网站评测：Polymath

Polymath 是一个基于机器学习的开源音频处理工具，旨在将任意音乐库（如本地硬盘文件或 YouTube 音频）自动转换为结构化、可搜索的样本库，专为音乐制作人和音频开发者设计。其最大亮点在于能够自动化地将原始音乐拆解为可用于创作的 MIDI 与音频片段，极大提升采样与再创作效率。
官网链接：https://github.com/samim23/polymath

功能特点详述

多轨道分离与结构分析：Polymath 利用 Demucs 等先进的神经网络模型，将输入音乐分离为鼓、贝斯、人声、其他乐器等独立“茎干”（stems），并进一步分析节奏、音高与音乐结构（如主歌、副歌）。这使得用户可以精确提取特定段落或乐器用于新作品，避免手动剪辑的繁琐。
音频转 MIDI 与样本索引化：通过整合 Crepe 和 Basic Pitch 等音高检测技术，Polymath 能将音频中的旋律与和声精准转录为 MIDI 文件，并为所有生成的样本建立可搜索的数据库。用户可按调性、节奏、乐器类型等元数据快速查找所需素材，显著提升创作流程的组织性与效率。

实际体验与优缺点分析

使用体验：Polymath 以命令行工具为主，适合有一定技术背景的用户。安装过程需配置 Python 环境及依赖库，对初学者有一定门槛。但一旦配置完成，批量处理音乐库的自动化流程非常流畅，尤其在配备 GPU 时，处理速度显著提升。界面虽无图形化操作面板，但日志输出清晰，便于调试与监控进度。
优点：

实现端到端的音乐样本自动化处理，从原始音频到可编辑 MIDI 与结构化样本库一气呵成。
支持 GPU 加速，处理大规模音乐库时性能表现优异。
开源免费，代码透明，可定制性强，适合开发者二次开发或集成到其他音频工具链中。

缺点/不足：

缺乏图形用户界面（GUI），对非技术用户不够友好，学习成本较高。
国内用户访问 GitHub 下载代码和依赖模型可能较慢，且部分依赖库安装过程复杂，容易出错。

适用人群

Polymath 最适合以下用户群体：

电子音乐制作人：希望从现有音乐中提取高质量样本或 MIDI 灵感进行再创作。
DJ 与混音工程师：需要快速分析音乐结构、节奏与调性，以便进行无缝混音或采样拼接。
音频开发者与研究人员：可用于构建生成式音乐模型的训练数据集，或作为自动化音频分析流程的一部分。

典型使用场景包括：创建个性化样本包、训练 AI 音乐模型、快速提取伴奏或旋律片段用于新曲目编排。

总结与简单评价

Polymath 是一款极具前瞻性的机器学习驱动音频工具，将传统采样流程智能化、系统化。尽管对普通用户存在使用门槛，但对于具备一定技术能力的音乐创作者或开发者而言，它提供了一套强大且高效的音频解析与再利用方案。对于希望从海量音乐中挖掘创作素材、或构建结构化音频数据集的专业用户来说，Polymath 是一个不可多得的开源利器。