Завантаження...

Ударні в MIDI · MSG-LD / ADTOF · TelkNet

MIDI / транскрипціяGPU навантаженняADTOF-pytorch · Вихідний код ADTOF-pytorch · Ваги ADTOF · Вихідний код ADTOF Direct · PyTorch · Стаття ADTOF Direct · PyTorch · Стаття

Ударні в MIDI

ADTOF Plus · ADTOF Direct · ADT_STR · MSG-LD. Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.

15 кредити/використанняВведення файлуМаксимум 100 MBОцінка — 20-1800 секунди

Вхідні дані

Підтримує введення у форматах, таких як mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkv

Підтримувані формати

mp3wavflacoggm4aaacaifaiffmp4movmkv

Вихід

MIDI

Кейс використання

Редагування нот, інструментування та деталей виконання.

Виберіть сімейство моделей

Ударні в MIDI · MSG-LDДоступноРозділення ударних і виявлення атак для чернетки MIDI; динаміка й тривалість відтворення фіксовані.Ударні в MIDI · ADTOFДоступноУдарні в MIDI: Plus додає динаміку й відкритий/закритий хай-хет; Direct транскрибує безпосередньо.Ударні в MIDI · ADT_STRДоступноПочатки нот і динаміка 26 класів ударних; три τ означають різне навчання.

Виберіть версію або режим обробки

Ударні в MIDI · ADTOF PlusДодає розділення, динаміку й відкритий/закритий хай-хет; для більшої кількості даних редагування MIDI.РекомендованоДоступноУдарні в MIDI · ADTOF Direct · PyTorchПрямий PyTorch без динаміки/хай-хета Plus; для окремих ударних або початкових нот.Доступно

Виберіть модель для свого матеріалу й завдання та перегляньте приклади перед надсиланням.

Вартість, час, формати й параметри залежать від обраної моделі.

Швидкий відгук

У відгуку вкажіть інструмент, кроки та проблему. Знімки екрана допоможуть її знайти.

Моделі, параметри та джерела

ADTOF Direct транскрибує окрему доріжку ударних за допомогою PyTorch ADTOF. Для повного міксу TelkNet спочатку виділяє ударні через AudioSep-Hive без обробки сили удару та відкритого/закритого хай-хета з Plus.

MSG-LD · OBADTOF-PyTorch READMEADTOF (original)ADTOF Direct · PyTorchADTOF Plus paper, Table 1ADTOF PlusOriginal ADTOFADTOF Plus paper, Table 2Vogl et al. 8-class baselineADT-STR · Table 2ADT-STR Setting-1ADT-STR Setting-2

MSG-LD · OB

MSG-LD створює п’ять доріжок ударних і визначає початки ударів; у MIDI сила удару 100, тривалість відтворення 0,1 секунди.

ddman1101/Separate-and-detect MSG-LD · checkpoint MSG-LD

msgld_ob використовує гілку атак; msgld_obtb — гілки атак і тембру.
Кількість кроків DDIM, типово 200. Можна використовувати 50, 100, 200, 250 або 500; деякі інші значення не підтримуються.
Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.
Стаття оцінює OB, TB та OBTB окремо; оцінки OB не належать типовому OBTB. F1 нот та аудіометрики mel-MSE/FAD подано окремо. Ланцюжок виявлення зі статті тут повторно не вимірювали.

MSG-LD · OBTB

ddman1101/Separate-and-detect MSG-LD · checkpoint MSG-LD

msgld_ob використовує гілку атак; msgld_obtb — гілки атак і тембру.
Кількість кроків DDIM, типово 200. Можна використовувати 50, 100, 200, 250 або 500; деякі інші значення не підтримуються.
Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.
Стаття оцінює OB, TB та OBTB окремо; оцінки OB не належать типовому OBTB. F1 нот та аудіометрики mel-MSE/FAD подано окремо. Ланцюжок виявлення зі статті тут повторно не вимірювали.

ADTOF Plus

ADTOF Plus доповнює ADTOF розділенням ударних, визначенням сили удару та обробкою відкритого/закритого хай-хета. Приймає повні мікси.

ADTOF Plus source (pinned)ADTOF PyTorch source (pinned)ADTOF Plus paper ADTOF ISMIR 2021 paper Pinned ADTOF Plus technical guide

Увімкніть для повного міксу, щоб спочатку відокремити ударні; вимкніть для окремої доріжки ударних.
Поріг виявлення ударів барабанів у ADTOF Plus; залиште порожнім для типового значення моделі.
Після транскрипції аналізує ритм оригіналу й записує темп у MIDI, зберігаючи час звучання нот.

