Audio Decomposition是音頻處理技術，基于傅里葉變換和信封匹配將音樂中的各個音符和樂器分離，實現音樂到樂譜的轉換。Audio Decomposition開源項目是Matthew Bird推出的，無需外部樂器分離庫，自動識別和分離音樂中的不同樂器聲音，幫助用戶更好地理解和重現樂譜。
Audio Decomposition的主要功能音頻源分離：將混合音樂中的不同樂器聲音分離出來。音樂轉樂譜：將音樂文件轉換成樂譜，幫助用戶識別音高和和弦。音頻分析：分析音樂中的音符和樂器，提供音樂結構的深入理解。開源工具：作為開源項目，支持用戶自由使用和修改代碼，適應不同的需求。Audio Decomposition的技術原理傅里葉變換：程序每0.1秒對音樂文件進行一次傅里葉變換，生成頻譜圖。將每種樂器的傅里葉變換相加，重新創建音樂的頻譜。包絡分析：將聲波分成幾塊并取每塊的最大值獲取包絡。進一步優化結果，找到包絡低于原始聲波的點，添加新點定義包絡。信封的分解：將波的包絡分解為起音（攻擊）、延音（持續）和釋音（釋放）。波形分類：考慮樂器的靜態衰減和動態變化，及是否有釋音。帶通濾波：對每個音符頻率的信號進行帶通濾波，分離特定樂器的聲音。互相關和均方誤差（MSE）：用樂器的起音和釋放的互相關找到每個音符的開始和結束。計算樂器波和濾波后的音頻的MSE，獲得樂器的成本。Audio Decomposition的項目地址項目官網：matthew-bird.com/blogs/Audio-DecompositionGitHub倉庫：https://github.com/mbird1258/Audio-DecompositionAudio Decomposition的應用場景音樂教育：分離不同樂器的聲音，幫助學生更直觀地理解音樂作品中的和聲與配器。音樂制作：支持制作人從復雜的音樂中提取單獨的音軌，用在混音或創作新的音樂元素。樂譜轉錄：自動將音頻記錄轉換為樂譜，節省人工轉錄的時間和成本，尤其適用于古典音樂作品。音樂分析：深入分析音樂作品的構成，為音樂理論家和作曲家提供研究工具。音頻編輯：在電影和視頻制作中，幫助編輯精確地處理和調整音頻元素，如對話、音樂和音效。 
