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Cohenjikan/MusicMaster

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声谱坊 · MusicMaster —— 一体化本地音乐工坊:拆声 · 记谱 · 互译 · 重塑

声谱坊 · MusicMaster

中文 · English

一个纯本地运行的浏览器工具,把一线开源音乐 AI 整合进一个暖墨色界面 ——
四个页签覆盖拆声 · 记谱 · 简谱⇄五线谱互译 · 修音换音色。

四项能力,一个界面,全部在本地运行。

License: Apache-2.0 Weights: see NOTICE Python Platform Local-first Stars


MusicMaster 演示:上传清唱 → 提交 → 旋转黑胶进度 → 五线谱+简谱+逐音可信度出图

完整宣传片:docs/assets/promo.mp4

扒谱不必再依赖反复试听:输入清唱,输出五线谱、简谱与逐音可信度。 跑调的清唱,可修正为在调、干净、且仍保留本人音色的版本。 代码以 Apache-2.0 开源,许可清单完整明确,包括明确标注哪些权重不可商用。

它并非单一模型的封装,而是把 BS-RoFormer、Mel-Band Karaoke RoFormer、UVR、CREPE、basic-pitch、ByteDance、DiffPitcher、Seed-VC、music21、Verovio 等多个一线开源模型,编排成四条经过验证的流水线。本项目只做编排与桥接,不修改上游推理配方。

适用人群: 业余歌手、音乐爱好者、需要扒谱(把歌曲转成乐谱)的人,以及注重本地处理与隐私的用户。

功能概览

能力 产出 算力
拆声 / Separate 一首歌 → 人声 / 伴奏 → 去和声纯主唱 → 降噪干净主唱,多束产物逐束对比;可用于卡拉OK,或将干净主唱用于扒谱、重塑 GPU
记谱 / Transcribe 清唱 / 哼唱 → 五线谱 + 简谱 + 逐音可信度;不确定之处自动标出,只需复核这几个音,无需盲信全谱 CPU
互译 / Convert 简谱 .jianpu ⇄ 五线谱 MusicXML,核心音级序列往返无损;简谱可导出 MuseScore / Finale 可打开的乐谱,五线谱可译回数字简谱 CPU
重塑 / Vocal 跑调清唱 → 在调 + 干净 + 仍保留本人音色(两段式:修音准 → 换回本人音色) GPU

打开后是一个网页界面(由本地 FastAPI 服务托管),四个页签对应上述四项能力。 互译 / 记谱 为纯 CPU 功能,安装主环境后即可使用;拆声 / 重塑 需额外配置 GPU 环境(见下文),未配置时这两页仅给出提示,不影响 CPU 两页。

拆声页签:蓝色配色,三段级联人声分离与逐束产物 记谱页签:琥珀色配色,清唱转谱与逐音可信度标注
拆声(蓝) 记谱(琥珀)
互译页签:绿色配色,简谱与五线谱双向互译 重塑页签:粉色配色,修音准与换回本人音色
互译(绿) 重塑(粉)

项目特点

  • 并非单一模型的封装 —— 把多个一线开源模型编排成四条经过验证的流水线,本项目只做编排与桥接,不修改上游推理配方。
  • 记谱提供逐音可信度并主动标注存疑 —— 多数扒谱工具只输出一份乐谱,不会指出哪些音不可信。本项目对成串的调外音标记为「存疑」,且措辞中立(可能扒错,也可能确实唱了变化音),不做武断判定。
  • 许可信息透明 —— 代码为干净的 Apache-2.0,同时把「哪些模型权重为非商用」写入 README 与 NOTICE,作为可信度的一部分,而非含糊带过。
  • 面向中文 / 简谱用户 —— 原生支持数字简谱(.jianpu)与简谱 PDF 出图(需本机安装 LilyPond),并能与国际通用的 MusicXML 双向互译;这是面向中文音乐爱好者的少见组合。
  • 纯本地、隐私优先 —— 音频在本机处理,GPU 重负载运行于独立 venv 以隔离依赖冲突,CPU 能力开箱即用。
  • 重塑保留本人音色,而非克隆为他人 —— 以本人清唱作为音色锚,仅修正音准并提纯,身份不漂移(红线测试锁定 shift=-12、auto_f0_adjust=False 等验证配方)。

