Polymath

Sobre Polímata

Da música à biblioteca de samples, tudo com tecnologia de IA.

Polymath é uma ferramenta Python de código aberto que usa aprendizado de máquina para transformar qualquer biblioteca de música — 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 Audio Innovators

Desenvolvido por especialistas em tecnologia e desenvolvimento de áudio, o Polymath simplifica um processo normalmente 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.

Principais características

Separação automática de hastes

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

Conversão de áudio para MIDI

Converta stems ou faixas inteiras em MIDI usando a rede neural Basic Pitch, permitindo uma integração perfeita em sua estação de trabalho de áudio digital (DAW) para posterior arranjo e produção.

Detecção de tom e andamento

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

Quantização e alinhamento de batida

Com o pyrubberband, todas as faixas separadas e arquivos de áudio são alinhados a uma grade rítmica, permitindo mashups sincronizados, mixagens e criação de música baseada em loops.

Análise da Estrutura Musical

O Polymath usa o sf_segmenter para dividir músicas em seções rotuladas, como refrão, verso ou ponte. Isso facilita a organização de samples com base na função musical.

Busca de músicas semelhantes

Após a análise, as músicas da sua biblioteca podem ser pesquisadas por similaridade — ideal para criar sets de DJ, mixes temáticos ou treinar modelos de IA para música.

Casos de uso

Para Produtores Musicais

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

Para DJs

Pesquise em sua biblioteca faixas harmonicamente e ritmicamente compatíveis. Quantize sets inteiros para um andamento consistente e exporte as faixas separadas para transições perfeitas.

Para desenvolvedores de aprendizado de máquina

O Polymath gera conjuntos de dados estruturados e rotulados a partir de músicas reais. Perfeito para treinar modelos generativos ou realizar análises musicológicas.

Para pesquisadores

Analise andamento, altura, tonalidade, timbre e outras características de áudio em uma ampla variedade de músicas. Use o Polymath para investigar padrões, tendências e relações musicais.

Como funciona

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

Requisitos do sistema e configuração

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

Suporte ao Docker

Execute o Polymath em um ambiente conteinerizado usando o Dockerfile fornecido. Monte diretórios de entrada/saída e processe arquivos facilmente em diversas plataformas.

Licenciamento e Comunidade

O Polymath é um projeto de código aberto sob a Licença MIT, que aceita contribuições de músicos, desenvolvedores e pesquisadores. Você pode se juntar à crescente comunidade via Discord para obter suporte, atualizações e colaborar.