MasterTone

Премиальный AI-мастеринг для музыки из Suno и стемов.

MasterTone — это русскоязычная AI-платформа для профессионального мастеринга треков, созданных в Suno, с поддержкой отдельных стемов и live-показом процесса обработки. Продукт нужен независимым артистам, продюсерам и контент-криэйторам, которым нужен дорогой, коммерческий звук уровня релиза без студии, дорогостоящего инженера и сложной технической подготовки. Сервис делает понятный продюсерский workflow: анализ трека, подбор цепочки обработки, обработка стемов, сравнение до/после и экспорт готового master-аudio для площадок.

Business Goals

  • Достичь 5 000 зарегистрированных пользователей в течение 6 месяцев после запуска MVP.
  • Конвертировать не менее 12% активированных пользователей в платный тариф в течение 90 дней.
  • Обеспечить не менее 30% возврата пользователей на второй мастеринг в течение 60 дней.
  • Сократить стоимость поддержки на один мастеринг на 40% за счет self-serve workflow и автоматизации.
  • Достичь NPS не ниже 45 среди пользователей, которые экспортировали хотя бы один релизный мастер.

User Goals

  • Быстро получить профессионально звучащий мастеринг для трека из Suno.
  • Загрузить отдельные стемы и получить более точную обработку каждого слоя.
  • Видеть в реальном времени, что именно анализирует и применяет AI-агент.
  • Сравнить версии до и после, чтобы выбрать лучший вариант перед публикацией.
  • Экспортировать мастер в нужных форматах для музыкальных площадок и соцсетей.

Non-Goals

  • Не заменять полноценную DAW или многодорожечный редактор.
  • Не делать генерацию самой музыки с нуля внутри продукта.
  • Не поддерживать сложный саунд-дизайн, микширование и запись в реальном времени.
  • Не строить маркетплейс аранжировщиков, инженеров или продюсеров на первом этапе.

Независимый артист Алина, 28 - Пишет и выпускает музыку без собственной студии. Использует Suno для демо и быстрых релизных идей, но ей нужен более дорогой и ровный коммерческий звук перед публикацией.

Независимый артист Алина, 28

  • As a независимый артист, I want to загрузить трек из Suno и получить мастеринг за несколько минут, so that я могу быстрее выпускать релизы.
  • As a независимый артист, I want to сравнить несколько вариантов обработки, so that я выберу тот, который лучше звучит на стримингах.
  • As a независимый артист, I want to видеть процесс по шагам на русском языке, so that я понимаю, что именно делает сервис.

Продюсер Илья, 34 - Работает с несколькими артистами и регулярно готовит демо, pre-master и релизные версии. Ему важны контроль, повторяемость и возможность работать со стемами отдельно.

Продюсер Илья, 34

  • As a продюсер, I want to загружать стемы и получать обработку каждого слоя, so that итоговый мастер будет чище и плотнее.
  • As a продюсер, I want to видеть анализ LUFS, true peak и спектра, so that я могу быстро проверить техсостояние мастера.
  • As a продюсер, I want to сохранять пресеты и повторять цепочки, so that я ускоряю работу над серией треков.

Контент-криэйтор Даша, 24 - Делает короткие музыкальные ролики для соцсетей и хочет, чтобы трек звучал «дорого» без технической рутины. Для неё важны простота, скорость и понятные рекомендации.

Контент-криэйтор Даша, 24

  • As a контент-криэйтор, I want to получить готовый мастер в одном клике, so that я не трачу время на сложные настройки.
  • As a контент-криэйтор, I want to выбрать стиль мастеринга, so that трек звучит подходяще для жанра и платформы.
  • As a контент-криэйтор, I want to экспортировать версии для разных площадок, so that один и тот же трек подходит для Reels, TikTok и стриминга.

