ai扒的midi都有这几个特点
对不上线，bpm是120，且只有一个乐器轨道001 Acoustic Piano 1
而且仔细听会非常杂乱
话说站内能不能通过这几个特点来检索ai扒的midi🤔
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首先呢，市面上有两种自动扒的需求。
一种是纯算法，另一套就是ai。
纯算法在如今看来已经非常不实用，不过他倒是可以选择bpm。其实准确率来说纯算法挺高的，不过就是可能加上后期的一改就不能叫自动了。
至于ai，我打个比方。
假如ai创建了一个“120bpm的"画布"”按理来说这玩意儿肯定就锁死，不能变了。
后面不管bpm怎么变，他都会以调整时值的方式来获取变速。
（说实话，上一次见到这种操作还是在30多年前的超任游戏机编辑上。老怀念这东西了）
至于那些投ai midi的，那纯属就是来凑数的。这种东西可以说垃圾就是垃圾，就算是用半自动只能识别，那也比这纯让ai“自己发挥”来准确率高。
比如打个比方，{我在做控制器的时候添加了一个efx效果器的Delay}结果好家伙不要紧，那ai他把我的delay也当成音符给识别上去了。
后面就总结出了，要用ai
谱面必须得恒定120bpm
最好钢琴（因为那些ai的采集的时候，可能就练的这声）
还要保证不掺杂任何周边类效果器（就算是录音录进去的房混也不行）
反正总体来说就是要保证绝对的干净，Ai才不会出岔子。
说实话有这时间，我都把别人的谱面给重新倒腾一道了，我还折腾这ai？
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总的来说这也很正常，大多编辑器默认也是120bpm的，而gm bank 001号乐器就是Ac. Pano
这些全都偏向于默认，而ai应对各种bpm的办法就是改变时值。
其他的训练的好一点的，顶多给你加个cc#64踏板。（当然也是pit用都管不到）
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因为如果是人工智能转换的话可能不会添加Tempo事件，就会变成默认的120
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版权标记带有widi的话，那100%就是ai转了（一个ai转midi软件
刚才我在某位水经验的玩意的投稿中发现有部分这种带widi版权标识，前段时间查他成分时发现一堆，这种听起来有很明显的嘈杂感
拖到fl等类似软件会发现midi乱的要死
ps：这位也在问答区向别人推荐用这款软件（那条问题是mp3如何转midi
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讲真这种ai midi有时还真不如直接把采样丢麦乐迪里的来的准
考古
其实是人懒不是ai问题，但凡去拉伸一下再做个对齐都不至于这么离谱
写了个python程序可以做到注入bpm
说直白点这就是pianotrans扒的，这个项目是很久以前的了。还没有见到近年大火的Transformer应用在扒谱上，现在的语言、图像、音频生成模型都依赖这个。不知道是不是不适合，还是我孤陋寡闻了(我对这方面纯外行）
有的，很早就有了，说一个挺早之前的项目，24年的，google开发的YourMT3，基于Transformer的扒谱AI。还有国外团队对这个进行了多乐器和更高精度的训练，项目名称是YourMT3+。这个我去年上半年捣鼓过怎么说呢，还有不足，不过确实比之前的纯算法etc.的精度要好很多，对于一些有损音源转出来的效果也很不错，这就是AI的优势，算法的不足了。但是实际上钢琴单乐器的效果之前的技术就能做的很好了。我关注的主要是它多乐器的能力，只能说差强人意，对于很多乐器的音频还得要修很多地方，不过对比之前的技术转出来的结果已经相当不错了！对于2-4个乐器的分离和转化我个人觉得是相当可用的状态和地步了（不过我测试的曲目有限只是古典和一些简单的交响，不知道对于别的曲目效果如何。）
不过确实没有太关注这方面有关的别的研究。不过想想也是，ai训练的成本对于个人还是比较困难的，基本就等院校发论文或者富哥愿意玩才有的结果。
没想到这个项目在国内互联网这么冷门，稍后打算把资源在站内搬运一份，介绍一下这个项目，感觉还是很不错的，可以试用体验体验。
我个人还是很看好ai的发展和趋势的，技术本身无罪。只不过确实要考虑门槛和滥用，毕竟没人喜欢ai-generate sh*t，没人喜欢把lj音源mp3丢进ai然后什么都不做就把糊的不知道是什么的排的是啥的序列丢到平台上随机奖赏没有试听midi的路人
github地址：https://github.com/mimbres/YourMT3
论文：https://arxiv.org/abs/2407.04822
huggingface：https://huggingface.co/spaces/mimbres/YourMT3
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