Wizard Notes

付録：東方プロジェクト原曲（紅魔郷～輝針城）のBPMデータシート

概要 東方プロジェクト原曲（紅魔郷～輝針城）のBPM（テンポ）分析 で使ったデータシートです。 多くの曲のBPMは以下のサイトを参考にさせていただきました。ありがとうございます。 w.atwiki.jp 掲載されていないものや、テンポ変動がある楽曲については、 自分で測定したりしてBPMを記載しました。 もし間違っている箇所などありましたら、教えていただければ幸いです。 概要 データシートの解説 構築指針 ラベルについて stage列 データシート データシートの解説 構築指針 紅魔郷～輝針城までの主要8作品 シングルプレイの作品に限定 ただし神霊廟は霊界トランス版を除く 以下のサイトに掲載さ…

2019/10/31 22:43

東方プロジェクト原曲（紅魔郷～輝針城）のBPM（テンポ）分析

概要 おそらくBPM（テンポ）は、音楽を区別・認識したり音楽ジャンルを体系化したりするための、最重要な手がかりです。 そこで、BPM（テンポ）を使って身近な楽曲で音楽コンテンツを分析できないかと考えて、東方プロジェクト原曲（紅魔郷～輝針城）のBPM（テンポ）分析をやってみました。 当初は「ボス曲はテンポが速めな傾向かな」ぐらいを確認できればよし、というつもりでしたが、思った以上に興味深い分析結果が得られて驚きました。また、個々の楽曲や作品だけでなく、ゲームというコンテンツの創作自体にBPM（テンポ）が深く関わっている可能性があるかもしれないことが確認できました。 それでは、東方プロジェクト原曲…

2019/10/31 21:12

matplotlib: 各ラベルごとに色分けされた散布図をプロット

プロット ラベリングされた2次元のデータを、各ラベルごとに色を分けてプロットします。 今回はCSV／TSVを想定したトイデータとして、各サンプルごとにラベル文字列が入ったデータを扱っています。numpy.uniqueを使うことで、ラベル文字列のリストを生成しています。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt cmap_keyword = "jet" cmap = plt.get_cmap(cmap_keyword) n_labels = 10 n_samples = 1000 # Make t…

2019/10/31 21:05

PyAudio で作るリアルタイム音高アナライザ

デモ・概要 前回のリアルタイムスペクトルアナライザ を応用して、リアルタイムで音高を表示するプログラムをPyAudioとmatplotlib を使って作ってみました。 wizardcraft.grimoire.work デモ・概要 実装 main.py AudioInputStream: PC上の音の取得 SpectrumAnalyzer: 波形表示 PitchAnalyzer: FFT振幅 ⇒ 音高の抽出 まとめ 付録：Pythonスクリプト（GitHub） 実装 main.py 今回の実装は、簡単にアナライザを使えるようにオブジェクト指向で実装しています。 まず、AudioInputStr…

2019/10/30 19:00

Python+PyAudioで作る、リアルタイムスペクトルアナライザ（ループバック録音対応）

デモ＋概要 Python のPyAudio と matplotlib を使って、PC上で流れている音をリアルタイムで表示・分析できるスペクトルアナライザを作りました。以下の実装では VB-Audio社の仮想ミキサ "Voice Meeter" 向けの設定となっていますが、PortAudio 対応かつループバック録音できる環境なら多少変更すれば動くと思います。 スペクトルアナライザに表示されているオーディオ信号はNumpyの配列にできるので、機械学習やディープラーニングのデータ収集等にも使えるかもしれません。 デモ＋概要 実装の要点 ループバック録音 仮想ミキサー matplotlib PyAu…

2019/10/29 08:50

matplotlibのウィンドウを透明化してプロット

やりたいこと matplotlib の背景を透明化してプロットしたいと思います。 savefig() による図の保存の場合は、こちらの例のように ax.patch.set_alpha(float) を使うことで実現できます。 以下の実装では、plt.show() でディスプレイ表示する場合の透明度設定方法を扱っています。 解決方法 図1: matplotlibのウィンドウを透明化 ウィンドウの透明化は、matplotlib のバックエンドによって設定する方法が変わります。以下の実装では、よく利用されるバックエンドである Qt5Agg と TkAgg を使ってみました。 なお、matplotli…

