NeuralNote: 革命性的音频到MIDI转换插件

NeuralNote: 音频到MIDI转换的革命性工具

在当今数字音乐制作的时代,将音频转换为MIDI数据一直是音乐人和制作人面临的一大挑战。然而,随着深度学习技术的发展,这个难题正在被逐步攻克。NeuralNote就是这场技术革命的先锋之一,它为音频到MIDI的转换带来了全新的可能性。

NeuralNote简介

NeuralNote是由开发者DamRsn创建的一款开源音频插件,专门用于将音频转换为MIDI数据。它利用先进的深度学习算法,能够准确识别音频中的音高、力度和时值信息,并将其转换为对应的MIDI数据。

主要特性

1. 多种乐器支持: NeuralNote可以处理各种音色的音频,包括人声、吉他、钢琴等。

2. 多音转录: 支持复杂的和弦和多音部分的转录。

3. 弯音检测: 能够识别并转录音频中的弯音效果。

4. 轻量级设计: 转录过程快速高效,不会占用过多系统资源。

5. 实时参数调整: 用户可以在听取转录结果的同时调整各项参数。

6. 音阶量化: 提供音阶量化功能,可以将转录结果吸附到指定的音阶上。

7. 时值量化: 支持对转录的MIDI音符进行时值量化,使节奏更加整齐。

使用方法

NeuralNote的使用流程非常直观:

1. 录制或导入音频: 用户可以直接在插件中录制音频,或者拖放音频文件到插件界面中。

2. 自动转录: 插件会立即开始转录过程,并在钢琴卷帘区域显示转录结果。

3. 参数调整: 用户可以调整各种参数,如音阶量化、时值量化等,以优化转录结果。

4. 试听: 通过内置的播放功能,用户可以同时听到原始音频和转录后的MIDI音效。

5. 导出MIDI: 满意后,用户可以直接将MIDI数据拖放到DAW的MIDI轨道中使用。

技术原理

NeuralNote的核心是Spotify开发的basic-pitch模型。这个模型使用了卷积神经网络(CNN)来分析音频的频谱特征,从而实现高精度的音高识别。在NeuralNote中,basic-pitch模型被分为两部分:

• 特征提取部分使用ONNXRuntime运行,负责计算常数Q变换(CQT)和谐波堆叠。
• CNN部分则使用RTNeural运行,以实现实时的音高识别。

这种分离设计使得NeuralNote能够在保证高精度的同时,实现轻量级和实时性能。

应用场景

NeuralNote在音乐制作中有广泛的应用前景:

1. 旋律转写: 歌手可以直接哼唱旋律,然后将其转换为MIDI用于编曲。

2. 和声分析: 可以将复杂的和弦进行转录,帮助音乐理论分析。

3. 采样处理: 将采样中的旋律或和声提取出来,方便进一步创作。

4. 即兴演奏记录: 将即兴演奏的乐器音频快速转换为可编辑的MIDI数据。

5. 音频修复: 通过转录为MIDI,可以对原始音频中的音高或节奏问题进行修正。

未来展望

NeuralNote作为一个开源项目,有着巨大的发展潜力。开发团队正在规划以下方向的改进:

• 提高插件的稳定性
• 完善插件状态的保存和加载功能
• 添加工具提示以提升用户体验
• 改进内置合成器以支持弯音效果
• 实现MIDI数据的实时输出,以便与其他虚拟乐器配合使用

如何获取

NeuralNote目前支持Windows和macOS平台,提供VST3、AU和独立应用程序格式。用户可以从GitHub发布页面下载最新版本。

对于开发者而言,NeuralNote的源代码也是开放的。感兴趣的开发者可以通过以下命令克隆项目:

 git clone --recurse-submodules --shallow-submodules https://github.com/DamRsn/NeuralNote

结语

NeuralNote代表了音频处理技术与人工智能结合的一个重要里程碑。它不仅为音乐创作者提供了强大的工具,也为音频信号处理领域开辟了新的研究方向。随着深度学习技术的不断进步,我们可以期待在未来看到更多像NeuralNote这样创新的音频处理工具,进一步推动音乐制作的数字化和智能化进程。

无论您是专业音乐人、业余爱好者,还是对音频技术感兴趣的开发者,NeuralNote都值得一试。它可能会改变您创作音乐的方式,让音频到MIDI的转换过程变得更加轻松和有趣。

🔗 访问NeuralNote GitHub仓库