시할 수 있다. 예를 들어, 일회성 서비스 과금이란, 정기적 서비스 과금의 반대 의미로, 사용자가 해당 서비스를 이용할 때마다 해당 서비스 별로 지불해야할 과금 (즉, 케이스 기반 이용료) 일 수 있다. 예를 들어, 일회성 서비스 과금은 대상 음원 개수 별로 부과될 수 있으며, 정기적 서비스 과금은 미리 설정된 서비스 패키지 별로 다르게 정의될 수 있다. 예를 들어, 제2 비트가 0 (또는 1) 인 경우, 제2 비트는 일회성 서비스 과금이 납부되지 않았음을 지시하고, 제2 비트가 1 (또는 0) 인 경우, 제2 비트는 일회성 서비스 과금이 납부되었음을 지시할 수 있다. For example, the second bit may indicate whether a one-time service charge has been paid from the user. For example, the one-time service charge is the opposite of a regular service charge, and may be a charge to be paid for each service (ie, a case-based fee) whenever a user uses a corresponding service. For example, a one-time service charge may be charged for each number of target sound sources, and a regular service charge may be defined differently for each preset service package. For example, if the second bit is 0 (or 1), the second bit indicates that a one-time service charge has not been paid, and if the second bit is 1 (or 0), the second bit is a one-time service It may indicate that a charge has been paid.

예를 들어, 제2 비트는, 제1 비트가 서비스 구독자가 아님을 지시하는 경우에만 마스터링 요청 정보에 포함될 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 서버 디바이스(100)는 제1 비트가 0 (또는 1)인 경우, 마스터링 요청 정보에 제2 비트가 포함되었음 알 수 있고, 제1 비트가 1 (또는 0) 인 경우, 제2 비트가 포함되지 않았음을 알 수 있다.For example, the second bit may be included in the mastering request information only when the first bit indicates that the service subscriber is not. In this case, for example, when the first bit is 0 (or 1), the server device 100 may know that the second bit is included in the mastering request information, and the first bit is 1 (or 0). case, it can be seen that the second bit is not included.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 서비스 과금이 납부되지 않았음이 식별되는 경우, 서비스 과금 납부를 요청하는 정보를 포함하는 피드백을 생성하여, 사용자 디바이스(200)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 서비스 과금 납부를 요청하는 정보는, 서비스 구독을 요청하는 정보 및/또는 일회성 서비스 과금 납부를 요청하는 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.For example, when it is identified that the service charge is not paid, the server device 100 may generate feedback including information requesting payment of the service charge and transmit it to the user device 200 . For example, the information requesting payment of service billing may include one or more of information requesting service subscription and/or information requesting payment of one-time service billing.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 서비스 과금이 납부되었음이 식별되는 경우에만 후술할 다양한 실시예들에 따른 동작을 수행하고, 서비스 과금이 납부되지 않았음이 식별되는 경우에는 후술할 다양한 실시예들에 따른 동작을 수행하지 않을 수 (예를 들어, 각 동작 수행을 드롭(drop)) 있다. For example, the server device 100 performs operations according to various embodiments to be described below only when it is identified that the service charge has been paid, and when it is identified that the service charge has not been paid, various embodiments to be described later It is possible not to perform the operation according to the above (eg, drop the execution of each operation).

다양한 실시예들에 따르면, 동작 303 에서, 서버 디바이스(100)는 마스터링 요청 정보에 대한 응답으로, AI (artificial intelligence) 엔진 (engine) 에 입력 가능하도록 대상 음원을 처리함에 기초하여 제1 정보를 획득할 수 있다. According to various embodiments, in operation 303 , in response to the mastering request information, the server device 100 receives first information based on processing the target sound source to be input to an artificial intelligence (AI) engine. can be obtained

예를 들어, 대상 음원은 마스터링 요청 정보에 포함되거나, 별개의 메시지에 포함되어 서버 디바이스(100)로부터 획득될 수 있다. 또는, 서버 디바이스(100) 내에 미리 저장된 복수의 음원들로부터 획득되거나, 별개의 서버 또는 웹(web)으로부터 획득될 수도 있으며, 이 경우, 대상 음원을 검색하기 위한 대상 음원 정보 (예를 들어, 대상 음원의 제목, 가수명, 작곡가명, 장르 중 하나 이상에 대한 정보) 가 대상 음원 요청 정보에 포함되거나, 별개의 메시지에 포함되어 서버 디바이스(100)로부터 획득될 수 있다.For example, the target sound source may be acquired from the server device 100 by being included in the mastering request information or included in a separate message. Alternatively, it may be obtained from a plurality of sound sources stored in advance in the server device 100 or may be obtained from a separate server or web, and in this case, target sound source information for searching for a target sound source (eg, a target Information on one or more of the title, singer name, composer name, and genre of the sound source) may be included in the target sound source request information or may be obtained from the server device 100 by being included in a separate message.

예를 들어, 대상 음원은 wav, mp3, aac, flac 및 그외 다양한 파일 형식 중 하나의 형식을 가질 수 있다. 예를 들어, 서버 디바이스(100)는 대상 음원을 AI 엔진 (예를 들어, CNN (convolutional neural network) 기반 AI 엔진) 에 입력 가능하도록 (melspectrogram) png 파일 형식으로 변환하고, 해당 png 파일 형식을 행렬 (matrix) 형태로 추가 변환하여, 대상 음원에 대응하는 제1 정보를 생성할 수 있다.For example, the target sound source may have one of wav, mp3, aac, flac, and other various file formats. For example, the server device 100 converts the target sound source into a (melspectrogram) png file format so that it can be input to an AI engine (eg, a convolutional neural network (CNN)-based AI engine), and converts the png file format into a matrix (matrix) form may be additionally converted to generate first information corresponding to the target sound source.

다양한 실시예들에 따르면, 동작 305 에서, 서버 디바이스(100)는 제1 정보를 AI 엔진에 입력할 수 있고, 동작 307 에서, 서버 디바이스(100)는, 제1 정보에 대한 AI 엔진의 출력에 기초하여 마스터링된 대상 음원을 획득할 수 있다.According to various embodiments, in operation 305 , the server device 100 may input first information to the AI engine, and in operation 307 , the server device 100 may input an output of the AI engine for the first information. Based on the mastered target sound source can be obtained.

