Pitch Tracking
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音高追踪（Pitch Tracking）技术详解：MIDI与音频处理中的应用
音高追踪（Pitch Tracking）技术详解：MIDI与音频处理中的应用 你是否曾经想过，电脑是如何识别并追踪音频中音符的音高的？这正是音高追踪（Pitch Tracking）技术所做的事情。它在音乐制作、音频处理和许多其他领域都扮演着关键角色，让我们深入了解一下它的原理和应用。 什么是音高追踪？ 音高追踪，简单来说，就是从音频信号中提取音高信息的过程。它就像一个“音乐侦探”，仔细分析音频波形，找出其中每个音符的频率，并将其转换成可用的数据，例如MIDI音符信息或者音高曲线。 ...
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玩转Granulator II：超越包络跟随的M4L动态调制探索
Granulator II，作为Ableton Live用户钟爱的Max for Live（M4L）粒子合成器，其魅力在于能将任何音频样本撕碎、重组成全新的、通常是超凡脱俗的声音景观。但很多时候，我们对它的控制还停留在手动调节旋钮，或者使用简单的LFO、包络进行调制。这当然能产生不错的效果，但如果你和我一样，是个不安分的M4L工具探索者，渴望挖掘更深层次、更具动态和生命力的声音，那么，是时候超越基础的包络跟随器，拥抱更高级、更有趣的M4L动态调制工具了。 为什么要探索更复杂的动态调制？ 简单的LFO提供周期性变化，基础的包络跟随器（Envelope Fol...
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电子音乐的“非标准音高”之旅：DAW中实现纯律与民族音阶的实战指南
嘿，音乐同好！看到你对纯律和各种民族音阶充满热情，却苦恼于如何在电子音乐创作中落地，这简直说出了很多人的心声！12平均律虽然是现代音乐的基石，但它在“纯粹和谐”和“地方色彩”上的妥协，确实让许多像我们这样对音高细节敏感的人感到意犹未尽。别担心，在主流DAW里探索非标准音阶远比你想象的要可行和有趣。 今天我就来分享一些我个人在Ableton Live和FL Studio中尝试实践纯律和民族音阶的心得，希望能给你一些灵感和方向。核心思路其实很简单： 利用MIDI Tuning Standard（MTS）文件，或者能自由编辑音高的插件，来突破12平均律的限制。 ...
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Doubler 插件模拟经典 ADT 效果深度解析：对比传统双轨叠加，优劣势一览
大家好，我是音频怪物。今天咱们来聊聊一个能让你的声音瞬间“增肥”的秘密武器——ADT（Automatic Double Tracking）效果，以及如何用 Doubler 插件来完美复刻这种经典的声音效果。如果你是音乐制作人，或者对音频效果器充满好奇，那这篇文章绝对能让你有所收获。 什么是 ADT 效果？ 在数字音频工作站（DAW）普及之前，想要给声音增加厚度和空间感，最常用的方法就是“双轨叠加”，也就是把同一段音频录制两次，然后放在一起播放。但这种方法有个问题，两次录音之间难免会存在细微的音高、时间和演奏上的差异，这些差异会让声音听起来不自然，甚至有“打...
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告别扒谱烦恼：探索AI乐器识别与自动乐谱生成工具
作为一名音乐爱好者，你是否也曾被扒谱的繁琐过程所困扰？尤其是面对编配复杂的音乐作品，手动扒谱不仅耗时费力，还容易出现偏差。现在，AI技术的发展为我们带来了全新的解决方案：AI乐器识别与自动乐谱生成。本文将带你了解这项技术，并推荐一些可能帮助你摆脱扒谱困境的工具。 AI乐器识别：让机器听懂音乐 AI乐器识别，顾名思义，是指利用人工智能技术识别音频中出现的各种乐器。这项技术的核心在于 声音事件检测（Sound Event Detection, SED） 和 乐器识别（Musical Instrument Recogn...
