# Instrumenten-Erkennung AI Erkennt, welche Instrumente in einem Track spielen: Onset-basierte Notenanalyse, jedes Event wird gegen 13 Klangprofile bewertet — mit Ranking von Instrumenten, Familien und Beweisen pro Note. > Kanonische Seite: https://elysiatools.com/de/tools/instrument-identifier-ai - **Kategorie:** Media - **Schlagwörter:** instrumentenerkennung, instrument identifizieren, klanganalyse, audioanalyse, harmonische analyse, attack-zeit, inharmonizität, vibrato-erkennung, instrumentenfamilie ## Überblick Das ist ein Signalanalyse-Identifikator, keine magische Blackbox. Jedes Notenereignis wird so vermessen, wie es die Klangforschung tut: MPEG-7-artige logarithmische Attack-Zeit (von 2% auf 100% der Peak-Energie, Peeters 2000), harmonischer Energieanteil, das Ungrad/Grad-Teilton-Leistungsverhältnis über die Harmonischen 1-5, das die zylindrische Bohrung der Klarinette vom Schalltrichter der Trompete trennt (Almeida 2024), der Inharmonizitäts-Koeffizient B aus fₙ = n·f₀·√(1+B·n²) als Fingerabdruck für Klavier- vs. Gitarrensaiten (Fletcher 2000), Spektraler Schwerpunkt/Streuung/Flachheit sowie ein 4-7-Hz-Vibrato-Detektor — die klassische Signatur von Stimme und Violine. Jedes Event wird gegen 13 Profile gewertet (Klavier, Gitarre, Bass, Violine, Flöte, Klarinette, Saxophon, Blech, Orgel, Synth-Lead/Pad, Stimme, Drums) und zu Instrumentenfamilien aggregiert. Bleib bei polyphonen Mixes realistisch: SOTA-Klassifikatoren erreichen rund 35% pro Instrument und 77% pro Familie auf isolierten Noten (Eronen 2001) — verstehe das Ergebnis als starken Hinweis, am zuverlässigsten bei Solos, Stems und Ein-Instrument-Loops. ## Eingaben - **Musiktrack** (file) - **Analysemodus** (select) - **Minimale Notenlänge (ms)** (number) ## Wann verwenden - Wenn Sie isolierte Spuren, Stems oder Solopassagen auf die enthaltenen Instrumente untersuchen möchten. - Wenn Sie Klangcharakteristika wie Attack-Zeit, Obertonverhältnisse oder Inharmonizität von Notenereignissen messen wollen. - Wenn Sie Loops und Samples vor der Weiterverarbeitung nach Instrumentenfamilien sortieren und taggen müssen. ## Funktionsweise - Das Audio wird über Onset-Erkennung in einzelne Notenereignisse unterteilt oder als Gesamtspur erfasst. - Für jedes Segment werden akustische Parameter wie logarithmische Attack-Zeit, ungerade/gerade Teiltonverhältnisse, Inharmonizität, spektrale Werte und Vibrato berechnet. - Die extrahierten Signalmerkmale werden mit 13 Klangprofilen abgeglichen, um ein Ranking nach Einzelinstrumenten und Instrumentenfamilien zu erstellen. ## Anwendungsfälle - Klassifizierung unbeschrifteter Sample-Bibliotheken und Einzelinstrumenten-Loops. - Akustische Analyse von Holz- und Blechbläser-Aufnahmen anhand harmonischer Teiltonstrukturen. - Identifikation dominanter Klangfarben in Musik-Stems für Transkription oder Arrangement. ## Häufig gestellte Fragen ### Welche Audioformate und Dateigrößen werden unterstützt? Es werden gängige Audiodateitypen bis zu einer maximalen Dateigröße von 100 MB unterstützt. ### Welche Instrumente und Familien kann das Tool unterscheiden? Das Tool bewertet 13 Profile: Klavier, Gitarre, Bass, Violine, Flöte, Klarinette, Saxophon, Blechbläser, Orgel, Synth-Lead/Pad, Stimme und Drums. ### Was bewirkt die Einstellung der minimalen Notenlänge? Sie legt in Millisekunden fest, wie lang ein erkanntes Ereignis mindestens sein muss, um als eigenständige Note analysiert zu werden. ### Wie zuverlässig ist die Erkennung bei dichten polyphonen Mixen? Bei komplexen Mischungen sinkt die Treffsicherheit; am genauesten arbeitet die Analyse bei Solos, Einzelspuren (Stems) und isolierten Loops. ### Worin unterscheiden sich die Modi 'Pro Note' und 'Ganzer Track'? 