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pythonとmusicに関するlepton9のブックマーク (8)

  • Jupyter Notebook と VS Code でバッハの平均律第1番を分析する - miso_soup3 Blog

    Jupyter Notebook で、楽譜を表示したり、その楽譜を再生してみたり、曲を分析したりしてみました。そのことについて書きます。分析といっても簡単なものです。 目次 Code, .ipynb 環境 VS Code で Jupyter Notebook music21 とは 曲の作成と表示 バッハの平均律を分析 分析 後半 参考 追記 Code, .ipynb Jupyter Notebook: https://mybinder.org/v2/gh/hhyyg/miso.py.music21bach/master ここにある2つの .ipynb ファイルから確認できます ただし、画像・音声生成部分などは再実行ができません GitHub: https://github.com/hhyyg/miso.py.music21bach 環境 Mac Visual Studio Code Pyt

    Jupyter Notebook と VS Code でバッハの平均律第1番を分析する - miso_soup3 Blog
  • B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜LDA編〜 - 下町データサイエンティストの日常

    1. Part概要 前PartではB'zの歌詞を「TF-IDF」を用いた分析を行いました。 Partではトピックモデルの一つである「LDA」を用いた分析についてお話しします。 pira-nino.hatenablog.com 2. LDAとは 2.1 LDAのイメージ 先に簡単な説明をしてしまいます。 LDAは「たくさんの文書データから単語のグルーピングを行う」モデルです。 このグループ1つ1つを「トピック」と呼びます。 例えば、大量のニュース記事にLDAを適用する例を考えます。 ニュース記事データにLDAを適用した例 LDAでは「各トピック(トピック数は予め指定)における各単語の所属確率」が算出されます。 理論的なことはさておき、文書データから単語をいくつかのグループに自動で分けてくれる手法 との理解で大丈夫です。 よく勘違いされることとして以下の2点を示します。 トピック数(いくつ

    B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜LDA編〜 - 下町データサイエンティストの日常
  • 機械学習でギターアンプをモデリングする - Qiita

    2018/2/6追記 Twitter等で質問を頂いたので、その回答などを末尾に補足として追記しました。 2018/2/9追記 ソースコードを公開しました。 https://github.com/coz-a/Audio-Effect-Replicator サマリ LSTMを使って、ギターアンプの音をシミュレートした。 はじめに 昨年の夏にCNNを使ったギター画像の分類にチャレンジしましたが、引き続きギター関連のネタです。今回は音で遊びます。 ご存知の方が多いかと思いますが、さまざまな音源で聞けるエレクトリック・ギターの音は、通常、ギターアンプから出た音です。ギターの出力を直接ミキサーやパソコンのオーディオIFに入力して録音しても、所謂「エレキギターの音」にはなりません。ギターの信号が、アンプの真空管やスピーカーを通して歪むことで、初めてエレキギターらしい音になるのです。 このアンプの歪みをシ

    機械学習でギターアンプをモデリングする - Qiita
  • 人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン (自習編) - - Qiita

    音楽制作を行っていて人工知能技術に興味がある、あるいは機械学習をやっていて音楽が好きだ!そんな方に送る、機械学習による音楽生成のチュートリアル資料となります。記事のみで、仕組みの理解から実際に音楽を生成して、SoundCloudで共有するまでの手順を網羅しています。 そして、記事は先日実施した人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン -の自習用資料でもあります。 イベント自体は100名を超える方(開催前日の段階で倍率が5倍)に応募いただき、行きたかったけど行けなかった!という方も多いかと思うので、自習編にて内容に触れていただければと思います。 ※なお、会場のキャパを広げられなかった代わりに撮影をしていただいたので、後日講義動画が上がればそちらも掲載させていただきます。 ゴール 音楽生成とはそもそもどういう仕組みで、どんなアプローチが取られて

    人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magenta 解説&体験ハンズオン (自習編) - - Qiita
  • 名曲の楽譜データをMusicXML形式で入手し、プログラムで可視化する方法 - roombaの日記

    はじめに 様々な曲の楽譜をデータとして扱えたら楽しそうだと思いませんか? かといって手動で入力するのも大変です。どこかでダウンロードできると嬉しい… 調べてみたところ、クラシック音楽の楽譜データの多くがCC Zeroライセンスで公開されていることが分かりました。この記事では、 好きな曲の楽譜データを検索・ダウンロードする方法 楽譜データのファイル形式・解析方法 Pythonを使って楽譜データをプログラム中の配列として取り込む方法 取り込んだ楽譜データをグラフで可視化する方法 を紹介しています。 目次 はじめに MusicXMLファイルのダウンロード MusicXMLファイルの展開 拡張子を.mxlから.zipに変更 解凍 確認 MusicXMLの内容 どこが重要か パートリスト パート 1. <measure number="1" width="***">:小節 2. <attribute

    名曲の楽譜データをMusicXML形式で入手し、プログラムで可視化する方法 - roombaの日記
  • beets: the music geek‘s media organizer

    Beets is the media library management system for obsessive music geeks. Beets is the media library management system for obsessive music geeks. The purpose of beets is to get your music collection right once and for all. It catalogs your collection, automatically improving its metadata as it goes using the MusicBrainz database. Then it provides a bouquet of tools for manipulating and accessing you

  • Pythonで音楽学 - ならば

    Python向けライブラリmusic21の初歩*1。 music21は音楽学のためのライブラリで、音楽構造の抽出、変換、編集などといったことを記号操作によって行う。外部プログラムと連携して、抽出した情報の可視化もできる。 記号操作と書いたのは、MusicXMLやABCのような記譜用のマークアップ言語で書かれたファイルを入力として読み込んで、内部でも音楽要素を記号として扱って処理を実行するから。音響信号は扱えないので、WavやらMP3といった音声ファイルは読み込めない。 Pythonのインタラクティブモードであれこれ試すと楽しい。音楽学はよくわからないので*2、簡単にできる範囲で可視化したりして遊んだ。 ファイルを読み込んで楽譜を表示する。 楽譜の表示にはMuseScoreかFinale(Finale Reader)が必要。どちらのソフトも演奏機能があるので聴くこともできる。 >>> fro

    Pythonで音楽学 - ならば
  • 類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録

    もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました(Pythonで音声信号処理)。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) Visual Wordsを用いた類似画像検索(2010/2/27) という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います! 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ

    類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
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