关键事实分类Media输入类型file, select, number输出类型html案例覆盖4API 可用是概览乐器识别器 AI 是一款基于声学信号分析的专业检测工具。它通过起音检测将音频切分为独立的音符事件，结合 MPEG-7 对数起音时间、谐波能量占比、奇偶次谐波功率比、非谐性系数及颤音特征等关键物理指标，与 13 种预设音色画像进行比对打分，快速生成主导乐器排名、所属乐器家族以及详细的逐音符声学证据报告。
适用场景分析未标记的独奏分轨（Stem）或采样子样，确认其中的主导乐器与声学家族归属。排查音频片段中的泛音结构与声学特性（如奇偶谐波比、起音包络、非谐性系数及颤音频率）。对采样库或音乐循环片段（Loop）按乐器类别与发声特征进行自动化整理和分类。使用方式1解析上传的音频文件，利用起音检测算法（Onset Detection）将连续声音切分为多个独立的音符事件或提取全轨声学特征。2测量每个事件的对数起音时间、谐波能量占比、1-5 次奇偶谐波比、弦拉伸非谐性系数 B、频谱质心以及 4-7 Hz 颤音周期等物理特征。3将提取的声学特征与 13 种基准音色画像（如钢琴、吉他、单簧管、小提琴、鼓等）进行多维度评分匹配，并归纳汇总为乐器家族。4输出可视化的 HTML 分析报告，展示乐器匹配排名、乐器家族占比以及带有详细参数的音符时间线。常见用途音乐制作人在整理采样包时，批量检测未知旋律采样是由木管乐器（如单簧管）还是铜管乐器演奏。混音工程师分析分轨中原声吉他与钢琴等弦乐器的非谐性与起音特性，辅助设置均衡与压缩动态。音乐教育者与声学研究人员展示不同乐器的谐波结构差异（如圆柱管奇次谐波特性与拉弦乐器颤音表现）。示例1. 单簧管独奏采样的音色判定音频采样制作人背景
用户从老旧素材库中提取了一段单声部旋律切片，需要确认其具体乐器类型以便打标签归档。
问题
难以凭借主观听觉百分之百确定该木管乐器是单簧管还是双簧管/萨克斯类音色。
如何使用
上传音频切片文件，选择“逐音符（起音切分）”分析模式，保持最短音符长度为 120 毫秒。
{
"analysisMode": "per-note",
"minNoteLengthMs": 120
}结果
报告显示奇/偶谐波比显著大于 2（圆柱管物理特征），单簧管以高分位列第一，乐器家族判定为木管。
2. 打击乐 Loop 的非谐波脉冲检测电子音乐制作人背景
用户在分析一段未命名的打击乐节奏 Loop，想要验证其瞬态特征与谐波分布。
问题
需要快速确认音轨是否包含具固定音高的谐波乐器，以便决定是否需要重新侧链避让。
如何使用
上传节奏音频，分析模式选择“逐音符（起音切分）”，运行识别器分析各事件的谐波能量占比。
{
"analysisMode": "per-note",
"minNoteLengthMs": 100
}结果
检测出所有事件平均谐波能量比低于 0.4 且无明显音高，主导乐器被精确识别为鼓，家族归类为打击乐。
常见问题这款工具支持识别哪些乐器和乐器家族？支持钢琴、吉他、贝斯、小提琴、长笛、单簧管、萨克斯、铜管、管风琴、合成器 Lead/Pad、人声及鼓共 13 种音色画像，并汇总至对应的弦乐、木管、铜管、键盘、打击乐及人声家族。
多乐器混合的完整歌曲识别准确率如何？工具基于严谨的声学信号物理特征分析，在单乐器独奏、分轨（Stem）和独立循环（Loop）上准确度最高；对于复杂多乐器混音，结果更适合作为主导声部音色的参考线索。
“逐音符”与“整轨分析”模式有什么区别？“逐音符”模式会检测每一个起音并对每个音符事件单独测量打分；“整轨分析”模式则计算整段音频的全局声学统计特征进行乐器评估。
最短音符长度（毫秒）参数的作用是什么？该参数用于过滤过短的瞬态杂音或碎音，避免检测到无效片段。默认值为 120 毫秒，支持在 80 到 500 毫秒之间微调。
支持上传多大的音频文件？格式有限制吗？支持最大不超过 100MB 的主流标准音频文件输入。