Carregando...
Converta solos ou instrumentos isolados em MIDI e edite alturas e tempos das notas.
Entrada
Suporta entradas em formatos como mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkv
Formatos suportados
Produção
MIDI
Caso de uso
Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Escolha um modelo para seu material e objetivo e confira os exemplos antes de enviar.
Custo, tempo, formatos e parâmetros dependem do modelo escolhido.
No feedback, informe a ferramenta, os passos e o problema encontrado. Capturas de tela ajudam a localizá-lo.
STRAdi Offline é a rota de referência equivalente non-causal, com contexto completo. Exporta o mesmo MIDI discreto e CSV de início, fim e altura; também não é um sistema de score-following publicado.
SwiftF0 0.2.0 processa gravações monofônicas com o rastreamento de altura e a segmentação de notas oficiais. Exporta MIDI, alturas por quadro em CSV e um gráfico.
SwiftF0 0.3.0 acompanha a altura em gravações monofônicas e exporta MIDI, CSV de altura por quadro e gráficos.
O Basic Pitch transcreve execuções polifônicas de quase qualquer instrumento, inclusive voz, para MIDI e, opcionalmente, CSV de eventos de nota com pitch bends. Funciona melhor com um instrumento por vez.
GAPS converte guitarra solo limpa ou separada em eventos de notas e MIDI. Não fornece posições das cordas, trastes, F0 contínuo nem Pitch Bend. Ajuste a intensidade MIDI comparando com a gravação original.
Guitar-FL converte solos de guitarra do domínio de dados François Leduc em eventos discretos de nota e MIDI; FL não significa frame-level. Não produz F0 contínuo nem Pitch Bend.
FiloSax atende solos monofônicos de saxofone jazz e exporta como MIDI eventos discretos de altura, início e fim. Não produz trajetórias contínuas de altura, slide ou vibrato.
FiloBass atende contrabaixo acústico de jazz monofônico (double bass / upright bass), não baixo genérico ou elétrico. Use um stem limpo ou separado; bumbo e vazamento de baixas frequências podem gerar notas falsas.
VioPTT fornece eventos de nota de violino e um de quatro rótulos de técnica —détaché, flageolet, spiccato, pizzicato— ou nenhum. A MIDI velocity é fixa e não mede a dinâmica da execução.
STRAdi Online atende violino solo limpo com inferência totalmente causal, sem contexto futuro. Exporta MIDI discreto e CSV de início, fim e altura; o repositório público não inclui um sistema de score-following.
Converta gravações de guitarra em MIDI com o checkpoint do artigo GAPS, treinado por 12200 iterações.
Tsumugi · Bass v2: Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Tsumugi · Guitar v1.5: Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Tsumugi · Other v1.5: Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Tsumugi · Vocal: Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Tsumugi · Vocal Harmony v1.6: Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Tsumugi · Vocal Harmony v1.5: Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Tsumugi · Drums v1.5: Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
ISMIR - 2024
GAPS converte guitarra solo limpa ou separada em eventos de notas e MIDI. Não fornece posições das cordas, trastes, F0 contínuo nem Pitch Bend. Ajuste a intensidade MIDI comparando com a gravação original.
ICASSP - 2024
Guitar-FL converte solos de guitarra do domínio de dados François Leduc em eventos discretos de nota e MIDI; FL não significa frame-level. Não produz F0 contínuo nem Pitch Bend.
SMC - 2024
FiloSax atende solos monofônicos de saxofone jazz e exporta como MIDI eventos discretos de altura, início e fim. Não produz trajetórias contínuas de altura, slide ou vibrato.
ISMIR - 2023
FiloBass atende contrabaixo acústico de jazz monofônico (double bass / upright bass), não baixo genérico ou elétrico. Use um stem limpo ou separado; bumbo e vazamento de baixas frequências podem gerar notas falsas.
ICASSP - 2026
VioPTT fornece eventos de nota de violino e um de quatro rótulos de técnica —détaché, flageolet, spiccato, pizzicato— ou nenhum. A MIDI velocity é fixa e não mede a dinâmica da execução.
arXiv - 2025
SwiftF0 0.2.0 processa gravações monofônicas com o rastreamento de altura e a segmentação de notas oficiais. Exporta MIDI, alturas por quadro em CSV e um gráfico.
