Polymath:使用機器學習將任何音樂庫轉換為音樂製作樣本庫。

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Polymath利用機器學習將任何音樂庫(例如來自硬碟或YouTube)轉換為音樂製作樣本庫。該工具能自動將歌曲分割成節拍、貝斯等音軌部分,將它們量化到相同的速度和節拍格(例如120bpm),分析音樂結構(例如副歌、合唱等),關鍵(例如C4、E3等)和其他資訊(音色、響度等),並將音訊轉換為MIDI。結果是一個可搜尋的樣本庫,能簡化音樂製作人、DJ和ML音訊開發者的工作流程。

需求人群:

"音樂製作、DJ創作、音樂資料庫訓練"

使用場景示例:

使用Polymath將來自不同歌曲的元素組合,創作獨特的新作品。

使用Polymath的搜尋功能,為小時長混搭DJ表演快速發現相關曲目。

使用Polymath簡化建立大型音樂資料集的過程,用於訓練生成模型等。

產品特色:

音樂源分離使用Demucs神經網路

音樂結構分割/標記使用sf_segmenter神經網路

音樂音高跟蹤和鍵檢測使用Crepe神經網路

音樂轉MIDI使用基本音高神經網路

音樂量化和對齊使用pyrubberband

音樂資訊檢索和處理使用librosa

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