aubioonset - ক্লাউডে অনলাইন

এটি হল aubioonset কমান্ড যা আমাদের একাধিক বিনামূল্যের অনলাইন ওয়ার্কস্টেশন যেমন উবুন্টু অনলাইন, ফেডোরা অনলাইন, উইন্ডোজ অনলাইন এমুলেটর বা MAC OS অনলাইন এমুলেটর ব্যবহার করে OnWorks ফ্রি হোস্টিং প্রদানকারীতে চালানো যেতে পারে।

কার্যক্রম:

NAME এর


aubioonset - বাদ্যযন্ত্র শুরুর সময় বের করার জন্য একটি কমান্ড লাইন টুল

সাইনোপিসিস


aubioonset উৎস
aubioonset [[-i] উৎস] [-o ডুবা]
[-r হার] [-B জয়] [-H খোঁড়ান]
[-O পদ্ধতি] [-t থ্রেস]
[-s মুছতে] [-m] [-f]
[-j] [-v] [-h]

বর্ণনাঃ


aubioonset সূচনা সময় সনাক্ত করার প্রচেষ্টা, বিচ্ছিন্ন শব্দ ইভেন্টের শুরু, মধ্যে
অডিও সংকেত।

যখন একটি ইনপুট দিয়ে শুরু করুন উৎস (-i/--ইনপুট), সনাক্ত করা শুরুর সময় দেওয়া হয়
কনসোল, সেকেন্ডে।

যখন একটি ইনপুট ছাড়া শুরু উৎস, অথবা জ্যাক বিকল্পের সাথে (-j/--জ্যাক), aubioonset
জ্যাক মোডে শুরু হয়।

বিকল্প


এই প্রোগ্রামটি সাধারণ GNU কমান্ড লাইন সিনট্যাক্স অনুসরণ করে, যার সাথে শুরু হয় দীর্ঘ বিকল্প
দুটি ড্যাশ (--)। বিকল্পগুলির একটি সারাংশ নীচে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।

-আমি, --ইনপুট উৎস
এই অডিও ফাইলে বিশ্লেষণ চালান। সর্বাধিক অসঙ্কুচিত এবং সংকুচিত সমর্থিত,
কিভাবে aubio নির্মিত হয়েছিল তার উপর নির্ভর করে।

-ও, --আউটপুট ডুবা
এই ফাইলে ফলাফল সংরক্ষণ করুন. ফাইলটি ইনপুট ফাইলের মডেলে তৈরি করা হবে।
শুরুর সময়গুলি শব্দের মতো একটি ছোট কাঠের ব্লক দ্বারা চিহ্নিত করা হয়।

-আর, --নমুনা হার হার
ইনপুট আনুন উৎস, প্রদত্ত নমুনাতে পুনরায় নমুনা করা হয়েছে হার. দ্য হার হতে হবে
হার্টজে একটি পূর্ণসংখ্যা হিসাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে। 0 হলে, স্যাম্পলিং হার আসল উৎস
ব্যবহার করা হবে. ডিফল্ট 0.

-বি, --বাফসাইজ জয়
বিশ্লেষণ করার জন্য বাফারের আকার, এটির জন্য ব্যবহৃত উইন্ডোটির দৈর্ঘ্য
বর্ণালী এবং অস্থায়ী গণনা। ডিফল্ট 512.

-এইচ, --হপসাইজ খোঁড়ান
পরপর দুটি বিশ্লেষণের মধ্যে নমুনার সংখ্যা। ডিফল্ট 256.

-ও, --শুরু পদ্ধতি
সূচনা সনাক্তকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করা. নিচে অনসেট পদ্ধতি দেখুন। ডিফল্ট থেকে 'ডিফল্ট'।

-টি, --আনসেট-থ্রেশহোল্ড থ্রেস
সূচনা শিখর বাছাই জন্য থ্রেশহোল্ড মান সেট করুন। সাধারণ মান সাধারণত হয়
0.001 এবং 0.900 এর মধ্যে। ডিফল্ট 0.1. নিম্ন থ্রেশহোল্ড মান আরো অনসেট বোঝায়
সনাক্ত. অতিরিক্ত সনাক্তকরণের ক্ষেত্রে 0.5 চেষ্টা করুন। ডিফল্ট 0.3.

-স, --নিরবতা মুছতে
dB-তে নীরবতা থ্রেশহোল্ড সেট করুন, যার অধীনে পিচ সনাক্ত করা হবে না। ক
মান -20.0 বেশীরভাগ সূচনা দূর করবে কিন্তু সবচেয়ে জোরে। একটি মান -90.0
সব শুরু নির্বাচন করবে. ডিফল্ট থেকে -90.0.

-মি, --মিক্স-ইনপুট
মিশ্রিত করা উৎস লেখার আগে আউটপুট সিগন্যালে সংকেত দিন ডুবা.

-চ, --বল-ওভাররাইট
আউটপুট ফাইলটি আগে থেকে থাকলে ওভাররাইট করুন।

-জে, --জ্যাক
জ্যাক ইনপুট/আউটপুট ব্যবহার করুন। Aubio খাওয়ানোর জন্য আপনার একটি জ্যাক সংযোগ নিয়ামক প্রয়োজন হবে
কিছু সংকেত এবং তার আউটপুট শুনতে.