ICASSP - 2022
O Basic Pitch transcreve execuções polifônicas de quase qualquer instrumento, inclusive voz, para MIDI e, opcionalmente, CSV de eventos de nota com pitch bends. Funciona melhor com um instrumento por vez.
Official technical guide - 2026
Converta faixas isoladas de instrumentos, voz ou bateria em MIDI com o modelo oficial correspondente. A harmonia vocal também aceita o checkpoint v1.6. O refinamento dos rótulos de instrumentos é experimental.
Inclui resultados públicos de testes de modelos usados aqui e em outros serviços. A tabela completa da fonte é exibida por padrão; também é possível escolher condições e métricas para comparação. Pontuações de condições de teste diferentes não são diretamente comparáveis.
São exibidos apenas registros com implementação pública de inferência e pesos correspondentes verificados, além de algoritmos que não precisam de pesos. Serviços fechados, pesos não publicados e versões experimentais sem correspondência confirmada são excluídos. Esta não é uma classificação de todos os modelos.
Pesos públicos não comprovam uma licença de código aberto completa. Expanda os dados para consultar as licenças declaradas e as condições de acesso. Licenças não declaradas são indicadas separadamente.
O modelo selecionado não tem um resultado público correspondente verificado e não recebeu uma posição.
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
TorchCREPE · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · PESTO · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · HarmoF0 · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · SPICE · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · PENN · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents
SwiftF0 0.2.0 usa a versão de 2026-09-19 do pitch-benchmark do autor: 10 corpora, 8 condições e tolerância de 50 cents. É F1 de altura; a diferença para RMVPE é estatisticamente indefinida. Os ICs de 95% assimétricos são mantidos. REAPER não recebe posição por resultados incompletos; o artigo de 0.1.x não avalia 0.2.0.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | Pitch F1@50c↑ | Voicing F1↑ | CI95 lo | CI95 hi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SwiftF0 0.2.0Pesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.778 | 0.839 | 0.765 | 0.792 |
| 2 | RMVPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.768 | 0.837 | 0.752 | 0.783 |
| 3 | FCPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.728 | 0.812 | 0.712 | 0.742 |
| 4 | CREPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.689 | 0.781 | 0.672 | 0.704 |
| 5 | SHSO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.657 | 0.773 | 0.64 | 0.672 |
| 6 | PraatO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.651 | 0.815 | 0.634 | 0.667 |
| 7 | RAPTO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.64 | 0.799 | 0.621 | 0.655 |
| 8 | SWIPEO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.61 | 0.761 | 0.589 | 0.624 |
| 9 | HarvestO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.6 | 0.782 | 0.584 | 0.614 |
| 10 | YAAPTO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.56 | 0.842 | 0.539 | 0.58 |
| 10 | DIOO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.56 | 0.71 | 0.541 | 0.577 |
| 12 | Basic PitchPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.557 | 0.775 | 0.539 | 0.573 |
| 13 | pYINO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.506 | 0.656 | 0.482 | 0.525 |
Conjuntos, versões e condições ficam separados, inclusive fontes sem linhas elegíveis.
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 6
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Ours w/o aug · Ours + FT w/o aug · Ours + FT w/ aug · MUSC · MERTech
Entradas implantáveis 0 / linhas originais 10
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
MT3 · Kong et al. · Kong et al. (w/ aug) · Zang et al. (Synthtab) · Maman (MusicNet EM ) · Maman (Guitar) · Riley et al. · Ours · Ours (Finetuned from )
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 6
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Omnizart · MT3 · Lu et al. · Riley et al. · Ours (Finetuned from )
Entradas implantáveis 0 / linhas originais 4
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Riley et al. · Ours · Ours (Finetuned from )
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Başaran et al. · Ours
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Başaran et al. · Ours
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Melodyne
Entradas implantáveis 13 / linhas originais 18
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
TorchCREPE · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · PESTO · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · HarmoF0 · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · SPICE · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents · PENN · pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents
Entradas implantáveis 13 / linhas originais 18
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
TorchCREPE · pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents · PESTO · pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents · HarmoF0 · pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents · SPICE · pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents · PENN · pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 2
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 2
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 2
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 2
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Base instrument classifier · Held-out RWC-I
Entradas implantáveis 5 / linhas originais 5
As pontuações correspondem ao conjunto de dados, métrica e versão indicados; testes diferentes não são diretamente comparáveis.
