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ブックレビュー
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エレクトロニカっぽい曲を自動生成&展開し続けるリズムマシンのWebアプリ試作 #javascript #webaudioapi #React Electronica Machine v0.1https://t.co/HiqdWvGV7d pic.twitter.com/zjsJosajte— Kurene (@_kurene) 2022年8月21日 当初は単純なドラムマシンを作っていましたが、いろいろ触っているうちに自動作曲と人による入力制御が共存するような自動演奏/作曲支援アプリの方が面白いと感じたため今回のようなアプリになりました。 音楽系Webアプリ開発の参考になるように、工夫した点や参考文献を残したいと思います。 WebアプリのURL 特徴 WebAudioAPI について ドラムマシンの作成について 自動作曲(自動生成・自動展開)について 楽曲構造・リズム 音高・スケール・コード
Python で学ぶ音楽信号分析と音楽アプリ開発 目次 1. まえがき 2. 準備 2.1 オーディオファイル操作 2.2 オーディオファイルの読み込み/書き込み 2.3 音楽分析分析・アプリ開発向けのPython ライブラリ 3. 音楽信号分析のための基本処理 3.1 信号処理 3.1.1 フィルタリングの基礎 3.1.2 マルチバンド処理用フィルタバンク 3.2 周波数分析 3.3 音高分析(定Q変換) 3.4 時間的な処理 3.5 空間的な処理 3.6 音の分離 3.7 リサンプリング 3.8 ピッチシフト/タイムストレッチ 3.9 波形生成 3.10 ラウドネス正規化 3.11 収音 3.12 教材 4. オーディオエフェクタ・フィルタ処理 4.1 リアルタイム処理 4.2 オールパスフィルタ 4.3 イコライザ 4.4 適応フィルタ 5. 音楽の構成要素の分析 5.1 テンポ・B
LibROSA とは? 出典:https://librosa.github.io/ 「自分の好きな音楽をパソコンで分析したい!」 「音楽データで機械学習・ディープラーニングをやってみたい!」 「でも、音データの信号処理やデータの扱い方がよく分からない…」 と悩んでいるエンジニアの方は結構いらっしゃると思います。 理由としては、音信号専用のアルゴリズムが多いため、技術を理解して実装するには時間がかかってしまうが挙げられると思います。 しかし、この記事で紹介する Pythonの音楽分析用モジュール LibROSAを使えば、 数行~数十行の実装で音楽信号の分析ができるため、 「さくっと音楽信号分析をやってみよう!」 くらいの軽い気持ちで音楽信号分析のプログラムを実装することができます。 librosa.github.io また、LibROSA に実装されている短時間フーリエ変換(STFT)やメル
Pythonを使って TeX の数式を画像として保存する方法がないか調べたところ、SymPy という Welcome to SymPy’s documentation! — SymPy 1.0.1.dev documentation SymPyは数式による処理を行うライブラリであり,独自の記法もありますが TeX 記法を扱うこともできます。 インストール方法 Anaconda などのディストリビューションでPythonをインストールした場合は、インストール済みとなっていると思います。 もしインストールされていない場合は、以下のようにpipを使って導入してください。 pip install sympy また、今回の利用方法だとTeXのインストールが必要です。 Windowsでのインストール方法(TeX Live): TeX Live/Windows - TeX Wiki Ubuntu でのイ
はじめに 楽曲分析では、メロディー、ハーモニー、リズムの3大要素から特徴を捉えるのが大事です。 ハーモニーに関しては、音楽理論による体系化(コード、コード進行など)が出来ていることもあり、計算機による分析も他の要素よりも普及しています。 一方で、特にリズムに関する分析は、ハーモニーのそれと比べるとWeb上には情報が少ないです。 そこで、この記事では、局所/大域のテンポ分析やBPM算出で使われる、テンポグラム (Tempogram)について、Pythonのコードとともに紹介します。実装と理解の助けになれば幸いです。 はじめに テンポグラムとは 各テンポグラムの紹介と実装 フーリエテンポグラム (Fourier Tempogram) 自己相関テンポグラム (Autocorrelation Tempogram) テンポグラムのBPM範囲を限定 対数テンポグラム サイクリックテンポグラム (Cyc
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