AI Mastering Pipeline · High priority

  • Сервис должен автоматически анализировать загруженный трек или набор стемов и строить адаптивную цепочку мастеринга на базе аудио-характеристик и жанрового профиля.
  • Определять жанр, плотность, динамику, частотный баланс и потенциальные проблемные зоны.
  • Подбирать цепочку обработки: EQ, компрессия, saturation, stereo widening, limiter, de-esser и tonal shaping.
  • Поддерживать разные профили: streaming, loud club, cinematic, vocal-forward, clean modern pop.
  • Показывать пользователю, какие шаги применяются и почему.
  • Переобрабатывать результат после пользовательской корректировки пресета.

Stem Processing · High priority

  • Пользователь может загрузить отдельные стемы, чтобы система обрабатывала их как группы с индивидуальными рекомендациями и итоговым суммированием в мастер.
  • Принимать до 16 стемов в одном проекте.
  • Автоматически распознавать тип стема: вокал, drums, bass, synths, FX, etc.
  • Проводить балансировку по стемам до мастеринга и показывать влияние каждого слоя.
  • Поддерживать fallback на single-track mastering, если стемы неполные или отсутствуют.
  • Отбрасывать или помечать некорректные файлы: битые, слишком короткие, не поддерживаемые форматы.

Real-Time Agent Experience · High priority

  • Нужен AI-агент, который в реальном времени объясняет действия, предлагает инструменты и обновляет статус обработки в понятной форме.
  • Показывать live-таймлайн этапов: анализ, подготовка, обработка, проверка, экспорт.
  • Отображать текущие инструменты и параметры в процессе, без раскрытия лишней техсложности.
  • Отвечать на вопросы пользователя о том, что происходит и почему выбран конкретный инструмент.
  • Показывать ETA, очередь задач и прогресс по каждому этапу.
  • Сохранять историю действий агента для повторного просмотра.

Export and Delivery · Medium priority

  • Пользователь должен быстро получить готовые файлы под релиз и соцсети с корректными громкостью, форматом и метаданными.
  • Экспортировать WAV 24-bit, MP3 320 kbps и preview-версии.
  • Поддерживать LUFS-таргеты для разных сценариев: streaming, social, loud.
  • Добавлять метаданные проекта: имя, версия, жанр, дата, примечания.
  • Показывать предупреждения, если true peak или loudness выходят за целевые рамки.
  • Сохранять экспортированные версии в истории проекта.

Project Management and Localization · Medium priority

  • Нужны проекты, пресеты и полностью русскоязычный интерфейс в тёмной современной теме, ориентированный на премиальный продукт.
  • Все экраны, подсказки и ошибки должны быть на русском языке.
  • Поддерживать создание проектов, переименование, дублирование и архивирование.
  • Давать готовые пресеты по жанрам и сценариям использования.
  • Использовать современный dark UI с акцентом на high-end audio branding.
  • Поддерживать мобильную адаптацию для просмотра статуса, хотя ключевой workflow desktop-first.

Первый запуск и загрузка трека

  • Пользователь регистрируется через email, Google или Telegram.
  • Создаёт новый проект и выбирает тип входных данных: один трек или стемы.
  • Загружает аудиофайлы или подключает импорт из Suno через ссылку/файл.
  • Выбирает цель мастеринга: streaming, loud, cinematic или social.
  • Система запускает быстрый анализ и показывает первый результат через 60–90 секунд.
  • Пользователь подтверждает обработку и получает готовый мастер с предпросмотром.

1. Создание проекта

  • Пользователь задаёт имя проекта, жанр, целевую платформу и тип входных данных. Система предлагает стартовый пресет на основе жанра и признаков аудио.
  • Проверять обязательные поля и показывать подсказки, если не выбран формат вывода.
  • Если жанр не распознан, предлагать универсальный modern pop preset.
  • Сразу отображать ожидаемое время обработки до 1 минуты.

2. Загрузка и анализ

  • Файлы загружаются, валидируются и анализируются по уровню, спектру, динамике и наличию клиппинга. Для стемов дополнительно строится карта групп.
  • Поддерживать drag-and-drop и пакетную загрузку.
  • Показывать ошибки: неподдерживаемый формат, слишком короткий файл, повреждённый аудиопоток.
  • При необходимости предлагать нормализацию входного уровня перед мастером.