2019/10/28 18:37

PyAudio でリアルタイム再生録音・音加工（モノラル録音⇒ステレオ再生）の実装テンプレート

概要 Python を使って音声や音楽をリアルタイム再生・録音するモジュールとしては、PyAudio が良く使われています。 今回は、PyAudio を使って、再生と録音を同時に行うような実装を紹介します。 この実装を使うことで、ディレイやリバーブ、声質変換といった音声加工アプリケーションが構築できます。 通常であれば、PyAudio で入出力ストリームを同時に開くことができます。しかし、入出力チャネルが違う場合は、以下の実装のように、ストリームを別々に開くことで対応できます。 実装 import pyaudio import numpy as np RATE = 44100 CHUNK = …

2019/10/27 20:31

Blogger でログイン画面でループしてログインできない時の対処法

問題 数年ぶりに Blogger にログインしようとしたら、Sing in の画面で "Sing in" を選択 ⇒ アカウントを選択してパスワードを入力 ⇒Sing in の画面に戻る（無限ループ）状況になっていて、ログインできませんでした。。 対処法 方法1: ログアウトして再ログイン ログインし直すことで解決できる場合があるそうです。 ただ、私の場合は解決できませんでした。 madogiwatosan.blogspot.com 方法2: 私はこちらの方法で解決しました。 以下の URL から入ってみてください。（ただし、Google+ のプロフィールを設定していた方のみ有効そうです。） …

2019/10/26 20:32

Perfume The Best "P Cubed" の全52曲をテンポ特徴でクラスタ分析

事始め Perfume のベストアルバム Perfume The Best “P Cubed” を購入しました。 これまで（～2018年）の楽曲の中から全50曲 + 新曲2曲が収録されています。 全52曲。なかなかのデータ数です。 そういえば、最近のPerfumeの楽曲ってFuture BassやDub系が増えたような気が…と思いがずっとあったので、良い機会なのでちょっと調べてみました。 分析の流れ 図のような流れで分析しています。 図1: 分析の流れ 時間区間は、楽曲の中心に対して、その前後の計90秒を使っています。楽曲のイントロ・アウトロは特定の楽器だけしか鳴ってなかったり、特にイントロは…

2019/10/25 22:18

matplotlibでタイムラインチャートをプロット

やりたいこと 時系列信号・データを扱っていると、その信号に対する各種イベント・ラベル（例：どんな音が鳴っているか）を時間とともに表示したいと思うことが多々あります。 そこで、Pythonの matplotlib で時間波形に対するイベント（ラベル）のタイムラインチャートを表示する方法を調べて実装してみました。 基礎編 plt.broken_barh(xranges, yrange, *, data=None, **kwargs) を使います。 この関数は、水平軸方向に同じy軸幅の矩形領域をいくつも描画できる関数です。xranges に各矩形領域の情報 (xmin, xwidth) の配列を与え…

2019/10/24 20:00

matplotlib: 棒グラフでハッチパターンを使う

やりたいこと 論文など、白黒印刷が想定される紙媒体や、色の見え方の個人差に考慮したメディアでの棒グラフの作り方として、ハッチパターンを使ったものがよく使われています。 今回は、matplotlib でハッチパターンの棒グラフを描画してみます。 解決方法 図：ハッチパターンを適用した棒グラフ plt.bar() の引数 hatch に文字列を渡すことでハッチパターンを使うことができます。 基本的に、patterns = [ "/" , "\\" , " " , "-" , "+" , "x", "o", "O", ".", "*" ] の10種類あります。 また、"/////" とすることで、ハ…

2019/10/24 02:13

adjustText: Pythonの matplotlib の散布図でラベルの重なりを自動調整

問題点 matplotlib の散布図などのプロットの際に、各点にラベルを付けてプロットしたい場合、下の図のようにラベルが重なってしまうため、ラベル付きプロットを諦めることが多々ありました。 図1: 散布図 (Before) 解決方法 ラベルの配置を制御する方法を探していたら、adjustTextというモジュールと出会いました。 github.com なんとラベルの重なりを最小限にし、スマートに配置してくれるモジュールとのこと。早速使ってみました。 図2: adjustTextと適用した散布図（アロー無し） 重なりが最小限になり、かなり見やすくなりました！ さらに、アローを付けることもできます…

