Polymath

About Polymath

From Music to Sample Library, Powered by AI

Polymath, makine öğrenimini kullanarak herhangi bir müzik kütüphanesini (ister sabit diskinizden ister YouTube'dan) aranabilir, niceliksel, prodüksiyona hazır bir örnek kütüphanesine dönüştüren açık kaynaklı bir Python aracıdır. Müzik yapımcıları, DJ'ler ve AI ses araştırmacıları için yaratılmış olup kaynak ayırmadan MIDI transkripsiyonuna kadar her şeyi kolaylaştırır.

Audio Innovators tarafından ve onlar için yaratıldı

Ses teknolojistleri ve geliştiricileri tarafından tasarlanan Polymath, tipik olarak karmaşık bir süreci otomatik bir iş akışına basitleştirir. Sesi analiz etmek, etiketlemek ve dönüştürmek için bir dizi son teknoloji sinir ağı kullanır ve müzisyenlere yaratmak için daha fazla, düzenlemek için daha az zaman verir.

Core Features

Automatic Stem Separation

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

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.

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.

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

Favori parçalarınızı hızlıca kullanılabilir örneklere ayırın. Türler arasında öğeleri ayıklayın ve birleştirerek remiksler, beatler veya tamamen yeni besteler yaratın.

For DJs

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

ML Geliştiricileri İçin

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

Araştırmacılar İçin

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
• CUDA etkin GPU (isteğe bağlı ancak önerilir)

Docker Support

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

Licensing & Community

Polymath, MIT Lisansı altında açık kaynaklıdır ve müzisyenlerden, geliştiricilerden ve araştırmacılardan gelen katkıları memnuniyetle karşılar. Destek, güncellemeler ve iş birliği için Discord üzerinden büyüyen topluluğa katılabilirsiniz.