Polymath革命：如何用AI将你的音乐库转变为专业采样库？完整指南

【免费下载链接】polymath Convert any music library into a music production sample-library with ML 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/polymath

Polymath是一款革命性的AI工具，它能将你的音乐库（无论是本地硬盘还是YouTube上的音乐）转变为专业的音乐制作采样库。通过机器学习技术，Polymath能够自动分离歌曲的不同声部（如鼓点、贝斯等），将它们量化到相同的速度和节拍网格，分析音乐结构、调性等信息，并将音频转换为MIDI格式。这为音乐制作人、DJ和音频开发者提供了一个高效的工作流程，让音乐创作变得更加简单和富有创意。

🎵 什么是Polymath？

Polymath是一个开源项目，它利用先进的机器学习算法来处理和分析音频文件。它能够从音乐中提取各种特征，如速度、调性、时长等，并将音乐分割成不同的声部。这些处理后的音频片段可以被音乐制作人重新组合，创造出新的音乐作品。

✨ Polymath的核心功能

1. 音乐源分离

Polymath使用Demucs神经网络将音乐分离成多个声部，包括：

• bass（贝斯）
• drum（鼓点）
• guitar（吉他）
• other（其他）
• piano（钢琴）
• vocals（人声）

2. 音乐结构分析

通过sf_segmenter神经网络，Polymath能够识别音乐的结构，如主歌、副歌等部分。

3. 音高跟踪和调性检测

利用Crepe神经网络，Polymath可以精确跟踪音高并检测音乐的调性。

4. 音频转MIDI

Polymath使用Basic Pitch神经网络将音频转换为MIDI格式，方便音乐制作人在数字音频工作站（DAW）中进一步编辑。

5. 音乐量化和对齐

通过pyrubberband库，Polymath可以将不同的音频片段量化到相同的速度和节拍网格，确保它们能够无缝地混合在一起。

🚀 快速开始

系统要求

在安装Polymath之前，请确保你的系统已安装以下软件：

• ffmpeg
• Python 3.7 到 3.10 版本

安装步骤

1. 克隆Polymath仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/po/polymath
cd polymath

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 如果在运行Polymath时遇到basic-pitch相关问题，请运行：

pip install git+https://github.com/spotify/basic-pitch.git

Docker安装（可选）

如果你更喜欢使用Docker，可以按照以下步骤操作：

1. 构建Docker镜像：

docker build -t polymath ./

2. 创建必要的目录：

mkdir -p input library processed separated

3. 运行Docker容器：

docker run \
    -v "$(pwd)"/processed:/polymath/processed \
    -v "$(pwd)"/separated:/polymath/separated \
    -v "$(pwd)"/library:/polymath/library \
    -v "$(pwd)"/input:/polymath/input \
    polymath python /polymath/polymath.py -a ./input/song1.wav

💡 使用指南

1. 添加音乐到Polymath库

添加YouTube视频

python polymath.py -a n6DAqMFe97E

添加本地音频文件（WAV或MP3）

python polymath.py -a /path/to/audiolib/song.wav

批量添加文件

python polymath.py -a n6DAqMFe97E,eaPzCHEQExs,RijB8wnJCN0
python polymath.py -a /path/to/audiolib/song1.wav,/path/to/audiolib/song2.wav
python polymath.py -a /path/to/audiolib/

2. 量化音乐库中的歌曲

将特定歌曲量化到120 BPM

python polymath.py -q n6DAqMFe97E -t 120

将库中所有歌曲量化到120 BPM

python polymath.py -q all -t 120

将特定歌曲量化到其原始BPM

python polymath.py -q n6DAqMFe97E -k

3. 搜索相似歌曲

基于特定歌曲搜索10首相似歌曲

python polymath.py -s n6DAqMFe97E -sa 10

搜索相似歌曲并将它们量化到120 BPM

python polymath.py -s n6DAqMFe97E -sa 10 -q all -t 120

4. 将音频转换为MIDI

python polymath.py -a n6DAqMFe97E -q all -t 120 -m

🎧 提取的音频特征

Polymath能够提取多种音频特征，包括：

• tempo（速度）
• duration（时长）
• timbre（音色）
• pitch（音高）
• intensity（强度）
• volume（音量）
• loudness（响度）
• beats（节拍）
• segments_boundaries（段落边界）
• segments_labels（段落标签）
• frequency（频率）
• key（调性）

🤝 社区支持

加入Polymath社区，与其他音乐制作人和开发者交流经验：

• Discord社区

📄 许可证

Polymath采用MIT许可证，详情请参见LICENSE文件。

通过Polymath，你可以轻松地将普通的音乐库转变为专业的采样库，为你的音乐创作注入新的灵感。无论你是经验丰富的音乐制作人还是刚入门的新手，Polymath都能帮助你更高效地创作音乐。立即尝试Polymath，开启你的音乐创作新旅程！

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