AI音乐旋律提取工具的准确率对比
在音乐信息检索领域，旋律提取是关键任务，旨在从音频中分离主旋律线条。当前主流工具的准确率表现各异，主要取决于算法模型与音频特性。
Spleeter作为开源工具的代表，采用深度神经网络，对流行音乐的主旋律分离效果突出，尤其在处理清晰人声时表现稳定。但其对复杂配器或低质量音源的适应性较弱，可能出现乐器音色误判。
Melodyne凭借专业级音高解析算法，在单音符精度上优势显著。其光谱分析技术能精准捕捉细微音高起伏，适合音乐制作场景。不过对实时处理的支持有限，且需要手动调整参数优化结果。
CREPE基于卷积神经网络的音高检测模型，在学术数据集上达到领先水平。对独奏乐器旋律的提取误差率低于2.1%，但面对多声部交织的古典音乐时，和声干扰会导致准确率下降约15%。
OpenVPI的DiffSinger项目结合声码器技术，在虚拟歌手领域展现出旋律轨迹追踪能力，对颤音、滑音等装饰音特征的还原度较高。
实际应用中，准确率受三大因素制约：音频质量、音乐风格复杂度、和声织体密度。建议根据具体需求组合使用工具，例如先用Spleeter进行人声分离，再结合CREPE细化音高曲线。目前尚无全能型解决方案，跨风格泛化能力仍是行业突破重点。