ADTOF Direct · PyTorch

ADTOF PyTorch source (pinned)Original ADTOF source ISMIR 2021 paper materials Signals 2023 paper

Окремо налаштуйте пороги виявлення бочки, малого барабана, хай-хета, томів і тарілок.
Часова роздільність, типово 100 FPS; зміна може вплинути на якість транскрипції.
Після транскрипції аналізує ритм оригіналу й записує темп у MIDI, зберігаючи час звучання нот.

ADT_STR · tau=0.8

ADT_STR визначає початок і силу ударів для 26 класів ударних та експортує MIDI.

pier-maker92/ADT_STR ADT_STR · checkpoint ADT_STR

Оберіть офіційно опублікований варіант ваг.
Максимум генерованих token на фрагмент; офіційне значення 1024.
Офіційний розмір пакета інференсу: кількість одночасно оброблюваних фрагментів.
Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.
Setting-1–Setting-4 у таблиці 2 — навчальні експерименти, а не доступні ваги τ=0.4/0.6/0.8. Оцінки стосуються ізольованих барабанів, а не повних міксів.

ADT_STR · tau=0.4

ADT_STR визначає початок і силу ударів для 26 класів ударних та експортує MIDI.

pier-maker92/ADT_STR ADT_STR · checkpoint ADT_STR

Оберіть офіційно опублікований варіант ваг.
Максимум генерованих token на фрагмент; офіційне значення 1024.
Офіційний розмір пакета інференсу: кількість одночасно оброблюваних фрагментів.
Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.
Setting-1–Setting-4 у таблиці 2 — навчальні експерименти, а не доступні ваги τ=0.4/0.6/0.8. Оцінки стосуються ізольованих барабанів, а не повних міксів.

ADT_STR · tau=0.6

ADT_STR визначає початок і силу ударів для 26 класів ударних та експортує MIDI.

pier-maker92/ADT_STR ADT_STR · checkpoint ADT_STR

Оберіть офіційно опублікований варіант ваг.
Максимум генерованих token на фрагмент; офіційне значення 1024.
Офіційний розмір пакета інференсу: кількість одночасно оброблюваних фрагментів.
Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.
Setting-1–Setting-4 у таблиці 2 — навчальні експерименти, а не доступні ваги τ=0.4/0.6/0.8. Оцінки стосуються ізольованих барабанів, а не повних міксів.

Паперові та бенчмаркові нотатки

Enhanced Automatic Drum Transcription via Drum Stem Source Separation

arXiv - 2025

Paper Pinned implementation

ADTOF: A large dataset of non-synthetic music for automatic drum transcription

ISMIR - 2021

Paper Paper materials

High-Quality and Reproducible Automatic Drum Transcription from Crowdsourced Data

Signals - 2023

Paper

Офіційні / репозиторії

ddman1101/Separate-and-detect MSG-LD · checkpoint ADTOF Plus source (pinned)ADTOF PyTorch source (pinned)Original ADTOF source pier-maker92/ADT_STR ADT_STR · checkpoint

Статті / технічні нотатки

MSG-LD ADTOF Plus paper ADTOF ISMIR 2021 paper Pinned ADTOF Plus technical guide ISMIR 2021 paper materials Signals 2023 paper ADT_STR

Керівництво параметрів

Увімкніть для повного міксу, щоб спочатку відокремити ударні; вимкніть для окремої доріжки ударних.
Поріг виявлення ударів барабанів у ADTOF Plus; залиште порожнім для типового значення моделі.
Окремо налаштуйте пороги виявлення бочки, малого барабана, хай-хета, томів і тарілок.
Часова роздільність, типово 100 FPS; зміна може вплинути на якість транскрипції.
Після транскрипції аналізує ритм оригіналу й записує темп у MIDI, зберігаючи час звучання нот.

Робочий процес

1Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.
2Завантажте MIDI й перевірте бас-барабан, малий барабан, хай-хет та інші елементи.

Що перевірити

Повний мікс спочатку проходить виділення ударних у вибраному процесі. Окрема доріжка ударних передається безпосередньо вибраній моделі транскрипції або розділення.
Часова роздільність, типово 100 FPS; зміна може вплинути на якість транскрипції.

Моделі в цій галузі

Записів: 2

Містить відкриті результати тестування моделей, що використовуються тут і поза сайтом. Типово показано повну таблицю джерела; для порівняння можна вибрати умови й метрики. Оцінки за різних умов тестування не можна порівнювати безпосередньо.

