Elysia Tools
导航
Media
检测音轨中演奏的乐器：按起音切分音符事件，对 13 个音色画像逐一打分，输出乐器、乐器家族排名与逐音符证据。
详情
这是一个信号分析型识别器，不是黑盒魔法。每个检测到的音符事件都按音色研究的标准方式测量：MPEG-7 式对数起音时间（能量从峰值 2% 升到 100% 的时间，Peeters 2000）、谐波能量占比、第 1-5 次谐波的奇/偶功率比——它能把单簧管的圆柱管与 trumpet 的喇叭口区分开（Almeida 2024）、弦拉伸非谐性系数 B（由 fₙ = n·f₀·√(1+B·n²) 反解，是指纹级区分钢琴与吉他的依据，Fletcher 2000）、频谱质心/展宽/平坦度，以及作为人声与小提琴经典特征的 4-7 Hz 颤音检测器。每个事件对照 13 个画像（钢琴、吉他、贝斯、小提琴、长笛、单簧管、萨克斯、铜管、管风琴、合成器 Lead/Pad、人声、鼓）打分，再汇总到乐器家族。对多乐器混音请保持现实预期：孤立音符上最强分类器约 35% 单乐器、77% 家族准确率（Eronen 2001），本结果应视为强提示，在独奏、分轨与单乐器循环上最可靠。
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
案例
相关内容
工具使用指南
乐器识别器 AI 是一款基于声学信号分析的专业检测工具。它通过起音检测将音频切分为独立的音符事件，结合 MPEG-7 对数起音时间、谐波能量占比、奇偶次谐波功率比、非谐性系数及颤音特征等关键物理指标，与 13 种预设音色画像进行比对打分，快速生成主导乐器排名、所属乐器家族以及详细的逐音符声学证据报告。
背景
用户从老旧素材库中提取了一段单声部旋律切片，需要确认其具体乐器类型以便打标签归档。
问题
难以凭借主观听觉百分之百确定该木管乐器是单簧管还是双簧管/萨克斯类音色。
如何使用
上传音频切片文件，选择“逐音符（起音切分）”分析模式，保持最短音符长度为 120 毫秒。
{
"analysisMode": "per-note",
"minNoteLengthMs": 120
}结果
报告显示奇/偶谐波比显著大于 2（圆柱管物理特征），单簧管以高分位列第一，乐器家族判定为木管。
背景
用户在分析一段未命名的打击乐节奏 Loop，想要验证其瞬态特征与谐波分布。
问题
需要快速确认音轨是否包含具固定音高的谐波乐器，以便决定是否需要重新侧链避让。
如何使用
上传节奏音频，分析模式选择“逐音符（起音切分）”，运行识别器分析各事件的谐波能量占比。
{
"analysisMode": "per-note",
"minNoteLengthMs": 100
}结果
检测出所有事件平均谐波能量比低于 0.4 且无明显音高，主导乐器被精确识别为鼓，家族归类为打击乐。
支持钢琴、吉他、贝斯、小提琴、长笛、单簧管、萨克斯、铜管、管风琴、合成器 Lead/Pad、人声及鼓共 13 种音色画像，并汇总至对应的弦乐、木管、铜管、键盘、打击乐及人声家族。
工具基于严谨的声学信号物理特征分析，在单乐器独奏、分轨（Stem）和独立循环（Loop）上准确度最高；对于复杂多乐器混音，结果更适合作为主导声部音色的参考线索。
“逐音符”模式会检测每一个起音并对每个音符事件单独测量打分；“整轨分析”模式则计算整段音频的全局声学统计特征进行乐器评估。
该参数用于过滤过短的瞬态杂音或碎音，避免检测到无效片段。默认值为 120 毫秒，支持在 80 到 500 毫秒之间微调。
支持最大不超过 100MB 的主流标准音频文件输入。