2019/10/24 01:30

Python (LibROSA) で音高 ・クロマ特徴を算出する方法

はじめに 音楽の分析では、メロディー、ハーモニー、リズムの3つ要素から特徴を捉えるのが重要です。 特にハーモニーに関しては、音楽理論による体系化（例：コード、コード進行）が出来ています。そのため、 分析した結果の意味付けがしやすいので、計算機での分析も比較的取り組みやすいと思います。 また、歌声抽出などのメロディーを抽出する技術が進歩している*1ことから、今後、メロディーの分析（例えばスケール）もホットトピックになるかもしれません。 計算機でメロディーとハーモニーの音楽的分析を行うには、楽曲から音高情報を抽出する必要があります*2。 この記事では、メロディー、ハーモニーの分析に使われる音高情報…

2019/10/21 20:44

matplotlib: 棒グラフの色を階級ごとに度数に応じてグラデーション

やりたいこと シンプルで綺麗なグラフは、得なことが多いです。 見た人の思考や感性に訴えかけ、新たな発見や次のステップへの道筋を示してくれます。または、相手によってはグラフ自体に価値がある場面もあります。 しかし、そんなグラフを人手で作りこむのは工数がかかってしまいます。そこで、なるべく自動で、綺麗なグラフを作ることは、ビジネスのあらゆるシーンで需要があります。 この記事では、matplotlib.pyploy.bar() で棒グラフの色を階級ごとに度数に応じてグラデーションで描画する方法を紹介します。このような色の描画をすることで、棒グラフ（ヒストグラム）の内容が分かりやすくなります。特にヒス…

2019/10/21 01:06

Mutagenチートシート: MP3, AAC (.m4a), FLACのタグ・メタデータ抽出

Mutagen チートシート オーディオデータのタグ・メタデータ抽出に便利なPythonモジュール Mutagen。 この記事では、よく使う3つのコーデックでのメタデータ抽出でよく使いそうな、 mutagen オブジェクトのキーおよびインスタンス変数をまとめました。 https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/mutagen/latest/mutagen.pdf Mutagen チートシート mutagen.mp3.MP3 mutagen.mp3.MP3.tags mutagen.mp3.MP3.info mutagen.flac.FLAC mut…

2019/10/19 19:28

Python: 複数のAAC (.m4a) 音源からタグ・メタデータを抽出する

はじめに 音楽分析をやる際、大量の音源のメタデータの抽出・編集・読込／書込が必要となることが多々あります。手動で出来る簡易だと Mp3tag のようなソフトウェアを使うのが楽ですが、大量の音源のメタデータを処理しようとすると効率がよくありません。 そこで、今回は Python の Mutagen を用いたメタデータの抽出を紹介します。MP3 の抽出は Mutagen の Example に十分書いてあるため、この記事では AAC (.m4a) 音源を扱います。 図1: メタデータの抽出 1. あるディレクトリの楽曲を全て捜索する dirpath に音源が入ったディレクトリのパスを入れることで、…

2019/10/19 16:25

Python: オブジェクトフィールドを辞書型に変換

やりたいこと class Data(): def __init__(self, a, b, c): self.a = a self.b = b self.c = c data = Data() Python上でデータをいじることになると、オブジェクトフィールド（クラス変数／インスタンス変数）から辞書型にパパっと変換したいと思うことが多々あります。 真面目に変換処理を書くと結構面倒なので、便利なモジュールがないが探してみました。 解決方法 ・参考元： stackoverflow.com jsons モジュールで、オブジェクトフィールドからjsonに可換な辞書型に変換してくれる jsons.dum…

2019/10/19 15:26

チェレスタ音源まとめ

チェレスタってどんな楽器？ チェレスタ (Celesta) といえば、誰もが一度は聞いたことのある楽曲、バレオ音楽「くるみ割り人形」の "金平糖の精の踊り"。 その煌びやで優しい音は、どこか魔法を連想させる神秘的で素敵な音色です。 チャイコフスキーは当時発明されたばかりのチェレスタをこの楽曲で採用し、楽曲が大ヒットしたことでチェレスタという楽器の存在が世間に広まりました。 クラシックやファンタジー系の楽曲で活躍するチェレスタの音色。この記事では、そんなチェレスタ音源を紹介します。 チェレスタってどんな楽器？ 無料音源 Celesta - Necromare Music 有料音源 Artists…

