Polymath

पॉलीमैथ के बारे में

संगीत से लेकर नमूना पुस्तकालय तक, AI द्वारा संचालित

पॉलीमैथ एक ओपन-सोर्स पायथन टूल है जो मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके किसी भी संगीत लाइब्रेरी को—चाहे वह आपकी हार्ड ड्राइव से हो या YouTube से—एक खोज योग्य, क्वांटाइज़्ड, प्रोडक्शन-रेडी सैंपल लाइब्रेरी में बदल देता है। संगीत निर्माताओं, डीजे और एआई ऑडियो शोधकर्ताओं के लिए बनाया गया, यह सोर्स सेपरेशन से लेकर MIDI ट्रांसक्रिप्शन तक, सब कुछ सुव्यवस्थित करता है।

ऑडियो इनोवेटर्स द्वारा और उनके लिए निर्मित

ऑडियो टेक्नोलॉजिस्ट और डेवलपर्स द्वारा डिज़ाइन किया गया, पॉलीमैथ एक जटिल प्रक्रिया को एक स्वचालित वर्कफ़्लो में सरल बना देता है। यह ऑडियो का विश्लेषण, लेबलिंग और रूपांतरण करने के लिए अत्याधुनिक न्यूरल नेटवर्क के एक समूह का उपयोग करता है, जिससे संगीतकारों को रचना के लिए अधिक समय और संपादन के लिए कम समय मिलता है।

मुख्य विशेषताएं

स्वचालित स्टेम पृथक्करण

पॉलीमैथ, ड्रम, बेस, वोकल्स, पियानो, गिटार आदि जैसे अलग-अलग ऑडियो स्टेम्स निकालने के लिए डेमुक्स न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल करता है। इससे अलग-अलग तत्वों की सटीक सैंपलिंग और रीमिक्सिंग संभव हो पाती है।

ऑडियो से MIDI रूपांतरण

बेसिक पिच न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके स्टेम्स या संपूर्ण ट्रैक्स को MIDI में परिवर्तित करें, जिससे आगे की व्यवस्था और उत्पादन के लिए आपके डिजिटल ऑडियो वर्कस्टेशन (DAW) में निर्बाध एकीकरण की अनुमति मिलती है।

कुंजी और गति का पता लगाना

पॉलीमैथ क्रेप और लिब्रोसा जैसे उपकरणों का उपयोग करके स्वचालित रूप से संगीत कुंजियों और गति का पता लगाता है, जिससे आपके प्रोजेक्ट में विभिन्न ट्रैकों में तत्वों का मिलान करना आसान हो जाता है।

क्वांटाइजेशन और बीट संरेखण

पाइरबरबैंड के साथ, सभी स्टेम और ऑडियो फ़ाइलें एक बीट ग्रिड से संरेखित होती हैं, जिससे सिंक्रनाइज़ मैशअप, मिक्स और लूप-आधारित संगीत निर्माण की अनुमति मिलती है।

संगीत संरचना विश्लेषण

पॉलीमैथ sf_segmenter का इस्तेमाल करके गानों को कोरस, वर्स या ब्रिज जैसे लेबल वाले हिस्सों में बाँटता है। इससे संगीत के आधार पर सैंपल को व्यवस्थित करना आसान हो जाता है।

समान गीत खोजें

एक बार विश्लेषण हो जाने के बाद, आपकी लाइब्रेरी में गानों को समानता के आधार पर खोजा जा सकता है — जो डीजे सेट बनाने, विषयगत मिश्रण बनाने या एआई संगीत मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आदर्श है।

उपयोग के मामले

संगीत निर्माताओं के लिए

अपने पसंदीदा ट्रैक्स को तुरंत उपयोगी सैंपल्स में तोड़ें। रीमिक्स, बीट्स या पूरी तरह से नई रचनाएँ बनाने के लिए विभिन्न शैलियों के तत्वों को निकालें और संयोजित करें।

डीजे के लिए

अपनी लाइब्रेरी में सामंजस्यपूर्ण और लयबद्ध रूप से संगत ट्रैक खोजें। पूरे सेट को एक समान गति में क्वांटाइज़ करें और निर्बाध संक्रमण के लिए स्टेम्स को एक्सपोर्ट करें।

एमएल डेवलपर्स के लिए

पॉलीमैथ वास्तविक संगीत से संरचित, लेबलयुक्त डेटासेट उत्पन्न करता है। यह जनरेटिव मॉडल्स के प्रशिक्षण या संगीत संबंधी विश्लेषण के लिए एकदम सही है।

शोधकर्ताओं के लिए

विविध प्रकार के संगीत में टेम्पो, पिच, की, टिम्ब्रे और अन्य ऑडियो विशेषताओं का विश्लेषण करें। संगीत के पैटर्न, रुझानों और संबंधों की जाँच के लिए पॉलीमैथ का उपयोग करें।

यह काम किस प्रकार करता है

• Source Separation — Demucs
• Segmentation & Structure — sf_segmenter
• Pitch & Key Tracking — Crepe
• Audio to MIDI — Basic Pitch
• Quantization — pyrubberband
• Feature Extraction — librosa

सिस्टम आवश्यकताएँ और सेटअप

• Python 3.7–3.10
• ffmpeg
• CUDA-enabled GPU (optional but recommended)

डॉकर समर्थन

प्रदान की गई Dockerfile का उपयोग करके पॉलीमैथ को एक कंटेनरीकृत वातावरण में चलाएँ। विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म पर इनपुट/आउटपुट निर्देशिकाएँ माउंट करें और फ़ाइलों को आसानी से प्रोसेस करें।

लाइसेंसिंग और समुदाय

पॉलीमैथ एमआईटी लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स है और संगीतकारों, डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के योगदान का स्वागत करता है। आप सहायता, अपडेट और सहयोग के लिए डिस्कॉर्ड के माध्यम से बढ़ते समुदाय में शामिल हो सकते हैं।