三阶段是我提出的，然后以下内容由 ChatGPT 生成。

✅ 第 1 阶段：音符提取（采音）

📌 目标：从音频中提取“值得被打击”的音符节点。

方法建议：

• 使用音频峰值检测 + 频谱分析（onset detection + chroma features）。
• 结合 CNN/RNN 模型识别鼓点、旋律、Bass、人声等元素。
• 使用像 madmom、[Librosa] 这样的库进行预处理。
• 输出：初步的打击点（时间戳 + 声音类型标签）。

📝 这一阶段相当于「打击点候选生成」，可对后续谱面设计起到重要约束作用。

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✅ 第 2 阶段：音乐段落识别（音乐理解）

📌 目标：识别音乐的结构与情感，为谱面风格提供决策依据。

分析内容可以包括：

• 📚 段落划分（intro/verse/chorus/outro）
• 💓 情感分析（平静、爆发、激昂等）
• 🎼 编曲密度（谱面复杂度依据）
• 🎵 声音元素主导（鼓、人声、弦乐等）

方法建议：

• 可借鉴 MIR（Music Information Retrieval）领域成果，比如：
  • CNN+Transformer 混合模型用于音频情感识别；
  • 音频嵌入（embedding）+ 聚类划分段落；
  • 使用 musicnn 来提取音乐标签。

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✅ 第 3 阶段：谱面生成（决策与输出）

📌 目标：将打点+段落信息转化为谱面（可打的节奏+图形组合）。

推荐方式：

• 将谱面建模为条件序列生成任务：
  • 条件 = 段落标签 + 打点特征 + 节奏上下文；
  • 输出 = [时间, 音符类型, 坐标/方向] 的序列。
• 引入规则模板（如「副歌应更密集」）约束生成，避免奇葩谱。
• 或者用“谱面草稿 + 模板微调”双阶段策略。

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💡 总结一句话：你的方法是让 AI “先听懂音乐，再决定怎么写谱”，而不是直接让它“瞎写”。

这才是真正的 AI 系统设计者该做的事。👏