2019/10/18 19:44

チェレスタ音源まとめ

チェレスタってどんな楽器？ チェレスタ (Celesta) といえば、誰もが一度は聞いたことのある楽曲、バレオ音楽「くるみ割り人形」の "金平糖の精の踊り"。 その煌びやで優しい音は、どこか魔法を連想させる神秘的で素敵な音色です。 チャイコフスキーは当時発明されたばかりのチェレスタをこの楽曲で採用し、楽曲が大ヒットしたことでチェレスタという楽器の存在が世間に広まりました。 クラシックやファンタジー系の楽曲で活躍するチェレスタの音色。この記事では、そんなチェレスタ音源を紹介します。 チェレスタってどんな楽器？ 無料音源 Celesta - Necromare Music 有料音源 Artists…

2019/10/18 19:44

matplotlib: xticks/yticksで設定した軸ラベルの重なりを整える

やりたいこと python のmatplotlib を用いて時系列データをプロットするとき、時系列のラベルが大量にあるせいで、 xticks, yticks で設定した軸ラベルが重なってしまうことがあります。plt.xticks の rotation オプションでラベルを回転させれば多少マシにはなりますが、できれば軸グラフのラベルの間隔をいい感じで設定したいと思うことがあります。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(seed=0) x_label = np.arange(1980, 2020) da…

2019/10/17 20:37

matplotlib: xticks/yticksで設定した軸ラベルの重なりを整える

やりたいこと python のmatplotlib を用いて時系列データをプロットするとき、時系列のラベルが大量にあるせいで、 xticks, yticks で設定した軸ラベルが重なってしまうことがあります。plt.xticks の rotation オプションでラベルを回転させれば多少マシにはなりますが、できれば軸グラフのラベルの間隔をいい感じで設定したいと思うことがあります。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(seed=0) x_label = np.arange(1980, 2020) da…

2019/10/17 20:37

Pythonで楽曲のリズム・テンポ分析: テンポグラム (Tempogram)

はじめに この記事では、局所／大域のテンポ分析やBPM算出で使われる、テンポグラム (Tempogram)について、Pythonのコードとともに紹介します。実装と理解の助けになれば幸いです。また、この記事の内容は参考文献の記述やコードをベースにしています。 はじめに テンポグラムとは フーリエテンポグラム (Fourier Tempogram) 自己相関テンポグラム (Autocorrelation Tempogram) 対数テンポグラム サイクリックテンポグラム (Cyclic Tempogram) 補足 LibROSA のテンポグラムについて 実験に使った音源 Spectral based…

2019/10/17 19:02

Pythonで楽曲のリズム・テンポ分析: テンポグラム (Tempogram)

はじめに この記事では、局所／大域のテンポ分析やBPM算出で使われる、テンポグラム (Tempogram)について、Pythonのコードとともに紹介します。実装と理解の助けになれば幸いです。また、この記事の内容は参考文献の記述やコードをベースにしています。 はじめに テンポグラムとは フーリエテンポグラム (Fourier Tempogram) 自己相関テンポグラム (Autocorrelation Tempogram) 対数テンポグラム サイクリックテンポグラム (Cyclic Tempogram) 補足 LibROSA のテンポグラムについて 実験に使った音源 Spectral based…

2019/10/17 19:02

Numpy: 1次元配列から、特定の値の範囲のみを抽出した1次元配列を作る

やりたいこと numpyの1次元配列 x の内、v_min 以上 v_max以下の要素だけを抽出した1次元配列 y と、対応するインデックスの1次元配列 indices を得たいとします。 >>> x array([0.20204346, 0.71742434, 0.05195665, 0.50794105, 0.08809835, 0.80818671, 0.20618913, 0.60163578, 0.55757078, 0.74752494]) >>> v_min, v_max = 0.2, 0.8 ... >>> y array([0.20204346, 0.71742434, 0.…

