用 ONNX Runtime Web 把 AI 和弦识别放到了浏览器本地运行，做了个 Chord Finder

最近做了一个音乐相关的 Web 工具，ChordFold 。

地址： https://chordfold.com/

主要功能是：用户选择一段 MP3 或 WAV 音频，AI 自动识别里面的和弦，以及和弦随时间的变化。

和一些需要上传音频到服务器的识别服务不同，我选择了浏览器本地推理的方案。

目前的技术方案：

使用 BTC 系列和弦识别模型

模型转换为 ONNX 格式

通过 ONNX Runtime Web 在浏览器里执行 WASM 推理

对音频进行解码和 CQT 特征提取

模型预测后对结果进行平滑，生成和弦时间轴

用户侧的操作流程也比较简单：

选择本地音频文件

首次使用时下载识别模型

在浏览器本地分析音频

得到按时间排列的和弦结果

点击时间轴上的和弦，可以跳到对应位置回听

可以切换查看支持的吉他和弦指法图、钢琴音符参考

目前限制音频最大 14MB 、最长 10 分钟。

选择本地推理主要有几个考虑：

第一，音频不需要上传服务器，相对更有隐私优势。

第二，不需要为每个用户的识别请求支付云端 GPU 推理费用。

第三，工具本身不需要用户注册账号。

但缺点也很明显。

首先，模型首次下载需要时间。

其次，不同设备上的 WASM 推理性能差异比较大。

还有就是和弦识别的准确率问题。对于干净的钢琴、吉他音频，相对容易分析；复杂编曲、失真、转位和弦以及快速切换的片段，模型仍然可能出现错误。

目前不打算宣传什么 99% 准确率，实际上还没有可靠的统一准确率测试数据。

接下来主要想继续优化识别效果、模型加载和结果交互。

想请教一下 V 友：

有没有做过音乐信息检索（ MIR ）或者音频模型部署的？

对于浏览器本地音频推理，ONNX Runtime Web + WASM 还有哪些值得优化的方向？

有更适合浏览器端运行、准确率又比较好的和弦识别模型推荐吗？

如果你会弹吉他或者钢琴，也欢迎拿一段音频测试一下，看看识别效果怎么样。

技术交流和产品体验方面的建议都欢迎。