旋律提取器-转换任意音乐为MIDI |
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価格 | 無料 | ダウンロード |
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ジャンル | ユーティリティ | |||
サイズ | 287.5MB (ダウンロードにWIFIが必要) | |||
開発者 | Ping Yan | |||
順位 |
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リリース日 | 2021-09-08 16:00:00 | 評価 | 評価が取得できませんでした。 | |
互換性 | iOS 14.0以降が必要です。 iPhone、iPad および iPod touch 対応。 |
有部分评论说旋律提取器是在随机生成一段MIDI,这或许是之前模型的局限,但我们从来不随机生成MIDI,所有的MIDI数据,都是AI经过模型预测后的结果。
训练一个优秀的模型并非易事,如果模型本身就不够优秀,预测后的数据就很可能给人一种随机的感觉。
现在,我们通过新的神经网络计算方法,训练了一个新的较为优秀的模型,感谢TensorFlow为此模型的训练提供了不少的快捷之处。
通过旋律提取器,你可以从任意音乐文件,甚至是一段人声录音提取其对应的旋律。
哼一首小曲,然后提取旋律,导出MIDI,这甚至可以为你的音乐创作提供一定的快捷。
尽管我们很努力的采用最新最有效的模型来进行旋律提取,AI毕竟不能做到完全重现音乐原来的旋律,多多少少会有那么一些出入,但从总体上来说,AI提取到的音乐旋律应该能够大概与原曲相同。
我们无法保证每一首歌曲都被优秀地提取到旋律,也许某首歌曲提取到的旋律效果很好,而某首歌曲提取到的旋律效果不尽人意,这取决于歌曲与模型训练的相近程度,如果歌曲与模型训练过的歌曲越相近,那么预测的效果就会越好,反之,预测的效果就可能显得有些奇怪。
无论如何,这个旋律提取器是值得一试的,它可以助你轻松得到任意音乐的AI纯音乐版本。
注意:两个常见的错误导致应用crash的原因,一个是音乐文件时长太长或者说音乐文件太大,导致内存不足而crash,这不是bug,而是手机设备本身的内存局限,可以通过音频剪辑工具,比如说“音视频剪辑-从任何视频来源提取音乐”,进行剪辑,然后再提取旋律MIDI,当文件更小后,就可以正常提取旋律了;再一个就是MIDI的播放,手机上播放midi是通过内置钢琴文件来实现的,可能因为某个音符不存在而导致程序crash,但请放心,生成的MIDI文件导出到电脑后,还是可以通过比如“库乐队”来进行播放的,MIDI本身没有问题,是内置的钢琴文件缺失了某个音符而导致此错误。
对于大多数音乐文件来说,这两个问题应该都不会出现,因为大部分音乐文件时长并不太长,而且内置的钢琴文件足以播放大多数音乐MIDI。
更新履歴
此次更新主要增加了一个可以让用户调节的MIDI速度
MIDI速度默认值是120,这是模型认为最优的值,但是实际处理中,输入的音频文件不同,这个速度其实适当调节后提取的旋律会更好一些
简单地说,速度值过高,相应的旋律节奏会更快
训练一个优秀的模型并非易事,如果模型本身就不够优秀,预测后的数据就很可能给人一种随机的感觉。
现在,我们通过新的神经网络计算方法,训练了一个新的较为优秀的模型,感谢TensorFlow为此模型的训练提供了不少的快捷之处。
通过旋律提取器,你可以从任意音乐文件,甚至是一段人声录音提取其对应的旋律。
哼一首小曲,然后提取旋律,导出MIDI,这甚至可以为你的音乐创作提供一定的快捷。
尽管我们很努力的采用最新最有效的模型来进行旋律提取,AI毕竟不能做到完全重现音乐原来的旋律,多多少少会有那么一些出入,但从总体上来说,AI提取到的音乐旋律应该能够大概与原曲相同。
我们无法保证每一首歌曲都被优秀地提取到旋律,也许某首歌曲提取到的旋律效果很好,而某首歌曲提取到的旋律效果不尽人意,这取决于歌曲与模型训练的相近程度,如果歌曲与模型训练过的歌曲越相近,那么预测的效果就会越好,反之,预测的效果就可能显得有些奇怪。
无论如何,这个旋律提取器是值得一试的,它可以助你轻松得到任意音乐的AI纯音乐版本。
注意:两个常见的错误导致应用crash的原因,一个是音乐文件时长太长或者说音乐文件太大,导致内存不足而crash,这不是bug,而是手机设备本身的内存局限,可以通过音频剪辑工具,比如说“音视频剪辑-从任何视频来源提取音乐”,进行剪辑,然后再提取旋律MIDI,当文件更小后,就可以正常提取旋律了;再一个就是MIDI的播放,手机上播放midi是通过内置钢琴文件来实现的,可能因为某个音符不存在而导致程序crash,但请放心,生成的MIDI文件导出到电脑后,还是可以通过比如“库乐队”来进行播放的,MIDI本身没有问题,是内置的钢琴文件缺失了某个音符而导致此错误。
对于大多数音乐文件来说,这两个问题应该都不会出现,因为大部分音乐文件时长并不太长,而且内置的钢琴文件足以播放大多数音乐MIDI。
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此次更新主要增加了一个可以让用户调节的MIDI速度
MIDI速度默认值是120,这是模型认为最优的值,但是实际处理中,输入的音频文件不同,这个速度其实适当调节后提取的旋律会更好一些
简单地说,速度值过高,相应的旋律节奏会更快
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