Polymath
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Polymath
簡介 :
Polymath利用機器學習將任何音樂庫(例如來自硬盤或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)和其他信息(音色、響度等),並將音頻轉換為MIDI。結果是一個可搜索的樣本庫,能簡化音樂製作人、DJ和ML音頻開發者的工作流程。
需求人群 :
音樂製作、DJ創作、音樂數據庫訓練
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 53.3K
使用場景
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的搜索功能,為小時長混搭DJ表演快速發現相關曲目。
使用Polymath簡化創建大型音樂數據集的過程,用於訓練生成模型等。
產品特色
音樂源分離使用Demucs神經網絡
音樂結構分割/標記使用sf_segmenter神經網絡
音樂音高跟蹤和鍵檢測使用Crepe神經網絡
音樂轉MIDI使用基本音高神經網絡
音樂量化和對齊使用pyrubberband
音樂信息檢索和處理使用librosa
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