POV:原来扒谱还有工具

对于一个midi萌新来说,在他耳扒了一个小时谱后,发现还有半自动扒曲工具(非AI),这无疑是非常令人震惊的:hushed::hushed::hushed:


起因
317发现了一首好听的曲子,整曲仅有3种乐器,且有2种乐器只出现了一分钟。Midishow并未有人扒过此曲。所以317利用了他的下一个空闲时间——中秋节假期,来开始扒谱。

经过
317打开了musescore,他平时用这个软件扒谱(我没有引战之类的意思,但是musescore是可以扒一些比较简单的谱),然后把音乐打开,开始“耳扒”:yum:(他现在还不知道这个词汇)

半个小时后,317决定休息一会,然后不自禁地刷起B站和各种网站,在翻Midishow时他发现了一个软件,wavetone。

我得先说明,在此之前,317是知道有扒谱软件的,市面上也有AI扒谱软件,但是扒的效果并不太好;并且317之前一直以为扒谱要么只用扒谱软件,要么只自己扒,从未想过后期处理——那无疑是麻烦的

那么回到317的视角,他下载了这个软件。好吧,确实不太好用,像其他软件一样不准确;但是这个软件能扒和弦——我并不指其他软件都扒不了和弦,只是317之前从未用过能扒和弦的软件。eee

好吧,和弦也不太准确。只是对于317这种全曲要么不用和弦要么只用一两种和弦+音感不好的人来说足够了

结尾
没有结尾,后来317去吃晚饭了,之后忘掉他扒过这曲了,这曲没扒完。这是他发现他扒了一半曲后才想起来的。为了这个他还在Midishow上发帖了。

结尾我不知道要放什么了,这无疑表达了作者的思乡之情。

哦,还有,在这次经历后,317应该学会了“耳扒”这个词汇,这算强行升华吗

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在讲这个之前依旧是先提及扒谱二大流之一的工具派

简单概括内容:
工具派指的是利用手头各种分析工具,推算出大概音符的位置。通常误差小
(强迫症狂喜,说是)


wavetone通过分析频谱中的焦点,只好让电脑替代了人工推算这一步(是比干瞪着眼睛看快得多)

这个其实都无所谓,AI只是更强的电脑。
而分析音频的方式无非也只有那几种
(所用的原理也就都大同小异)


那么说优点还是该说缺点

混频,如果放了个不太清晰的频谱的话。
那种请神上身也救不了(分析软件的极限)

我都觉得这次分析纯属是运气不错,刚好亮点清晰可见(但论光分析频谱的上限也就到这了)


后记(QFA):

Q:每个mp3转midi工具都说最好使用钢琴谱?
A:它频谱干净(在乐器独奏的时候并不会有很多的混频;当然你要注意自己的录音环境,噪声影响频谱,不用多说吧)

tips:理论上来说频谱越干净,频率点越亮越好。所以明明正弦波才是最好那mp3转mid最好的选择(暴论)

2609270202t8

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这句话也只是对频谱分析说的,要走实践扒谱的话。上限也会被拔高到另一个层级(那就不是这个聊的了,先练音准吧)

请神上身救不了频谱,但耳扒确实是真神(哪怕是全损音质它影响也不多)


小缺点:
带点个人风格的作曲家/编曲去扒谱,难免就会把自己学的东西用在这方面(这也是耳扒的其中一个乐趣)

用自己的办法去还原歌曲中的那段

你也不一定会完全按着原曲走(甚至有可能直接不像原曲,做成remake那种东西了.wwww)

知道有人说扒谱有用都是体现在这里
(既巩固了自己的知识,还从别人那儿学到新的的技巧)

但是假设没有自己没有想法,只是一味地重复着扒这个操作(情感:这就是入机)

也有可能基本不明白自己在干什么吧(哪怕有可能提升自己的音准之类的,反正也意识不到;那就报废)

想体验这份乐趣,没有一点音乐基础的话,那只会觉得这是干苦力(乐不起来;缺少了学到新知的乐趣)


后记:
两种心境(扒谱)

今天咱把XX全曲扒了之后,再把那个钢琴版扒下学习技巧
(几乎没什么负反馈,是自己主动往前推的;立场:不用分析工具,纯佳豪)
扒谱挺好的。(识到自己可能学到别人的知识,开心)

光扒准一个声线就麻烦的要死,还说有一大堆???
(朋友直接炸了,正祈祷谁来送来捷径;立场:啥工具也不来一个?机械劳作不折磨人么)
有什么好的?(重复一大堆精密劳作还得不到任何反馈恨不得全甩ai得了(暴),无语中)

2609270245

我最近在写相关程序,不过不是直接处理端到端的那种。
而是考虑用那些深度学习模型去过一遍得到粗制的(用其他频率分析的程序也无所谓,本质上ai就是程序)midi,对这种midi怎么去做量化程序(自动修整,不求做到完美 但是 程序干的活越多 人就越轻松),
不过目前我遇到的关键难点是关于音乐动期望的方法过去都建立在有音高的十二平均律乐器上(实际上那群纯分析的也不看乐器,十几年前开坑后到现在也没人搞),这导致对其他乐器 其他音乐元素不能统一建模。
(关于我为什么不用机器学习方法 主要是在于 看了看过往的那些方法建模比较学术 而非音乐性, 但音乐性又太主观了,就打算先从那种写死的脚本出发 干到后面熟悉了说不定就能走机器学习路线 ,(但仅仅只是设计问题解决了,关于样本,数据集仍然是问题。) )
说不定会走混合架构(比如还是前面的那种算法 但是用机器学习的方法来调参)

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