3. Работа AI-агента

  • Агент в реальном времени показывает цепочку инструментов и рекомендации, объясняя, что и зачем применяется. Пользователь видит текущий этап и промежуточные изменения звучания.
  • Показывать live status с обновлением не реже чем раз в 2 секунды.
  • Отображать выбранные инструменты как человекочитаемые шаги, а не как сырой техлог.
  • Если модель не уверена, предлагать два сценария мастеринга на выбор.

4. Прослушивание и сравнение

  • После обработки пользователь сравнивает исходник, промежуточную версию и финальный мастер. Есть переключение между пресетами и A/B тест.
  • Синхронизировать playback до одинаковой точки старта.
  • Показывать LUFS, peak и краткий итог AI по изменениям.
  • Если пользователь меняет цель, запускать быстрый re-render только затронутых этапов.

5. Экспорт и публикация

  • Пользователь скачивает готовые форматы или отправляет их в хранилище релизов. Все версии сохраняются в проекте.
  • Экспортировать несколько форматов одновременно.
  • Сохранять историю версий, чтобы можно было вернуться к предыдущему мастеру.
  • Если экспорт не готов, показывать понятный статус с оставшимся временем.

Профессиональные сценарии и крайние случаи

  • Пакетный мастеринг нескольких треков с единым жанровым пресетом.
  • Сохранение и повторное применение цепочек обработки как custom preset.
  • Сравнение мастеров в референсном режиме с загруженным эталонным треком.
  • Автоопределение и коррекция проблемных стемов, включая вокал, бас и барабаны.
  • Экспорт note-sheet с параметрами мастеринга для продюсерской передачи.

Дизайн и интерфейс

  • Тёмная премиальная тема с контрастными акцентами и мягкими неоновыми градиентами.
  • Главный экран с большим аудиоволновым визуализатором и прогрессом обработки.
  • Русские термины в интерфейсе, но с профессиональной аудиотерминологией там, где это ожидаемо.
  • Доступность: высокая контрастность, клавиатурная навигация, понятные состояния загрузки и ошибок.
  • Производительность: минимальные лаги в визуализации, плавные анимации, мгновенный отклик контролов.

Алина записывает трек в Suno и понимает, что демо звучит хорошо, но недостаточно дорого для релиза. Раньше ей приходилось искать инженера, ждать правки и объяснять, какой звук она хочет получить. Теперь она загружает файл в MasterTone, выбирает стиль modern pop и сразу видит, как AI-агент анализирует динамику, верх, низ и стерео-картину.

Через минуту сервис предлагает обработку, показывает, какие инструменты используются, и отдельно обрабатывает стемы вокала и синтов. Алина слушает A/B сравнение, выбирает более плотный вариант и экспортирует WAV и MP3 для площадок. Вместо хаотичной рутины она получает управляемый продюсерский процесс, который экономит часы и делает релиз звучащим профессионально.

User-Centric Metrics

  • Среднее время до первого прослушиваемого мастера не более 90 секунд.
  • Не менее 80% пользователей понимают статус обработки без обращения в поддержку.
  • Не менее 70% пользователей используют сравнение до/после перед экспортом.
  • Не менее 60% проектов завершаются экспортом готового мастера.
  • Оценка качества звучания после экспорта не ниже 4.3 из 5.

Business Metrics

  • Конверсия из регистрации в первый завершённый мастер не ниже 50%.
  • Конверсия в оплату не ниже 12% за 90 дней.
  • Повторное использование сервиса не ниже 30% за 60 дней.
  • Средний revenue per paying user растёт на 15% квартал к кварталу.
  • Органический рост за счёт рефералов и sharing preview не ниже 20% новых регистраций.

Technical Metrics

  • Uptime сервиса не ниже 99.5%.
  • 95-й перцентиль времени анализа и рендера не выше 3 минут для трека до 6 минут.
  • Ошибки обработки не выше 2% от всех запусков.
  • Все пользовательские данные и файлы защищены шифрованием at rest и in transit.