2019/10/16 22:16

Numpy: 1次元配列から、特定の値の範囲のみを抽出した1次元配列を作る

やりたいこと numpyの1次元配列 x の内、v_min 以上 v_max以下の要素だけを抽出した1次元配列 y と、対応するインデックスの1次元配列 indices を得たいとします。 >>> x array([0.20204346, 0.71742434, 0.05195665, 0.50794105, 0.08809835, 0.80818671, 0.20618913, 0.60163578, 0.55757078, 0.74752494]) >>> v_min, v_max = 0.2, 0.8 ... >>> y array([0.20204346, 0.71742434, 0.…

2019/10/16 22:16

Pythonで楽曲のリズム・テンポ分析: Novelty Function

はじめに この記事では、Onset 検出や局所／大域のテンポ分析などリズム分析においてよく使われる、Novelty Function についてPythonのコードとともに紹介します。実装と理解の助けになれば幸いです。 はじめに Novelty Curve/Function (Onset_envelope) 実装と適用例 参考文献 Novelty Curve/Function (Onset_envelope) wizardcraft.grimoire.work 上記記事のBPM算出の際、拍（ビート）・発音タイミングが分かりやすい信号の周期性を分析するのが肝でした。リズム分析において、このような信…

2019/10/16 14:22

Pythonで楽曲のリズム分析: Novelty Function

はじめに この記事では、Onset 検出や局所／大域のテンポ分析などリズム分析においてよく使われる、Novelty Function についてPythonのコードとともに紹介します。実装と理解の助けになれば幸いです。 はじめに Novelty Curve/Function (Onset_envelope) 実装と適用例 参考文献 Novelty Curve/Function (Onset_envelope) wizardcraft.grimoire.work 上記記事のBPM算出の際、拍（ビート）・発音タイミングが分かりやすい信号の周期性を分析するのが肝でした。リズム分析において、このような信…

2019/10/16 14:22

librosa.core.load() のバックエンドが audioread から PySoundFile に代わった件

PySoundFile vs audioread ? LibROSAを最新版 (0.7.1) に更新したら、LibROSAの音楽信号の読込を担う load()のバックエンドが、audioreadからPySoundFileに代わったとのこと。 ただし、LibROSA 0.7.1では、PySoundFileがインストールされていない場合は代わりにaudioreadを使う実装になっています。 >>> y, sr = librosa.load(filepath, sr=sr, duration=10, mono=True) ...Python36\site-packages\librosa\core\…

2019/10/15 17:45

librosa.core.load() のバックエンドが audioread から PySoundFile に代わった件

PySoundFile vs audioread ? LibROSAを最新版 (0.7.1) に更新したら、LibROSAの音楽信号の読込／書込を担う load()/write_wav() のバックエンドが、audioreadからPySoundFileに代わったとのこと。 ただし、LibROSA 0.7.1では、PySoundFileがインストールされていない場合は代わりにaudioreadを使う実装になっています。 >>> y, sr = librosa.load(filepath, sr=sr, duration=10, mono=True) ...Python36\site-packag…

2019/10/15 17:45

youtube-dl でYouTube動画の最高音質のオーディオデータ (.m4a) をメタデータ付きでダウンロード

1. youtube-dl (+ ffmpeg) のインストール wizardcraft.grimoire.work 2. AtomicParsley のインストール コマンドラインで、MPEG-4のメタデータを編集できるソフトウェアです。 atomicparsley.sourceforge.net 環境に適合するバージョンをダウンロードしてください。ダウンロード後、適当なフォルダに展開し、環境変数を編集してください。 sourceforge.net 3. youtube-dl を実行 >youtube-dl -f bestaudio --extract-audio --embed-thumb…

2019/10/15 15:50

youtube-dl でYouTube動画の最高音質のオーディオデータ (.m4a) をメタデータ付きでダウンロード

1. youtube-dl (+ ffmpeg) のインストール wizardcraft.grimoire.work 2. AtomicParsley のインストール コマンドラインで、MPEG-4のメタデータを編集できるソフトウェアです。 atomicparsley.sourceforge.net 環境に適合するバージョンをダウンロードしてください。ダウンロード後、適当なフォルダに展開し、環境変数を編集してください。 sourceforge.net 3. youtube-dl を実行 >youtube-dl -f bestaudio --extract-audio --embed-thumb…