예를 들어, AI 엔진은 미리 구성될 수 있으며, 구체적인 방법은 제 2.2 절에서 상세하게 설명한다. 예를 들어, AI 엔진은 서버 디바이스(100) 내에 포함되거나, 외부 디바이스에 포함된 것일 수도 있다. For example, the AI engine may be pre-configured, and the specific method will be described in detail in Section 2.2. For example, the AI engine may be included in the server device 100 or included in an external device.

예를 들어, AI 엔진을 통하여 제1 마스터링 동작이 수행될 수 있다. 즉, 예를 들어, 제1 정보에 대한 AI 엔진의 출력은, 대상 음원에 제1 마스터링 동작이 적용된 제1 마스터링된 대상 음원일 수 있다. 서버 디바이스(100)는, 제1 마스터링된 대상 음원을 마스터링된 대상 음원으로 획득할 수 있다.For example, the first mastering operation may be performed through the AI engine. That is, for example, the output of the AI engine for the first information may be the first mastered target sound source to which the first mastering operation is applied to the target sound source. The server device 100 may acquire the first mastered target sound source as the mastered target sound source.

예를 들어, 제1 마스터링 동작에는 목표 특성에 대한 정보가 이용될 수 있다. 예를 들어, 목표 특성은 음원의 장르, 테마, 템포, 트렌드, 음색 등 다양한 특징들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 목표 특성에 대한 정보는 사용자로부터 입력될 수 있고, 사용자의 기존 데이터에 기초하여 획득될 수도 있고, 사용자로부터 획득된 레퍼런스 음원으로부터 해당 레퍼런스 음원에 대응하는 목표 특성에 대한 정보가 획득될 수도 있다. 또는, 예를 들어, 목표 특성에 대한 정보는 대상 음원의 타겟 시장, 목표 고객층 등을 포함할 수도 있다. 서버 디바이스(100)는, 획득된 일정 정보에 기초하여 대응하는 타겟 시장이나 목표 고객층에서 많이 스트리밍 되거나 다운로드된 음원들에 대한 정보를 획득하고, 이에 기초하여 목표 특성을 추출할 수도 있다.For example, information on the target characteristic may be used for the first mastering operation. For example, the target characteristic may include various characteristics such as a genre, a theme, a tempo, a trend, and a tone of a sound source. For example, the information on the target characteristic may be input from the user, may be obtained based on the user's existing data, or information on the target characteristic corresponding to the reference sound source may be obtained from the reference sound source obtained from the user. may be Alternatively, for example, the information on the target characteristics may include a target market of a target sound source, a target customer base, and the like. The server device 100 may acquire information about sound sources that are frequently streamed or downloaded in a corresponding target market or target customer base based on the acquired schedule information, and may extract target characteristics based on this.

또 다른 예시로, 서버 디바이스(100)는 제1 마스터링된 대상 음원을 하나 이상의 파라미터를 이용하여 후처리하여, 제2 마스터링 동작을 수행할 수 있으며, 제1 마스터링된 대상 음원에 제2 마스터링 동작이 적용된 결과물을 마스터링된 대상 음원으로 획득할 수 있다.As another example, the server device 100 may perform a second mastering operation by post-processing the first mastered target sound source using one or more parameters, and may perform a second mastering operation on the first mastered target sound source. A result to which the mastering operation is applied can be obtained as a mastered target sound source.

예를 들어, 하나 이상의 파라미터는, 대상 음원의 컴프레싱, 대상 음원의 멀티밴드 컴프레싱, 대상 음원의 이퀄라이저 조정, 대상 음원의 스테레오 조정 및 대상 음원의 음압 조정 중 하나 이상을 위한 것일 수 있다.For example, the one or more parameters may be for one or more of compression of the target sound source, multi-band compression of the target sound source, equalizer adjustment of the target sound source, stereo adjustment of the target sound source, and sound pressure adjustment of the target sound source.

예를 들어, 마스터링된 대상 음원은 wav, mp3, aac, flac 및 그외 다양한 파일 형식 중 하나의 형식을 가질 수 있다. For example, the mastered target sound source may have one of wav, mp3, aac, flac, and other various file formats.

예를 들어, 대상 음원에 대응하는 마스터링된 대상 음원은 하나 이상일 수 있다. 예를 들어, 마스터링된 대상 음원이 복수인 경우, 각 마스터링된 대상 음원은 서로 다른 버젼일 수 있다. 예를 들어, 각 마스터링된 대상 음원은 서로 다른 장르/테마 등에 최적화된 것일 수 있다. For example, there may be one or more mastered target sound sources corresponding to the target sound sources. For example, when there are a plurality of mastered target sound sources, each mastered target sound source may have a different version. For example, each mastered target sound source may be optimized for different genres/themes.

예를 들어, 마스터링된 대상 음원이 복수인 경우, 각 마스터링된 대상 음원은 서로 다른 음질을 가질 수 있다.For example, when there are a plurality of mastered target sound sources, each mastered target sound source may have different sound quality.

예를 들어, 마스터링된 대상 음원이 하나인 경우, 마스터링된 대상 음원은 각 사용자의 니즈(needs)에 따라 다른 음질을 갖도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 마스터링된 대상 음원이 복수인 경우, 사용자가 음악 제작자인 경우의 대상 음원의 음질(예를 들어, mp3 의 경우 128k, wav 의 경우 44kHz/16bit)이 사용자가 마스터링 전문가인 경우의 대상 음원의 음질(예를 들어, mp3 의 경우 320k, wav 의 경우 96kHz/24bit)보다 낮게 설정될 수 있으며, 그 반대의 경우도 가능할 수 있다.For example, when there is one mastered target sound source, the mastered target sound source may be set to have different sound quality according to the needs of each user. For example, if there are multiple mastered target sound sources, if the user is a music producer, the sound quality of the target sound source (eg, 128k for mp3, 44kHz/16bit for wav) is a mastering expert may be set lower than the sound quality of the target sound source (eg, 320k for mp3, 96kHz/24bit for wav), and vice versa.

