Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
Extrahovanie konkrétnych dátových bodov
* Softvér na analýzu zvuku: Programy ako adacity , adobe konkurz alebo spektrogram dokáže analyzovať zvukové súbory a poskytovať informácie ako:
* frekvenčné spektrum: Ukazuje distribúciu frekvencií prítomných v hudbe.
* amplitúda (hlasnosť): Meria objem zvuku v priebehu času.
* tempo: Zistí rytmy za minútu (BPM).
* kľúč a mierka: Identifikuje hudobný kľúč a rozsah.
* Detekcia nástupu: Identifikuje čas začiatku poznámok alebo zvukov.
* Nástroje na získavanie hudobných informácií (miR): Tieto sa zameriavajú konkrétne na extrahovanie hudobných prvkov:
* chromagram: Predstavuje prítomnosť ihrísk v hudbe.
* MFCC (koeficienty CEPSTRAL MEL-FREKENTY): Zachytáva spektrálnu obálku zvukového signálu.
* histogram: Ukazuje distribúciu rytmov v hudbe.
* rozpoznávanie akordov: Identifikuje hranie akordov.
* Softvér na notáciu hudby: Programy ako finále alebo Sibelius Môže byť použitý na prepis hudby do notácie a poskytovanie dátových bodov, ako je trvanie poznámky, tón a rytmus.
Analýza hudobných údajov
* Nástroje vizualizácie údajov: Nástroje ako Tableau alebo Power bi Dokáže si vizualizovať extrahované hudobné údaje, vytvárať grafy, grafy a ďalšie reprezentácie, ktoré pomôžu analyzovať vzory a trendy.
* strojové učenie: Pokročilé techniky, ako je strojové učenie, je možné použiť na analýzu hudobných údajov pre:
* klasifikácia žánru: Identifikácia žánru hudby.
* Odporúčanie hudby: Predpovedanie skladieb, ktoré by sa používateľovi mohol páčiť na základe histórie počúvania.
* Generácia hudby: Vytváranie nových hudobných skladieb.
Kľúčové úvahy
* Účel: Aké údaje chcete extrahovať? Na čo ho použijete?
* Softvér a nástroje: Vyberte softvér, ktorý najlepšie vyhovuje vašim konkrétnym potrebám a technickej odbornosti.
* Formát údajov: Uistite sa, že môžete efektívne spracovať a analyzovať údaje, ktoré extrahujete.
príklady
* Softvér na analýzu hudby by sa mohol použiť na analýzu frekvenčného spektra rôznych žánrov na pochopenie ich charakteristických zvukových charakteristík.
* Systém odporúčaní hudby môže používať strojové učenie na analýzu histórie počúvania používateľa a na odporúčanie podobných umelcov alebo piesní.
v súhrne:
Aj keď nemôžete priamo previesť hudbu na štandardný formát údajov, existuje softvér a techniky na extrahovanie cenných dátových bodov a analyzovať hudbu. Konkrétny prístup bude závisieť od vašich konkrétnych potrieb a cieľov.