**Polymath** 是一款利用机器学习将任何音乐库（如硬盘或YouTube上的音乐）转换为音乐制作样本库的工具。它能自动分离歌曲的各个音轨（如鼓点、贝斯等），统一节奏和节拍网格（如120BPM），分析音乐结构（如主歌、副歌等）、调性（如C4、E3等）以及其他信息（音色、响度等），并将音频转换为MIDI。最终生成一个可搜索的样本库，极大简化音乐制作人、DJ和ML音频开发者的工作流程。

Polymath的核心功能有哪些？

* **音轨分离**：通过Demucs神经网络分离鼓点、贝斯、人声等音轨。 * **节奏量化**：用pyrubberband将歌曲统一到指定BPM，方便混音。 * **音乐结构分析**：用sf_segmenter标记段落（如主歌、副歌）。 * **调性检测**：通过Crepe神经网络识别歌曲调性。 * **音频转MIDI**：用Basic Pitch生成MIDI文件，方便二次编辑。 * **智能搜索**：根据音色、节奏等特征快速找到相似歌曲。

Polymath的使用案例有哪些？

* **音乐制作**：快速拼接不同歌曲的鼓点、贝斯，创作新作品。 * **DJ混音**：一键量化多首歌曲到相同BPM，轻松制作无缝衔接的Set。 * **AI训练**：为生成式模型构建高质量音乐数据集。

如何使用Polymath？

1. **添加歌曲**：支持YouTube链接或本地音频文件（WAV/MP3）。 ```bash python polymath.py -a n6DAqMFe97E ``` 2. **量化节奏**：将所有歌曲统一到120BPM。 ```bash python polymath.py -q all -t 120 ``` 3. **搜索相似歌曲**：按调性、节奏等推荐匹配曲目。 ```bash python polymath.py -s n6DAqMFe97E -sa 10 ``` 4. **转MIDI**：将处理后的音频转换为MIDI文件。 ```bash python polymath.py -m ```

需要安装哪些依赖？

需提前安装ffmpeg，Python版本需3.7-3.10。

支持GPU加速吗？

支持！TensorFlow和PyTorch会自动调用CUDA，大幅提升处理速度。

音频转MIDI的准确度如何？

目前对鼓组识别一般，后续会加入更多模型选项优化。

Polymath

5.0

Polymath 是音乐人的智能助手，一键搞定音轨分离、节奏量化、调性分析，让创作更高效。

Added on: 2025.06.26

社交媒体:

#AI 音轨分离器 #AI MIDI 生成器 #AI 歌曲混音师 #开源人工智能模型

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