한편, 다양한 실시예들에 따르면, 서버 디바이스(100)는, 마스터링된 대상 음원을 사용자 디바이스(200)으로 송신할 수 있다. Meanwhile, according to various embodiments, the server device 100 may transmit the mastered target sound source to the user device 200 .

예를 들어, 사용자 디바이스(200)는 마스터링된 대상 음원에 대한 응답으로, 피드백(feedback) 정보를 서버 디바이스(100)로 송신할 수 있다. For example, the user device 200 may transmit feedback information to the server device 100 in response to the mastered target sound source.

예를 들어, 피드백 정보는, 대상 음원에 대한 수정 요청 및/또는 수정을 위한 정보를 포함하는 대상 음원을 위한 피드백 정보, 제1 마스터링 동작에 대한 수정 요청 및/또는 수정을 위한 정보를 포함하는 AI 엔진을 위한 피드백 정보 또는 제2 마스터링 동작에 대한 수정 요청 및/또는 수정을 위한 정보(예를 들어, 상술한 하나 이상의 파라미터에 대한 수정 요청 및/또는 수정을 위한 정보)를 포함하는 파라미터 피드백 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. For example, the feedback information includes feedback information for a target sound source including information for a correction request and/or correction for a target sound source, a correction request for a first mastering operation, and/or information for correction. Parameter feedback including feedback information for the AI engine or information for requesting and/or modifying the second mastering operation (eg, information for requesting and/or modifying one or more parameters described above) It may include one or more of information.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 대상 음원을 위한 피드백 정보를 대상 음원에 적용함에 기초하여, 대상 음원을 수정함에 따라 제1 정보를 업데이트 할 수 있다. 또는, 예를 들어, 서버 디바이스(100)는 동일 대상 음원에 대한 제1 정보에 피드백 정보를 적용함에 제1 정보를 수정함에 따라 제1 정보를 업데이트할 수도 있다. For example, the server device 100 may update the first information as the target sound source is modified based on applying the feedback information for the target sound source to the target sound source. Alternatively, for example, the server device 100 may update the first information as the first information is modified by applying the feedback information to the first information about the same target sound source.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 AI 엔진을 위한 피드백 정보에 기초하여 AI 엔진을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 서버 디바이스(100)는 AI 엔진을 위한 피드백 정보에 기초하여 관련 변수들을 수정할 수 있다. 또는, 예를 들어, 서버 디바이스(100)는 AI 엔진을 위한 피드백 정보를 AI 엔진에 입력할 수 있으며, AI 엔진은 AI 엔진을 위한 피드백 정보에 기초하여 직접 관련 변수들을 수정할 수도 있다.For example, the server device 100 may update the AI engine based on feedback information for the AI engine. For example, the server device 100 may modify related variables based on feedback information for the AI engine. Or, for example, the server device 100 may input feedback information for the AI engine to the AI engine, and the AI engine may directly modify related variables based on the feedback information for the AI engine.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 업데이트된 제1 정보를 업데이트된 AI 엔진에 입력하고, 그 출력에 기초하여 업데이트된 마스터링된 대상 음원을 획득할 수 있다.For example, the server device 100 may input the updated first information to the updated AI engine, and acquire an updated mastered target sound source based on the output.

즉, 예를 들어, 업데이트된 제1 정보에 대한 AI 엔진의 출력은, 대상 음원에 제1 마스터링 동작이 적용된 업데이트된 제1 마스터링된 대상 음원일 수 있다. 서버 디바이스(100)는, 업데이트된 제1 마스터링된 대상 음원을 업데이트된 마스터링된 대상 음원으로 획득할 수 있다.That is, for example, the output of the AI engine with respect to the updated first information may be the updated first mastered target sound source in which the first mastering operation is applied to the target sound source. The server device 100 may acquire the updated first mastered target sound source as the updated mastered target sound source.

또 다른 예시로, 서버 디바이스(100)는 업데이트된 제1 마스터링된 대상 음원을 상술한 하나 이상의 파라미터를 이용하여 후처리하여, 제2 마스터링 동작을 수행할 수 있으며, 업데이트된 제1 마스터링된 대상 음원에 제2 마스터링 동작이 적용된 결과물을 업데이트된 마스터링된 대상 음원으로 획득할 수 있다.As another example, the server device 100 may perform a second mastering operation by post-processing the updated first mastered target sound source using one or more parameters described above, and the updated first mastering operation is performed. A result obtained by applying the second mastering operation to the target sound source may be acquired as an updated mastered target sound source.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 상술한 하나 이상의 파라미터를 파라미터 피드백 정보에 기초하여 수정하여, 수정된 하나 이상의 파라미터를 제2 마스터링 동작에 사용할 수 있다.For example, the server device 100 may modify one or more parameters described above based on the parameter feedback information, and use the modified one or more parameters for the second mastering operation.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 각 피드백 정보를 적용함에 앞서 각 피드백 정보에 포함된 노이즈를 제거할 수 있다. For example, the server device 100 may remove noise included in each feedback information before applying each feedback information.

예를 들어, 각 피드백 정보는 사용자 디바이스(200)로부터 수신된 정보 외, 서버 디바이스(100)가 직접 수집한 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 사용자 디바이스(200)는, 음원 서비스에서 상위권에 위치하는 음원들을 주기적으로 수집 및 분석하여, 현재 트렌드에 맞는 음악의 장르, 테마, 음색, 템포, 피치 등 음악의 가공방법과, 음악의 멜로디나 가사의 내용, 가창방식 등 음악의 제조방법을 추출함에 기초하여 각 피드백 정보를 획득할 수도 있다.For example, each piece of feedback information may include information directly collected by the server device 100 in addition to information received from the user device 200 . For example, the user device 200 periodically collects and analyzes sound sources located in the upper ranks in the sound source service, and the music processing method such as genre, theme, tone, tempo, pitch, etc. of music suitable for the current trend, and music Each piece of feedback information may be obtained based on extracting a method of manufacturing music, such as the melody or lyrics of the song, and the singing method.