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 6
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Ours w/o aug · Ours + FT w/o aug · Ours + FT w/ aug · MUSC · MERTech
As fontes usam condições de treino ou tarefas diferentes; compare os números apenas dentro do protocolo informado.
| Classificação por métrica | Modelo | URMP | Bach10 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P↑ | R↑ | F1↑ | F1 no↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | F1 no↑ | ||
| - | Ours w/ augPesos públicos · Código de inferência | 86.1 | 83.6 | 84.5 | 93.1 | 68.1 | 71.8 | 69.9 | 79.5 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 6
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Omnizart · MT3 · Lu et al. · Riley et al. · Ours (Finetuned from )
Os resultados mantêm seus conjuntos. A tabela 5 de FiloBass avalia outros algoritmos; o checkpoint FiloBass atual não tem pontuação publicada.
| Classificação por métrica | Modelo | P 50↑ | R 50↑ | F 50↑ |
|---|---|---|---|---|
| - | Basic PitchPesos públicos · Código de inferência | 54.6 | 85.0 | 66.1 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Başaran et al. · Ours
Os resultados mantêm seus conjuntos. A tabela 5 de FiloBass avalia outros algoritmos; o checkpoint FiloBass atual não tem pontuação publicada.
| Classificação por métrica | Modelo | P 50↑ | R 50↑ | F 50↑ |
|---|---|---|---|---|
| - | CREPE NotesPesos públicos · Código de inferência | 82.35 | 83.05 | 82.67 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 1 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Başaran et al. · Ours
Os resultados mantêm seus conjuntos. A tabela 5 de FiloBass avalia outros algoritmos; o checkpoint FiloBass atual não tem pontuação publicada.
| Classificação por métrica | Modelo | P 50↑ | R 50↑ | F 50↑ |
|---|---|---|---|---|
| - | CREPE NotesPesos públicos · Código de inferência | 70.93 | 70.63 | 70.41 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Melodyne
Os resultados mantêm seus conjuntos. A tabela 5 de FiloBass avalia outros algoritmos; o checkpoint FiloBass atual não tem pontuação publicada.
| Classificação por métrica | Modelo | R no↑ | P no↑ | F no↑ | O↑ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | CREPE NotesPesos públicos · Código de inferência | 74.11 ± 12.09 | 71.81 ± 13.33 | 72.89 ± 12.68 | 78.77 ± 2.68 |
| 2 | Basic PitchPesos públicos · Código de inferência | 81.28 ± 6.26 | 51.40 ± 6.28 | 62.73 ± 5.55 | 65.24 ± 4.51 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
SwiftF0 0.2.0 usa a versão de 2026-09-19 do pitch-benchmark do autor: 10 corpora, 8 condições e tolerância de 50 cents. É F1 de altura; a diferença para RMVPE é estatisticamente indefinida. Os ICs de 95% assimétricos são mantidos. REAPER não recebe posição por resultados incompletos; o artigo de 0.1.x não avalia 0.2.0.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | Pitch F1@50c↑ | Voicing F1↑ | CI95 lo | CI95 hi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SwiftF0 0.2.0Pesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.778 | 0.839 | 0.765 | 0.792 |
| 2 | RMVPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.768 | 0.837 | 0.752 | 0.783 |
| 3 | FCPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.728 | 0.812 | 0.712 | 0.742 |
| 4 | CREPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.689 | 0.781 | 0.672 | 0.704 |
| 5 | SHSO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.657 | 0.773 | 0.64 | 0.672 |
| 6 | PraatO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.651 | 0.815 | 0.634 | 0.667 |
| 7 | RAPTO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.64 | 0.799 | 0.621 | 0.655 |
| 8 | SWIPEO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.61 | 0.761 | 0.589 | 0.624 |
| 9 | HarvestO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.6 | 0.782 | 0.584 | 0.614 |
| 10 | YAAPTO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.56 | 0.842 | 0.539 | 0.58 |
| 10 | DIOO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.56 | 0.71 | 0.541 | 0.577 |
| 12 | Basic PitchPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.557 | 0.775 | 0.539 | 0.573 |
| 13 | pYINO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 corpora · 8 altered conditions · 50 cents | 0.506 | 0.656 | 0.482 | 0.525 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
