AS
Не совсем. Нужна статистика расстояний между началом сигнала и его пиком (удар метронома). Я так хочу попадание в метроном анализировать и отслеживать прогресс.
Size: a a a
2021 February 03
АК
Не совсем. Нужна статистика расстояний между началом сигнала и его пиком (удар метронома). Я так хочу попадание в метроном анализировать и отслеживать прогресс.
Автотюном и автогридом щас всё делается, прогресс вообще не нужен.
AS
Эээ... не понял.
IY
Не совсем. Нужна статистика расстояний между началом сигнала и его пиком (удар метронома). Я так хочу попадание в метроном анализировать и отслеживать прогресс.
Вы барабанщик, что ли?
a
ну тогда это можно сделать так:
library(tuneR)
t <- readWave("~/Desktop/clap.wav")
plot(t) # ясное дело, факультативно
which.max(t@left)/t@samp.rate
AS
Вы барабанщик, что ли?
Гитараст. Есть норматив по попаданию в метроном. Хочется мониторить это дело.
AS
Там ещё есть потребность рассинхрон детектить и ровность вибрато, но это пока непонятно, как делать.
AS
ну тогда это можно сделать так:
library(tuneR)
t <- readWave("~/Desktop/clap.wav")
plot(t) # ясное дело, факультативно
which.max(t@left)/t@samp.rate
Спасибо, покручу.
AS
Сходу кажется, что если это конвертнуть в time series, то там наверняка найдётся какая-нибудь "оконная" функция, которая высчитывает то, что мне надо.
АК
Гитараст. Есть норматив по попаданию в метроном. Хочется мониторить это дело.
Что за норматив? Когда барабанщик подзатыльник даёт?
АК
Эээ... не понял.
В современных прокаченных DAW есть функции нарезки сэмпла на куски и подготонка их по размерной сетке (в соответствии с темпом и размером), а автотюн дотягивает ноты, так что попадать совсем не обязательно.
AS
Лишь бы потроллить...
AS
Что за норматив? Когда барабанщик подзатыльник даёт?
10% от длительности ноты, вроде.
АК
soundgen не подходит под твою задачу? По докам весьма новороченный пакет. Правда зависимости у него странные и нет ни одной строки кода на C/C++.
AS
Спасибо. Сначала попробую придумать костыль через анализ временного ряда, а если не выйдет, поищу готовых решений в пакетах для анализа аудио.
AS
А, стоп. Я же вчера его сюда скидывал.
АК
soundgen основан на seewave, который в свою очередь основан на tuneR.
АК
Вот несколько полезных ссылок:
- https://books.psychstat.org/rdata/audio-data.html
- https://medium.com/@taposhdr/basics-of-audio-file-processing-in-r-81c31a387e8e
- https://bookdown.org/djc426/behaviouR-R-package-tutorials/computer-lab-3-analyzing-acoustic-data.html
- https://curso-r.github.io/torchaudio/articles/audio_preprocessing_tutorial.html
В общем, инструменты, есть.
- https://books.psychstat.org/rdata/audio-data.html
- https://medium.com/@taposhdr/basics-of-audio-file-processing-in-r-81c31a387e8e
- https://bookdown.org/djc426/behaviouR-R-package-tutorials/computer-lab-3-analyzing-acoustic-data.html
- https://curso-r.github.io/torchaudio/articles/audio_preprocessing_tutorial.html
В общем, инструменты, есть.
AS
Ничоси. Спасибо!