Audio Decomposition：輕松轉換音樂為五線譜的開源工具

Audio Decomposition是一項創新的音頻處理技術，旨在通過傅里葉變換和包絡匹配，將音樂中的各個音符和樂器有效分離，從而實現音樂到樂譜的自動轉換。該開源項目由Matthew Bird開發，無需依賴外部樂器分離庫，能夠智能識別和提取音樂中的不同樂器聲音，幫助用戶更深入地理解與復現樂譜。

Audio Decomposition是什么

Audio Decomposition是一種先進的音頻處理技術，利用傅里葉變換和包絡匹配的原理，將混合音樂中的各個音符和樂器進行分離，最終實現將音樂轉換為樂譜的功能。該項目由Matthew Bird推出，作為一個開源工具，無需外部樂器分離庫，自動識別和分離不同樂器的聲音，幫助用戶更好地理解和重構樂譜。

Audio Decomposition的主要功能

• 音頻源分離：有效分離混合音樂中各個樂器的聲音。
• 音樂轉樂譜：將音頻文件轉換為樂譜，便于用戶識別音高和和弦。
• 音頻分析：對音樂中的音符和樂器進行深入分析，幫助用戶理解音樂結構。
• 開源工具：作為一個開源項目，允許用戶使用和修改代碼，以滿足不同需求。

Audio Decomposition的技術原理

• 傅里葉變換：每0.1秒對音樂文件進行傅里葉變換，生成頻譜圖，將不同樂器的傅里葉變換結果相加，重建音樂頻譜。
• 包絡分析：將聲波劃分為多個段，提取每段的最大值以獲得包絡，進一步優化結果，定義包絡的關鍵點。
• 信封的分解：將聲波的包絡分解為起音（攻擊）、延音（持續）和釋音（釋放）。
• 波形分類：考慮樂器的靜態衰減和動態變化，以及釋音的存在與否。
• 帶通濾波：對每個音符頻率信號進行帶通濾波，以分離特定樂器的聲音。
• 互相關和均方誤差（MSE）：通過樂器的起音和釋音的互相關，識別每個音符的開始和結束，計算樂器波與濾波后的音頻的MSE，以獲取樂器的成本。

Audio Decomposition的項目地址

• 項目官網：matthew-bird.com/blogs/Audio-Decomposition
• GitHub倉庫：https://github.com/mbird1258/Audio-Decomposition

Audio Decomposition的應用場景

• 音樂教育：通過分離不同樂器的聲音，幫助學生更直觀地理解音樂作品中的和聲與編配。
• 音樂制作：支持制作人從復雜的音樂中提取音軌，以便于混音或創作新的音樂元素。
• 樂譜轉錄：自動將音頻記錄轉化為樂譜，節省人工轉錄的時間和成本，特別適合古典音樂作品。
• 音樂分析：深入分析音樂作品的構成，為音樂理論家和作曲家提供研究工具。
• 音頻編輯：在電影和視頻制作中，幫助編輯精確處理和調整音頻元素，如對話、音樂和音效。

常見問題

1. Audio Decomposition如何使用？

用戶可以通過項目官網或GitHub獲取相關文檔和教程，按照指引進行音頻文件的分離和樂譜生成。

2. 該工具支持哪些類型的音頻文件？

Audio Decomposition支持多種常見音頻文件格式，具體格式支持請參考官方文檔。

3. Audio Decomposition是完全免費的嗎？

是的，該項目作為開源軟件，用戶可以免費使用和修改。