音频和弦识别 - 免费、无限制、免注册 | EarChord

产品简介

EarChord 是一款基于浏览器的音频分析工具，可直接从用户提供的音频文件中自动提取和弦进行、调性及节拍速度（BPM）。该工具专为音乐人、扒谱人员和学习者打造，通过纯客户端处理文件，打破了传统和弦识别软件常见的使用限制和订阅门槛。其定位是一款完全免费、注重隐私且开箱即用的本地化替代方案，直接对标各类云端和弦识别平台。

功能特性

• 客户端信号处理： 利用色度图（Chromagram）频谱映射技术，在浏览器的 Web Workers 中直接解码并分析音频，无需上传至服务器，确保文件绝对私密。
• 交互式和弦时间轴： 生成与音频同步的大三和弦及小三和弦时间轴，用户可点击特定和弦跳转播放，方便即时听音核对。
• 调性与速度检测： 基于 Krumhansl-Schmuckler 算法计算曲目调性，并结合 BPM 估算，无需手动测量即可提供歌曲结构数据。
• 罗马数字级数转换： 根据识别出的调性将和弦序列转换为相对罗马数字级数，大幅简化和声分析与移调操作。
• 文本与文件导出： 支持将和弦序列一键复制到剪贴板，或将时间轴导出为标准 .txt 文件，以便导入记谱软件或制作和弦谱。

实用建议

• 注意和声识别限制： 该算法目前仅支持 24 个常见的大三和弦与小三和弦，七和弦、转位和弦及挂留和弦等扩展和声均会被归类为最接近的三和弦。
• 把控音频素材质量： 该工具在声部清晰、和声乐器突出的录音中表现最佳；对于高动态压缩、混音复杂或缺乏三音的失真强力五和弦（Power Chord），识别准确率可能会有所下降。
• 注意本地设备内存： 音频解码完全在本地浏览器进程中运行而非远程服务器，因此处理超大音频文件时的性能完全取决于宿主设备的内存容量与处理性能。

OpenClaw 集成技能

原厂文档目前未提供针对 OpenClaw 生态的任何原生集成或编程 API。作为一种假设的应用场景，OpenClaw 自动化智能体可读取 EarChord 导出的 .txt 和弦时间轴与调性数据，从而实现自动生成主旋律谱（Lead Sheet）、提供编曲替代方案或为音乐资料库建立索引。这种“音频信号到智能体”的工作流程，可为音乐教育工作者和商业编曲人显著简化基础扒谱与课件准备流程。