Polymath

Acerca de Polymath

De la música a la biblioteca de muestras, impulsada por IA

Polymath es una herramienta de código abierto de Python que utiliza aprendizaje automático para transformar cualquier biblioteca musical, ya sea de tu disco duro o de YouTube, en una biblioteca de samples con capacidad de búsqueda, cuantificada y lista para producción. Creada para productores musicales, DJ e investigadores de audio con IA, optimiza todo, desde la separación de fuentes hasta la transcripción MIDI.

Creado por y para innovadores del audio

Diseñado por tecnólogos y desarrolladores de audio, Polymath simplifica un proceso generalmente complejo y lo convierte en un flujo de trabajo automatizado. Utiliza un conjunto de redes neuronales de vanguardia para analizar, etiquetar y convertir audio, ofreciendo a los músicos más tiempo para crear y menos para editar.

Core Features

Separación automática de tallos

Polymath utiliza la red neuronal Demucs para extraer pistas de audio individuales, como batería, bajo, voz, piano, guitarra y más. Esto permite el muestreo y la remezcla precisos de elementos aislados.

Conversión de audio a MIDI

Convierta pistas enteras o fragmentos en MIDI utilizando la red neuronal Basic Pitch, lo que permite una integración perfecta en su estación de trabajo de audio digital (DAW) para posteriores arreglos y producción.

Detección de clave y tempo

Polymath detecta automáticamente las claves musicales y el tempo, utilizando herramientas como Crepe y librosa, lo que facilita la combinación de elementos en diferentes pistas de su proyecto.

Cuantización y alineación de ritmos

Con pyrubberband, todos los stems y archivos de audio se alinean con una cuadrícula de ritmo, lo que permite realizar mezclas sincronizadas, mashups y creación de música basada en bucles.

Análisis de la estructura musical

Polymath usa sf_segmenter para dividir las canciones en secciones etiquetadas, como estribillo, verso o puente. Esto facilita la organización de samples según su función musical.

Búsqueda de canciones similares

Una vez analizadas, las canciones de tu biblioteca se pueden buscar por similitud, lo que resulta ideal para crear sets de DJ, crear mezclas temáticas o entrenar modelos musicales de IA.

Use Cases

Para productores musicales

Divide rápidamente tus canciones favoritas en samples utilizables. Extrae y combina elementos de distintos géneros para crear remixes, ritmos o composiciones completamente nuevas.

Para DJs

Busca en tu biblioteca pistas compatibles armónica y rítmicamente. Cuantiza conjuntos completos a un tempo consistente y exporta pistas para lograr transiciones fluidas.

Para desarrolladores de ML

Polymath genera conjuntos de datos estructurados y etiquetados a partir de música real. Ideal para entrenar modelos generativos o realizar análisis musicológicos.

Para investigadores

Analiza el tempo, la altura, la tonalidad, el timbre y otras características del audio en una amplia variedad de música. Usa Polymath para investigar patrones, tendencias y relaciones musicales.

How It Works

• Separación de fuentes — Demucs
• Segmentación y estructura — sf_segmenter
• Seguimiento de tono y clave — Crepe
• Audio a MIDI: Tono básico
• Cuantización — pyrubberband
• Extracción de características — librosa

Requisitos del sistema y configuración

• Python 3.7–3.10
• ffmpeg
• GPU compatible con CUDA (opcional, pero recomendado)

Soporte de Docker

Ejecute Polymath en un entorno contenedorizado utilizando el Dockerfile proporcionado. Monte directorios de entrada/salida y procese archivos fácilmente en diferentes plataformas.

Licencias y Comunidad

Polymath es de código abierto bajo la licencia MIT y acepta contribuciones de músicos, desarrolladores e investigadores. Puedes unirte a la creciente comunidad a través de Discord para recibir soporte, actualizaciones y colaborar.