[public] Herramienta para músicos/as y DJ's utilizando Machine Learning

(Example) - (♫ 🎵 ♫ 🎵) Depeche Mode - World In My Eyes (1990)

Audio Original:

Instrumento ~> Batería:

Adelantar hasta 0:17

Instrumento ~> Bajo:

Instrumento ~> Piano:

No hay

Instrumento ~> Voces:

Adelantar hasta 0:34

Instrumento ~> Other:

(Example) - (♫ 🎵 ♫ 🎵) Sumo - El cieguito volador (1987)

Audio Original:

Instrumento ~> Batería:

Instrumento ~> Bajo:

Instrumento ~> Piano:

No hay

Instrumento ~> Voces:

Adelantar hasta 0:22

Instrumento ~> Other:

(Example) - (♫ 🎵 ♫ 🎵) Joy Division - Isolation (1980)

Audio Original:

Instrumento ~> Batería:

Instrumento ~> Bajo:

Adelantar hasta 0:05

Instrumento ~> Piano:

No hay

Instrumento ~> Voces:

Adelantar hasta 0:38

Instrumento ~> Other:

Resumen - Proyecto personal:

• Repositorio: https://github.com/AlejoPrietoDavalos/beatpy
• El objetivo es crear una aplicación para músicos/as y DJ's utilizando técnicas de Machine Learning.
• Lo uso para descargar canciones, separar la batería y practicar los ritmos.
• Voy a generar más herramientas, primero para uso personal y luego para un uso comercial.
  1. Se descarga el audio de un video de youtube usando el youtube_id con yt_dlp.
  2. Uso spleeter para separar los instrumentos en pistas (tengo que mejorar/post-procesar el output).
  3. Uso librosa para analizar datos de tipo audio, obtener el tempo y mas utilidades que exploraré.

Ideas a futuro

• Detectar si la calidad del audio es mala, y mejorarla.
• Mejorar como se calcula el tempo, y que pasa si la canción tiene tempo variable.
• Hacer prueba de concepto: Clasificar segmentos de audio con notas de la batería.
• Investigar como aplicar efectos al sonido.

Imágenes:

Figura 1: Calculo el espectrograma por cada pista. Aún no hago nada con esta información.

Figura 2: Audios extraídos por el sistema. info.json tiene metadata de youtube.