예를 들어, 제2 마스터링 동작에는 데이터베이스에 저장된 정보가 활용될 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스에는 복수의 사용자들 각각의 가공 요청 이력에 대한 정보, 복수의 사용자들 각각의 선호 음악 장르에 대한 정보, 복수의 사용자들 각각의 선호 이퀄라이저에 대한 정보가, 복수의 사용자들 각각을 식별하기 위한 복수의 사용자 ID (identifier) 들 별로 분류되어 저장되어 있을 수 있다.For example, information stored in a database may be utilized for the second mastering operation. For example, the database includes information on the processing request history of each of the plurality of users, information on the preferred music genre of each of the plurality of users, and information on the preferred equalizer of each of the plurality of users, each of the plurality of users. A plurality of user IDs (identifiers) for identifying may be classified and stored.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 데이터베이스를, 마스터링 요청 정보에 포함된, 대상 음원의 가공을 요청하는 사용자의 식별 정보인 사용자 ID 에 따라 검색함에 기초하여 획득된 정보에 기초하여 제2 마스터링 동작을 수행할 수 있다. For example, the server device 100 may search the database according to the user ID, which is identification information of a user requesting processing of the target sound source, included in the mastering request information, based on information obtained based on the second A mastering operation may be performed.

다양한 실시예들에 따르면, 서버 디바이스(100)는 마스터링된 대상 음원을 다양한 음원 플랫폼을 통한 스트리밍 및/또는 다운로드 방법 등에 기초하여 배포할 수 있다.According to various embodiments, the server device 100 may distribute the mastered target sound source based on streaming and/or downloading methods through various sound source platforms.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 배포된 음원에 대한 피드백 정보를 획득할 수도 있다. 예를 들어 피드백 정보는 음원에 대한 공감(좋아요, 싫어요 등)이나 댓글 형태로 수집될 수도 있고, 음원을 스트리밍하거나 다운로드한 사용자에 대하여 설문을 배포하며, 설문에 대한 응답결과를 수집함으로써 획득될 수도 있다.For example, the server device 100 may obtain feedback information on the distributed sound source. For example, feedback information may be collected in the form of sympathy (likes, dislikes, etc.) or comments on the sound source, or it may be obtained by distributing a questionnaire to users who have streamed or downloaded the sound source, and collecting response results to the questionnaire. have.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 해당 피드백 정보를 제1 마스터링 / 제2 마스터링 동작에 반영하여, 각 마스터링을 위한 변수를 수정할 수 있다. For example, the server device 100 may reflect the corresponding feedback information in the first mastering / second mastering operation to modify the variables for each mastering.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 복수의 마스터링된 음원들을 배포한 후, 일정 시간마다 피드백 정보를 수집하며, 피드백 정보에 기초하여 일부 음원들의 배포를 중지하는 소거법에 기반하여 최종적으로 하나 이상의 음원을 남기는 방식을 이용할 수도 있다.For example, the server device 100 collects feedback information every predetermined time after distributing a plurality of mastered sound sources, and finally one based on an erasure method of stopping distribution of some sound sources based on the feedback information. A method of leaving more than one sound source may be used.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 특정 음악에 대해 다양한 목표 특성에 기초하여 마스터링된 음원들을 하나의 미니앨범 형태로, 혹은 서로 다른 싱글 앨범 형태로 배포한 후, 사용자들의 피드백(예를 들어, 조회수, 스트리밍 및 다운로드 수, 공감 및 덧글 등)에 기초하여 결과가 부진한 음원들의 배포를 중단하는 방식의 소거법을 적용함으로써, 최종적으로 하나 또는 수 개의 음원만을 남겨 해당 음원들에 사용자들이 집중되도록 하는 방법을 활용할 수도 있다. For example, the server device 100 distributes mastered sound sources in the form of one mini album or different single albums based on various target characteristics for specific music, and then provides feedback (eg, For example, by applying an erasure method that stops distribution of sound sources with poor results based on the number of views, streaming and downloads, sympathy and comments, etc.), finally leaving only one or a few sound sources so that users can concentrate on the sound sources. You can also use the method

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 피드백 정보에 포함된 노이즈를 제거할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보에는 음악 자체에 대한 평가가 아닌 다양한 내용들(예를 들어, 응원하는 덧글 혹은 잡담 등)이 포함될 수 있다. 따라서, 서버 디바이스(100)는 피드백으로부터 이와 같은 노이즈들을 제거하고, 음원 자체에 대한 평가정보를 포함하는 피드백만을 획득할 수 있다.For example, the server device 100 may remove noise included in the feedback information. For example, the feedback information may include various contents (eg, cheering comments or chatter, etc.) rather than an evaluation of the music itself. Accordingly, the server device 100 may remove such noises from the feedback and obtain only feedback including evaluation information on the sound source itself.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 복수의 마스터링된 음원들을 동시에 올리는 경우 음원의 재생수나 다운로드 수 등 음원순위에 반영되는 지표들이 분산될 수 있는 바, 사용자의 피드백을 수집하는 과정은 선공개 형태로 지정된 사용자들(예를 들어, 사전신청을 한 사용자들, 특정 음원서비스를 이용하는 사용자들 또는 팬클럽 회원들 등)에게만 소정의 시간제한을 두고 배포한 후, 그중 하나의 음원을 선택하여 해당 음원에 재생수나 다운로드 수 등 음원순위에 반영되는 지표들이 집중되도록 할 수 있다.For example, in the server device 100, when a plurality of mastered sound sources are simultaneously uploaded, indicators reflected in the sound source ranking, such as the number of reproductions or downloads of sound sources, may be dispersed, and the process of collecting user feedback is disclosed in advance. After distribution with a predetermined time limit only to users designated in the form (e.g., users who have pre-registered, users using a specific music service, or fan club members, etc.), select one of the sound sources and select the corresponding sound source Indices reflected in the music ranking, such as the number of plays or downloads, can be concentrated on the .

예를 들어, 소거법이 적용되는 경우, 소거된 음원에 대한 스트리밍, 재생 등의 지표는 남아있는 다른 음원에 통합되도록 설정될 수도 있다.For example, when the erasure method is applied, indices such as streaming and reproduction for the erased sound source may be set to be integrated into other sound sources remaining.

