音高追踪
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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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Python音高追踪入门指南:使用相关库实现简单的音高追踪算法
简介 音高追踪是一种识别和提取音频信号中音高信息的技术,常用于音乐转录、分析和处理。在本指南中,我们将学习如何使用Python编程语言和相关库来实现一个简单的音高追踪算法。 音高追踪的基础知识 音高是指声音的频率,它决定了音调的高低。音高追踪算法通过分析音频信号的波形,识别和提取音高信息。常见的音高追踪算法包括零穿越算法、动态时间战争ping算法和隐马尔可夫模型算法等。 使用Python和相关库实现音高追踪 Python是一个广泛用于科学计算和音频处理的编程语言。我们可以使用Python和相关的音频处理库,...
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音高追踪算法的评价标准与优化方法详解
音高追踪算法是音频处理领域的一项关键技术,它能够从音频信号中提取出音高信息,广泛应用于音乐制作、音频分析等领域。本文将详细介绍音高追踪算法的评价标准、优化方法以及在实际应用中的注意事项。 一、音高追踪算法的评价标准 音高追踪算法的评价标准主要包括以下三个方面: 准确性 :算法能够准确追踪音频信号中的音高变化,误差率低。 实时性 :算法能够在实时音频处理中快速响应,满足实时性要求。 鲁棒性 :算法能够适...
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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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模块化合成器打造扎实游戏低频音效:告别混乱,掌控冲击力
老铁,你这个问题问到点子上了!用模块化合成器做游戏音效,尤其是想做出那种干净、有冲击力、低频扎实的音色,确实是个挑战。刚开始很容易陷入“混乱”的泥潭,感觉每个模块都在跟你作对。别急,我这里有些心得,希望能帮你理清思路,让你的低频音效不再“虚”! 1. 核心理念:少即是多,控制为王 模块化合成器最大的魅力就是自由度,但这份自由也常常是混乱的根源。制作游戏音效时,特别是需要那种即时反馈、有力量感的声音,我们的目标是 可控的清晰度 和 有目的的冲击力 。这意味着我们要对每个模块的作用、每个参数的变化都心...
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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 ...