Показано лише записи з перевіреною публічною реалізацією інференсу та відповідними вагами, а також алгоритми без навчених ваг. Закриті сервіси, неопубліковані ваги та непідтверджені версії експериментів виключено. Це не загальний рейтинг усіх моделей.

Публічні ваги не підтверджують повної ліцензії відкритого коду. Розгорніть дані для перегляду заявлених ліцензій ваг і умов доступу. Відсутні ліцензії позначено окремо.

Порівняльний тестКатегорія

ADTOF-PyTorch README

Виберіть набір даних, щоб побачити всі метрики кожної моделі. Рядки впорядковано за офіційним місцем або вибраною метрикою. Жирним виділено найкраще порівнюване значення кожного стовпця, включно з однаковими результатами. Різні протоколи оцінювання ранжуються окремо; відсутні оцінки позначено -.

Для розгортання 2 / початкових рядків 2

ADTOF-PyTorch README · PyTorch 88.51 · Keras 88.74

Ранжувати за метрикою

ADTOF-PyTorch README
Місце за метрикою	Модель	Recall↑	Precision↑	F-measure↑
1	ADTOF (original) Відкриті ваги · Код інференсу Frame_RNN_adtofAll_0.data-00000-of-00001 + .index Код інференсу Ліцензія ваг (заява репозиторію): CC-BY-NC-SA-4.0	88.68	89.90	88.74
2	ADTOF-pytorchМодель на сайті Відкриті ваги · Код інференсу src/adtof_pytorch/data/adtof_frame_rnn_pytorch_weights.pth Код інференсуЛіцензію ваг не вказано	88.26	89.83	88.51

Початкові записи (2)

Позначки вказують на моделі чи компоненти, які використовуються на сайті. Оцінки й параметри взято із зазначених тестів, а не з нового оцінювання всього процесу обробки сайту.

ADTOF-PyTorch README ↗Перевірено: 2026-10-25

Усі джерела оцінок (6)

Набори даних, версії та умови розділено; збережено й джерела без допущених рядків.

ADTOF-PyTorch README ↗
Для розгортання 2 / початкових рядків 2
Ударні в MIDI ↗
Для розгортання 6 / початкових рядків 6
Ударні в MIDI ↗
Для розгортання 3 / початкових рядків 6
Поза рейтингом: 3
Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.
Vogl et al. 8-class baseline · MDB · 8-class evaluation · onset only · 50 ms · Vogl et al. 8-class baseline · RBMA · 8-class evaluation · onset only · 50 ms · Vogl et al. 8-class baseline · ENST · 8-class evaluation · onset only · 50 ms
ADT-STR · Table 2 ↗
Для розгортання 0 / початкових рядків 8
Поза рейтингом: 8
Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.
Setting-1 · ENST · Setting-2 · ENST · Setting-3 · ENST · Setting-4 · ENST · Setting-1 · MDB · Setting-2 · MDB · Setting-3 · MDB · Setting-4 · MDB
MSG-LD · Table 3 ↗
Для розгортання 2 / початкових рядків 3
Поза рейтингом: 1
Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.
LarsNet
MSG-LD · Table 4 ↗
Для розгортання 2 / початкових рядків 4
Поза рейтингом: 2
Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.
MSG-LD Vanilla · MSG-LD TB

Усі первинні результати та джерела

Оцінки стосуються вказаних даних, метрики й версії моделі. Різні тести не можна порівнювати безпосередньо.

У таблиці наведено лише моделі з відкритими вагами або конфігураціями, які можна запускати локально.

ADTOF-PyTorch README

Для розгортання 2 / початкових рядків 2

ADTOF-PyTorch README · PyTorch 88.51 · Keras 88.74

Ранжувати за метрикою

ADTOF-PyTorch README
Місце за метрикою	Модель	Recall↑	Precision↑	F-measure↑
1	ADTOF (original) Відкриті ваги · Код інференсу Frame_RNN_adtofAll_0.data-00000-of-00001 + .index Код інференсу Ліцензія ваг (заява репозиторію): CC-BY-NC-SA-4.0	88.68	89.90	88.74
2	ADTOF-pytorch Відкриті ваги · Код інференсу src/adtof_pytorch/data/adtof_frame_rnn_pytorch_weights.pth Код інференсуЛіцензію ваг не вказано	88.26	89.83	88.51

Початкові записи (2)

ADTOF-PyTorch README ↗Перевірено: 2026-10-25

Ударні в MIDI

Значення взято з відкритого джерела за посиланням. Підписи рядків указують тестовий набір або контрольну точку; неопубліковані оцінки позначено знаком -.

