有部分评论说旋律提取器是在随机生成一段MIDI，这或许是之前模型的局限，但我们从来不随机生成MIDI，所有的MIDI数据，都是AI经过模型预测后的结果。
训练一个优秀的模型并非易事，如果模型本身就不够优秀，预测后的数据就很可能给人一种随机的感觉。
现在，我们通过新的神经网络计算方法，训练了一个新的较为优秀的模型，感谢TensorFlow为此模型的训练提供了不少的快捷之处。
通过旋律提取器，你可以从任意音乐文件，甚至是一段人声录音提取其对应的旋律。
哼一首小曲，然后提取旋律，导出MIDI，这甚至可以为你的音乐创作提供一定的快捷。
尽管我们很努力的采用最新最有效的模型来进行旋律提取，AI毕竟不能做到完全重现音乐原来的旋律，多多少少会有那么一些出入，但从总体上来说，AI提取到的音乐旋律应该能够大概与原曲相同。
我们无法保证每一首歌曲都被优秀地提取到旋律，也许某首歌曲提取到的旋律效果很好，而某首歌曲提取到的旋律效果不尽人意，这取决于歌曲与模型训练的相近程度，如果歌曲与模型训练过的歌曲越相近，那么预测的效果就会越好，反之，预测的效果就可能显得有些奇怪。
无论如何，这个旋律提取器是值得一试的，它可以助你轻松得到任意音乐的AI纯音乐版本。
注意：两个常见的错误导致应用crash的原因，一个是音乐文件时长太长或者说音乐文件太大，导致内存不足而crash，这不是bug，而是手机设备本身的内存局限，可以通过音频剪辑工具，比如说“音视频剪辑-从任何视频来源提取音乐”，进行剪辑，然后再提取旋律MIDI，当文件更小后，就可以正常提取旋律了；再一个就是MIDI的播放，手机上播放midi是通过内置钢琴文件来实现的，可能因为某个音符不存在而导致程序crash，但请放心，生成的MIDI文件导出到电脑后，还是可以通过比如“库乐队”来进行播放的，MIDI本身没有问题，是内置的钢琴文件缺失了某个音符而导致此错误。
对于大多数音乐文件来说，这两个问题应该都不会出现，因为大部分音乐文件时长并不太长，而且内置的钢琴文件足以播放大多数音乐MIDI。