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。
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-DecompositionGitHub仓库：https://github.com/mbird1258/Audio-DecompositionAudio 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。 