快速开始

注意:请勿使用系统 Python 直接运行 —— 依赖安装在项目自带的虚拟环境 .venv 中。

git clone https://github.com/Cohenjikan/MusicMaster.git
cd MusicMaster

# 1) 一键建立主环境(CPU):创建 .venv + 安装 TensorFlow + crepe(--no-deps)+ 其余依赖 + 本包
python scripts/setup_core.py

# 2) 启动(Windows:双击 启动.bat;命令行同样可用)
启动.bat
# macOS / Linux:
./start.sh

启动后浏览器自动打开 http://127.0.0.1:7860(端口被占用则自动顺延);四个页签即四项能力 —— 此时 互译 / 记谱(crepe) 已可使用。

至此,CPU 两页(互译 / 记谱)即可运行。拆声 / 重塑是可选的 GPU 增量,见下面两节。

(可选)简谱出 PDF: 本机安装 LilyPond(GPL,仅作独立子进程调用),并设环境变量 LILYPOND_EXE 指向其可执行文件。未安装也可使用,只是简谱产出 .ly 源稿而非 PDF,五线谱(Verovio)不受影响。

使用前须知

以下是使用前应了解的边界与限制。

安装即可用(CPU)需额外配置(GPU)
互译 / 记谱 安装主环境后即可使用,无需 GPU。 拆声 / 重塑需 scripts/setup_sep.py + scripts/setup_vocal.py 建立独立 venv、拉取权重,建议显存 ≥ 8GB;未配置时这两页仅给出提示。
  • 许可红线: 项目代码为 Apache-2.0,许可干净;但部分模型权重为非商用(CC-BY-NC-SA / 视作非商用)—— 去和声 Karaoke RoFormer、ByteDance 钢琴(MAESTRO)、Demucs(MUSDB18)。个人 / 研究免费;商用须替换这些权重或单独取得授权。
  • Copyleft 不传染: Verovio 为 LGPL(作为动态库加载);LilyPond / FFmpeg 为 GPL(视构建也可能为 LGPL,本项目仅作独立 CLI 子进程调用)—— 均不静态链接,不传染本项目代码。
  • 记谱 ~88/100 不是通用准确率: 它是某副歌对照权威谱的单次样例;只有合成音阶为逐音精确。请勿将其当作对所有歌曲的保证。
  • 重塑修正的是本人音色: 它把跑调清唱修准并保留 / 还原为本人音色(self 音色锚),不是任意目标歌手的音色克隆;cfg(贴近本人声音)旋钮的官方定位是「细微」,调节作用有限。整首高精度可能需 20 分钟以上。
  • 互译的范围说明: MIDI / ABC 在代码中是 music21 可读入的输入格式;经验证的无损往返仅为 简谱 → MusicXML → 简谱(逐字一致);输出侧只产 MusicXML 或 .jianpu 文本。
  • 非实时处理: 分离可能数分钟,整首高精度重塑可能 20 分钟以上。GPU 任务请耐心等待。
  • 验证环境单一: 以上结论在 Windows / Python 3.11 / RTX 4060 Laptop 8GB / CUDA 12.4 上验证。

四项能力详解

拆声 / Separate —— 三段级联人声分离(GPU)

能力: 输入一首歌曲,自动得到「人声 / 伴奏 / 去和声纯主唱 / 降噪干净主唱」多束产物。可制作卡拉OK,或将干净主唱用于扒谱、重塑,并可逐束对比挑选最合适的产物。

实现: separate/pipeline.py 三段按序级联 —— stage_separate(BS-RoFormer model_bs_roformer_ep_317)→ stage_deharmony(Mel-Band Karaoke RoFormer gabox_v2)→ stage_denoise(UVR-DeEcho-DeReverb 默认 / De-Echo-Normal)。用户可选 --stages 子集;runners.run_separate 流式解析子进程进度,产物经 runners._friendly() 标注「人声含和声 / 去和声主唱 / 降噪干净 / 伴奏 / 最终」。

