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 ...