音频转MIDI转换器
将任何歌曲或音乐转换为MIDI。 我们的AI MIDI转换器能够将不同的音频格式如MP3, MP4, WAV, M4A, FLAC, AAC或AIFF转换为精确的MIDI文件。
点击上传 或拖放您的音频文件！
支持的音频格式：MP3、MP4、WAV、M4A、FLAC、AAC、AIFF
注意：您的音频永远不会被保存或存储，一切都保留在您的设备上
MP3 转 MIDI、WAV 转 MIDI 以及更多音频格式！
该应用使用人工智能（AI）将任何音频转换为 MIDI。
* 使用的技术包括 TensorFlow.js 用于 GPU 加速推理，以及 Magenta 的基于音符的音乐模型，这是一个用于多声部音频转录和高级音高检测的神经网络。
主要功能
我们的音频转 MIDI 转换器的独特优势
AI 驱动转录
使用 Google Magenta Onsets and Frames 深度学习模型，基于数千小时的钢琴音乐训练，实现精准音符检测。
100% 浏览器端处理
您的音频文件永远不会离开设备。所有处理通过 WebAssembly 和 TensorFlow.js 在浏览器本地运行。无需上传服务器，不收集数据。
7 种音频格式
支持 MP3、MP4、WAV、M4A、FLAC、AAC 和 AIFF 输入。上传任何常见音频格式，输出标准 MIDI 文件。
免费无限制
无需账户，无文件数量限制，无水印。完全免费转换任意数量的音频文件。
弯音检测
AI 模型能高精度检测弯音和音符起始，捕捉简单转换器容易遗漏的细微音乐表现。
即时下载
转换后立即获取 MIDI 文件。无需邮箱，无需等待处理队列。点击转换，即可下载。
音频预览
转换前试听您的音频文件。内置播放器带波形可视化，让您确认加载了正确的文件。
适用于任何设备
在电脑、平板或手机上使用。无需安装软件。只需启用 JavaScript 的现代浏览器即可。
使用方法
四步将任意音频文件转换为 MIDI
1. 上传音频文件
拖放或点击上传。支持 MP3、MP4、WAV、M4A、FLAC、AAC 和 AIFF 文件。
2. 预览并确认
在内置播放器中试听音频。转换前确认加载了正确的文件。
3. AI 转换
点击"转换为 MIDI"，让 AI 模型分析音频。神经网络检测音符、时值和力度。
4. 下载 MIDI
您的 MIDI 文件已就绪。下载后可在任何 DAW、记谱软件中使用，或 在线播放。
常见问题
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使用我们的MIDI转换器很简单：
- 点击上传按钮或拖放您的音频文件
- 等待文件加载并在需要时预览
- 点击“转换为MIDI”并等待转换完成
- 准备好后下载您的MIDI文件
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是的，我们的MIDI转换器完全免费使用！没有隐藏费用、订阅或使用限制。您可以根据需要转换任意数量的文件，完全免费。
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是的，完全安全！我们的转换器在您的浏览器中使用客户端AI技术直接处理您的音频文件。您的文件永远不会被上传到任何服务器或存储在任何地方 - 所有操作都在您的设备上本地进行。
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转换后的MIDI文件的使用权取决于原始音频文件的许可。如果您拥有原始音频的权利或有权商业使用，您也可以商业使用转换后的MIDI文件。
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当然有！我们所有乐谱歌曲的MIDI文件都是使用我们自己的MIDI生成过程创建的。您可以在这里找到所有文件：免费MIDI文件
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是的！我们使用Google的Magenta.js AI模型（Onsets and Frames）来分析和转换音频为MIDI。这个深度学习模型专门训练识别音乐音符并将其转换为高精度的MIDI数据。
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是的！我们的AI模型特别擅长识别钢琴音符并将其转换为MIDI。生成的MIDI文件可以使用任何钢琴音源或虚拟乐器播放。
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是的！我们的转换器完全支持MP3文件。只需上传您的MP3文件，我们的AI将其转换为MIDI格式，同时保留音乐信息。
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是的！WAV文件完全支持，并且由于其无压缩特性，通常提供最佳的转换质量。
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是的！我们的转换器可以从MP4文件中提取音频并将其转换为MIDI。转换过程中会忽略视频部分。
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是的！M4A文件是支持的。这些Apple格式的音频文件可以像其他支持的格式一样转换为MIDI。
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目前，不支持OGG格式。请先将您的OGG文件转换为MP3或WAV，然后使用我们的转换器。
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是的！我们的AI模型经过训练识别音乐音符和模式。它对清晰的器乐音乐效果最佳，特别是钢琴曲。复杂的多乐器编曲可能会导致简化的MIDI输出。
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是的！您可以将歌曲转换为MIDI，但请注意，AI对清晰的器乐音乐效果最佳。带有人声的歌曲也可以转换，但人声旋律可能会被解释为器乐音符。
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是的！转换器可以检测人声录音中的音高并将其转换为MIDI音符。为了获得最佳效果，请确保录音清晰且背景噪音最小。
技术细节
AI 音频转 MIDI 转录引擎的工作原理
AI 模型
转换器使用 Google Magenta Onsets and Frames 模型， 这是一个在 MAESTRO 数据集（超过 200 小时的钢琴演奏及对齐 MIDI）上训练的 卷积和循环神经网络。该模型分别预测音符起始和活跃帧， 然后将它们组合以实现精确的音高和时值检测。
处理流程
音频通过 Web Audio API 解码，重采样为 16kHz 单声道， 并转换为梅尔频谱图。频谱图输入通过 TensorFlow.js 在浏览器中运行的神经网络。输出的音符预测经过量化后， 使用 @tonejs/midi 库写入标准 MIDI 文件。
支持的格式
最佳效果
- 独奏钢琴录音可产生最准确的 MIDI 输出
- WAV 和 FLAC（无损）比压缩的 MP3 效果更好
- 背景噪音较少的清晰录音转换效果最佳
- 多乐器编曲将生成简化的单轨道 MIDI