예를 들어, 하나의 마스터링된 음원을 올리되 피드백 정보에 기초하여 지속적으로 마스터링된 음원에 대한 업데이트를 수행하는 경우, 마스터링된 음원을 업데이트하는 경우에도 해당 마스터링된 음원에 대한 지표들이 누적되도록 음원 서비스가 설정될 수도 있다.For example, if one mastered sound source is uploaded but the mastered sound source is continuously updated based on feedback information, even when the mastered sound source is updated, the indicators for the mastered sound source are A sound source service may be set to be accumulated.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 UI/UX 일 예를 도시한 도면이다. 예를 들어, 도 4 의 예시는 사용자 디바이스(200)를 위한 UI/UX (user interface/user experience) 일 수 있다.4 is a diagram illustrating an example of a UI/UX for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure. For example, the example of FIG. 4 may be a user interface/user experience (UI/UX) for the user device 200 .

예를 들어, 도 4 를 참조하면, Drag'n'drop your

file here! 으로 표시된 제1 영역(401)에는 대상 음원 파일이 놓여짐에 따라 대상 음원 파일이 입력될 수 있으며, 사용자 디바이스(200)는, 제1 영역(401)에 대상 음원 파일이 입력되면, 마스터링 요청 정보를 생성하고 이를 서버 디바이스(100)로 송신할 수 있다. 또한, 예를 들어, 사용자 디바이스(200)는, 대상 음원 파일을 해당 마스터링 요청 정보 및/또는 별개의 메시지에 기초하여 서버 디바이스(100)로 송신할 수 있다.For example, referring to Figure 4, Drag'n'drop your

file here! A target sound source file may be input as the target sound source file is placed in the first area 401 indicated by Information may be generated and transmitted to the server device 100 . Also, for example, the user device 200 may transmit the target sound source file to the server device 100 based on the mastering request information and/or a separate message.

예를 들어, 사용자 디바이스(200)는, 대상 음원의 파형을 분석하여, 대상 음원의 파형에 대응하는 시각 정보인 Original WaveForm 을 제2 영역(403)에 표시할 수 있다. For example, the user device 200 may analyze the waveform of the target sound source and display Original WaveForm, which is visual information corresponding to the waveform of the target sound source, on the second area 403 .

예를 들어, 사용자 디바이스(200)는, 사용자로부터 대상 음원의 재생/중지 (play/pause) 명령을 입력 받기 위한 UI/UX 를 생성하여 제2 영역(403)에 표시(display)할 수 있다.For example, the user device 200 may generate a UI/UX for receiving a play/pause command of the target sound source from the user and display it on the second area 403 .

예를 들어, 사용자 디바이스(200)는, 마스터링 요청 정보에 대한 응답으로, 마스터링된 대상 음원을 수신할 수 있다. For example, the user device 200 may receive the mastered target sound source in response to the mastering request information.

예를 들어, 사용자 디바이스(200)는, 마스터링된 대상 음원의 파형을 분석하여, 마스터링된 대상 음원의 파형에 대응하는 시각 정보인 Mastered WaveForm 을 제3 영역(405)에 표시할 수 있다. For example, the user device 200 may analyze a waveform of the mastered target sound source and display Mastered WaveForm, which is visual information corresponding to the mastered target sound source's waveform, on the third area 405 .

예를 들어, 사용자 디바이스(200)는, 사용자로부터 마스터링된 대상 음원의 재생/중지 (play/pause) 명령을 입력 받기 위한 UI/UX 를 생성하여 제3 영역(405)에 표시할 수 있다.For example, the user device 200 may generate a UI/UX for receiving a play/pause command of a mastered target sound source from the user and display it on the third area 405 .

예를 들어, 사용자로부터 이퀄라이저 조절을 위한 제4 영역(407)을 통하여 사용자 선호 이퀄라이저에 대한 정보를 입력 받으면, 사용자 디바이스(200)는 사용자 선호 이퀄라이저에 대한 정보에 기초하여 대상 음원 및/또는 마스터링된 음원 및/또는 Orignal WaveForm 및/또는 Mastered WaveForm 을 수정하거나 및/또는 해당 사용자 선호 이퀄라이저에 대한 정보를 서버 디바이스(200)로 송신할 수 있다. For example, if information on a user preference equalizer is received from the user through the fourth area 407 for equalizer adjustment, the user device 200 performs a target sound source and/or mastering based on the information on the user preference equalizer. It is possible to modify the sound source and/or Orignal WaveForm and/or Mastered WaveForm and/or transmit information about the user's preferred equalizer to the server device 200 .

예를 들어, 해당 사용자 선호 이퀄라이저에 대한 정보를 피드백함에는, 대상 음원을 위한 피드백 정보, 또는 파라미터 피드백 정보 중 하나 이상이 이용될 수 있다.For example, at least one of feedback information for a target sound source and parameter feedback information may be used to feedback information on a corresponding user preference equalizer.

2.2. AI 엔진 획득 동작2.2. AI engine acquisition behavior

인공지능 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 Rule 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 Rule 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공지능 시스템으로 대체되고 있다.An artificial intelligence system is a computer system that implements human-level intelligence, and unlike the existing rule-based smart system, the machine learns, judges, and becomes smarter by itself. The more the AI system is used, the better the recognition rate and the more accurate understanding of user preferences, and the existing rule-based smart systems are gradually being replaced by deep learning-based AI systems.

인공지능 기술은 기계 학습(딥러닝) 및 기계 학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다.Artificial intelligence technology consists of machine learning (deep learning) and elemental technologies using machine learning.

기계 학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소 기술은 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.Machine learning is an algorithm technology that categorizes/learns characteristics of input data by itself, and element technology uses machine learning algorithms such as deep learning to simulate functions such as cognition and judgment of the human brain. It consists of technical fields such as understanding, reasoning/prediction, knowledge expression, and motion control.

