솔직히 말씀드리면, 저는 모바일 기기 사용에 그다지 열정적이지 않습니다. 기술 발전이나 변화 자체를 거부해서가 아니라, 편안함과 효율을 중시하기 때문인데요. 모바일 기기로 작업하는 것은 오븐 장갑을 낀 채 만족을 추구하는 것만큼이나 비효율적이라고 느끼곤 합니다. 하지만 예외는 언제나 있는 법이죠.
그 예외 중 하나가 바로 독자 여러분이 "이 앱 정말 신기하니 꼭 테스트해 달라"며 메일을 보내올 때입니다. 이번 주인공은 SoundHound로, 두 가지 버전이 존재합니다. 첫 번째 'Hound'는 Cortana에 비유되기도 한 음성 검색 비서로, 별도의 글에서 다룰 예정입니다. 두 번째는 가사를 몰라도 음악을 찾아주는 동명의 음악 인식 도구죠. 독자들이 보증했으니, 제가 직접 테스트해 봅니다. 간단하죠.
사운드하운드 시험대에 올리다
테스트 기기인 S5에 앱을 설치했습니다. 안드로이드에 큰 애착이 없어 진지한 작업에는 거의 사용하지 않는 기기지만요. 플레이 스토어가 다운로드를 진행하는 동안, 과거 인공지능 음악 인식 서비스를 사용했던 경험들을 떠올려 봤습니다. 클라우드 기반 분산 화음 분석이라는 이름은 화려하게 들리지만, 실상은 그렇지 않더군요. 대중적인 호평 일색의 리뷰들과는 다른 결과를 경험해 왔습니다.
이전에 Shazam, Spotify 등 여러 유사 앱을 사용해 봤지만 모두 실망스러웠고, 스크린샷조차 남길 가치를 못 느꼈습니다. 그런데 이 글을 읽고 계시다는 건, SoundHound가 최소한 첫 번째 관문은 통과했다는 뜻이겠죠.
인터페이스는 단순하지만 광고로 가득합니다. 앱 자체가 음악 검색, 탐색, 구매로 부드럽게 유도하도록 설계된 듯한 인상을 지울 수 없습니다. 인식에 실패했을 때 제시되는 대안 역시 상당히 '즉각적인 소비' 성향을 띠고 있었죠. 하지만 본론으로 들어가겠습니다.
노래를 불러볼까?
비교적 대중적인 곡부터 상당히 마이너한 곡까지, 가사 있는 곡과 없는 곡을 섞어 허밍과 노래로 테스트해 봤습니다. 첫 몇 번의 검색 결과는 그리 고무적이지 않았습니다. 로시니의 '윌리엄 텔'과 클레이더만의 'Ballade Pour Adeline'을 휘파람과 허밍으로 불렀지만 실패했습니다. 그러다 갑자기 그리그의 '아침 기분(Morning Mood)'은 제 연주를 알아맞혔습니다.
이후 80~90년대 힙합 명곡 몇 곡을 불렀는데, 전부 놓치고 최신 곡들만 내놓았습니다. Paradisio의 'Bailando'처럼 쉽게 맞힐 수 있는 곡마저 말이죠. 에이, 참나.
실제 음악으로 수준 높은 테스트
이런 도구를 평가하는 가장 좋은 방법은 실제 음악을 재생하고 무엇을 인식하는지 확인하는 것입니다. 제 노래 실력은 형편없지만, 노트북으로 유튜브 영상을 틀면 반박할 여지가 없죠. 물론 오디오 소스(노트북 스피커)와 S5 마이크 사이의 거리와 위치, 음질, 샘플링 레이트 등 여러 변수를 감안해야 하지만, 그래도 제 목소리보다는 백 배는 나을 겁니다.