pitch-benchmark do autor, revisão 6f21369: 10 corpora, 8 condições, 50 cents, F1 de altura por quadro. A diferença SwiftF0/RMVPE não é estatisticamente conclusiva; não é F1 de notas MIDI.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | Pitch F1@50c↑ | Voicing F1↑ | CI95 lo | CI95 hi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SwiftF0 0.3.0Pesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.781 | 0.844 | 0.768 | 0.795 |
| 2 | RMVPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.768 | 0.837 | 0.752 | 0.783 |
| 3 | FCPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.728 | 0.812 | 0.712 | 0.742 |
| 4 | CREPEPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.689 | 0.781 | 0.672 | 0.704 |
| 5 | SHSO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.657 | 0.773 | 0.64 | 0.672 |
| 6 | PraatO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.651 | 0.815 | 0.634 | 0.667 |
| 7 | RAPTO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.64 | 0.799 | 0.621 | 0.655 |
| 8 | SWIPEO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.61 | 0.761 | 0.589 | 0.624 |
| 9 | HarvestO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.6 | 0.782 | 0.584 | 0.614 |
| 10 | YAAPTO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.56 | 0.842 | 0.539 | 0.58 |
| 10 | DIOO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.56 | 0.71 | 0.541 | 0.577 |
| 12 | BasicPitchPesos públicos · Código de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.557 | 0.775 | 0.539 | 0.573 |
| 13 | pYINO algoritmo não precisa de pesos treinados · Código de inferênciaO algoritmo não precisa de pesos treinadosCódigo de inferência | pitch-benchmark · 10 × 8 · 50 cents | 0.506 | 0.656 | 0.482 | 0.525 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Os números vêm do checkpoint base indicado no link, não de uma nova medição do modelo executado aqui.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | F_no-offset↑ | Frame accuracy ↑ | F_with-offset ↑ |
|---|---|---|---|---|---|
| - | NMPPesos públicos · Código de inferência | Molina | 0.52 | 0.63 | 0.35 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Tsumugi Other e Vocal Harmony publicam COnP, não COnF1. Os resultados cobrem v1.5; Vocal Harmony v1.6 padrão não tem pontuação publicada. O refinamento instrumental segue experimental; os conjuntos aparecem separados.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | COnP (%)↑ |
|---|---|---|---|
| 1 | other_v1_5Pesos públicos · Código de inferência | In-house real audio | 77.01 |
| 2 | otherPesos públicos · Código de inferência | In-house real audio | 73.18 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Tsumugi Other e Vocal Harmony publicam COnP, não COnF1. Os resultados cobrem v1.5; Vocal Harmony v1.6 padrão não tem pontuação publicada. O refinamento instrumental segue experimental; os conjuntos aparecem separados.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | COnP (%)↑ |
|---|---|---|---|
| 1 | vocal_harmony_v1_5Pesos públicos · Código de inferência | Held-out MIR-ST500 | 68.14 |
| 2 | vocal_harmonyPesos públicos · Código de inferência | Held-out MIR-ST500 | 60.52 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Tsumugi Other e Vocal Harmony publicam COnP, não COnF1. Os resultados cobrem v1.5; Vocal Harmony v1.6 padrão não tem pontuação publicada. O refinamento instrumental segue experimental; os conjuntos aparecem separados.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | DrumKit F1 (%)↑ | AllPercussion F1 (%)↑ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | drums_v1_5Pesos públicos · Código de inferência | Audio-aligned · 50 ms · canonical GM | 68.9 | 40.44 |
| 2 | drumsPesos públicos · Código de inferência | Audio-aligned · 50 ms · canonical GM | 61.57 | 18.79 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Tsumugi Other e Vocal Harmony publicam COnP, não COnF1. Os resultados cobrem v1.5; Vocal Harmony v1.6 padrão não tem pontuação publicada. O refinamento instrumental segue experimental; os conjuntos aparecem separados.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | ACC (%)↑ |
|---|---|---|---|
| - | Instrument refinement modelPesos públicos · Código de inferência | Held-out RWC-I | 74.5 |