Приветствую уважаемый читатель! В этой статье я постараюсь рассказать как мне удалось модифицировать прошивку портативной колонки, при том, что я не являюсь программистом. Наверняка для кого то идея окажется не новой, но когда я столкнулся с этой задачей быстрого ответа не нашел. В конце статьи я запилил видео, если кому окажется лень читать.
Будем делать проигрыватель файлов .mid на Javascript и Web Audio API.
Конечный результат может выглядеть вот так — https://surikov.github.io/webaudiofont/examples/midiplayer.html
Читать полностью »
Это туториал по использованию библиотеки pocketsphinx на Python. Надеюсь он поможет вам
побыстрее разобраться с этой библиотекой и не наступать на мои грабли.
Работа со звуком — это ресурсоёмкий для вашего компьютера процесс. Каждый звукорежиссёр не раз сталкивался с проблемой «крупных проектов», с которыми имеющееся оборудование отказывается дружить из-за недостаточных мощностей. По этой причине самым надёжным способом добиться идеальной производительности в таких случаях является проектирование звукового тракта специально под нужды sound production вашего уровня.
Но решение дорогостоящее и не во всякой ситуации возможное. Что же делать тем, кто в данный момент не может позволить себе апгрейд?
Читать полностью »
В видеоиграх под понятием «звук» подразумеваются музыка, диалоги и звуковые эффекты. В наше время игра без звука будет казаться небрежной и незавершённой.
Кроме того, звук позволяет усилить погружение игрока в игру. Музыка провоцирует эмоциональный отклик. Диалоги раскрывают персонажей и сюжет. Звуковые эффекты обеспечивают обратную связь и правдоподобность. Все они могут превратить хорошую игру в отличную.
В этой части туториала вы научитесь следующему:
У меня есть хобби — написание музыки. Поэтому после установки свежей версии Ubuntu на свой ноутбук мне понадобилось настроить звук чуть более тонко, чем обычным пользователям. К моему сожалению, сделать это у менять не вышло. Тем не менее, я хочу рассказать о шагах, которые немного приблизили меня к результату. Я надеюсь, что кому-то это сэкономит время. А может, с помощью читателей я смогу пройти дальше. Если вы пользуетесь Linux и можете произнести слова sidechain и компрессия в одном осмысленном предложении — Добро пожаловать!
Мы здесь в Spotify серьёзно относимся к фидбеку от пользователей. Какое-то время назад мы заметили, что пользователи жалуются на то, что при включенном режиме случайного перемешивания плейлиста порядок песен на самом деле не случаен — например, несколько песен одного и того же исполнителя могут быть воспроизведены одна за другой, при том, что в плейлисте множество песен разных исполнителей. Пользователи спрашивали неужели мы не способны сделать такую простую вещь, как случайный порядок воспроизведения треков? Мы отвечали «Он правда-правда случаен! Мы проверяли!»
Так кто же был прав — мы или пользователи? Как оказалось — и мы, и они. Ну и вообще дело обстояло значительно серьёзнее, чем казалось на первый взгляд.
Ещё в самом первом релизе нашего плеера в нём была функция случайного перемешивания плейлиста. Мы использовали для этого алгоритм Фишера-Йетса — и он давал идеально случайное перемешивание. Но что такое «идеально случайное»? Это значит, например, что мы можем получить один из двух нижеуказанных порядков песен с одинаковой вероятностью (разные цвета означают треки разных исполнителей):
Игорь Пантелеев, Software Developer, DataArt
Для распознавания человеческой речи придумано множество сервисов — достаточно вспомнить Pocketsphinx или Google Speech API. Они способны довольно качественно преобразовать в печатный текст фразы, записанные в виде звукового файла. Но ни одно из этих приложений не может сортировать разные звуки, захваченные микрофоном. Что именно было записано: человеческая речь, крики животных или музыка? Мы столкнулись с необходимостью ответить на этот вопрос. И решили создать пробные проекты для классификации звуков с помощью алгоритмов машинного обучения. В статье описано, какие инструменты мы выбрали, с какими проблемами столкнулись, как обучали модель для TensorFlow, и как запустить наше решение с открытым исходным кодом. Также мы можем загружать результаты распознавания на IoT-платформу DeviceHive, чтобы использовать их в облачных сервисах для сторонних приложений.
Сначала нам нужно было выбрать ПО для работы с нейронными сетями. Первым решением, которое показалось нам подходящим, была библиотека Python Audio Analysis.
Основная проблема машинного обучения — хороший набор данных. Для распознавания речи и классификации музыки таких наборов очень много. С классификацией случайных звуков дела обстоят не так хорошо, но мы, пусть и не сразу, нашли набор данных с «городскими» звуками.Читать полностью »
А началось все с чего? А началось все одним домашним, зимним, субботним вечером… Ну и конечно же с проблемы, для которой искалось решение)
На днях, по своей же глупости, я потерял навеки всю свою коллекцию музыки (Я — DJ, музыкант). Было очень жалко, ведь коллекция была идеально рассортирована, проанализирована на битрейт, тональность и т.д.
Смирился, думаю ладно, буду заново качать все треки. Качать буду с сайта promodj.com
Почему «промоднище», а не какой нибудь soundcloud? Первая причина — я сижу на этом сайте гораздо чаще, чем на остальных музыкальных порталах. Вторая причина — там есть очень удобный поиск с фильтрами а-ля «Топовое за январь 2017 с качеством 320kbps, длиной не больше 10 минут и не является мэшапом».
Как вы сами понимаете, совсем скоро мне настое… надоело нажимать руками кнопочку «Скачать». И тут и началось самое интересное).
Читать полностью »
Я продолжаю обзор кода музыкальных приложений, и перед нами первый представитель коммерческого программного обеспечения. В комментариях к предыдущим статьям я заметил популярность программы Cubase и решил почитать о ней. Это продукт компании Steinberg, у которой есть несколько программ с закрытым исходным кодом. Случайно на их сайте я нашёл SDK для сторонних разработчиков, и, изучив его, обнаружил множество интересных ошибок.
Читать полностью »