인공지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.The various fields where artificial intelligence technology is applied are as follows. Linguistic understanding is a technology for recognizing and applying/processing human language/text, and includes natural language processing, machine translation, dialogue system, question and answer, and speech recognition/synthesis. Visual understanding is a technology for recognizing and processing objects like human vision, and includes object recognition, object tracking, image search, human recognition, scene understanding, spatial understanding, image improvement, and the like. Inferential prediction is a technique for logically reasoning and predicting by judging information, and includes knowledge/probability-based reasoning, optimization prediction, preference-based planning, recommendation, and the like. Knowledge expression is a technology that automatically processes human experience information into knowledge data, and includes knowledge construction (data generation/classification) and knowledge management (data utilization). Motion control is a technology for controlling autonomous driving of a vehicle and movement of a robot, and includes motion control (navigation, collision, driving), manipulation control (action control), and the like.

이하의 설명에서는 서버 디바이스(100)가 AI 엔진 획득 동작을 수행함을 전제로 다양한 실시예들에 대하여 설명하였으나, 다양한 실시예들에 따르면, 서버 디바이스(100) 외부의 다른 서버 디바이스가 AI 엔진 획득 동작을 수행할 수도 있다. 또는, 다양한 실시예들에 따르면, 복수의 사용자 디바이스(200)들 및/또는 복수의 서버 디바이스(100)들이 마련되어, 복수의 사용자 디바이스(200)들 및/또는 복수의 서버 디바이스(100)들 간에 AI 엔진 획득 동작의 각 동작이 분배되어, 별개로 실시될 수도 있다.In the following description, various embodiments have been described on the premise that the server device 100 performs the AI engine acquisition operation, but according to various embodiments, another server device outside the server device 100 performs the AI engine acquisition operation can also be performed. Alternatively, according to various embodiments, a plurality of user devices 200 and/or a plurality of server devices 100 are provided, and between the plurality of user devices 200 and/or the plurality of server devices 100 are provided. Each operation of the AI engine acquisition operation may be distributed and performed separately.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 AI (artificial intelligence) 엔진을 획득하는 과정을 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a process of acquiring an artificial intelligence (AI) engine for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure.

도 5 를 참조하면, 예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 학습용 음원 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 학습용 음원 데이터는, 일정 기간 동안 각 음원 서비스의 차트에 기초하여 상위의 미리 설정된 개수의 음원들이 수집될 수 있다. 예를 들어 학습용 음원 데이터는 장르별, 테마별, 청취자의 성별, 청취자의 연령대 등 다양한 특성들 중 하나 이상의 특성에 기초하여 수집될 수 있다.Referring to FIG. 5 , for example, the server device 100 may collect sound source data for learning. For example, as for the sound source data for learning, a preset number of sound sources above the upper level may be collected based on a chart of each sound source service for a certain period of time. For example, the sound source data for learning may be collected based on one or more characteristics among various characteristics such as genre, theme, gender, and age of the listener.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 학습용 음원 데이터에 기초하여 학습 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 학습 데이터는 훈련용 데이터 및 테스트용 데이터를 포함할 수 있다.For example, the server device 100 may acquire learning data based on sound source data for learning. For example, the training data may include data for training and data for testing.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 음원 데이터들을 표준화(normalization)하고, 이후 PCA Whitening에 기초하여 저차원으로 변경하여, 학습 데이터를 획득할 수 있다. 학습 데이터가 저차원으로 변경되어, 기계 학습에 소용되는 시간이 단축될 수 있다.For example, the server device 100 may obtain learning data by normalizing sound source data and then changing the sound source data to a lower dimension based on PCA whitening. As the learning data is changed to a lower dimension, the time required for machine learning can be shortened.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 학습 데이터를 훈련용 데이터(Training Set) 및 테스트용 데이터(Test Set)로 분류할 수 있다. 예를 들어, 훈련용 데이터는 모델을 학습시키는데 활용되고, 테스트용 데이터는 학습된 모델을 검증 및 업데이트 하는데 활용될 수 있다.For example, the server device 100 may classify the training data into training data (Training Set) and test data (Test Set). For example, data for training may be used to train a model, and data for testing may be used to validate and update the trained model.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 훈련용 데이터에 기초하여 모델을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 모델은 CNN (convolutional neural network)에 기초한 것일 수 있다. 예를 들어, 모델을 학습 시키는데에는 다양한 지도 학습 방법이 활용될 수 있으며, 비지도 학습 방법이 다양한 실시예들의 적어도 일부 동작에서 활용될 수도 있다.For example, the server device 100 may train a model based on training data. For example, the model may be based on a convolutional neural network (CNN). For example, various supervised learning methods may be used to train the model, and the unsupervised learning method may be utilized in at least some operations of various embodiments.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 학습된 모델에 기초하여 테스트용 데이터에 대한 가공 데이터를 획득할 수 있다.For example, the server device 100 may acquire processed data for test data based on the learned model.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 가공 데이터에 대한 피드백 정보를 획득할 수 있다. For example, the server device 100 may obtain feedback information on the processing data.

예를 들어, 피드백 정보는, 서버 디바이스(100) 관리자로부터 입력될 수 있다. For example, the feedback information may be input from the server device 100 manager.

