醉乐

【项目定位】 本项目是一款基于 Python 与 PySide6 开发的桌面级 AI 智能数字音频工作站（DAW）。实现了从音频导入、AI 模型提取、人工标注，到专业级打谱（MIDI/MusicXML）、和声编配及音频导出的全链路业务闭环。项目具备极高的技术壁垒，完美融合了底层音频处理、多线程并发、复杂 UI 渲染与 AI 推理。 【核心功能模块】 AI 音频处理与分离：深度集成 UVR（Ultimate Vocal Remover）多种主流模型（Demucs、MDX、Roformer 等），支持多模型合奏与自动降级；自研多线程音频流推送流，彻底解决跨平台播放延迟与无声 bug。 专业级音频编辑与标注：自研 Melodyne 级 Blob 音频编辑画布（支持音高/时间精细微调、共振峰保留、频谱画笔修复）；提供多轨 F0（基频）提取与波形/语谱图可视化。 工业级打谱与 MIDI 引擎：自研 MIDI 与 MusicXML 双向解析引擎，支持简谱/五线谱（五线谱解析、符杠算法、Opus 字体混排）。支持 LRC 歌词时间戳精准对位，并无缝对接西贝柳斯（Sibelius）插件。 音乐理论辅助系统：内置极其复杂的五度圈分析、和弦轨及基于斯波索宾规则的和声自动推演（DAG 全局寻优算法）；创新性地接入心理声学听感实验模块（响度、协和度、音色分析）。 【技术架构与工程保障】 架构解耦：采用 Mixin 驱动的重构技术，将高达 2 万行的 God Class 彻底拆分；基于事件总线实现视图、数据与音频底层的完全解耦。 性能优化：自研音频 LRU 预载池（首音延迟降至 0ms）、离屏场景缓存渲染、多进程 AI 推理防卡死机制。 质量保障：项目拥有 500+ 自动化回归测试集（QA Harness），严格隔离开发与生产环境，确保每次更新零回退；配套完整的多 Agent 协同开发规范与底层故障排雷（如系统沙盒级别等极端兼容性问题）。