Нажмите "Enter", чтобы перейти к содержанию

Распознаватель нот: Новинки IT-индустрии, обзоры и тесты компьютеров и комплектующих

Содержание

Как работает Shazam? Распознавание музыки на смартфоне для «чайников»

Оценка этой статьи по мнению читателей:

Последний альбом группы Queen с участием легендарного Фредди Меркьюри был записан уже после смерти вокалиста. И в этом альбоме есть одна интереcная песня, собранная буквально по кусочкам из обрывков записей Меркьюри, сделанных незадолго до смерти.

Эта композиция не должна была появиться и никто в Queen даже не думал, что из этих обрывков что-то можно сделать. Но продюсер группы практически самолично собрал всё воедино и создал знаменитую… как же ее… Простите, но название совершенно вылетело из головы.

И что же делать в подобных ситуациях?

Раньше, услышав красивую песню где-нибудь в кафе или на улице, вы могли достать смартфон, запустить приложение Shazam или SoundHound и тут же получить всю подробную информацию. Но сегодня бурный рост технологий позволил нечто большее!

Возвращаясь к забытой песне Фредди Меркьюри, мне достаточно запустить на смартфоне Google Ассистент, сказать фразу «Что сейчас играет?», а затем просто напеть мелодию, которая крутится в голове — «та-да-та-тааааа та-та-та-таааа та-да-та-таааа»:

И буквально через несколько секунд смартфон выдает правильный результат — You Don’t Fool Me группы Queen:

Как это вообще возможно!? Обычно в таких ситуациях отвечают — искусственный интеллект. Но если вам хочется получить настоящий ответ, тогда предлагаю вместе со мной погрузиться в увлекательный мир музыки!

После прочтения этой статьи вы поймете, как именно бездушный процессор смартфона стал еще на один шаг ближе к человеческому разуму. Или, по крайней мере, научился еще лучше его имитировать.

Часть 1. Природа звука

Бессмысленно говорить о том, как работает Shazam или распознавание музыки в целом, если не понимать, что такое музыка и звуки вообще. Поэтому вначале я уделю немного внимания этому вопросу.

Если же вы хорошо в этом разбираетесь, тогда переходите к следующему разделу. Но помните — понять работу Shazam без понимания этих основ будет тяжело.

Итак, звук возникает у нас в голове, когда воздух стучит по барабанной перепонке в наших ушах. Очень подробно этот процесс я описывал в статье о шумоподавлении или вреде громкой музыки. Так что здесь не будем повторяться.

Сам по себе воздух не может ни ударить по барабанной перепонке, ни сдвинуть с места даже пылинку. Это делают миллиарды молекул, хаотично летающих в пространстве.

Но чтобы они могли что-то или кого-то ударить, вначале нужно хорошенько их толкнуть — в точности как шары в бильярде. Именно это и делает любой динамик. Он движется вперед и назад, толкая молекулы воздуха то в одну, то в обратную сторону.

Мы даже можем отобразить это движение динамика на графике в виде волны:

Чем сильнее динамик отклонится в сторону (или вверх/вниз на графике), тем выше будет волна, а значит звук — громче. То, какую ноту или звук мы услышим, зависит только от того, сколько движений вперед-назад за одну секунду сделает наш динамик.

Если за 1 секунду произойдет 440 движений вперед-назад, мы услышим ноту ля. И не важно, что будет вибрировать 440 раз в секунду — струна гитары, фортепиано или школьная линейка, прижатая одной стороной к столу — мы будем слышать ноту ля.

Вот только если это будет делать динамик, вместо приятного звука мы услышим не очень приятный монотонный гул:

Почему так происходит? Почему, когда мы нажимаем клавишу ля на пианино, она звучит приятно, а не так «искусственно», будто сгенерирована на компьютере?

Всё дело в том, что в реальном мире практически не существует идеальных движений. То есть, если бы струна гитары или скрипки вибрировала или двигалась вперед-назад только так:

Тогда бы мы услышали точно такой же монотонный неприятный гул, как в примере выше. Что более интересно, совершенно неважно, на каком инструменте мы пытались бы воспроизвести ноту ля (на фортепиано, скрипке, гитаре) — во всех случаях мы бы услышали один и тот же монотонный звук.