-হ, --help
একটি ছোট সাহায্য বার্তা প্রিন্ট করুন এবং প্রস্থান করুন।

-ভি, -- ভারবোস
শব্দগুচ্ছ হও।

সূত্রপাত পদ্ধতি


উপলব্ধ পদ্ধতি হল:

ডিফল্ট
ডিফল্ট দূরত্ব, বর্তমানে hfc

ডিফল্ট: 'ডিফল্ট' (বর্তমানে hfc সেট করা আছে)

শক্তি শক্তি ভিত্তিক দূরত্ব

এই ফাংশন ইনপুট বর্ণালী ফ্রেমের স্থানীয় শক্তি গণনা করে।

এইচএফসি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি সামগ্রী

এই পদ্ধতি ইনপুট বর্ণালী ফ্রেমের উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি কন্টেন্ট (HFC) গণনা করে। দ্য
ফলস্বরূপ ফাংশন পারকাসিভ অনসেট সনাক্ত করতে দক্ষ।

পল মাসরি। সাউন্ড ফর ট্রান্সফর্মেশন এবং মিউজিক্যাল সিগন্যালের সংশ্লেষণের কম্পিউটার মডেলিং।
পিএইচডি গবেষণামূলক, ব্রিস্টল বিশ্ববিদ্যালয়, ইউকে, 1996।

জটিল
জটিল ডোমেন শুরু সনাক্তকরণ ফাংশন

এই ফাংশন ফ্রিকোয়েন্সি এবং ফেজ উভয় তথ্য ব্যবহার করে পরিবর্তনগুলি নির্ধারণ করতে
বর্ণালী বিষয়বস্তু যা বাদ্যযন্ত্রের সূত্রপাতের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে পারে। এটি জটিল জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত
পলিফোনিক রেকর্ডিংয়ের মতো সংকেত।

ক্রিস্টোফার ডাক্সবেরি, মাইক E. ডেভিস, এবং ছাপ B. স্যান্ডলার।
মিউজিক্যাল সিগন্যালের জন্য জটিল ডোমেন সূচনা সনাক্তকরণ। ডিজিটালের কার্যক্রমে
অডিও ইফেক্টস কনফারেন্স, DAFx-03, পৃষ্ঠা 90-93, লন্ডন, ইউকে, 2003।

ফেজ ফেজ ভিত্তিক অনসেট সনাক্তকরণ ফাংশন

এই ফাংশন ফ্রিকোয়েন্সি এবং ফেজ উভয় তথ্য ব্যবহার করে পরিবর্তনগুলি নির্ধারণ করতে
বর্ণালী বিষয়বস্তু যা বাদ্যযন্ত্রের সূত্রপাতের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে পারে। এটি জটিল জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত
পলিফোনিক রেকর্ডিংয়ের মতো সংকেত।

জুয়ান পাবলো বেলো, মাইক P. ডেভিস, এবং ছাপ B. স্যান্ডলার।
সঙ্গীত সংকেতের জন্য ফেজ-ভিত্তিক নোট সূত্রপাত সনাক্তকরণ। IEEE এর কার্যধারায়
ধ্বনিতত্ত্ব বক্তৃতা এবং সংকেত প্রক্রিয়াকরণের আন্তর্জাতিক সম্মেলন, পৃষ্ঠা 441444,
হংকং, 2003।

specdiff
বর্ণালী পার্থক্য সূত্রপাত সনাক্তকরণ ফাংশন

জোনহাটান ফুট এবং শিঙ্গো উচিহাশি। বীট স্পেকট্রাম: ছন্দ বিশ্লেষণের জন্য একটি নতুন পদ্ধতি।
IEEE ইন্টারন্যাশনাল কনফারেন্স অন মাল্টিমিডিয়া অ্যান্ড এক্সপো (ICME 2001), পৃষ্ঠা 881884, টোকিও,
জাপান, আগস্ট 2001।

kl Kulback-Liebler সূচনা সনাক্তকরণ ফাংশন

স্টিফেন হেনসওয়ার্থ এবং ম্যালকম ম্যাক্লিওড। সঙ্গীত অডিও সংকেত শুরু সনাক্তকরণ. ভিতরে
ইন্টারন্যাশনাল কম্পিউটার মিউজিক কনফারেন্স (ICMC), সিঙ্গাপুর, 2003 এর কার্যক্রম।

mkl পরিবর্তিত Kulback-Liebler সূচনা সনাক্তকরণ ফাংশন

পল ব্রোসিয়ার, ``ইন্টারেক্টিভ সিস্টেমের জন্য মিউজিক্যাল অডিওর স্বয়ংক্রিয় টীকা'', অধ্যায়
2, টেম্পোরাল সেগমেন্টেশন, পিএইচডি থিসিস, সেন্টার ফর ডিজিটাল মিউজিক, কুইন মেরি ইউনিভার্সিটি অফ
লন্ডন, লন্ডন, যুক্তরাজ্য, 2006।

specflux
বর্ণালী প্রবাহ

সাইমন ডিক্সন, সূচনা সনাক্তকরণ পুনর্বিবেচনা, ``9ম আন্তর্জাতিকের কার্যক্রমে
কনফারেন্স অন ডিজিটাল অডিও ইফেক্টস'' (DAFx-06), মন্ট্রিল, কানাডা, 2006।

onworks.net পরিষেবা ব্যবহার করে অনলাইনে aubioonset ব্যবহার করুন



সর্বশেষ লিনাক্স এবং উইন্ডোজ অনলাইন প্রোগ্রাম