これは、Ubuntu Online、Fedora Online、Windows オンライン エミュレーター、MAC OS オンライン エミュレーターなど、複数の無料オンライン ワークステーションのいずれかを使用して、OnWorks 無料ホスティング プロバイダーで実行できるコマンド aubioonset です。
プログラム：
NAME
オービオンセット - 音楽の開始時間を抽出するコマンド ライン ツール
SYNOPSIS
オービオンセット source
オービオンセット [[-i] source] [-o シンク]
[-r 率] [-B win] [-H ホップ]
[-O 方法] [-t スレス]
[-s SIL] [-m] [-f]
[-j] [-v] [-h]
DESCRIPTION
オービオンセット 開始時間、個別のサウンドイベントの開始を検出しようとします。
オーディオ信号。
入力から開始した場合 source (-i/- 入力)、検出された開始時間は
コンソール、数秒で。
無入力で起動した場合 source、またはジャックオプション (-j/-ジャック), オービオンセット
ジャックモードで起動します。
OPTIONS
このプログラムは通常のGNUコマンドライン構文に従い、長いオプションはで始まります
XNUMX つのダッシュ (--)。 オプションの概要を以下に示します。
-私、 - 入力 source
この音声ファイルに対して分析を実行します。 ほとんどの非圧縮および圧縮がサポートされています。
アウビオがどのように構築されたかによって異なります。
-o、 - 出力 シンク
結果をこのファイルに保存します。 ファイルは入力ファイルのモデルに基づいて作成されます。
開始時間は、音のような短い木のブロックによってマークされます。
-NS、 - サンプルレート 率
入力を取得する source、指定されたサンプリングでリサンプリングされた 率を選択します。 率 でなければなりません
整数としてヘルツ単位で指定します。 0の場合、サンプリング 率 オリジナルの source
使用されます。 デフォルトは 0 です。
-NS、 --bufsize win
分析するバッファのサイズ、つまり、分析に使用されるウィンドウの長さです。
スペクトルおよび時間の計算。 デフォルトは 512 です。
-NS、 --ホップサイズ ホップ
256 つの連続する分析間のサンプル数。 デフォルトは XNUMX です。
-O、 --開始 方法
発症の検出 方法 使用します。 以下の「開始方法」を参照してください。 デフォルトは「デフォルト」です。
-NS、 --onset-threshold スレス
オンセットピークピッキングのしきい値を設定します。 典型的な値は通常、
0.001～0.900以内。 デフォルトは 0.1 です。 閾値が低いほど発症が多いことを意味する
検出されました。 過剰検出の場合は 0.5 を試してください。 デフォルトは 0.3 です。
-s、 - 沈黙 SIL
無音のしきい値を dB 単位で設定します。このしきい値を下回るとピッチが検出されなくなります。 あ
の値 -20.0 ほとんどのオンセットは除去されますが、最も大きなオンセットは除去されます。 の値 -90.0
すべてのオンセットを選択します。 デフォルトは -90.0.
-NS、 --ミックス入力
ミックス source に書き込む前に、信号を出力信号に変換します。 シンク.
-NS、 --強制上書き
出力ファイルがすでに存在する場合は上書きします。
-NS、 -ジャック
ジャック入出力を使用します。 aubioに給電するにはジャック接続コントローラーが必要です
信号を送信し、その出力を聞いてください。
-NS、 - 助けて
短いヘルプメッセージを印刷して終了します。
-v、 -詳細
冗長になります。
発症 方法
利用可能な方法は次のとおりです。
デフォルト
デフォルトの距離、現在 hfc
デフォルト: 'default' (現在は hfc に設定されています)
エネルギー エネルギーベースの距離
この関数は、入力スペクトル フレームのローカル エネルギーを計算します。
HFC 高周波コンテンツ
この 方法 入力スペクトル フレームの高周波成分 (HFC) を計算します。 の
結果の関数は、パーカッシブな開始を検出するのに効率的です。
ポール・マスリ音楽信号の変換と合成のためのサウンドのコンピューターモデリング。
博士論文、ブリストル大学、英国、1996 年。
複雑な
複合ドメイン発生検出機能
この関数は、周波数と位相の両方の情報を使用して、
音楽の始まりに対応する可能性のあるスペクトルコンテンツ。 コンプレックスに最適
ポリフォニック録音などの信号。
クリストファー ダックスベリー、 マイク E. デイビス、 & Mark Hodder B. サンドラー。
音楽信号の複雑なドメイン開始検出。 デジタルの議事録で
Audio Effects Conference、DAFx-03、90 ～ 93 ページ、ロンドン、英国、2003 年。
相 位相ベースのオンセット検出機能
この関数は、周波数と位相の両方の情報を使用して、
音楽の始まりに対応する可能性のあるスペクトルコンテンツ。 コンプレックスに最適
ポリフォニック録音などの信号。
フアン・パブロ ベロ、 マイク P. デイビス、 & Mark Hodder B. サンドラー。
音楽信号の位相ベースの音符開始検出。 IEEEの議事録で
音響音声および信号処理に関する国際会議、441444 ページ、
2003年香港。
スペックディフ
スペクトル差発生検出機能
ジョンハタン・フートと内橋慎吾。 ビート スペクトル: リズム分析への新しいアプローチ。
IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2001)、ページ 881884、東京、
日本、2001 年 XNUMX 月。
kl カルバック・リーブラー開始検出機能
スティーブン・ヘインズワースとマルコム・マクラウド。 音楽オーディオ信号のオンセット検出。 の
国際コンピューター音楽会議 (ICMC) の議事録、シンガポール、2003 年。
MKL Modified Kulback-Liebler 開始検出関数
Paul Brossier, ``インタラクティブシステムのための音楽オーディオの自動注釈'', Chapter
2、テンポラル セグメンテーション、博士論文、デジタル音楽センター、クイーン メアリー大学
ロンドン、ロンドン、イギリス、2006年。
スペックフラックス
スペクトル束
サイモン・ディクソン、「発症検出の再検討」、「第 9 回国際会議議事録」
デジタル オーディオ効果に関する会議 (DAFx-06)、カナダ、モントリオール、2006 年。
onworks.net サービスを使用してオンラインで aubioonset を使用する
