Polymath

Polymath 是一款音樂製作工具，它利用機器學習將任何音樂庫轉換成樣本庫。它會自動將歌曲分隔成音軌，將其量化到相同的節奏和節拍網格，分析音樂結構和音調，並將音訊轉換為 MIDI。這將提供一個可搜尋的樣本庫，簡化音樂製作人、DJ 和 ML 音訊開發人員的工作流程。

主要特色：

1. 音樂音源分離：Polymath 使用 Demucs 神經網路將歌曲分隔成音軌，例如節奏、貝斯和人聲等。

2. 音樂結構分段/標記：sf_segmenter 神經網路用於分析歌曲的音樂結構，識別出段落和副歌等元素。

3. 音樂音高追蹤和音調檢測：Polymath 利用 Crepe 神經網路追蹤音樂的音高並檢測其音調。

使用案例：

• 音樂創作：Polymath 讓結合不同歌曲的元素以創作獨特樂曲變得毫不費力。使用者可以輕鬆地從一首曲目中擷取一個節奏、從另一首曲目中擷取一個貝斯線，再從第三首曲目中擷取合適的喇叭聲，將它們無縫整合到他們的數位音訊工作站 (DAW) 中。

• DJ 組合曲：Polymath 具備搜索功能，讓 DJ 可以快速發現相關曲目並建立精緻的長達一小時的混音 DJ 組合曲。

• ML 音訊開發：Polymath 簡化了為生成模型訓練建立大型音樂資料集的過程，它會自動將音訊檔案轉換為 MIDI 並提供一個可搜尋的樣本庫。

結論：

Polymath 是一款適用於音樂製作人、DJ 和 ML 音訊開發人員的強大工具。它的機器學習功能使用戶能夠將音樂庫轉換成樣本庫，將歌曲分隔成音軌，分析音樂結構和音調，並將音訊轉換為 MIDI。Polymath 具備易用性，且在音樂創作、DJ 組合曲和 ML 音訊開發方面具有實用應用，能簡化工作流程並增強音樂產業的創意。