主分离链路是 BS-RoFormer → Karaoke RoFormer → UVR;Demucs 只是 core 中的备选分离器,并非主链。

清理模型如何选择 —— 两个清理模型都是为了让人声更干净,并非「二选一去掉某种东西」:

  • 去混响(dereverb,默认) —— UVR-DeEcho-DeReverb,可同时压制残响与回声,音量稳定、不发闷;
  • 去回声(deecho) —— 仅在原录音回声特别重时才换用。

记谱 / Transcribe —— 清唱 / 哼唱转五线谱 + 简谱 + 逐音可信度(CPU)

能力: 不会扒谱的人也能把自己唱的旋律转成乐谱。系统先对录音做质量检测,再把不确定的几处自动标出,使用者只需复核这几个音,而非盲信全谱。逐音可信度面板见上方「记谱(琥珀)」页签截图。

实现: transcribe/autopilot.py 串联 L1 quality_gate.assess(入口质量检测)→ 选择引擎转录(crepe 默认)→ 稳健定调 → 渲染 MIDI / MusicXML / 五线谱 / 简谱 → L3 confidence.assess。confidence.py 用「乐理合理性 × 双算法分歧 × 跟踪自信 × 全局门」计算逐音可信度,只对成串的调外音标记为「存疑」并措辞中立(可能扒错,也可能确实唱了变化音);runners._parse_confidence 动态解析 confidence.json 的 passages[start_s, end_s, reasons, min_conf]。测试 test_transcribe_synthetic_scale_crepe 断言合成音阶逐音精确。

记谱按素材选择引擎 —— 选错不会崩溃(入口先检测素材):

素材 引擎 说明
歌声 / 哼唱 / 单旋律 crepe(默认) 单旋律深度音高跟踪,人声最稳,并能输出简谱 + 逐音可信度(纯 CPU)
乐器 / 和弦 / 多个音同时 basic-pitch 通用复音音符检测;人声不建议使用。需 TensorFlow 2.15
干净的钢琴独奏 bytedance 钢琴专用高分辨率;仅限干净 44.1k 真实钢琴,低质音频会产生幻觉假音

复音引擎(basic-pitch / bytedance)仅输出五线谱,不输出简谱与可信度 —— 简谱 + 逐音可信度是 crepe 单旋律链路独有。

互译 / Convert —— 简谱与五线谱双向互译(CPU)

能力: 简谱与五线谱用户各取所需 —— 简谱文本可转成 MuseScore / Finale 可打开的 MusicXML,五线谱可译回数字简谱,且核心音级序列往返不丢失。

实现: convert/convert.py 以 music21.Score 为枢轴:parse_jianpu 解析 .jianpu 迷你格式(调号 / 拍号 / 节奏 / 升降 / 八度),score_to_jianpu 反向译出并 stripTies 合并连音;load_any 还可读入 MusicXML / MIDI / ABC。测试 test_convert_roundtrip_lossless 断言 twinkle.jianpu → Score → jianpu 开头音级「1 1 5 5 6 6 5」一致。

经验证的无损往返是 简谱 → MusicXML → 简谱(逐字一致);MIDI / ABC 是导入格式,输出侧只产 MusicXML 或 .jianpu。

互译真实产物:把 twinkle.jianpu 译成五线谱,Verovio 现场渲染的谱面
真实运行 · 简谱 twinkle.jianpu → 五线谱(Verovio 现场渲染)

重塑 / Vocal remix —— 跑调清唱修成在调、干净、仍保留本人音色(GPU)