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告别无效练琴？AI 如何通过数据分析，为弦乐学生定制高效练习方案
各位弦乐老师，你是否也曾遇到过这样的困扰：学生练琴看似很努力，但进步却不明显？或者，你是否也在苦恼如何才能更精准地发现学生的练习问题，并提供更有针对性的指导？今天，我想和大家聊聊 AI 如何通过数据分析，为弦乐教学带来新的可能，帮助学生们告别无效练习，更快地提升演奏水平。 弦乐教学的痛点：如何更精准地评估和指导？ 在传统的弦乐教学中，老师的经验和听觉是评估学生演奏水平的主要依据。然而，这种方式存在一些局限性： 主观性强： 不同的老师对同一段演奏的理解和评价可能存在差异，导致评估结果不够客观。 ...
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让旧录音焕发新生：高级技巧助你单声道人声融入立体声混音
老录音中的单声道人声，在现代立体声的音乐背景中，确实常常会显得格格不入，哪怕加了混响也可能感觉“困”在中央，不够“开阔”。你遇到的这个问题非常普遍，很多制作人都曾为此头疼。简单的声像（panning）调整和混响固然能提供一些空间感，但要真正让人声“活”起来，与立体声伴奏融为一体，需要一些更巧妙、更“高级”的技巧。 下面，我们来探讨几种能够让你的单声道人声听起来更立体、更有存在感，并更好地融入现代立体声编曲的方法。 1. 自动双轨化（ADT - Automatic Double Tracking）与人工加倍 这是让单声道人声产生“宽度”和“厚度...
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自动扒谱软件可行性分析与技术实现路径探讨：从音频到乐谱的桥梁
你是否曾有过这样的想法：如果能有一款软件，只需导入音频文件，就能自动生成对应的乐谱，那该有多方便？对于音乐人、音乐爱好者来说，这无疑是一个极具吸引力的功能。那么，开发这样一款自动扒谱软件，在技术上是否可行？如果可行，又需要哪些步骤和技术呢？本文将对此进行深入探讨。 技术可行性分析 从技术层面来看，自动扒谱并非完全不可实现，但其难度也相当高。目前已经存在一些商用或开源的自动扒谱软件，例如 AnthemScore、Transcribe! 等，它们在特定条件下能够取得一定的效果。然而，这些软件的准确率和适用范围仍然有限，尤其是在处理复杂的音乐作品时。 ...
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音乐游戏设计：如何保证实时音乐输入的准确性和低延迟？
设计一款通过哼唱或演奏乐器控制角色的音乐游戏，听起来非常有趣！但要实现流畅的游戏体验，保证音乐输入的实时性和准确性至关重要。下面我将从技术角度，探讨如何解决这两个关键问题。 一、实时性保障：低延迟音频处理是关键 延迟是音乐游戏的大敌，高延迟会让玩家感觉操作滞后，严重影响游戏体验。因此，我们需要尽可能降低从声音输入到游戏响应的整个流程的延迟。 选择合适的音频API： ASIO (Audio Stream Input/Output): ...
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AI人声分析：如何洞察音乐作品的情感与表达
AI人声分析：如何洞察音乐作品的情感与表达 作为一名音乐爱好者，你是否曾好奇，一首歌是如何通过人声传递情感，打动人心的？作为一名音乐制作人，你是否想过，如何更科学地分析人声，提升作品的表现力？随着人工智能（AI）技术的快速发展，我们现在有了更强大的工具来探索人声的奥秘。 本文将带你了解如何利用AI技术分析不同音乐作品中的人声，深入挖掘人声音色、唱法和情感表达对音乐作品的影响。我们将从AI在音乐分析中的应用现状入手，逐步讲解如何使用AI工具进行人声分析，并通过案例分析，让你更好地理解AI人声分析的价值和应用。 AI在音乐分析中的应用现状 ...
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AI和声分析技术：如何辅助音乐创作与教学，提升你的音乐理解力？
作为一名音乐人，你是否曾为复杂的和声结构感到困惑？是否渴望更深入地理解音乐作品背后的和声逻辑？亦或是在创作过程中，希望获得和声灵感，突破创作瓶颈？ 如今，人工智能（AI）技术的快速发展为我们提供了全新的解决方案。AI不仅可以分析复杂的音乐作品，还能揭示其和声结构的奥秘，为音乐创作和教学带来革新性的改变。今天，我将带你深入探讨如何利用AI技术分析音乐作品的和声结构，并将其应用于音乐创作和教学中。 1. AI和声分析：原理与技术 AI和声分析并非玄学，而是基于严谨的数学模型和大量的音乐数据。其核心原理主要包括以下几个方面： ...