Tracking Plan

  • project_created
  • file_uploaded
  • analysis_started
  • analysis_completed
  • agent_step_viewed
  • master_preview_played
  • export_completed

Technical Needs

  • Frontend на Next.js с App Router и TypeScript.
  • Backend API на Node.js или Python FastAPI для orchestration и job management.
  • Очередь задач на Redis Queue, BullMQ или Celery для аудиообработки.
  • Аудио-пайплайн с FFmpeg, librosa, pyloudnorm и custom DSP сервисом.
  • Realtime статус через WebSocket или SSE.
  • Хранилище файлов в S3-совместимом объектном сторе.
  • Логирование и трассировка через OpenTelemetry, Sentry и structured logs.

Integration Points

  • Suno import via user-uploaded export or link-based import flow.
  • Auth через Google, email magic link и Telegram login.
  • Object storage: AWS S3, Cloudflare R2 или Supabase Storage.
  • Payments: Stripe для подписок и pay-per-export.
  • Analytics: PostHog or Amplitude for event tracking.

Data Storage & Privacy

  • Хранить исходные аудиофайлы и экспорты отдельно, с разными политиками retention.
  • Шифровать все файлы и метаданные как при передаче, так и при хранении.
  • Дать пользователю возможность удалить проект и все связанные данные.
  • Соблюдать GDPR/CCPA: экспорт данных, удаление аккаунта, прозрачные consent notices.
  • Не использовать пользовательские треки для обучения моделей без явного opt-in.

Scalability & Performance

  • Вынести обработку аудио в асинхронные worker-и, чтобы UI не блокировался.
  • Поддержать горизонтальное масштабирование workers в зависимости от очереди.
  • Кешировать анализ метрик и промежуточные previews для повторного открытия проекта.
  • Оптимизировать загрузку больших файлов через resumable upload и chunking.

Potential Challenges

  • Риск нестабильного качества AI-мастеринга на разных жанрах; mitigation: жанровые пресеты, reference-based tuning и ручной fallback.
  • Риск долгой обработки больших stems; mitigation: очереди, параллельная обработка по группам и ETA в интерфейсе.
  • Риск перегруза интерфейса слишком технической информацией; mitigation: три уровня детализации от простого к pro.
  • Риск нарушения ожиданий по громкости или артефактам; mitigation: автоматические проверки true peak, LUFS и clipping guard.
  • Риск проблем с авторскими правами на входные материалы; mitigation: условия использования, пользовательское подтверждение прав и модерационные флаги для спорных файлов.

Team & resourcing - Small team - 2 engineers, 1 product designer, part-time PM, 1 audio/DSP specialist on advisory basis.

Phase 1: MVP Mastering · Weeks 1–4

  • Регистрация, создание проекта и загрузка одного трека.
  • Базовый AI-mastering pipeline для single-track input.
  • Русский dark UI с анализом LUFS, peak и спектра.
  • Предпросмотр до/после и экспорт WAV/MP3.
  • События аналитики и базовый job status.

Phase 2: Stem Workflow and Agent UI · Weeks 5–8

  • Загрузка и распознавание стемов.
  • AI-агент с live статусом и пошаговым объяснением обработки.
  • Пресеты по жанрам и сценариям вывода.
  • A/B сравнение версий и история мастеров.
  • Улучшенный realtime через WebSocket/SSE.

Phase 3: Pro Export and Scale · Weeks 9–12

  • Batch processing нескольких треков.
  • Экспорт в несколько форматов и платформенные таргеты.
  • Сохранение custom presets и reference track workflow.
  • Подписки через Stripe и лимиты тарифов.
  • Оптимизация очередей, мониторинг и error handling.

Phase 4: Premium Polish and Growth · Weeks 13–16

  • Улучшение визуализации агента и аудио-метрик.
  • Sharing preview links и реферальный рост.
  • Расширенная аналитика воронки и retention.
  • UX-polish, accessibility pass и performance tuning.

Paste this into Cursor, Bolt, Lovable, or v0 to start building.

Build a premium Russian-language AI audio mastering web app called MasterTone.

