Programmazione di un generatore di auto-apprendimento

Question

Voglio imparare come programmare un'applicazione musicale che analizzerà i brani.

Come iniziare in questo e c'è una libreria per l'analisi delle onde sonore?

Conosco C, C++, Java, Python, alcuni assembly e alcuni Perl.

questione connessa:Algorithm for music imitation

Answer 1

La composizione e l'analisi della musica al computer è un campo enorme. Ci sono due aree di base in questo tipo di lavoro, che si sovrappongono un po '.

• Algorithmic composition si occupa della generazione della musica. Questo può essere basato su approcci statistici come Markov chaining, modelli matematici che impiegano processi fractal o chaotic o tecniche di sfruttamento da AI quali expert systems, neural networks e genetic algorithms.
• Music information retrieval riguarda l'identificazione di grammatiche comuni, elementi comuni e metriche di somiglianza tra brani musicali e identificazione dell'unicità (talvolta denominata acoustic fingerprinting).

Esistono molti, molti libraries, tools e specializzati programming languages che possono aiutare con diverse parti di questi problemi. Ecco un elenco di musica programs and libraries for Python correlati. C'è molta tecnologia disponibile; dovresti essere in grado di trovare qualcosa che faccia il peso del lavoro per te. Reimplementare un "parser musicale" attraverso strumenti di analisi di frequenza di livello molto basso come Fourier Transforms, come suggerito da altre risposte, anche se possibile, sarà piuttosto difficile e quasi certamente non necessario.

Per ulteriori consigli e domande specifiche, lo International Society for Music Information Retrieval ha una mailing list che sarebbe probabilmente molto utile.

Answer 2

Come si può iniziare a guardare il formato MIDI, è semplice ragionevole rispetto ai formati compressi, e può generare alcune cose belle in esso.

Dipende da cosa si vuole veramente fare.

Answer 3

Per analizzare le onde sonore è necessaria una sorta di trasformazione di Fourier (fft), in modo da poter dividere il brano nelle sue frequenze e in che modo cambiano nel tempo. Esiste il supporto per i fft in numpy, non l'ho usato, quindi non so se va bene. Ma sarebbe un ottimo punto di partenza.

Dopodiché è necessario effettuare una sorta di analisi statistica su frequenze e schemi, e quindi non ho più idea di cosa sto parlando.

Cose fantastiche, provaci!

Answer 4

Una volta superata la roba FFT menzionata da Lennart, è possibile dare un'occhiata alle catene di Markov per analizzare gli intervalli tra le note e i modelli aggregati.

questo è una specie di battistrada a terra, ma le catene di Markov sono stati utilizzati in passato per costruire una sorta di modello statistico di melodie provenienti da varie canzoni che possono essere utilizzati per generare nuove melodie. Le catene di Markov possono fare lo stesso con frasi scritte in inglese. Per un esempio di come appare, gioca con il megahal chatterbot per vedere come le catene markov possono produrre output maciullati che statisticamente assomigliano al suo input (nel caso di megahal, assomiglia a frasi inglesi)

Si potrebbe tranquillamente schiacciare i primi 100, e hanno un generatore di catene markov esplodere il prossimo grande successo.

D'altra parte, si può prendere in considerazione la possibilità che non sia la qualità della musica stessa a rendere popolare una canzone. O forse è una questione di qualità musicale unita al marketing.

Answer 5

C'è lo Echo Nest remix API che consente di analizzare e manipolare la musica in Python. Alcuni esempi: Where's the pow e qui: You make me quantized miss lizzie. C'è un tutorial elegante qui: An overview of the Echo Nest API