Audio Decomposition：轻松转换音乐为五线谱的开源工具

Audio Decomposition是一项创新的音频处理技术，旨在通过傅里叶变换和包络匹配，将音乐中的各个音符和乐器有效分离，从而实现音乐到乐谱的自动转换。该开源项目由Matthew Bird开发，无需依赖外部乐器分离库，能够智能识别和提取音乐中的不同乐器声音，帮助用户更深入地理解与复现乐谱。

Audio Decomposition是什么

Audio Decomposition是一种先进的音频处理技术，利用傅里叶变换和包络匹配的原理，将混合音乐中的各个音符和乐器进行分离，最终实现将音乐转换为乐谱的功能。该项目由Matthew Bird推出，作为一个开源工具，无需外部乐器分离库，自动识别和分离不同乐器的声音，帮助用户更好地理解和重构乐谱。

Audio Decomposition的主要功能

• 音频源分离：有效分离混合音乐中各个乐器的声音。
• 音乐转乐谱：将音频文件转换为乐谱，便于用户识别音高和和弦。
• 音频分析：对音乐中的音符和乐器进行深入分析，帮助用户理解音乐结构。
• 开源工具：作为一个开源项目，允许用户使用和修改代码，以满足不同需求。

Audio Decomposition的技术原理

• 傅里叶变换：每0.1秒对音乐文件进行傅里叶变换，生成频谱图，将不同乐器的傅里叶变换结果相加，重建音乐频谱。
• 包络分析：将声波划分为多个段，提取每段的最大值以获得包络，进一步优化结果，定义包络的关键点。
• 信封的分解：将声波的包络分解为起音（攻击）、延音（持续）和释音（释放）。
• 波形分类：考虑乐器的静态衰减和动态变化，以及释音的存在与否。
• 带通滤波：对每个音符频率信号进行带通滤波，以分离特定乐器的声音。
• 互相关和均方误差（MSE）：通过乐器的起音和释音的互相关，识别每个音符的开始和结束，计算乐器波与滤波后的音频的MSE，以获取乐器的成本。

Audio Decomposition的项目地址

• 项目官网：matthew-bird.com/blogs/Audio-Decomposition
• GitHub仓库：https://github.com/mbird1258/Audio-Decomposition

Audio Decomposition的应用场景

• 音乐教育：通过分离不同乐器的声音，帮助学生更直观地理解音乐作品中的和声与编配。
• 音乐制作：支持制作人从复杂的音乐中提取音轨，以便于混音或创作新的音乐元素。
• 乐谱转录：自动将音频记录转化为乐谱，节省人工转录的时间和成本，特别适合古典音乐作品。
• 音乐分析：深入分析音乐作品的构成，为音乐理论家和作曲家提供研究工具。
• 音频编辑：在电影和视频制作中，帮助编辑精确处理和调整音频元素，如对话、音乐和音效。

常见问题

1. Audio Decomposition如何使用？

用户可以通过项目官网或GitHub获取相关文档和教程，按照指引进行音频文件的分离和乐谱生成。

2. 该工具支持哪些类型的音频文件？

Audio Decomposition支持多种常见音频文件格式，具体格式支持请参考官方文档。

3. Audio Decomposition是完全免费的吗？

是的，该项目作为开源软件，用户可以免费使用和修改。