А теперь посмотрите в замедленном движении, что происходит со струной в реальности (на примере скрипки):

Такое движение скорее можно схематически изобразить вот так:

И это еще очень упрощенный пример. На самом деле, движение струны гораздо сложнее! Струна вибрирует вся целиком (как показано на первой анимации) и создает звук на частоте 440 Гц (монотонная нота ля). Но также вибрирует и каждая половинка струны, создавая звуки на частотах 880 Гц (половинка в два раза короче целой струны, а значит и вибрирует в 2 раза быстрее, т.е. 880 раз в секунду).

Кроме того, струна вибрирует третями, четвертями и т.д. И каждый участок струны, вибрируя, запускает еще отдельные звуковые волны на частотах в 3, 4, 5 (и так до бесконечности) раз выше основного тона (в нашем примере — нота ля или 440 Гц). Каждая такая вибрация создает свой собственный монотонный звук на более высоких частотах.

Мы называем такие звуки гармониками. То есть, основная гармоника — это частота 440 Гц (если мы говорим о ноте ля), вторая гармоника — это когда струна будет вибрировать половинами, т.е. звук на частоте 880 Гц, третья гармоника — 1320 Гц (440*3) и так далее.

А теперь добавьте к этому еще и вибрацию корпуса инструмента, например, скрипки. Ведь струна жестко закреплена на корпусе и ее вибрация также приводит к вибрации всего инструмента. Эти вибрации в свою очередь зависят от породы дерева, толщины корпуса и его формы.

Каждая такая вибрация добавляет к нашему ансамблю звуков еще и свои монотонные писки на разных частотах.

Именно эти дополнительные частоты/ноты/звуки, вызванные особенностями колебания струны/корпуса и создают уникальный тембр каждого музыкального инструмента.

Мы можем даже самостоятельно создать звук похожий на пианино или гитару, просто взяв монотонный гул, который я приводил выше, и добавить к нему еще различные монотонные пищалки, только на более высоких частотах и с разной громкостью.

От того, насколько громко (и как долго) будет звучать каждая дополнительная частота и зависит тембр инструмента.

Реальная звуковая волна

Вы наверняка не раз видели звуковую волну какого-то реального звука и она совершенно не похожа на все эти красивые графики волн, которые встречаются в статьях, например, такую:

В реальности звук «выглядит» скорее так:

Но как это понимать? Где здесь красивые привычные волны? Как хотя бы понять частоту этой звуковой волны? Напомню, частота — это количество волн за секунду. К примеру, на синем графике чуть выше мы видим частоту 8 Гц или 8 волн за секунду. А на втором графике вообще отсутствуют какие-то повторяющиеся узоры. Почему?

Ответ на этот вопрос уже дан чуть выше. Ни один инструмент не создает только одну звуковую волну на одной частоте. В этом случае мы бы слышали монотонный гул. Но так как на основной тон накладывается еще десяток-другой частот, график полностью искажается.

Вот, к примеру, у нас есть основная частота 440 Гц (нота ля):

Струна будет создавать другие частоты, первой из которых станет 880 Гц (это вторая гармоника или 440*2). Такая частота будет получаться, когда две половинки струны будут вибрировать отдельно. И выглядеть вторая волна (880 Гц) будет уже так:

То есть, мы видим, что количество волн увеличилось вдвое (440 Гц и 880 Гц). Но две волны не будут путешествовать по воздуху отдельно, они сольются в одну. И какой же она будет?

Какие-то пики одной волны совпадут с впадинами другой и немного погасятся, в каком-то месте пики двух волн наложатся и она станет еще выше (громче). В общем, вместо двух волн разной частоты мы получим одну волну такого вида:

Глядя на эту волну, мы даже можем легко себе представить, как именно будет двигаться динамик, чтобы воспроизвести этот звук.

Вначале он максимально отклонится вперед, толкая молекулы на нас, затем назад до состояния покоя (прямая серая линия или 0 по оси Y — это состояние покоя), затем немножко вперед (маленький зеленый горбик на графике), после чего резко назад, втягивая воздух обратно (зеленая линия идет вниз, ниже серой полоски). Затем динамик снова вытолкнет весь воздух вперед (максимальная горка на графике) и так далее.

