# Audio Decomposition – 开源音乐转谱工具，一键将音乐转换为五线谱

- Link: https://paooo.com/aigc-news/25604/
- Published: 2026-07-15T04:18:29+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

⚡ [Prompt](https://paooo.com/ai-image-prompts/) 语宙 AI 导读 · 30 秒核心看点

 * 基于傅里叶变换与包络匹配，自动分离混音中的不同乐器声音。
 * 可将音频转为乐谱，辅助识别音高、和弦与音乐结构。
 * 开源且无需外部分离库，适合教育、转录、制作与音频分析。

## Audio Decomposition是什么

Audio Decomposition是音频处理技术，基于傅里叶变换和信封匹配将音乐中的各个音符和乐器
分离，实现音乐到乐谱的转换。Audio Decomposition开源项目是Matthew Bird推出的，无需
外部乐器分离库，自动识别和分离音乐中的不同乐器声音，帮助用户更好地理解和重现乐谱。

阅读目录

 * [Audio Decomposition是什么](https://paooo.com/aigc-news/25604/#audio-decomposition%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Audio Decomposition的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/25604/#audio-decomposition%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Audio Decomposition的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/25604/#audio-decomposition%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [Audio Decomposition的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/25604/#audio-decomposition%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [Audio Decomposition的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/25604/#audio-decomposition%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Audio Decomposition](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/Audio-Decomposition-
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## Audio Decomposition的主要功能

 * **音频源分离**：将混合音乐中的不同乐器声音分离出来。
 * **音乐转乐谱**：将音乐文件转换成乐谱，帮助用户识别音高和和弦。
 * **音频分析**：分析音乐中的音符和乐器，提供音乐结构的深入理解。
 * **开源工具**：作为开源项目，支持用户自由使用和修改代码，适应不同的需求。

## Audio Decomposition的技术原理

 * **傅里叶变换**：程序每0.1秒对音乐文件进行一次傅里叶变换，生成频谱图。将每种乐器
   的傅里叶变换相加，重新创建音乐的频谱。
 * **包络分析**：将声波分成几块并取每块的最大值获取包络。进一步优化结果，找到包络
   低于原始声波的点，添加新点定义包络。
 * **信封的分解**：将波的包络分解为起音（攻击）、延音（持续）和释音（释放）。
 * **波形分类**：考虑乐器的静态衰减和动态变化，及是否有释音。
 * **带通滤波**：对每个音符频率的信号进行带通滤波，分离特定乐器的声音。
 * **互相关和均方误差（MSE）**：用乐器的起音和释放的互相关找到每个音符的开始和结束。
   计算乐器波和滤波后的音频的MSE，获得乐器的成本。

## Audio Decomposition的项目地址

 * **项目官网**：[matthew-bird.com/blogs/Audio-Decomposition](https://matthew-bird.com/blogs/Audio-Decomposition.html?utm_source=ai-bot.cn)
 * **GitHub仓库**：[https://github.com/mbird1258/Audio-Decomposition](https://github.com/mbird1258/Audio-Decomposition)

## Audio Decomposition的应用场景

 * **音乐教育**：分离不同乐器的声音，帮助学生更直观地理解音乐作品中的和声与配器。
 * **音乐制作**：支持制作人从复杂的音乐中提取单独的音轨，用在混音或创作新的音乐元素。
 * **乐谱转录**：自动将音频记录转换为乐谱，节省人工转录的时间和成本，尤其适用于古典
   音乐作品。
 * **音乐分析**：深入分析音乐作品的构成，为音乐理论家和作曲家提供研究工具。
 * **音频编辑**：在电影和视频制作中，帮助编辑精确地处理和调整音频元素，如对话、音乐
   和音效。

❓ 常见问题解答（FAQ）

Audio Decomposition能把音乐直接转成五线谱吗？

可以。它通过音频源分离、傅里叶变换和包络分析识别音符与乐器，再辅助生成乐谱信息，
适合用于音乐转录与理解，但实际效果会受音频复杂度和录音质量影响。

Audio Decomposition和普通音频分离工具有什么区别？

它不只是分离人声或伴奏，而是面向乐器级别的分析与转谱，重点在识别音高、起音、延音
和释音，并尝试把音乐结构还原为可读乐谱。

Audio Decomposition适合哪些使用场景？

适合音乐教育、乐谱转录、音乐制作、音乐理论分析和音频编辑等场景，尤其适合需要从复杂
音乐中提取单独乐器信息并理解其结构的用户。

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自动转五线谱最容易错在哪？

最常见是复音分离不准、节奏切分错误和音高抖动。复杂和弦、延音踏板和混响环境都会干扰
识别，因此实用工具通常需要人工校对节拍、连音和声部，才能达到可演奏级别。

如何把转谱结果用于教学？

可以先用工具生成初稿，再让学生对照原曲修正节奏、音高和和声。这样既能训练听辨能力，
也能帮助理解编配结构；若配合分轨和慢速播放，效果会更适合课堂与自学。

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