分析钢琴录音的BPM、结构及声部
安装好工具后，Claude Code 安装了 ffmpeg 和 librosa，并在本地 MP3 文件上运行了 Python 处理流程，生成了关于 BPM、结构及音素类型的报告。
- 具体怎么做
- 作者让 Gemini 在 Loooom 上生成技能模板，然后通过网页界面发布，并将其安装到 Claude Code 中。他指示 Claude 识别歌曲中的片段，并将该片段的本地 MP3 文件作为输入源。随后，他在会话过程中安装了 ffmpeg 和 librosa，运行了 Python 处理流程。
- 做到了什么
- 该文件包含了一份报告，其中包括BPM、乐器、关键音型、四部分时间线以及乐句列表。实际BPM约为91，而标准值约为104。乐句列表中包含了人声和鼓声，尽管片段实际为独奏钢琴曲。
- 上手要点
- 预计精度较低：BPM与实际节奏有偏差，且列出的声部（底鼓、人声、踩镲）与独奏钢琴录音不符。
你可以这样试
使用 Claude Code我在 [MP3 文件路径] 处有钢琴录音。安装所需的工具（如 ffmpeg 和 librosa），然后分析该录音，并撰写一份报告，内容包括 BPM、各部分的大致时间标记以及可能的不同声部信息。将报告保存为 [报告文件名]，放在同一文件夹中，完成后告知我结果及输出文件的位置。