Естественно, чем больше разных частот будет создавать струна своим колебанием, тем сложнее окажется финальный «рисунок».

Таким образом, реальная звуковая волна — это результат наложения сотен волн различной частоты. Оттого она и выглядит так сложно.

На этом мы, пожалуй, и остановимся. Этих знаний должно хватить для понимания основной темы.

Часть 2. Как работает Shazam и любая другая технология распознавания музыки

Если я попрошу вас напеть какую-то музыкальную композицию, что именно вы споете? Будете ли вы учитывать басовую партию или партию ударных инструментов? А если речь идет об оркестровой музыке, в которой одновременно могут звучать десятки музыкальных инструментов?

Конечно же, вы просто напоете основную мелодию, игнорируя всё остальное. И что самое удивительное, я без проблем пойму, о чем идет речь. Даже если до вашего исполнения слушал эту композицию только на хорошей акустике в высоком качестве.

То есть, мы интуитивно можем сократить очень сложную и красивую музыку до нескольких простых нот. Точно так же работает и технология распознавания музыки. Вот только у смартфона нет интуиции и в этом его проблема.

Для бездушной железки даже самая прекрасная мелодия ничем не отличается от рёва мотора или простого шума ветра. Поэтому мы должны создать алгоритм, который бы привил смартфону чувство прекрасного. Этим и займемся!

Шаг 1. Анализируем частоты

Чтобы Shazam или любой другой сервис мог хоть что-то сделать с музыкой, он должен для начала ее «понять». То есть, вместо сложного и бессмысленного графика, вроде этого:

Наш смартфон должен увидеть, какие конкретно частоты звучат в каждый момент времени. Другими словами, он должен получить музыку в том виде, в котором она была до того, как все частоты смешались в один поток и направились к звукозаписывающей аппаратуре на студии.

К примеру, вместо сложной волны от нажатия клавиши фортепиано, в которой смешались монотонные звуки на частотах 440 Гц, 880 Гц и 1320 Гц, нам нужно получить эти частоты отдельно и узнать громкость каждой из них:

Сложная звуковая волна и отдельные волны, из которых она состоит

Это как если бы я показал вам цветное пятно и сказал, чтобы вы назвали, какие основные цвета и в какой пропорции я смешивал, чтобы получить этот уникальный цвет.

К счастью, нам не нужно ломать голову над этой задачей, так как ее успешно решил французский математик еще в 1807 году! Так появилась функция под названием преобразование Фурье.

При помощи этого математического метода мы получаем из сложной волны набор всех частот, из которых она состоит, а также амплитуду (громкость) каждой из них.

После этого у смартфона появляется спектрограмма. Это такой график, который по оси Y показывает конкретную частоту, а по оси X — время. То есть, мы можем видеть, какие частоты и насколько громко звучат в каждый момент времени:

Так как у нас только две оси (X и Y), то громкость мы отображаем цветом. Чем ярче цвет — тем громче звучит эта частота.

К примеру, на спектрограмме выше мы видим, как где-то на 9-й секунде (по оси X) очень громко заиграли все инструменты или все частоты (красная вертикальная линия). А где-то на 31-й секунде частоты свыше 1500 Гц вообще пропали, то есть, в этот момент они не звучат в нашей композиции:

Согласитесь, в таком виде работать с музыкой гораздо проще и понятнее, чем смотреть на бессмысленный график ломаной линии. Здесь мы можем, к примеру, убрать какой-то дефект на частоте 10 000 Гц (какой-то лишний звонкий писк). Ведь мы увидим яркую полоску сверху, которую можно удалить, а затем снова сложить все частоты в один звук, но уже без удаленной частоты.

Теперь давайте подытожим. На первом шаге смартфон переводит записанный фрагмент мелодии в спектрограмму. Но пользоваться ею не получится. Ведь помимо мелодии, здесь присутствуют и посторонние звуки (шум улицы, кафе или разговоров, низкое качество микрофона и пр.).

Кроме того, в этой спектрограмме очень много информации. Смартфону она не нужна, как и нам не нужно знать все партии каждого инструмента, чтобы напеть фрагмент мелодии. И это приводит нас ко второму шагу.