또 다른 예시로, 피드백 정보는, 해당 음원에 대하여 미리 가공된 학습 데이터가 있는 경우, 서버 디바이스(100) 는 해당 미리 가공된 학습 데이터와 가공 데이터를 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 피드백 정보를 생성할 수도 있다. 다시 말하면, 예를 들어, 학습 데이터에는 음원의 가공 전 및 가공 후 버전이 포함될 수 있으며, 서버 디바이스(100)는 가공 전 음원을 학습된 모델에 기초하여 가공하여 가공 데이터를 생성하고, 가공 데이터와 학습 데이터에 포함된 가공 후 버전을 비교하여 그 비교 결과에 기초하여 피드백을 획득할 수도 있다.As another example, the feedback information, when there is pre-processed learning data for the sound source, the server device 100 compares the pre-processed learning data and the processed data, and provides feedback information based on the comparison result You can also create In other words, for example, the learning data may include pre-processed and post-processed versions of the sound source, and the server device 100 processes the sound source before processing based on the learned model to generate processed data, and process data and By comparing the versions after processing included in the learning data, feedback may be obtained based on the comparison result.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 피드백에 기초하여 학습된 모델을 업데이트할 수 있다. For example, the server device 100 may update the learned model based on the feedback.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 피드백에 기초하여 학습된 모델의 특성 (예를 들어, CNN 의 특성) 을 수정하고, 수정된 모델에 기초하여 테스트용 음원을 가공하고, 다시 피드백을 획득하여 업데이트 하는 과정을 반복할 수 있다.For example, the server device 100 corrects the characteristics of the model learned based on the feedback (eg, the characteristics of the CNN), processes the sound source for testing based on the modified model, and obtains feedback again. The update process can be repeated.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는 반복 횟수가 미리 설정된 임계값 (예를 들어, 7-9회) 에 도달하면, 동작을 종료하고 학습된 모델을 AI 엔진으로서 획득할 수 있다.For example, when the number of iterations reaches a preset threshold value (eg, 7-9 times), the server device 100 may terminate the operation and acquire the learned model as an AI engine.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 AI 엔진을 획득하는 전자 장치의 동작 방법을 도시한 도면이다.6 is a diagram illustrating an operation method of an electronic device for acquiring an AI engine for mastering a sound source according to various embodiments of the present disclosure;

도 6 을 참조하면, 예를 들어, 동작 601 에서, 서버 디바이스(100)는, 학습용 음원 데이터를 처리함에 기초하여 획득된 훈련용 데이터 및 테스트용 데이터 중 훈련용 데이터에 기초하여 모델을 학습시킬 수 있다.Referring to FIG. 6 , for example, in operation 601, the server device 100 may train a model based on training data among training data and test data obtained based on processing sound source data for learning. have.

예를 들어, 동작 603 에서, 서버 디바이스(100)는, 테스트용 데이터가 학습된 모델로 입력됨에 대한 응답으로 출력되는 가공 데이터에 대한 제1 피드백 정보를 획득할 수 있다. For example, in operation 603 , the server device 100 may obtain first feedback information about the processed data output in response to the test data being input to the learned model.

예를 들어, 동작 605 에서, 서버 디바이스(100)는, 제1 피드백 정보에 기초하여 모델을 업데이트할 수 있다.For example, in operation 605 , the server device 100 may update the model based on the first feedback information.

예를 들어, 동작 607 에서, 서버 디바이스(100)는, 동작 601 내지 동작 605 가 반복된 횟수를 미리 설정된 임계값 (N_TH) 과 비교할 수 있다. For example, in operation 607 , the server device 100 may compare the number of times operations 601 to 605 are repeated with a preset threshold value N_TH.

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 반복된 횟수가 미리 설정된 임계값과 일치하지 않으면 (즉, 반복된 횟수가 미리 설정된 임계값 미만이면), 동작 601 로 돌아가, 동작 601 내지 동작 605 을 재수행할 수 있다.For example, if the number of repetitions does not match the preset threshold value (ie, if the number of repetitions is less than the preset threshold value), the server device 100 returns to operation 601 and performs operations 601 to 605 again. can be done

예를 들어, 서버 디바이스(100)는, 반복된 횟수가 미리 설정된 임계값과 일치하면, 프로세스를 종료할 수 있다.For example, the server device 100 may terminate the process when the number of repetitions matches a preset threshold value.

상술한 다양한 실시예들에 따른 음원 마스터링을 위한 AI 엔진을 획득하는 전자 장치의 보다 구체적인 동작은 도 5 를 참조하여 앞서 설명한 내용에 기반하여 설명되고 수행될 수 있다.A more specific operation of the electronic device for acquiring the AI engine for mastering the sound source according to the above-described various embodiments may be described and performed based on the content described above with reference to FIG. 5 .

다양한 실시예들은 음원의 생산 및 배포과정에서 음원 마스터링에 활용될 수 있다.Various embodiments may be utilized for sound source mastering in the production and distribution process of the sound source.

상기 설명한 제안 방식에 대한 일례들 또한 다양한 실시예들 중 하나로 포함될 수 있으므로, 일종의 제안 방식들로 간주될 수 있음은 명백한 사실이다. 또한, 상기 설명한 제안 방식들은 독립적으로 구현될 수도 있지만, 일부 제안 방식들의 조합 (또는 병합) 형태로 구현될 수 도 있다.Since examples of the above-described proposed method may also be included as one of various embodiments, it is obvious that they may be regarded as a kind of proposed method. In addition, the above-described proposed methods may be implemented independently, but may also be implemented in the form of a combination (or merge) of some proposed methods.

다양한 실시예들은 그 기술적 아이디어 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 다양한 실시예들의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 다양한 실시예들의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 다양한 실시예들의 범위에 포함된다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.Various embodiments may be embodied in other specific forms without departing from the technical idea and essential characteristics thereof. Therefore, the detailed description above should not be construed as restrictive in all respects and should be considered as illustrative. The scope of the various embodiments should be determined by a reasonable interpretation of the appended claims, and all modifications within the equivalent scope of the various embodiments are included in the scope of the various embodiments. In addition, claims that are not explicitly cited in the claims may be combined to form an embodiment or may be included as a new claim by amendment after filing.

100: 서버 디바이스
200: 사용자 디바이스
310: 입/출력부
320: 통신부
330: 데이터베이스
340: 프로세서100: server device
200: user device
310: input / output unit
320: communication unit
330: database
340: processor

Claims

A method of operating an electronic device, comprising:
acquiring mastering request information of a target sound source;
obtaining first information based on processing the target sound source to be input to an artificial intelligence (AI) engine in response to the mastering request information;
inputting the first information into the AI engine; and
and acquiring a mastered target sound source based on an output of the AI engine with respect to the first information.

The method of claim 1,
The mastering request information includes a user ID (identifier) that is identification information of a user requesting processing of the target sound source,
The method of operating the electronic device includes: based on the user ID and the database, at least one of information on the processing request history of the user, information on the user's preferred music genre, and information on the user's preferred equalizer Further comprising the operation of obtaining the second information,
The mastered target sound source is obtained based on post-processing the output of the AI engine according to the second information.

