歌曲分析器¶

在音樂創作與編曲過程中，常需要回答僅靠閱讀樂譜難以掌握的全局問題：

這首曲子的旋律到底有多高？歌手唱得上去嗎？
樂曲的真實調性是什麼？中途有沒有離調或轉調？
歌曲的時間長度是多少？各段落的長度比例與樂器編配密度是否平衡？

TMD 歌曲分析器（Inspector） 是音樂特徵分析診斷系統。它不改變原始樂譜，而是展開播放時間軸，提供即時數據分析；目前整合於網頁版 TMD Studio、VS Code 擴充套件與 CLI 工具（tmd inspect）。

音高與人聲音域分析¶

音高與人聲音域分析

對於包含旋律音符的樂軌（特別是人聲 Vocal 軌），Inspector 會自動提取發聲音符並統計：

音域極值與跨度¶

最低音（Lowest Note） 與 最高音（Highest Note）：以標準科學音高記號（例如 C4、A5）及 MIDI 音高編號標示，並精確指出極值音符出現在哪一個段落、哪一小節與經過秒數。
音域跨度（Pitch Span）：計算最高音與最低音之間的半音差距（Semitones）與八度數（例如 19 個半音，相當於 1 個八度加完全五度）。
平均音高（Average Pitch）：計算旋律線條的音高重心。

演唱難易度評估¶

系統根據音域跨度提供難易度分級：

輕鬆（Easy）：跨度在 12 個半音（1 個八度）以內。
適中（Moderate）：跨度在 13 至 16 個半音之間。
具挑戰性（Challenging）：跨度在 17 至 20 個半音之間。
困難（Difficult）：跨度達到 21 個半音以上。

建議人聲聲部分類¶

將分析音域與國際標準聲樂聲部範圍比對，自動建議演唱聲部：

女高音（Soprano）：C4 ～ A5（MIDI 60～81 左右）
次女高音（Mezzo-Soprano）：A3 ～ F5（MIDI 57～77 左右）
女低音（Contralto）：F3 ～ D5（MIDI 53～74 左右）
男高音（Tenor）：C3 ～ A4（MIDI 48～69 左右）
男中音（Baritone）：A2 ～ F4（MIDI 45～65 左右）
男低音（Bass）：E2 ～ E4（MIDI 40～64 左右）

Note

若旋律最高音超過目標歌手的舒適音域，可直接降低樂譜開頭的 ?=（例如從 ?= G 降至 ?= E），不改音符即可平移音域！

曲調與調性推論¶

曲調與調性推論

創作者可能只用首調簡譜 1 2 3 5 6 記下旋律，或設定首調基準 ?= C，但歌曲聽起來可能偏向小調（如 A 小調）、五聲音階或帶有離調色彩。Inspector 會根據音符與和弦數據，推算歌曲的調性。

推論原理：Krumhansl-Schmuckler (K-S) 認知演算法¶

歌曲分析器採用音樂認知心理學的 Krumhansl-Schmuckler (K-S) 調性演算法：

收集 12 個半音的累積時值權重（Pitch-Class Weight）：
系統將旋律中出現的每一個音，依據它的實際物理音高歸納到十二個半音（C, C#, D, D#, E, F, F#, G, G#, A, A#, B）中。
時值加權：一個四分音符算 1 拍，全音符算 4 拍，音符持續越久、出現次數越多，該音級的權重就越高。
和弦參與評分：伴奏中的和弦也會按組成音參與計分（根音權重 1.0、三音與五音 0.8、七音與延伸音 0.6）。
與 24 個調性心理學特徵模型進行比對：
認知心理學研究表明，人類聽覺對於「大調」和「小調」有穩定的音級重要性排序（例如大調中最常出現主音 Do、屬音 Sol、下屬音 Fa）。
系統準備了 24 種可能的調性範本（12 個大調 + 12 個自然小調）。
將樂曲統計出的音級分布，與這 24 個模型逐一計算皮爾森相關係數（Pearson Correlation）。
判定調性與穩定度：
相關係數最高者即為推論調性（Inferred Tonality）。
同時比對第一名與第二名的差距（Margin），評估調性穩定度（Stability）：
- 高（High）：領先差距顯著，主調明確穩定。
- 適中（Moderate）：調性特徵清晰，但可能存在關係大小調（如 C 大調與 A 小調）的競爭。
- 模糊（Ambiguous）：樂曲頻繁離調、和聲游離，或資訊量不足以明確斷定單一調性。
五度圈軌跡與轉調追蹤：
Inspector 會為每個獨立段落（intro、verse、chorus 等）單獨評估調性。
繪製出樂曲在五度圈（Circle of Fifths）上的位移路徑。當相鄰段落出現穩定的大小調切換時，自動判定為轉調事件（Modulation）。

