ChordMini 是一款先进的开放源代码平台，利用人工智能技术分析音频文件和 YouTube 视频，实现和弦识别、节拍检测以及同步歌词可视化。该平台采用尖端的机器学习模型，如 Chord-CNN-LSTM 和 BTC，以高精度识别和弦，支持大调、小调、七和弦、减和弦、增和弦及其转位。系统集成了智能节拍检测算法，包括 Beat-Transformer 和 Madmom，用于准确计算 BPM（每分钟节拍数）、识别拍号（如 4/4、3/4），并提供实时可视化功能。它提供交互式和弦网格、节拍地图，以及利用推理型大型语言模型（如 Gemini）进行等音校正和上下文感知解释，以优化和弦准确性和处理音乐调制。ChordMini 专为音乐家、教育工作者和音乐爱好者设计，提供沉浸式体验，帮助转录歌曲、理解音乐结构并提升音乐理论知识。该平台完全免费使用，用户可选择捐赠以支持服务器维护和持续研究。
如何使用 ChordMini?
使用 ChordMini 时，在网站上上传音频文件或输入 YouTube URL。AI 会实时处理音频，检测和弦与节拍。用户可以查看交互式可视化界面，包括和弦进行和节拍模式，这些内容与音频播放同步。它帮助解决学习歌曲结构、转录音乐和提升音乐技能等问题。例如，吉他手可以快速识别和弦变化，而教育工作者可将其融入课堂演示。该工具通过网页界面访问，无需安装，便于随时随地分析音乐。
ChordMini 的核心功能
采用多种 AI 模型（如 Chord-CNN-LSTM 和 BTC）进行高级和弦识别，针对不同音乐风格和复杂度优化，确保高精度识别大调、小调、七和弦、减和弦、增和弦及其转位。基于 Beat-Transformer 和 Madmom 算法的智能节拍检测，提供精确的节拍跟踪、BPM 估计、拍号识别（如 4/4、3/4）、强拍检测和处理起拍节拍，实现全面的节奏分析。实时可视化功能，包括动态和弦网格和节拍地图，与音频播放同步，支持交互式导航、响应式设计以适应不同拍号，并提供和弦变化和进行流的视觉指示。利用推理型大型语言模型（如 Gemini）进行等音校正和上下文感知解释，分析局部调性上下文以提高和弦准确性，处理调制并分段音乐以改善结构理解。支持音频文件上传和 YouTube 视频分析，允许用户输入多种来源进行音乐转录，包括同步歌词和社区共享的近期分析，便于发现和学习。开放源代码性质，免费访问，由加州州立大学富勒顿分校的研究支持，通过 GitHub 集成和用户反馈实现透明度、社区贡献和持续改进。
ChordMini 的使用场景
一名音乐学生使用 ChordMini 分析复杂的爵士乐曲，识别和弦进行和节拍，以提升即兴演奏技能和理论知识，节省了数小时的手动转录时间，并增强了练习效果。例如，在分析一首标准爵士曲目时，ChordMini 准确检测到复杂的和弦变化，帮助学生快速掌握即兴模式，从而在演出中更自信地发挥。一名吉他教师将 ChordMini 融入课堂，向学生演示歌曲结构，利用实时可视化解释和弦变化和节奏模式，使音乐教育更具互动性和有效性。例如，在教授一首流行歌曲时，教师使用 ChordMini 显示和弦网格，帮助学生直观理解过渡部分，提高了学习效率和参与度。一名词曲作者使用 ChordMini 解构流行歌曲，研究和弦序列和节拍以获取创作灵感，加速创作过程并确保和声原创性。例如，在创作新歌时，作者分析热门单曲的和弦进行，从中汲取元素，避免了抄袭风险并丰富了作品层次。一名音乐制作人利用 ChordMini 进行音频轨道的节拍检测，准确确定 BPM 和拍号以与其他元素同步，简化了数字音频工作站中的工作流程。例如，在混音过程中，制作人使用 ChordMini 快速匹配节拍，确保鼓点和旋律完美对齐，提升了制作效率。一名业余音乐爱好者使用 ChordMini 通过听觉学习新歌曲，上传录音获取即时和弦图表和节拍地图，便于自主学习和表演准备，无需正式培训。例如，爱好者上传一段现场录音，ChordMini 生成详细的和弦进度，帮助其快速掌握歌曲结构，为即兴表演做好准备。
ChordMini 的常见问题
最受影响的职业
音乐家
音乐教师
词曲作者
音乐制作人
学生
研究员
业余爱好者
音频工程师
教育工作者
作曲家
ChordMini 的标签
ChordMini 的替代品