The method of claim 2,
The user ID is one of a plurality of user IDs,
In the database, information on the processing request history of each of the plurality of users corresponding to the plurality of user IDs, information on the preferred music genre of each of the plurality of users, and the preference equalizer of each of the plurality of users information is classified for each of the plurality of user IDs,
The second information is obtained based on searching the database according to the user ID.

The method of claim 1,
The method of operating the electronic device includes:
identifying whether a service charge has been paid by the user based on the mastering request information; and
Based on it is identified that the service charge is not paid, the method further comprises the operation of feedback (feedback) service charge payment request information,
Based on it is identified that the service charge has not been paid, the operation of obtaining the first information, the operation of inputting, and the operation of obtaining the mastered target sound source are dropped.

The method of claim 4,
The mastering request information includes a first bit indicating whether the user is a service subscriber,
In response to the first bit being the first value, the mastering request information further includes a second bit indicating whether a one-time service charge has been paid from the user,
based on the first bit being the first value and the second bit being the first value, it is identified that the service charge is not paid;
It is identified that the service charge has been paid based on (i) the first bit being a second value or (ii) the first bit being a first value and the second bit being a second value;
A first value of the first bit indicates that the service subscriber is not,
A second value of the first bit indicates that the service subscriber is,
a first value of the second bit indicates that the one-time charge is not paid;
and a second value of the second bit indicates that the one-time charge has been paid.

The method of claim 1,
The mastered target sound source is obtained based on post-processing the output of the AI engine according to one or more parameters,
The one or more parameters are for one or more of compression of the target sound source, multi-band compression of the target sound source, equalizer adjustment of the target sound source, stereo adjustment of the target sound source, and sound pressure adjustment of the target sound source, Way.

The method of claim 1,
The AI engine is pre-configured based on applying machine learning to a model,
The machine learning is:
- (a) learning the model based on training data among training data and test data obtained on the basis of processing sound source data for learning;
- (b) obtaining first feedback information about the processing data output in response to the test data being input to the model;
- (c) updating the model based on the first feedback information; and
- (d) repeating (a) to (c), but ending based on the number of repetitions of (a) to (c) matching a preset threshold;
A method performed on the basis of being

The method of claim 1,
The method of operating the electronic device includes:
obtaining second feedback information on the mastered target sound source;
updating the first information based on feedback information for a target sound source included in the second feedback information;
updating the AI engine based on feedback information for the AI engine included in the second feedback information;
inputting the updated first information to the updated AI engine; and
The method further comprising: obtaining an updated mastered target sound source based on an output of the updated AI engine with respect to the updated first information.

In the electronic device,
processor; and
one or more memories storing one or more instructions;
The one or more instructions, when executed, cause the processor to:
acquiring mastering request information of a target sound source;
obtaining first information based on processing the target sound source to be input to an artificial intelligence (AI) engine in response to the mastering request information;
inputting the first information into the AI engine; and
and controlling the processor to perform an operation of acquiring a mastered target sound source based on an output of the AI engine with respect to the first information.

The method of claim 9,
The mastering request information includes a user ID (identifier) that is identification information of a user who requests processing of the target sound source,
The one or more instructions, when executed, cause the processor to: based on the user ID and the database, information about the processing request history of the user, information about the user's preferred music genre, and the user's preferred equalizer control the processor to further perform an operation of obtaining second information including one or more of the information;
The mastered target sound source is obtained based on post-processing the output of the AI engine according to the second information.

The method of claim 10,
The user ID is one of a plurality of user IDs,
In the database, information on the processing request history of each of the plurality of users corresponding to the plurality of user IDs, information on the preferred music genre of each of the plurality of users, and the preference equalizer of each of the plurality of users information is classified for each of the plurality of user IDs,
The second information is obtained based on searching the database according to the user ID.

The method of claim 9,
The one or more instructions, when executed, cause the processor to:
identifying whether a service charge has been paid by the user based on the mastering request information; and
Control the processor to further perform an operation of feeding back service charge payment request information based on it is identified that the service charge is not paid;
The operation of acquiring the first information, the operation of inputting, and the operation of acquiring the mastered target sound source are dropped based on it being identified that the service charge has not been paid.

The method of claim 12,
The mastering request information includes a first bit indicating whether the user is a service subscriber,
In response to the first bit being the first value, the mastering request information further includes a second bit indicating whether a one-time service charge has been paid from the user,
based on the first bit being the first value and the second bit being the first value, it is identified that the service charge is not paid;
It is identified that the service charge has been paid based on (i) the first bit being a second value or (ii) the first bit being a first value and the second bit being a second value;
A first value of the first bit indicates that the service subscriber is not,
A second value of the first bit indicates that the service subscriber is,
a first value of the second bit indicates that the one-time charge is not paid;
The second value of the second bit indicates that the one-time charge has been paid.

The method of claim 9,
The mastered target sound source is obtained based on post-processing the output of the AI engine according to one or more parameters,
The one or more parameters are for one or more of compression of the target sound source, multi-band compression of the target sound source, equalizer adjustment of the target sound source, stereo adjustment of the target sound source, and sound pressure adjustment of the target sound source, Device.

The method of claim 9,
The AI engine is pre-configured based on applying machine learning to a model,
The machine learning is:
- (a) learning the model based on training data among training data and test data obtained on the basis of processing sound source data for learning;
- (b) obtaining first feedback information about the processing data output in response to the test data being input to the model;
- (c) updating the model based on the first feedback information; and
- (d) repeating (a) to (c), but ending based on the number of repetitions of (a) to (c) matching a preset threshold;
An electronic device performed on the basis of being

The method of claim 9,
The one or more instructions, when executed, cause the processor to:
obtaining second feedback information on the mastered target sound source;
updating the first information based on feedback information for a target sound source included in the second feedback information;
updating the AI engine based on feedback information for the AI engine included in the second feedback information;
inputting the updated first information to the updated AI engine; and
and controlling the processor to further perform an operation of acquiring an updated mastered target sound source based on an output of the updated AI engine with respect to the updated first information.