Musik umwandeln & Audiodateien transkribieren

Unsere automatische Musiktranskription analysiert Musik wie ein erfahrener Musiker es tun würde – nur schneller. Basierend auf Deep-Learning-Algorithmen erkennen unsere Transkriptionskomponenten die Melodie, Akkorde und Rhythmen eines Stücks und wandeln sie in eine exakte Musiknotation um.

Ob einstimmige Stücke oder komplexe mehrstimmige Kompositionen – die Software bietet Komponenten zur Erkennung von:

• Melodien und gespielte Noten
• Akkorden und Harmonien
• Rhythmus, Beat und Taktart
• Tonarten und Songstruktur
• Drums und perkussive Elemente

Die Software arbeitet echtzeitfähig und plattformübergreifend – ideal für den Einsatz in Musiklernsoftware, Audioanalyse, Musikproduktion oder wissenschaftlicher Forschung.

Für die zuverlässige Transkription polyphoner Aufnahmen, bei denen mehrere Instrumente gleichzeitig spielen, haben wir eine Reihe von optimierten KI-basierten Modellen entwickelt. Damit lassen sich sogar seltene Instrumente problemlos analysieren.

Musiklern- und Übungssoftware

Musik in Echtzeit erkennen und analysieren – für Lern-Apps, mit denen Instrumente oder Gesang trainiert werden. Die Software liefert sofortiges Feedback und zeigt an, wo Korrekturen nötig sind.

Musikproduktion

Unkompliziert musikalische Ideen festhalten, Harmonien prüfen oder Musik-Aufnahmen in editierbare Notenblätter umwandeln. Das beschleunigt kreative Prozesse und sorgt für mehr Präzision in der Musikproduktion.

Ähnlichkeitsanalyse

Musikstücke präzise miteinander vergleichen und Übereinstimmungen in Melodie, Harmonie oder Rhythmus zuverlässig erkennen – ein wirksames Werkzeug, um wiederverwendete Melodien oder Cover-Versionen zu identifizieren.

Musikwissenschaftliche Forschung

Musikforschung erfordert das systematische Vergleichen, Kategorisieren und Analysieren von Werken. Mit automatischer Transkription können Musikarchive erschlossen, historische Aufnahmen untersucht und Zusammenhänge ausgewertet werden.

Intelligente Musik-Suche und Verknüpfung

Durch die Kombination von Audio- und Notendaten eröffnen sich völlig neue Suchmöglichkeiten. Nutzer können große Musikarchive modalitätsübergreifend durchsuchen – anhand einer Notendarstellung oder eines Audiobeispiels – und damit nicht nur Audio, sondern auch Notenfragmente finden.