能力: 业余跑调的清唱可被修正为音准在调、干净,而且音色仍是本人 —— 不会变成他人的声音。

实现: vocal/pipeline.py 的 two_stage —— Stage 1 DiffPitcher 修音准(correct,shift=-12,默认 150 步)→ 重采样 44.1k → Stage 2 Seed-VC 以 self_ref 作音色锚换回本人(voice,默认 50 步,cfg 0.7)。test_vocal_redlines_locked 锁定这些默认值与 auto_f0_adjust=False(不自动移调,以免身份偏移)。runners.run_vocal 用中间产物(corrected_24k/44k → vc 成品)推断进度。

三个输入(缺一不可,请勿混淆):

  1. 本人原唱(跑调亦可);
  2. 目标演唱效果 —— 目标旋律的去和声干净参考(可先用「拆声」从原曲分出 clean / lead,请勿直接使用整首原曲);
  3. 本人声音样本 —— 一段约 10–30s 的干净清唱(作音色锚,决定成品「听起来是谁」)。

务必逐句对齐:① 与 ② 须在总时长、每句起止、节奏型上完全一致,否则修音会错位。

三个旋钮:

  • 音准精修(扩散步数 50–200,默认 150)—— 越大越精细但越慢,需要更快可降到 50;
  • 音色细腻度(重塑步数 20–100,默认 50)—— 越大越细腻但越慢,25 也足够;
  • 贴近本人声音(cfg 0–1,默认 0.7)—— 官方定位「细微」;若想更像本人,优先换更干净 / 更长的「声音样本」并调高「音色细腻度」,效果远比调节此旋钮明显。

整首会自动分块、完整重塑(不截断);但越长越精细越慢(整首高精度可能 20 分钟以上,先用副歌片段试更快)。

工作原理

四项能力的输入与产物:

flowchart LR
  subgraph 拆声["拆声 (GPU)"]
    A1[整首混音] --> A2[BS-RoFormer<br/>人声/伴奏] --> A3[Karaoke RoFormer<br/>去和声] --> A4[UVR<br/>降噪提纯]
  end
  subgraph 记谱["记谱 (CPU)"]
    B1[清唱/哼唱] --> B2[CREPE 音高跟踪] --> B3[五线谱+简谱<br/>+逐音可信度]
  end
  subgraph 互译["互译 (CPU)"]
    C1[简谱 .jianpu] <--> C2[music21 枢轴] <--> C3[五线谱 MusicXML]
  end
  subgraph 重塑["重塑 (GPU)"]
    D1[跑调清唱] --> D2[DiffPitcher<br/>修音准] --> D3[Seed-VC<br/>换成本人音色] --> D4[成品]
  end
Loading

界面与后端如何连接:

flowchart TB
  B["浏览器<br/>static/index.html + js"]
  B -->|"① 上传+提交 POST /api/{convert,transcribe,separate,vocal}"| API["FastAPI<br/>musicmaster.web.server"]
  API --> JM["任务管理 jobs.py<br/>(异步线程池)"]
  JM --> RN["runners.py<br/>(复用已验证核心)"]
  RN -->|本进程·CPU| CV["convert / transcribe"]
  RN -->|子进程·GPU| SP[".venv-sep<br/>separate"]
  RN -->|子进程·GPU| VO[".venv-neural / .venv-svc<br/>vocal"]
  B -.->|"② 轮询 GET /api/job/{id}"| API
  B -.->|"③ 下载 GET /api/file/{id}/{name}"| API
Loading

长任务(拆声、重塑)采用「提交 → 取 job_id → 轮询进度 → 完成后取结果 / 下载」模型,因此页面不会卡住(JobManager 进程内线程池异步执行)。下载端点 /api/file/{id}/{name} 带目录穿越防护;默认 127.0.0.1:7860(MUSICMASTER_HOST 可改、占用则顺延 _free_port)。 更细的「每一层用了哪些模型」流程图见 docs/架构流程图.md。

界面设计

界面经过专门设计,使用起来更有质感,区别于框架默认的通用样式。

  • 暖墨深色主题 + Fraunces 衬线字体(自托管 woff2,@font-face;中文走系统衬线回退)。
  • 旋转黑胶 .vinyl(沟纹 / 反光 / 唱片标)+ 唱臂 .tonearm 随播放抬落 —— 它本身就是音频播放器。
  • 每页签独立配色 --accent:互译 #4ade80 绿 · 记谱 #fbbf24 琥珀 · 拆声 #7aa2f7 蓝 · 重塑 #fb7299 粉。

