WhitePrint AudioEngine
5つのマイクロサービスで構成されるAI駆動オーディオマスタリングプラットフォーム。
分析 → AI合議 → DSPマスタリング の3段階パイプラインを完全自動化。
What is WhitePrint?
🎵 ユーザー向け
音楽ファイルをアップロードまたはURLを貼り付けるだけで、AIが最適なマスタリングパラメータを自動決定し、プロ品質のマスタリングを実行。結果はA/Bプレーヤーで比較でき、WAVファイルとしてダウンロード可能。
⚙️ 技術的に
UIはバックエンド4サービスへの操縦席。自身はDSP処理やAI合議を行わず、/api/master API Route が Concertmasterへのプロキシとして機能し、APIキーをサーバーサイドで注入してセキュリティを確保。
WhitePrint AudioEngine was born from a simple frustration: existing AI mastering services are black boxes. You upload a track, wait, and receive a result with no insight into what happened or why.
We believe audio engineers and music producers deserve full transparency into the mastering process. Every parameter decision should be explainable, every measurement should be standards-compliant, and every step should be auditable.
5-Service Architecture
Concertmaster
オーケストレーター (The Conductor)
パイプライン全体を統括する唯一の外部公開サービス。URL解決、SSRF保護、コネクションプール管理、4つのパイプラインルートの制御を担当。
Python / FastAPIAudition
スコアリーダー (Analysis)
BS.1770-4準拠のラウドネス解析エンジン。K-weightingフィルター、9次元エンベロープ抽出、BPM/Key推定、Vertex AIセクション検出を実行。
Python / NumPy / SciPyDeliberation
TRIVIUM 合議エンジン (AI Council)
GRAMMATICA (GPT-5.4 / Physics), LOGICA (Claude Opus 4-7 / Structure), RHETORICA (Gemini 3.1 Pro / Aesthetics) が42パラメータを独立提案し、加重中央値マージで最適値を決定。検出ジャンルに基づくグローバルチャートTop10品質のマスタリングを指向。
Python / OpenAI / Anthropic / Vertex AIRendition-DSP
マスタリングエンジン (DSP Engine v3.1)
Spotify Pedalboard (JUCE C++) + Python ハイブリッド14段チェーン。Pedalboard: 4バンドEQ / Compressor / Limiter。Python: トランスフォーマーサチュレーション / 真空管エミュレーション / テープエミュレーション / M/S処理 / ダイナミックEQ / パラレルドライブ。全デフォルト値はニュートラル（バイパス）— AIが指示しない限り音声に一切の加工を行わない実行専用エンジン。
Python / Spotify Pedalboard (JUCE) / NumPy / SciPyUI
フロントエンド (Dashboard)
マスタリングダッシュボード、A/B比較プレーヤー、分析ビジュアライゼーション、認証・課金管理を提供するWebアプリケーション。バックエンドへの操縦席。
Next.js / React / Tailwind CSSMastering Pipeline
Upload & URL Resolution
ファイルをアップロードするか、URLを貼り付けてください。Google Drive、Dropbox、OneDrive、Suno、SoundCloudなど主要プラットフォームに対応。
ローカルファイルはGCSに自動アップロード。URLは直接ダウンロードURLに自動変換。SSRF保護完備。
BS.1770-4 Analysis
国際放送規格準拠のラウドネス解析。LUFS、True Peak、LRA、クレストファクター、スペクトルバランス、ステレオ幅を測定。
K-weightingフィルター適用。9次元時系列エンベロープ抽出。BPM/Key自動推定。Vertex AIによるセクション検出。
TRIVIUM 3-Sage Deliberation
3つの独立AIエージェント (GPT-5.4 / Claude Opus 4-7 / Gemini 3.1 Pro) が並列で最適なDSPパラメータを提案。
加重中央値マージにより42パラメータ (EQ周波数/Q値、コンプ、リミッター、サチュレーション、ステレオ、パラレル) を決定。セクション別オーバーライドで楽曲構造に応じた動的処理を適用。検出ジャンルに基づくチャートトップ10品質のマスタリング。
14-Stage Hybrid DSP Mastering (v3.1)
Spotify Pedalboard (JUCE C++) + Python ハイブリッド14段チェーン: Saturation → M/S → Dynamic EQ → Parametric EQ → Compressor → Limiter → Dither。
5パス収束ループでターゲットLUFSに正確到達。Koren真空管モデル、テープエミュレーション、パラレルドライブ搭載。全パラメータはニュートラル（バイパス）がデフォルト — AIが決定しない限り何も加工しない「実行専用エンジン」。
A/B Compare & Download
原曲とマスター済み音源をA/Bプレーヤーで即座に比較。メトリクスの前後比較を確認し、WAVをダウンロード。
ビフォー/アフターのLUFS差、True Peak、スペクトルバランスの変化を視覚的に確認可能。
Tech Stack
Frontend
- Next.js 15.5
- React 19
- Tailwind CSS 4
- Framer Motion
Backend
- Python 3.12
- FastAPI
- NumPy / SciPy
- Spotify Pedalboard (JUCE)
AI / LLM
- OpenAI GPT-5.4
- Anthropic Claude Opus 4-7
- Google Gemini 3.1 Pro
- Vertex AI
Infrastructure
- Google Cloud Run
- Cloud Storage (GCS)
- Supabase Auth + DB
- Cloud Build CI/CD
Why Multi-LLM?
No single AI model has a monopoly on good judgment. By using multiple providers (OpenAI, Anthropic, and Google), we reduce individual model bias and increase reliability through consensus. You can see where models agree and where they diverge.
Page Structure
Pipeline Audit Results
UIからバックエンドパイプラインへの全接続を検査・監査した結果。 全パイプライン (Upload → /api/master → Concertmaster → Audition → Deliberation → Rendition-DSP) の接続が正常であることを確認済み。
ALL CHECKS PASSED
UIからマスタリング可能