그래도 결과는 엇갈렸습니다. 현대의 대중적인 음악 인식은 식은 죽 먹기였습니다. 하지만 국제적으로 마이너하면서도 확실한 곡들을 검색하면 이야기가 달라집니다. 이번에 선택한 곡들은 Sandu Ciorba, DJ Zeki, Ivan Mladek의 'Jozin z Bazin', 엔니오 모리코네의 'Chi Mai', Annibale E I Cantori Moderni의 'My Name is Trinity'(버드 스펜서와 테렌스 힐 주연의 멋진 이탈리아풍 서부극 주제곡) 등입니다. 오페라 '카르멘'의 토레아도르 노래를 포함한 클래식 몇 곡도 추가했습니다. 최대한 무작위적이고 국제적인 선곡을 했죠. 그중 하나는 핀란드 힙합 싱글 'Freestyler'의 카자흐어 버전 리믹스이기도 합니다.
결과는 이랬습니다. 카르멘은 잘 인식했고, 엔니오 모리코네의 음악도 문제없었습니다. 'Chi Mai'는 영화 음악으로, '내 이름은 아무도 아니다(My Name is Nobody)'의 주제곡 역시 영화 음악으로 정확히 짚어냈죠.
서부극 얘기가 나온 김에 말하자면, SoundHound는 Trinity 트랙은 인식하지 못했습니다. 제 터보 드라이빙 클립에 쓴 테크노 음악은 잘 맞혔지만, Megane RS 265 클립의 기괴한 리믹스는 못 맞혔습니다. 마찬가지로 Ciorba의 'Pe Cimpoi' 멜로디도 실패했습니다. 반면 기발한 Jozin 노래는 잘 찾아냈네요. 여러분도 여기 언급된 곡명을 복사해서 사용 중인 음악 검색 도구로 직접 시험해 보세요. 놀라실지도 모릅니다.
루마니아의 경쾌한 곡, 실패.
세르비아 터보 포크 테크노 리믹스, 성공.
카자흐 테크노 리믹스, 실패.
이탈리아 서부극 클래식, 실패.
Trinity 추측 결과.
문제점
앱에는 몇 가지 다른 문제도 있었습니다. 첫째, 광고가 너무 많이 로딩되고 그중 일부는 그저 멍청하기 짝이 없습니다. 둘째, 화면 하단에 검색 위치를 알려줍니다. 그걸 왜 알려주는 걸까요? 제가 어디 있는지 정도는 압니다. 노래는 몰라도 백치는 아니거든요.
추천이 좀 너무 메인스트림 쪽이다.
멍청한 광고는 안 원합니다. 엔니오를 가리지 마세요!
결론
자, 이렇게 됐습니다. 저는 전형적인 스마트폰 사용자가 아니라는 걸 압니다. 따라서 이 리뷰가 여러분의 필요와 전혀 맞지 않을 수 있습니다. 게다가 음악 취향이 라디오에서 흘러나오는 곡 위주라면, 이 리뷰는 아마 쓸모없을 겁니다. 하지만 클라우드 음악 검색 기술이 어느 정도 수준인지 궁금하다면, 이 글이 조금은 도움이 될 겁니다.
곡의 인기와 국가적 기원은 확실히 영향을 미칩니다. 이해할 수 있는 부분이죠. 하지만 기적 같은 일은 기대하지 마세요. 제 짧고 한정적이지만 알찬 테스트 기준, 노래를 아무리 잘해도 절반 정도는 틀릴 가능성이 있습니다. 여기에 은근히 공격적인 광고와 미묘한 상업적 유도까지 더해지면, 만족스럽지 않을 수 있죠. 그럼에도 불구하고, SoundHound는 제가 그동안 사용해 본 유사 앱 중 가장 정확했습니다. 그래서 진전이 있고, 희망이 있는 겁니다. 이는 음성 비서도 테스트해 봐야 한다는 뜻이기도 하죠. 실제로 작동하고 쓸만할지도 모르니까요. 당장은 스마트폰에 대고 노래하며 우스워지는 것도 괜찮습니다. SoundHound라면 굴욕을 최소화할 약간의 가능성이라도 있으니까요. 10점 만점에 6점. 그럼 다음에 뵙겠습니다.
감사합니다.