实现见 musicmaster/web/static/index.html。

GPU 功能设置(拆声 / 重塑)

这两类使用一线 GPU 模型,各有独立 venv(依赖互相冲突,请勿混装):

python scripts/setup_sep.py      # 分离环境 .venv-sep(audio-separator + CUDA torch)
python scripts/setup_vocal.py    # 修音 .venv-neural(DiffPitcher) + 换音色 .venv-svc(Seed-VC) + 拉取权重

脚本会在 vendor/ 下拉取源码、建立对应 venv、下载权重。完成后把路径告知程序(优先级:环境变量 > paths.local.json):复制 paths.local.json.example 为 paths.local.json 并填好(使用正斜杠 /),该文件不入库,启动时自动读取。

paths.local.json 键 / 环境变量 指向
sep_python / MUSICMASTER_SEP_PYTHON 分离 venv 的 python(.venv-sep)
diffpitcher_dir / MUSICMASTER_DIFFPITCHER_DIR DiffPitcher 目录(含 run_qt4 + ckpts)
vocal_python / MUSICMASTER_VOCAL_PYTHON 修音 venv 的 python(.venv-neural)
seedvc_dir / MUSICMASTER_SEEDVC_DIR Seed-VC 目录(含 inference.py)
svc_python / MUSICMASTER_SVC_PYTHON 换音色 venv 的 python(.venv-svc)

显存建议 ≥ 8GB。未配置 GPU 环境时,这两页给出提示,不影响 CPU 两页正常使用。

命令行(不开界面也能用)

musicmaster gui                                   # 启动本地 Web 界面(= python -m musicmaster.web.server)
musicmaster transcribe 清唱.wav --out 输出 --engine crepe --key C   # 扒谱
musicmaster convert 某.jianpu --to musicxml --render               # 互译
musicmaster render 某.musicxml -o 输出                              # 渲染(MusicXML → 五线谱+简谱)
musicmaster separate 混音.wav --stages 1,2,3                        # 分离(需 GPU venv)
python -m musicmaster.vocal.pipeline --raw 清唱.wav --ref 去和声.wav --self 你的清唱.wav --out 输出  # 重塑(需 GPU venv)

纯本地 · 命令行 · 许可清单

  • 音频不离开本机 —— 127.0.0.1 本地服务,只有首次模型权重才联网下载;隐私友好。
  • 可脱离界面用 CLI 批处理 —— musicmaster/cli.py 提供 gui / transcribe / convert / render / separate / vocal 子命令。
  • 许可清单完整明确 —— LICENSE 为 Apache-2.0,NOTICE 逐条标注组件角色与许可(Karaoke RoFormer / Demucs MUSDB18 / ByteDance MAESTRO 标注非商用,Verovio LGPL 动态库、LilyPond / FFmpeg GPL 仅子进程)。

项目结构

MusicMaster/
├─ 启动.bat / start.sh          # 启动器:起本地 Web 服务并打开浏览器(主入口)
├─ README.md / README.en.md     # 说明(中 / 英)
├─ LICENSE · NOTICE             # Apache-2.0 + 第三方组件/模型署名与许可
├─ pyproject.toml               # 包与依赖声明(含 pytest 配置)
├─ musicmaster/                 # ← 源码本体
│  ├─ web/                      # FastAPI 桥接层
│  │  ├─ server.py              #   路由:静态托管 + /api 提交/轮询/下载
│  │  ├─ jobs.py                #   进程内异步任务管理
│  │  ├─ runners.py             #   四功能执行体(复用已验证核心)
│  │  └─ static/               #   设计稿前端:index.html + js/ + 自托管字体
│  ├─ separate/                 # 三段式人声分离(audio-separator,GPU)
│  ├─ transcribe/              # 记谱:质量门 → 多引擎 → 定调 → 渲染 → 可信度
│  ├─ convert/                 # 简谱 ⇄ 五线谱 互译与导入
│  ├─ vocal/                   # 修音(DiffPitcher)+ 换音色(Seed-VC)子进程包装
│  └─ core/                     # 共享底座:数据契约 + 谱面渲染(Verovio / jianpu-ly)
├─ scripts/                     # setup_core / setup_sep / setup_vocal
├─ requirements/                # 分层依赖(core / sep / vocal)
├─ tests/                       # pytest(契约 / 互译往返 / 合成扒谱 / 渲染 / 红线锁)
├─ docs/                        # 架构流程图.md · 前端开发文档.md · 合并开发日志.md
└─ examples/                    # 示例(twinkle.jianpu,公有领域)

