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Audio Decomposition:輕松轉換音樂為五線譜的開源工具

AI工具10個月前發布 AI工具集
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Audio Decomposition是一項創新的音頻處理技術,旨在通過傅里葉變換和包絡匹配,將音樂中的各個音符和樂器有效分離,從而實現音樂到樂譜的自動轉換。該開源項目由Matthew Bird開發,無需依賴外部樂器分離庫,能夠智能識別和提取音樂中的不同樂器聲音,幫助用戶更深入地理解與復現樂譜。

Audio Decomposition是什么

Audio Decomposition是一種先進的音頻處理技術,利用傅里葉變換和包絡匹配的原理,將混合音樂中的各個音符和樂器進行分離,最終實現將音樂轉換為樂譜的功能。該項目由Matthew Bird推出,作為一個開源工具,無需外部樂器分離庫,自動識別和分離不同樂器的聲音,幫助用戶更好地理解和重構樂譜。

Audio Decomposition:輕松轉換音樂為五線譜的開源工具

Audio Decomposition的主要功能

  • 音頻源分離:有效分離混合音樂中各個樂器的聲音。
  • 音樂轉樂譜:將音頻文件轉換為樂譜,便于用戶識別音高和和弦。
  • 音頻分析:對音樂中的音符和樂器進行深入分析,幫助用戶理解音樂結構。
  • 開源工具:作為一個開源項目,允許用戶使用和修改代碼,以滿足不同需求。

Audio Decomposition的技術原理

  • 傅里葉變換:每0.1秒對音樂文件進行傅里葉變換,生成頻譜圖,將不同樂器的傅里葉變換結果相加,重建音樂頻譜。
  • 包絡分析:將聲波劃分為多個段,提取每段的最大值以獲得包絡,進一步優化結果,定義包絡的關鍵點。
  • 信封的分解:將聲波的包絡分解為起音(攻擊)、延音(持續)和釋音(釋放)。
  • 波形分類:考慮樂器的靜態衰減和動態變化,以及釋音的存在與否。
  • 帶通濾波:對每個音符頻率信號進行帶通濾波,以分離特定樂器的聲音。
  • 互相關和均方誤差(MSE):通過樂器的起音和釋音的互相關,識別每個音符的開始和結束,計算樂器波與濾波后的音頻的MSE,以獲取樂器的成本。

Audio Decomposition的項目地址

Audio Decomposition的應用場景

  • 音樂教育:通過分離不同樂器的聲音,幫助學生更直觀地理解音樂作品中的和聲與編配。
  • 音樂制作:支持制作人從復雜的音樂中提取音軌,以便于混音或創作新的音樂元素。
  • 樂譜轉錄:自動將音頻記錄轉化為樂譜,節省人工轉錄的時間和成本,特別適合古典音樂作品。
  • 音樂分析:深入分析音樂作品的構成,為音樂理論家和作曲家提供研究工具。
  • 音頻編輯:在電影和視頻制作中,幫助編輯精確處理和調整音頻元素,如對話、音樂和音效。

常見問題

1. Audio Decomposition如何使用?

用戶可以通過項目官網或GitHub獲取相關文檔和教程,按照指引進行音頻文件的分離和樂譜生成。

2. 該工具支持哪些類型的音頻文件?

Audio Decomposition支持多種常見音頻文件格式,具體格式支持請參考官方文檔。

3. Audio Decomposition是完全免費的嗎?

是的,該項目作為開源軟件,用戶可以免費使用和修改。

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