Аккорды видны по времени
Музыкант получает не общий список, а понятную временную шкалу и может перейти к нужному месту записи.
Прикладной AI и веб-продукты · Опубликовано для iOS и Android
Мобильное приложение для музыкантов распознаёт аккорды по времени, помогает настроить инструмент и не отправляет аудио на сервер.
Результат
Я создал BravoNota – бесплатное приложение для музыкантов с собственной нейросетью распознавания аккордов. Пользователь выбирает запись и получает временную шкалу аккордов, может прослушать результат и продолжить работу с тюнером, метрономом и библиотекой. Модель обучена на собственном наборе данных и работает прямо на телефоне.
Ценность
Музыкант получает не общий список, а понятную временную шкалу и может перейти к нужному месту записи.
Основное распознавание выполняется на устройстве без загрузки музыкальной записи на сервер проекта.
Модель обучена на собственном наборе данных, созданном специально для коммерчески чистого продукта.
Тюнер, метроном, библиотека аккордов и спектрограмма превращают приложение в повседневный инструмент музыканта.
Для занятий музыкой дочери нужен был простой метроном без рекламы, регистрации и отвлекающих экранов. Затем появились тюнер, строи для разных инструментов, библиотека аккордов и спектрограмма.
Следующим шагом стало распознавание гармонии: загрузить запись, увидеть, где звучит каждый аккорд, и сразу проверить результат на слух.
Готовые исследовательские модели помогли понять направление, но не давали надёжной основы для собственного продукта. Главной работой стало создание набора музыкальных примеров с точной разметкой аккордов по времени.
Данные очищались, проверялись и дополнялись так, чтобы модель работала на разных инструментах, темпах и стилях. В разметке помогала вся семья.
Приложение распознаёт 170 классов аккордов и объединяет соседние ответы в удобные отрезки времени. Пользователь видит название аккорда, начало и длительность, а также степень согласованности результата.
Для сложной записи можно включить углублённый режим: приложение анализирует несколько вариантов звучания и выбирает наиболее устойчивый ответ.
Запись декодируется и анализируется на устройстве. Микрофон для тюнера и спектрограммы также обрабатывается локально, а результаты хранятся в области приложения.
Для основных функций не нужны учётная запись, рекламный профиль или аналитическая система.
Адаптация
Технологию можно адаптировать для музыкального сервиса, образовательного приложения или внутреннего каталога: изменить набор распознаваемых событий, формат результата, интерфейс и способ встраивания модели в мобильный или серверный продукт.
Модель семейства двунаправленных трансформеров получает частотно-временное представление записи и предсказывает один из 170 классов. На iOS используется Core ML, на Android – TensorFlow Lite.
Стек: Core ML, TensorFlow Lite, CQT, Transformer, SwiftUI, Jetpack Compose, YIN, STFT
Подробнее
Практические разборы внедрения, безопасности и работы с корпоративными данными.
Путь от простого метронома для дочери до опубликованного мобильного приложения с собственной нейросетью распознавания аккордов.
Читать материалПрактическая схема локального AI: что действительно остаётся внутри компании, какие компоненты нужны и почему собственный сервер не отменяет права, журналирование и проверку результата.
Читать материалПроект
Нет. В опубликованном приложении распознавание аккордов и другие основные функции выполняются прямо на телефоне.
BravoNota опубликована для iPhone и Android. Ссылки на обе версии доступны на официальном сайте продукта.
Она даёт контроль над данными, качеством и развитием функции, а также позволяет не строить коммерческий продукт на чужом каталоге записей.
Обсудить задачу
Опишите текущий процесс, данные и программы, которыми пользуются сотрудники. Я предложу понятный следующий шаг.