Product summary:
A dark, modern, desktop-first SaaS for musicians, producers, and creators who make tracks in Suno and want professional release-ready mastering. The app must support single-track mastering and stem-based mastering, with a realtime AI agent UI that explains what is happening step by step in Russian.

Core features:
1. Auth and onboarding in Russian: email, Google, Telegram login.
2. Project creation: project name, genre, target platform, mastering target (streaming, loud club, cinematic, social).
3. Audio upload: drag-and-drop for one track or multiple stems, resumable uploads, file validation, clear error states.
4. AI mastering pipeline: analyze loudness, peak, spectrum, stereo width, dynamics, clipping; auto-select a mastering chain with EQ, compression, saturation, stereo widening, limiter, de-essing, tonal shaping.
5. Stem processing: detect stem type, process vocal/drums/bass/synths differently, then render final master.
6. Realtime agent panel: show current step, estimated time, tools being used, why the step is applied, and live progress updates.
7. Playback comparison: original vs processed vs alternate preset A/B switching, with synchronized playback and metrics like LUFS and true peak.
8. Export: WAV 24-bit and MP3 320 kbps, version history, metadata, and downloadable previews.
9. Full Russian localization and premium dark theme with neon accents, accessible contrast, and smooth audio visualizations.

Primary screens/flows:
Screen 1 Landing page with value prop and signup.
Screen 2 Dashboard with projects list and create project.
Screen 3 Project detail with upload, analysis status, agent timeline, waveform, and metrics.
Screen 4 Compare screen with A/B player and preset switcher.
Screen 5 Export modal/page with formats and file history.
Screen 6 Settings for profile, billing, language, and data deletion.

Data model:
User(id, name, email, authProvider, locale, plan)
Project(id, userId, name, genre, targetPlatform, masteringTarget, status, createdAt)
Asset(id, projectId, type: track|stem, filename, duration, format, storageUrl, validationStatus)
Analysis(id, projectId, loudnessLUFS, truePeak, spectrumSummary, stereoWidth, dynamicsSummary, confidence)
AgentStep(id, projectId, label, status, details, startedAt, endedAt)
RenderVersion(id, projectId, presetName, outputFormat, storageUrl, createdAt)
ExportJob(id, projectId, status, progress, errorMessage)
AuditEvent(id, userId, projectId, eventName, payload, createdAt)

Tech stack:
Next.js 14 or 15, TypeScript, Tailwind CSS, shadcn/ui, Framer Motion, Zustand or TanStack Query, Supabase or PostgreSQL for database, S3-compatible storage, Redis + BullMQ for jobs, WebSockets or SSE for realtime status, FFmpeg for audio processing orchestration, OpenTelemetry and Sentry for observability, Stripe for payments, PostHog for analytics.

Implementation requirements:
Use a clean SaaS architecture with separate frontend, API, worker queue, and storage layers. Make the UI polished, minimal, expensive-looking, and optimized for audio workflow. All copy, labels, errors, and empty states must be in Russian. Include seed data and mock states for development. Prioritize responsive desktop UX but support mobile for monitoring status and exports. Build with production-ready components, typed models, and realistic loading, empty, error, and success states. Create the app structure, main pages, reusable components, sample data, and a sensible design system for a premium music product.

Business Idea

Смотри, мой случай создания мастеринга с помощью искусственного интеллекта для выпуска на музыкальной площадке. И именно музыка сделана с помощью Suno, чтобы он анализировал и понимал. Ты сам составь полное, что там, через какие-то плагины, искусственные интеллекты обрабатывал, чтобы красиво все было. И плюс еще там будут стемы загружаться отдельно, которые она обрабатывает. Сделай вообще как инструмент, профессиональный, дорогой, продюсерский, как будто обрабатывает кто-то билли айлиш песни. И локализация всё на русском, чисто на русском. Темная тема: современный дизайн. Ищи популярные какие-то скиллы. Должен быть агент, это по-любому, и все показывать должно в реальном времени, как обрабатывает искать инструменты, там все, какие есть. И мы будем делать это в Lavable.Dev

Make My PRD

Design by The Resonance | Powered by GPC – The AI Transformation Company