PitchWeaver

PitchWeaver是一款旨在精确分析与可视化人声演唱音高曲线的开源Web应用，致力于为虚拟歌手调校者及声乐爱好者提供一个直观、精确的音高线学习与参考平台。

---

引言

在虚拟歌手的调校制作中，如何让合成的声音听起来自然、富有感染力，是每一位调校者追求的核心目标。实现这一目标的关键之一，在于对真实人类歌手演唱细节的深入学习与模仿，其中，音高曲线的控制尤为重要。PitchWeaver项目正是为了应对这一需求，提供一个开放、精确且易于使用的工具，来解构与学习真人演唱的奥秘。

问题与愿景

当前现状

目前，虚拟歌手调校者在学习真人演唱音高曲线时面临诸多挑战：

1. 缺乏专用工具: 市场上鲜有专门为此目的设计的、公开可用的工具。分析工作往往依赖于功能复杂、价格高昂的数字音频工作站（DAW）或专业的音频编辑软件。
2. 方案闭源且绑定: 一些商业调校软件虽然内置了音高分析功能，但它们通常是闭源的，并与软件本身高度绑定。用户无法自由地导入、分析、比较和导出数据，学习过程受到极大限制。
3. 学习门槛高: 现有的通用音频分析工具（如频谱图）对非专业人士不够直观，无法与音乐调校中常用的钢琴卷帘界面有效对应，增加了学习和理解的门槛。

项目目标

PitchWeaver旨在解决以上问题，其核心目标是：

• 为虚拟歌手调校者提供一个清晰、精确的学习平台，使他们能够直观地观察、分析和借鉴真人歌手的音高控制技巧，例如颤音的形态、滑音的时机以及起音的细节。
• 为声乐爱好者和研究者提供一个轻量化的参考工具，用于分析演唱片段、进行演唱练习的自我评估，或开展初步的语音声学研究。

核心理念

PitchWeaver的核心理念是通过精确分析与直观呈现的结合，打破学习壁垒。

• 精确分析: 在后端采用学术界公认的高精度单音高提取算法Google CREPE，确保从音频文件中提取的音高数据真实、可靠，能够反映演唱中的毫秒级细节。
• 直观呈现: 在前端构建一个音乐家友好的钢琴卷帘（Piano Roll）界面。用户看到的不再是冰冷的数字或波形，而是与调校软件界面逻辑一致的、叠加了精确音高曲线的音符视图。

主要创新点

1. 为虚拟歌手调校者量身定做: 本项目明确地将虚拟歌手调校者作为核心服务对象，所有功能设计都将优先考虑他们的使用习惯和核心需求。

2. 高精度分析与直观可视化的结合: 将通常用于学术研究的高精度算法，与音乐制作领域广为接受的钢琴卷帘界面相结合，创造了一种全新的、高效的学习和分析体验。

3. 开放、轻量的Web平台: 作为一个Web应用，PitchWeaver摆脱了传统桌面软件的安装和平台限制。其开源的特性允许社区对其进行审查、改进和自由扩展，避免了商业软件的“黑盒”问题。

4. 面向未来的可扩展性: 项目在设计之初就考虑了未来的扩展可能。通过标准化的数据接口，未来可以方便地集成更多分析模块，例如与人工智能（LLM）结合，实现对音高曲线的自动评估或提出优化建议。

概念架构

为实现轻量化和可维护性，PitchWeaver将采用前后端分离的架构。

• 后端: 计划使用Python语言及FastAPI框架。它将负责处理音频文件上传、调用CREPE等核心库进行音高分析和音符切分，并通过RESTful API向前端提供结构化的JSON数据。
• 前端: 计划使用Vue.js + Vite构建。前端的核心是实现一个高性能的可视化引擎（基于Canvas或WebGL技术，如PixiJS），用于渲染可交互的钢琴卷帘和音高曲线。

发展规划

• 第一阶段（概念验证）: 集中于验证核心技术通路。主要工作包括搭建后端API，实现稳定、准确的音高数据提取，并在前端进行初步的数据可视化展示。
• 第二阶段（核心功能开发）: 开发重心将全面转向构建功能完备的交互式前端界面，包括实现钢琴卷帘的缩放、平移，以及音符与音高线的精确对位显示。
• 第三阶段（功能完善与社区构建）: 在核心功能稳定后，将根据用户反馈添加更多辅助功能（如数据导出、多音轨对比等），并建立开发者文档，吸引社区参与。

贡献与合作

本项目目前由独立开发者构思与发起。我深信开源协作的力量，并真诚欢迎有共同兴趣的开发者、设计师或音乐制作人参与讨论或贡献。如果您对本项目感兴趣，请通过创建Issue来分享您的想法。

许可证

本项目将基于 MIT License 开源。

致谢

本项目的构思与实现，受到了多个优秀开源项目和学术研究的启发，在此一并感谢。特别是Google Research团队的CREPE算法，为本项目提供了精确分析的基石。