Polymath

About Polymath

From Music to Sample Library, Powered by AI

Polymath é uma ferramenta Python de código aberto que usa aprendizado de máquina para transformar qualquer biblioteca musical — seja do seu disco rígido ou do YouTube — em uma biblioteca de samples pesquisável, quantizada e pronta para produção. Criada para produtores musicais, DJs e pesquisadores de áudio com IA, ela simplifica tudo, desde a separação de fontes até a transcrição MIDI.

Criado por e para inovadores de áudio

Desenvolvido por tecnólogos e desenvolvedores de áudio, o Polymath simplifica um processo tipicamente complexo em um fluxo de trabalho automatizado. Ele utiliza um conjunto de redes neurais de última geração para analisar, rotular e converter áudio, dando aos músicos mais tempo para criar e menos tempo para editar.

Core Features

Automatic Stem Separation

O Polymath utiliza a rede neural Demucs para extrair trechos de áudio individuais, como bateria, baixo, vocais, piano, guitarra e muito mais. Isso permite amostragem e remixagem precisas de elementos isolados.

Audio to MIDI Conversion

Convert stems or entire tracks into MIDI using the Basic Pitch neural network, allowing seamless integration into your digital audio workstation (DAW) for further arrangement and production.

Detecção de tom e andamento

O Polymath detecta automaticamente as tonalidades musicais e o andamento, usando ferramentas como Crepe e librosa, facilitando a correspondência de elementos em diferentes faixas do seu projeto.

Quantization and Beat Alignment

With pyrubberband, all stems and audio files are aligned to a beat grid, allowing for synchronized mashups, mixes, and loop-based music creation.

Music Structure Analysis

Polymath uses sf_segmenter to break songs into labeled sections like chorus, verse, or bridge. This makes it easy to organize samples based on musical function.

Similar Song Search

Once analyzed, songs in your library can be searched by similarity—ideal for building DJ sets, creating thematic mixes, or training AI music models.

Use Cases

For Music Producers

Divida rapidamente suas faixas favoritas em samples utilizáveis. Extraia e combine elementos de diferentes gêneros para criar remixes, batidas ou composições totalmente novas.

For DJs

Search your library for harmonically and rhythmically compatible tracks. Quantize entire sets to a consistent tempo and export stems for seamless transitions.

Para desenvolvedores de ML

O Polymath gera conjuntos de dados estruturados e rotulados a partir de música real. Perfeito para treinar modelos generativos ou conduzir análises musicológicas.

Para pesquisadores

Analyze tempo, pitch, key, timbre, and other audio features across a wide variety of music. Use Polymath to investigate musical patterns, trends, and relationships.

How It Works

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

System Requirements & Setup

• Python 3.7–3.10
• ffmpeg
• GPU com suporte para CUDA (opcional, mas recomendado)

Docker Support

Run Polymath in a containerized environment using the provided Dockerfile. Mount input/output directories and process files easily across platforms.

Licensing & Community

O Polymath é um projeto de código aberto sob a licença MIT, aceitando contribuições de músicos, desenvolvedores e pesquisadores. Você pode se juntar à comunidade em crescimento via Discord para obter suporte, atualizações e colaboração.