Умова тестуРанжувати за метрикою

Ударні в MIDI
Місце за метрикою	Модель	Умова тесту	F1 %↑	Точність %↑	% відкликання↑
1	ADTOF Plus Відкриті ваги · Код інференсу MDX23C 5-stem MDX23C full-mix drums ADTOF PyTorch Код інференсу`drumsep_5stems_mdx23c_jarredou.ckpt`Ліцензія ваг (заява репозиторію): mit	MDB · 5 classes · onset only · 50 ms	89	89	89
2	Original ADTOF Відкриті ваги · Код інференсу Frame_RNN_adtofAll_0.data-00000-of-00001 + .index Код інференсу Ліцензія ваг (заява репозиторію): CC-BY-NC-SA-4.0	MDB · 5 classes · onset only · 50 ms	87	-	-

Початкові записи (6)

ADTOF Plus paper, Table 1 ↗

Ударні в MIDI

Умова тестуРанжувати за метрикою

Ударні в MIDI
Місце за метрикою	Модель	Умова тесту	F1 %↑	Точність %↑	% відкликання↑
-	ADTOF Plus Відкриті ваги · Код інференсу MDX23C 5-stem MDX23C full-mix drums ADTOF PyTorch Код інференсу`drumsep_5stems_mdx23c_jarredou.ckpt`Ліцензія ваг (заява репозиторію): mit	MDB · 8-class evaluation · onset only · 50 ms	84	84	84

Початкові записи (3)

ADTOF Plus paper, Table 2 ↗

MSG-LD · Table 3

Для розгортання 2 / початкових рядків 3

Поза рейтингом: 1

Для цих експериментів не перевірено повний відкритий пакет інференсу. Інші ваги моделі з тією самою назвою не підходять.

LarsNet

Стаття оцінює OB, TB та OBTB окремо; оцінки OB не належать типовому OBTB. F1 нот та аудіометрики mel-MSE/FAD подано окремо. Ланцюжок виявлення зі статті тут повторно не вимірювали.

Ранжувати за метрикою

MSG-LD · Table 3
Місце за метрикою	Модель	MDB · Kick			MDB · Snare			MDB · Toms			MDB · Hi-Hats			MDB · Cymbals			MDB · Overall			ENST · Kick			ENST · Snare			ENST · Toms			ENST · Hi-Hats			ENST · Cymbals			ENST · Overall
Місце за метрикою	Модель	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑
1	ADTOF Відкриті ваги · Код інференсу Frame_RNN_adtofAll_0.data-00000-of-00001 + .index Код інференсу Ліцензія ваг (заява репозиторію): CC-BY-NC-SA-4.0	0.851	0.790	0.923	0.752	0.828	0.690	0.520	0.520	0.520	0.773	0.859	0.703	0.849	0.802	0.902	0.795	0.813	0.778	0.795	0.984	0.667	0.599	0.932	0.441	0.581	0.669	0.513	0.777	0.936	0.663	0.657	0.788	0.563	0.709	0.908	0.582
2	MSG-LD OB Відкриті ваги · Код інференсу Код інференсу Ліцензія ваг (заява репозиторію): mit	0.931	0.939	0.923	0.760	0.791	0.732	0.268	0.309	0.236	0.650	0.550	0.794	0.481	0.663	0.377	0.707	0.709	0.704	0.821	0.941	0.729	0.642	0.698	0.594	0.491	0.415	0.602	0.630	0.643	0.618	0.391	0.611	0.287	0.640	0.695	0.593

Початкові записи (2)

MSG-LD · Table 3 ↗Перевірено: 2026-10-25

MSG-LD · Table 4

Для розгортання 2 / початкових рядків 4

Поза рейтингом: 2

MSG-LD Vanilla · MSG-LD TB

Ранжувати за метрикою

MSG-LD · Table 4
Місце за метрикою	Модель	MDB Overall			ENST Overall			Mean overall F1 (2 sets)
Місце за метрикою	Модель	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑	F1↑	P↑	R↑
1	MSG-LD OB Відкриті ваги · Код інференсу Код інференсу Ліцензія ваг (заява репозиторію): mit	0.707	0.709	0.704	0.640	0.695	0.593	0.674	0.674	0.674
2	MSG-LD OBTB Відкриті ваги · Код інференсу Код інференсу Ліцензія ваг (заява репозиторію): mit	0.690	0.709	0.672	0.636	0.703	0.580	0.663	0.663	0.663

Початкові записи (2)

MSG-LD · Table 4 ↗Перевірено: 2026-10-25