Розпізнавання музики

Медіа

Візуалізуйте звук за допомогою спектрограм та інструментів аналізу

Що Ви Можете Робити

  • 9 типів візуалізації — Спектрограма, mel, chroma, HPSS (гармонічно-перкусійне розділення), самоподібність, гучність, темпограма, MFCC, спектральний потік
  • Макети з кількома панелями — Комбінувати кілька візуалізацій у сітку
  • Експорт — Зберігати як PNG, SVG або інтерактивний HTML
  • Порівняння часової шкали — Порівнювати дві пісні поруч візуально
  • BPM і тональність — Автоматичне визначення темпу та аналіз тональності

    • Спробуйте Запитати

  • "Створи спектрограму цього MP3"
  • "Покажи mel-спектрограму та MFCC поруч для цієї пісні"
  • "Проаналізуй темп і тональність цього музичного файлу"
  • "Порівняй ці дві пісні візуально з панелями спектрограм"
  • "Експортуй інтерактивну HTML-візуалізацію цього треку"

    • Поради Профі

  • Потребує бібліотек librosa та matplotlib
  • WAV-файли дають найкращу точність аналізу; MP3/M4A конвертуються автоматично
  • Спектрограми розкривають частотний вміст у часі
  • MFCC важливий для розпізнавання мовлення та класифікації жанру
  • Темпограма ідентифікує ритмічні патерни та варіації BPM
  • Макети з кількома панелями чудово підходять для порівняльного музичного аналізу