演算法的限制與邊界¶

K-S 演算法雖適合流行歌曲與傳統古典調性音樂，仍有以下限制：

以「大調 / 小調模型」為基礎，未完整支援複雜中古調式¶

目前演算法的基準模型以大調（Major）與小調（Minor）為主（這已能涵蓋 95% 以上的流行歌曲）。
對於現代流行音樂中常見的多利安調式（Dorian）、密克索呂底亞調式（Mixolydian）、弗里吉安（Phrygian）或藍調音階（Blues Scale），系統會將其視為「帶有離調色彩的大調或小調」，並以調式色彩（Modal Color）或較低的自然音純度（Diatonic Purity）標示，而不會直接輸出專屬調式名稱。

關係大小調的先天模糊性¶

例如 C 大調 與 A 小調 使用完全相同的七個自然音（C, D, E, F, G, A, B）。
如果一首歌大量落在 La（A）與 Do（C）之間，且缺乏明確的屬七和弦終止式（如 G7 ➔ C 或 E7 ➔ Am），演算法可能在 C 大調與 A 小調之間產生接近的相關係數，此時系統會保守回報為「適中」或「模糊」，避免武斷臆測。

「推論調性」不等於樂譜開頭的 `?=` 或 `key=`¶

?= 是首調音高平移（Key Offset）：代表簡譜唱名 1 對齊哪個音。就算你寫了 ?= C，你依然可以寫出一首憂傷的 A 小調歌曲。
key= 是樂譜調號標記：代表你想在五線譜開頭印幾個升降記號。
推論結果是「聽覺證據」：Inspector 是依據實際音符發聲統計的結果，它絕不會主動修改你寫的樂譜或改變任何音高，僅供創作者參考。

純打擊樂與極短動機難以推論¶

若樂譜中只有無固定音高的打擊樂（如第 10 軌爵士鼓 Drums），或者整首歌只有 1～2 小節的零碎音符，系統會判定為 「證據不足（Insufficient Evidence）」，不會勉強給出猜測。

歌曲結構時間線與編曲密度¶

Inspector 也能分析樂曲結構：

時間軸精確計算：
- 總演奏時間（換算至秒數）與全曲總小節數。
- 各段落的起始小節、四分音符拍位、持續小節數與所佔時間比率。
編曲樂器密度（Arrangement Density）：
- 各段落實際有發聲的樂器軌道數量。
- 最高同時發聲軌道數（Peak Concurrency）：找出整首歌曲情緒最飽滿、樂器編配最密集的段落。
和弦詞彙統計（Harmonic Vocabulary）：
- 彙整全曲所有出現過的不重複和弦符號清單（如 [1], [6m], [4], [5], [Cmaj7]），便於評估和聲的豐富度。

如何在各環境中使用歌曲分析器¶

TMD Studio¶

編輯樂譜時，右側側邊欄的歌曲分析器會自動即時分析。
支援切換下拉選單檢視不同樂軌的音域。
提供視覺化調性圖表，可點擊 SVG 下載五度圈雷達圖，或點擊 Report 在新視窗開啟完整 HTML 報表。

VS Code 擴充套件¶

點擊左側活動列的 TMD 圖示 ➔ 開啟 歌曲分析器 側邊欄。
亦可在命令面板中執行 TMD: Open Song Inspector。

命令列 CLI¶

在終端機中執行：

# 印出終端機 ASCII 診斷報表
tmd inspect score.tmd

# 產生 JSON 格式輸出（適合自動化工作流與 CI）
tmd inspect score.tmd --json