依赖与许可证

MusicMaster 本体代码以 Apache-2.0 开源,运行时集成下列第三方组件与模型(完整清单与角色见 NOTICE):

环节 主要组件 许可证
拆声 audio-separator · BS-RoFormer · Mel-Band Karaoke RoFormer · UVR · Demucs(备选) MIT(代码);部分权重 CC-BY-NC-SA
记谱 CREPE · torchcrepe · basic-pitch · ByteDance 钢琴转录 · music21 · librosa MIT / Apache-2.0 / BSD-3 / ISC;ByteDance 权重 CC-BY-NC-SA
渲染 Verovio · jianpu-ly · LilyPond LGPL-3.0(库)/ Apache-2.0 / GPL-3.0(仅子进程)
重塑 DiffPitcher · BigVGAN · Seed-VC · pyworld 多为 MIT / Apache-2.0
界面 FastAPI · Uvicorn · Starlette · Pydantic · python-multipart MIT / BSD-3 / Apache-2.0
字体 Fraunces · Inter · JetBrains Mono SIL Open Font License 1.1

许可证兼容性

  • 代码侧全部兼容 Apache-2.0 分发:MIT / BSD-3 / ISC / Apache-2.0 宽松许可可直接集成;Verovio(LGPL)作为动态库加载、LilyPond / FFmpeg(GPL)仅以独立 CLI 子进程调用 —— 均不静态链接,copyleft 不传染本项目代码。
  • 商用提示(关键): 部分模型权重为 CC-BY-NC-SA(非商用) —— 去和声 Karaoke RoFormer、ByteDance 钢琴(MAESTRO)、Demucs(MUSDB18)等。个人 / 研究可自由使用;若要商用,请把这几项替换为可商用权重或单独取得授权(本项目代码本身不受影响)。
  • 自托管字体均为 OFL 1.1,允许随软件捆绑分发(已随附各自许可证全文于 musicmaster/web/static/fonts/)。

已验证

  • 互译往返无损(简谱 → MusicXML → 简谱 逐字一致);
  • 记谱端到端(合成音阶逐音精确;真实副歌 vs 权威谱 ~88/100 单次样例,非通用准确率);
  • 五线谱(Verovio)渲染正常;简谱(LilyPond)出 PDF;
  • 修音换音色两段式 GPU 全链路跑通(DiffPitcher → Seed-VC);
  • Web 界面四页签端到端验证(上传 → 提交 → 轮询 → 结果 / 下载)。

环境:Windows / Python 3.11 / RTX 4060 Laptop 8GB(CUDA 12.4)。

致谢

MusicMaster 集成了上述众多优秀的开源项目与模型,将其整合进一个开箱即用的本地工具,在此一并致谢。各组件版权归其作者所有,按其各自许可证分发;本项目仅做编排与桥接,不修改任何上游验证过的推理配方。

一体化的本地音乐工坊。 Star on GitHub · English README

MusicMaster · 开源项目 · 代码 Apache-2.0 · 权重见 NOTICE · 请仅处理你拥有权利或已获授权的音频

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声音坊是一个完全本地的一体化音乐处理工具。它整合多个一线开源模型，支持人声分离、音频自动记谱、简谱与五线谱双向互译，以及修音、换音色等处理

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