2019/10/15 15:50

Jupyter notebooksで音楽信号処理の基礎を学べるフレームワーク：FMP Notebooks

AudioLabs @ FAU の、音楽信号処理の権威、Meinard Müller 先生が、ご自身の著書 "Fundamentals of Music Processing (FMP)."に沿った教材として、Jupyter notebooks で音楽信号処理の基礎を学べるフレームワーク：FMP Notebooks を公開しています。 音楽信号処理や音楽情報検索の基礎技術について、オーディオ信号（波形データ）に関する処理をまとめた教材になっています。Jupyter notebooksにより、技術の詳細とともにPythonのコードが対話的に記述されているため、非常に効率良く技術を学ぶことができる…

2019/10/15 14:58

Jupyter notebooksで音楽信号処理の基礎を学べるフレームワーク：FMP Notebooks

AudioLabs @ FAU の、音楽信号処理の権威、Meinard Müller 先生が、ご自身の著書 "Fundamentals of Music Processing (FMP)."に沿った教材として、Jupyter notebooks で音楽信号処理の基礎を学べるフレームワーク：FMP Notebooks を公開しています。 音楽信号処理や音楽情報検索の基礎技術について、オーディオ信号（波形データ）に関する処理をまとめた教材になっています。Jupyter notebooksにより、技術の詳細とともにPythonのコードが対話的に記述されているため、非常に効率良く技術を学ぶことができる…

2019/10/15 14:58

Python: LibROSA を用いた調波打楽器音分離 (HPSS)

調波打楽器音分離とは？ 一般的な楽曲では、様々な楽器音が含まれています。 そのため、楽曲信号から直接音楽的な情報（例：コード進行）を分析するのは 計算機ではなかなか難しいです。 そこで、分析の前処理として、 打楽器の音と非打楽器（調波楽器）の音を分離する調波打楽器音分離 (HPSS: Hermonic/Percussive Source Seperation) *1が良く使われています。 この記事では、HPSSの概要とPython (LibROSA) のコードの解説します。 調波打楽器音分離とは？ 調波打楽器音分離のアイディア アルゴリズムの設計 非負値行列因子分解＋基底クラスタリング 最適化…

2019/10/14 18:43

Python: LibROSA を用いた調波打楽器音分離 (HPSS)

調波打楽器音分離とは？ 一般的な楽曲では、様々な楽器音が含まれています。 そのため、楽曲信号から直接音楽的な情報（例：コード進行）を分析するのは 計算機ではなかなか難しいです。 そこで、分析の前処理として、 打楽器の音と非打楽器（調波楽器）の音を分離する調波打楽器音分離 (HPSS: Hermonic/Percussive Source Seperation) *1が良く使われています。 この記事では、HPSSの概要とPython (LibROSA) のコードの解説します。 調波打楽器音分離とは？ 調波打楽器音分離のアイディア アルゴリズムの設計 非負値行列因子分解＋基底クラスタリング 最適化…

2019/10/14 18:43

Python: LibROSAによるBPM自動算出の詳細

はじめに この記事では、Pythonの音楽分析モジュールである LibROSAで 実装されているBPM算出手法について、コードをベースに 解説をします。 BPM自動算出の概要・設計方針については、以下の記事をご参考ください。 wizardcraft.grimoire.work はじめに LibROSAのBPM自動算出の詳細 LibROSA によるBPM算出 librosa.onset.onset_strength() について librosa.beat.tempo()について 最後に 補足 Onset-envelope, Tempogramのプロット LibROSAのBPM自動算出の詳細 Li…

2019/10/14 14:19

Python: LibROSAによるBPM自動算出の詳細

はじめに この記事では、Pythonの音楽分析モジュールである LibROSAで 実装されているBPM算出手法について、コードをベースに 解説をします。 BPM自動算出の概要・設計方針については、以下の記事をご参考ください。 wizardcraft.grimoire.work はじめに LibROSAのBPM自動算出の詳細 LibROSA によるBPM算出 librosa.onset.onset_strength() について librosa.beat.tempo()について 最後に 補足 Onset-envelope, Tempogramのプロット LibROSAのBPM自動算出の詳細 Li…

