Polymath

Polymath Hakkında

Müzikten Örnek Kütüphanesine, Yapay Zeka Destekli

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

Otomatik Sap Ayırma

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.

Sesi 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 bir şekilde entegre olun.

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'lar, miksler ve döngü tabanlı müzik yaratımlarına olanak tanır.

Müzik Yapı Analizi

Polymath, şarkıları nakarat, kıta veya köprü gibi etiketli bölümlere ayırmak için sf_segmenter'ı kullanır. Bu, örnekleri müzikal işleve 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.

Use Cases

Müzik Yapımcıları İçin

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

DJ'ler için

Kütüphanenizde armonik ve ritmik olarak uyumlu parçalar arayın. Tüm setleri tutarlı bir tempoya göre niceleyin ve sorunsuz geçişler için kökleri dışa aktarın.

ML Geliştiricileri İçin

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

Araştırmacılar İçin

Çok çeşitli müziklerde tempo, perde, anahtar, tını ve diğer ses özelliklerini analiz edin. Müzikal kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri araştırmak için Polymath'ı kullanın.

How It Works

• Kaynak Ayrımı — Demucs
• Segmentasyon ve Yapı — sf_segmenter
• Pitch & Key Tracking — Krep
• Ses'ten MIDI'ye — Temel Perde
• Nicemleme — pyrubberband
• Özellik Çıkarımı — librosa

Sistem Gereksinimleri ve Kurulum

• Python 3.7–3.10
• ffmpeg
• CUDA etkin GPU (isteğe bağlı ancak önerilir)

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 müzisyenlerden, geliştiricilerden ve araştırmacılardan gelen katkıları memnuniyetle karşılar. Destek, güncellemeler ve iş birliği için Discord üzerinden büyüyen topluluğa katılabilirsiniz.