Schlüssel-Finder

Musical key detection comes down to one question: which of 24 possible keys — 12 major and 12 minor — best matches the tonal content of a track? A neural network solves this by first building a pitch class profile (also called a chromagram): a fingerprint that collapses every note in the audio onto the 12 chromatic pitch classes regardless of octave. The model is trained on tens of thousands of labelled tracks across genres, learning the subtle distributions that distinguish a true tonic from a passing chord. The hardest pairs are parallel and relative keys — C major and A minor share the same seven notes, so detection sometimes returns the relative minor when the actual key is its relative major (or vice versa). That ambiguity is intrinsic to the audio itself, not a flaw in the algorithm. Results display both standard notation (e.g., G minor) and Camelot notation (e.g., 6A) — the DJ-friendly format. See the Camelot-Rad for full compatibility rules.

Für eine präzisere Erkennung sollten Sie dem Modell ein sauberes Signal zuführen. Am besten eignet sich stammgetrenntes Material – ein isolierter harmonischer Stamm filtert Schlagzeug und Nachhall aus, die das Chromagramm verzerren. Vermeiden Sie verrauschte Live-Aufnahmen, stark übersteuerte Master oder atonale Abschnitte. Der Algorithmus benötigt etwa 30 Sekunden lang anhaltenden tonalen Inhalt, um zu konvergieren; sehr kurze Clips oder reine Percussion-Intros können ihn verwirren. Wenn Ihre Quelle ein vollständiger Mix ist und die Erkennung unzuverlässig erscheint, lassen Sie sie zunächst durch den Stem Splitter laufen und speisen Sie den Instrumental- oder Vocal-Stem wieder ein.

The DJ workflow is simple: drop each track into Key Finder, capture the Camelot code, and tag your library so you can sort by key. Once tracks are tagged, harmonic mixing reduces to three safe moves on the wheel. Same code (8A → 8A) is a perfect match — melodies fuse without dissonance. One step up or down (8A → 7A or 9A) shifts energy by a fifth and feels like a natural gear change. Letter swap (8A → 8B) keeps the tonic but flips between minor and major, ideal for a mood lift before a drop. Pair this with BPM-Finder for tempo or use the combined BPM and Key Finder to prep an entire set in one pass — tempo plus key is the full preparation checklist for a harmonically tight mix.

Produzenten und Remixer wenden denselben Arbeitsablauf in umgekehrter Reihenfolge an. Wenn du die Tonart eines Samples ermittelst, weißt du, ob es sich harmonisch in die Tonika deines Projekts einfügt oder mit ihr kollidiert. Beim Abgleichen von Loops aus verschiedenen Quellen kannst du anhand der beiden Tonarten entscheiden, ob du einen Loop transponieren oder deine Akkordfolge überarbeiten solltest. Für die Tonhöhenanpassung zwischen Tracks unterschiedlicher Tonarten ermöglicht der Pitch Shifter eine Transponierung in Halbtönen unter Beibehaltung des Tempos – nützlich, wenn du einen A-cappella-Gesang in F#-Moll mit einem Instrumental in G-Moll abstimmen oder ein Sample in die Tonart deines Projekts bringen möchtest, ohne dessen Timing zu zerstören.

Ein auf über 50.000 Titeln trainiertes Convolutional Neural Network (CNN) analysiert das Audiomaterial mithilfe einer Constant-Q-Transformation (CQT), die den harmonischen Gehalt über den gesamten Frequenzbereich erfasst. Das Modell gibt Wahrscheinlichkeiten für alle 24 Dur- und Moll-Tonarten aus.

Eine Genauigkeit von über 90 % bei einzelnen Instrumenten und klar tonaler Musik. Die Genauigkeit nimmt bei atonalen Inhalten, stark verzerrter Gitarre oder Titeln mit häufigen Tonartwechseln ab. Der Konfidenzindikator zeigt an, wie sicher die Erkennung ist.

Ja. Die Ergebnisse werden sowohl in der Standardnotation (z. B. A-Moll) als auch in der Camelot-Wheel-Notation (z. B. 8A) für das harmonische Mixen durch DJs angezeigt. Siehe auch: Verwenden Sie das Camelot-Wheel-Tool, um kompatible Tonarten zu finden.

Das Tool ermittelt die vorherrschende Tonart des gesamten Titels. Bei Songs mit Tonartwechseln spiegelt das Ergebnis die am stärksten hervorstechende Tonart wider. Für eine detaillierte Analyse der Tonartwechsel empfehlen wir den Song Analyzer, der Ergebnisse mit Zeitstempel liefert.

Das CNN unterscheidet zwischen relativen Dur-Moll-Paaren (z. B. C-Dur vs. A-Moll), die zwar dieselben Noten enthalten, aber unterschiedliche tonale Zentren aufweisen. Dies ist eines der schwierigsten Probleme bei der Musikinformationsgewinnung – das Modell nutzt melodische Konturmuster und nicht nur Tonklassenverteilungen.

Nein. Das CNN-Modell (1,8 MB) läuft vollständig auf Ihrem Gerät. Die Audiodaten werden lokal verarbeitet und verlassen Ihr Gerät zu keinem Zeitpunkt.