TuneFlow - Intelligent Music Making Platform, Powered by AI

O Smart Composer recebe um estilo e um andamento e devolve melodia com acompanhamento, normalmente alguns compassos que você pode esticar. É o caminho mais rápido para começar quando existe um clima e nenhum motivo. Como o resultado é MIDI, dá para reescrever nota por nota em vez de gerar de novo e torcer por uma tomada melhor.

Você joga um clipe de bateria vazio na linha do tempo, escolhe um estilo de levada e o Smart Drummer preenche com um padrão que serve àquela seção. O ganho vem depois: as batidas ficam numa grade MIDI normal, então dá para deslocar uma caixa ou aliviar uma virada na mão. Não substitui um baterista que conhece a sua música, mas resolve o bloqueio de vinte minutos diante do clipe vazio.

A clonagem de voz permite escolher um modelo de voz ou criar um a partir de uma amostra e cantar uma melodia escrita por ele. O uso mais comum é voz guia, que soa próxima o suficiente para julgar o arranjo, e coro empilhado que ninguém tem tempo de gravar. Direito de uso e consentimento ficam com você. Clonar voz de outra pessoa é má ideia em quase todo lugar.

A ferramenta de letras gera estrofes e refrões a partir de um tema, de um clima ou de uma ideia solta que você digita. Trate como primeiro rascunho. Ela puxa para linhas limpas, rimadas e com cara de rádio, então a parte que torna a música sua ainda precisa sair de você.

O separador pega uma faixa mixada e divide em voz, bateria, baixo e instrumentos restantes. É o recurso que se procura quando falta um acapella, um loop de um projeto antigo ou uma base mais limpa. A qualidade depende da fonte: mixagens densas com muita reverb embolam mais que as secas.

Cante ou toque numa faixa e o TuneFlow converte a execução em notas MIDI que você pode quantizar, transpor ou mandar para um sintetizador. Funciona melhor com linha monofônica. Acordes e frases rápidas voltam mais bagunçados, então reserve tempo para limpar.

O TuneFlow traz um sistema de plugins com SDKs de Python e TypeScript, documentados no GitHub sob licença MIT. Você pode empacotar seu próprio modelo ou algoritmo, carregar no DAW e ouvir o resultado junto das faixas normais. Para time de pesquisa, é o motivo de olhar: coloca o modelo diante de uma sessão de verdade, não de um benchmark.