Engineering Showcase

AI Groovebox im Browser: zwölf Spuren, eine eigene Synth-Engine und ein selbst trainiertes Pattern-Modell, das vollständig in Ihrem Browser läuft.

Beats aus dem Browser - AI Music Mixer

Eine Groovebox mit eigenem KI-Modell - kein Konto, keine Installation.

Der Showcase

Was ist der AI Music Mixer?

Ein Musikinstrument als Webseite - und zugleich ein Testlauf dafür, wie weit KI-gestützte Softwareentwicklung heute trägt.

Der AI Music Mixer ist eine Groovebox, die als Browser-Anwendung läuft: Sie wählen ein Pattern, drücken Play und bauen den Beat direkt im Tab um. Ein selbst trainiertes KI-Modell erzeugt und variiert die Drum-Patterns.

Entstanden ist er als Engineering Showcase: ein reales Stück Software, an dem wir zeigen, was KI-Tooling gut baut, wo es scheitert und was Handarbeit bleibt. Den Trainingscode legen wir offen.

Die AI-Groovebox-Workstation im Browser: Transport, Pattern Library und die Song-Arrangement-Zeitleiste.
Die Groovebox

Zwölf Spuren, eigene Synth-Engine

Alles, was Sie hören, wird im Moment des Abspielens im Browser berechnet.

Zwölf Spuren decken Drums, Bass, Akkorde und Melodie ab. Jeder Klang kommt aus einer eigenen Synth-Engine - synthetisiert aus Grundprinzipien, ohne fremde Samples.

Eine Pattern-Bank hält Varianten eines Grooves fest, der Song-Modus reiht sie zu einem Ablauf. So wächst aus einem einzelnen Pattern ein ganzer Track.

Der Step-Sequencer der Browser-Groovebox: zwölf farbcodierte Spuren mit Mute, Solo und Mixer-Reglern je Spur.
Die KI

Ein eigenes Modell, das im Browser läuft

Das Herzstück dieses Projekts ist Machine Learning dort, wo Ihre Musik entsteht: im Browser-Tab.

Ein selbst trainierter Variational Autoencoder (VAE) erzeugt die Drum-Patterns: acht Drum-Klassen, fünf Styles inklusive „Fills". Das Modell hat rund 276.000 Parameter und ist etwa 540 KB groß.

Die Inferenz läuft via TensorFlow.js vollständig im Browser. Auf dem Test-Split reproduziert das Modell zurückgehaltene Patterns mit einem Onset-F1 von rund 0,70.

Ehrliche Grenzen

Was das Modell nicht kann

Wir veröffentlichen Messwerte statt Demo-Magie - auch die unbequemen.

Das Modell untererzeugt offene Hi-Hats und Toms, weil beide in den Trainings-Genres selten vorkommen.

Die Quantisierung menschlichen Spiels auf ein Sechzehntel-Raster kostet etwa 7 Prozent der ursprünglichen Onsets - ein Preis der Vereinfachung, den wir ausweisen statt verstecken.

Selbst testen

Hören Sie selbst

Der Mixer läuft ohne Konto und ohne Installation direkt im Browser.