'Pro Note' zerlegt das Audio an Attack-Punkten und bewertet jedes Event einzeln, während 'Ganzer Track' die Signalmerkmale über die gesamte Datei mittelt. ## Ähnliche Tools - [Genre-Klassifikator AI](https://elysiatools.com/de/tools/genre-classifier-ai): Klassifiziert einen Track anhand gemessener Beweise: GTZAN-Klangtextur, Pulsform der Beat-Gitter, Bandbalance, Tonart und Dynamik — mit Top-3 und der Begründung jeder Wahl. - [Mastering Chain Pro](https://elysiatools.com/de/tools/mastering-chain-pro): Fährt eine komplette Musik-Mastering-Kette über einen Track: Sub-Rumble-Highpass, korrigierendes EQ, Glue-Kompression, Charakter-EQ, Sättigung, Stereo-Verbreiterung, True-Peak-Limiter und zweipassige lineare Loudness-Normalisierung auf die Plattform-Ziele 2026. - [Podcast-Kapitelmarken-Generator (ID3 / Podcasting 2.0)](https://elysiatools.com/de/tools/podcast-chapter-marker-builder): Füge eine zeitcodierte Kapitelliste ein und erzeuge alle Auslieferungsformate auf einmal: Podcasting-2.0-Kapitel-JSON (v1.2.0) und RSS-Tag podcast:chapters, optionales Einbrennen der ID3v2.4-CHAP+CTOC-Frames in eine hochgeladene MP3 (Millisekunden als normaler Big-Endian-uint32, Offsets 0xFFFFFFFF, TIT2-Subframe pro Kapitel, bestehende Frames bleiben erhalten), Vorbis-Kommentarpaare CHAPTER001 (OGG/Opus), mp4chaps-Text, Zeitstempelblock für die YouTube-Beschreibung und SRT-Sidecar, plus die echte Player-Supportmatrix (Apple nimmt RSS-JSON seit 2025; Pocket Casts/Overcast lesen nur eingebettetes ID3; Spotify ignoriert beide). - [Karaoke Vocal-Reducer](https://elysiatools.com/de/tools/audio-karaoke-track): Versucht, Gesang aus einer Stereo-Spur zu entfernen - [LUFS-Lautheitsnormalisierer](https://elysiatools.com/de/tools/audio-loudness-lufs-normalizer): Misst integrierten LUFS, True Peak und LRA und normalisiert Audio fuer Spotify, Apple Music, Broadcast oder benutzerdefinierte Ziele - [Klick-Entfernung](https://elysiatools.com/de/tools/audio-click-removal): Entfernt Klicks und Knackser aus Vinyl-Aufnahmen - [Rhythmus-Extractor](https://elysiatools.com/de/tools/rhythm-extractor): Analysiert eine Drumspur oder einen Komplettmix in ein Step-Sequencer-Pattern: BPM, Beat-Raster, pro Takt quantisierte Kick/Snare/Hi-Hat-Hits, Drum-MIDI und HTML-Rasterbericht. - [GIF in Rohpixel-Puffer konvertieren](https://elysiatools.com/de/tools/gif-to-raw): Exportiert GIF-Frames als Rohpixel-Pufferdaten fuer Analyse, Rendering-Pipelines und niedrigstufige Bildverarbeitung ## Beispiele - [FLAC Audio-Beispiele ohne Urheberrechte](https://elysiatools.com/de/samples/flac-samples): Sammlung verlustfreier FLAC-Audios für Tests und Entwicklung, einschließlich Naturklänge und Meditationsmusik - [MP3 Audio-Beispiele ohne Urheberrechte](https://elysiatools.com/de/samples/mp3-samples): Sammlung urheberrechtsfreier Audio-Beispiele zum Testen und Entwickeln, einschließlich Naturklänge, Meditationsmusik und Umgebungsgeräusche - [WAV Audio-Beispiele ohne Urheberrechte](https://elysiatools.com/de/samples/wav-samples): Sammlung unkomprimierter WAV-Audios für Tests und Entwicklung, einschließlich Naturklänge und Meditationsmusik - [Urheberrechtsfreie Roh-PCM-Audio-Beispiele](https://elysiatools.com/de/samples/pcm-samples): Roh-PCM-s16le-Beispiele mit Naturambiente und entspannender Musik für Wellenformansicht, Wiedergabe und Konvertierung