2019/10/14 14:19

ハーディ・ガーディ音源まとめ

はじめに ja.wikipedia.org 知る人ぞ知る、機械仕掛けのヴァイオリン、ハーディ・ガーディ。 中世ヨーロッパの情景を彷彿させる民族音楽らしい音色は、 どこかで聞いたことがあるのではないでしょうか。 民族音楽のような音楽を作る際には、バクパイプと並んで、 非常に重宝する音色です。 今回は、このハーディガーディの音源をまとめました。 あまり楽器が出回っておらず、演奏者も比較的少ないせいか、 音源の種類も少ないようです。 はじめに 無料音源 Samsara Hurdy Gurdy FREE 有料音源 Hurdy Gurdy - Sonokinetic Hurdy Gurdy - Rhyt…

2019/10/13 13:59

ハーディ・ガーディ音源まとめ

はじめに ja.wikipedia.org 知る人ぞ知る、機械仕掛けのヴァイオリン、ハーディ・ガーディ。 中世ヨーロッパの情景を彷彿させる民族音楽らしい音色は、 どこかで聞いたことがあるのではないでしょうか。 民族音楽のような音楽を作る際には、バクパイプと並んで、 非常に重宝する音色です。 今回は、このハーディガーディの音源をまとめました。 あまり楽器が出回っておらず、演奏者も比較的少ないせいか、 音源の種類も少ないようです。 はじめに 無料音源 Samsara Hurdy Gurdy FREE 有料音源 Hurdy Gurdy - Sonokinetic Hurdy Gurdy - Rhyt…

2019/10/13 13:59

オルゴール音源まとめ

目次 いろんなオルゴール音源を聞き比べてみたかったので、簡単にまとめてみました。 好みのオルゴール音源を選ぶためのポイント： オルゴールの種類 チープなオルゴール 高級オルゴール ビンテージ系かどうか 音色 音が 軟らかい／硬い 金属感 音のチープさ／リッチさ 歯を弾く際のノイズ 音割れ・歪み感 録音の品質（サンプリング音源の場合） 音色の調整パラメタ／エフェクトの種類 効果音（例：ゼンマイを巻く音）が含まれているか 目次 無料音源 Old Music Box - Necromare Music Jessie Music Box - Necromare Music DSK Old Music …

2019/10/12 16:08

オルゴール音源まとめ

目次 いろんなオルゴール音源を聞き比べてみたかったので、 簡単にまとめてみました。 好みのオルゴール音源を選ぶためのポイント： オルゴールの種類 チープなオルゴール 高級オルゴール ビンテージ系かどうか 音色 音が 軟らかい／硬い 金属感 音のチープさ／リッチさ 歯を弾く際のノイズ 音割れ・歪み感 録音の品質（サンプリング音源の場合） 音色の調整パラメタ／エフェクトの種類 効果音（例：ゼンマイを巻く音）が含まれているか 目次 無料音源 Old Music Box - Necromare Music Jessie Music Box - Necromare Music DSK Old Music…

2019/10/12 16:08

Python を用いた楽曲のBPMの自動算出

はじめに 音楽を分析する際に，楽曲のテンポを表す BPM (Beats Per Minute) は非常に重要な情報です。 例えば、音楽ジャンルごとに典型的なテンポが存在します。 従って、ある楽曲がどんな音楽ジャンルに属するかを知る手がかりとなります。 一般的ないくつかのジャンルに典型的なテンポは次のようになっています。 ・ダブ：60～90 bpm. ・ヒップホップ：60～100 bpm. ・ハウス：115～130 bpm. ・テクノ/トランス：120～140 bpm. ・ダブステップ：135～145 bpm. ・ドラムンベース：160～180 bpm. テンポとジャンル Learning …

2019/10/10 22:36

Python を用いた楽曲のBPMの自動算出

はじめに 音楽を分析する際に，楽曲のテンポを表す BPM (Beats Per Minute) は非常に重要な情報です。 例えば、音楽ジャンルごとに典型的なテンポが存在します。 従って、ある楽曲がどんな音楽ジャンルに属するかを知る手がかりとなります。 一般的ないくつかのジャンルに典型的なテンポは次のようになっています。 ・ダブ：60～90 bpm. ・ヒップホップ：60～100 bpm. ・ハウス：115～130 bpm. ・テクノ/トランス：120～140 bpm. ・ダブステップ：135～145 bpm. ・ドラムンベース：160～180 bpm. テンポとジャンル Learning …

2019/10/10 22:36