Polymath

Polymath Hakkında

Yapay Zeka Destekli Müzikten Örnek Kütüphanesine

Polymath, ister sabit diskinizden ister YouTube'dan olsun, herhangi bir müzik kütüphanesini aranabilir, niceliklendirilmiş ve prodüksiyona hazır bir örnek kütüphanesine dönüştürmek için makine öğrenimini kullanan açık kaynaklı bir Python aracıdır. Müzik yapımcıları, DJ'ler ve yapay zeka ses araştırmacıları için geliştirilen bu araç, kaynak ayırmadan MIDI transkripsiyonuna kadar her şeyi kolaylaştırır.

Audio Innovators tarafından ve onlar için oluşturuldu

Ses teknolojistleri ve geliştiricileri tarafından tasarlanan Polymath, genellikle karmaşık bir süreci otomatik bir iş akışına dönüştürür. Sesi analiz etmek, etiketlemek ve dönüştürmek için en son teknoloji sinir ağlarından oluşan bir paket kullanır ve müzisyenlere yaratmaya daha fazla, düzenlemeye ise daha az zaman tanır.

Temel Özellikler

Otomatik Sap Ayırma

Polymath, davul, bas, vokal, piyano, gitar ve daha fazlası gibi ayrı ses kaynaklarını çıkarmak için Demucs sinir ağını kullanır. Bu, izole edilmiş öğelerin hassas bir şekilde örneklenmesini ve yeniden mikslenmesini sağlar.

Ses'i MIDI'ye Dönüştürme

Temel Perde sinir ağını kullanarak gövdeleri veya tüm parçaları MIDI'ye dönüştürün, böylece daha fazla düzenleme ve üretim için dijital ses iş istasyonunuza (DAW) sorunsuz entegrasyon sağlayın.

Anahtar ve Tempo Algılama

Polymath, Crepe ve librosa gibi araçları kullanarak müzik notalarını ve temposunu otomatik olarak algılar ve projenizdeki farklı parçalardaki öğeleri eşleştirmeyi kolaylaştırır.

Nicemleme ve Vuruş Hizalaması

Pyrubberband ile tüm kökler ve ses dosyaları bir beat ızgarasına hizalanır ve bu da senkronize mashup'lara, mikslere ve döngü tabanlı müzik yaratımına olanak tanır.

Müzik Yapısı Analizi

Polymath, şarkıları nakarat, kıta veya köprü gibi etiketli bölümlere ayırmak için sf_segmenter kullanır. Bu, örnekleri müzikal işlevlerine göre düzenlemeyi kolaylaştırır.

Benzer Şarkı Arama

Analiz edildikten sonra, kitaplığınızdaki şarkılar benzerliğe göre aranabilir; bu, DJ setleri oluşturmak, tematik miksler oluşturmak veya yapay zeka müzik modellerini eğitmek için idealdir.

Kullanım Örnekleri

Müzik Yapımcıları İçin

Favori parçalarınızı hızlıca kullanılabilir örneklere ayırın. Farklı türlerdeki öğeleri ayıklayıp birleştirerek remiksler, beat'ler veya tamamen yeni besteler oluşturun.

DJ'ler için

Kütüphanenizde armonik ve ritmik olarak uyumlu parçalar arayın. Tüm setleri tutarlı bir tempoya göre nicelendirin ve kusursuz geçişler için parçaları dışa aktarın.

ML Geliştiricileri İçin

Polymath, gerçek müzikten yapılandırılmış, etiketli veri kümeleri üretir. Üretken modeller eğitmek veya müzikolojik analizler yapmak için idealdir.

Araştırmacılar İçin

Çok çeşitli müzik türlerinde tempo, perde, ton, tını ve diğer ses özelliklerini analiz edin. Polymath'ı kullanarak müzik kalıplarını, trendleri ve ilişkileri araştırın.

Nasıl Çalışır?

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

Sistem Gereksinimleri ve Kurulum

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

Docker Desteği

Sağlanan Dockerfile'ı kullanarak Polymath'i konteynerleştirilmiş bir ortamda çalıştırın. Giriş/çıkış dizinlerini bağlayın ve dosyaları platformlar arasında kolayca işleyin.

Lisanslama ve Topluluk

Polymath, MIT Lisansı altında açık kaynaklıdır ve müzisyenlerin, geliştiricilerin ve araştırmacıların katkılarını memnuniyetle karşılar. Destek, güncellemeler ve iş birliği için Discord üzerinden büyüyen topluluğa katılabilirsiniz.