Шаг 2. Создаем карту созвездий

Первое, что мы сделали для облегчения спектрограммы, это записали звук в режиме моно (стерео нам ни к чему), а также обрезали все частоты свыше 5000 Гц (или 4000 Гц — в зависимости от сервиса или алгоритма).

Естественно, качество звука сильно упало, так как мы слышим частоты до 15-20 тысяч герц (в зависимости от возраста) и эта информация есть в каждом музыкальном произведении. Но для распознавания музыки эти частоты совершенно не нужны. Основная мелодия находится гораздо ниже (в пределах 100-2000 Гц):

На этой картинке мы видим, что основной диапазон голосов и музыкальных инструментов (насыщенная темная часть каждой полоски) легко помещается до 1000 Гц, а уже гармоники уходят до предела слышимости.

А теперь начинается самое интересное! Алгоритм начинает анализировать полученную спектрограмму и искать на ней самые яркие области в каждый момент времени. Другими словами, он определяет, какие частоты (можем для простоты называть их нотами) звучат наиболее громко в конкретный момент времени.

Давайте возьмем нашу спектрограмму и отметим белыми точками такие «основные» частоты или ноты:

Сколько конкретно точек отмечает Shazam — сказать сложно, но это точно небольшое число (сравнительно). После такой обработки вместо массивной спектрограммы с большим количеством данных мы получаем очень компактную и аккуратную картину:

Теперь это своего рода уникальный отпечаток конкретной композиции. В Shazam его называют картой созвездий. Это примерно то, что делает наш мозг, когда мы хотим напеть сложную композицию — выделяет самые главные ноты.

Эта карта созвездий буквально показывает следующее:

  • На 1-й секунде самые громкие частоты — это 512 и 2048 Гц
  • На 5-й секунде самая ярко выраженная частота — 512 Гц
  • На 30-й секунде композиции наиболее выражены частоты 1800 Гц и 4100 Гц
  • И так далее

Помимо того, что мы колоссально сократили размер композиции, этот процесс естественным образом удалил все лишние звуки, так как на записи именно основная мелодия будет наиболее ярко выражена. Также мы удалили все гармоники, так как они практически всегда звучат тише основного тона.

Такую карту приложение создает на смартфоне еще до отправки данных на сервер Shazam. То есть, смартфон не передает звук.

В свою очередь компания также не хранит миллионы музыкальных композиций на своих серверах для сверки данных. Она пропустила каждую песню через этот алгоритм, чтобы получить ее «отпечатки». Они-то и хранятся на серверах.

Точнее, не совсем они…

Шаг 3. Убиваем главного врага — время

На данном этапе мы столкнулись с довольно серьезной проблемой. Предположим, вот это карта созвездий полноценной композиции на сервере Shazam:

Оригинал на сервере

Но человек даже теоретически не сможет каждый раз начинать записывать фрагмент интересующей его музыки с самого начала. Он может записать маленький кусочек где-то в середине композиции или за несколько секунд до конца песни.

В итоге, на смартфоне появится вот такая карта:

Записанный на смартфон 10-секундный фрагмент

Если вы внимательно посмотрите, то увидите, что это фрагмент той же песни, что показана на карте чуть выше. Только в оригинале эти частоты (ноты) встречаются примерно с 19-й по 26-ю секунды, а здесь — примерно со 2-й по 9-ю.

Получается, смартфон передает серверу, что он услышал композицию, у которой на 5-й секунде ярко выражены 3 частоты: 510 Гц, 800 Гц и 1600 Гц (на графике по оси Y указаны только несколько частот, поэтому я называю частоты примерно).

Если сервер начнет искать у себя в базе данных композицию, у которой на 5-й секунде встречаются такие же основные частоты, то он может выдать любой результат, но только не правильный. Так как в оригинале эти частоты встречаются примерно на 22-й секунде.

А если не искать частоты с привязкой ко времени, то среди нескольких миллионов композиций может найтись сотня таких, в которых просто где-то встречаются 3 указанные частоты.

Что же делать?

Нужно избавиться от привязки ко времени, сохранив при этом привязку ко времени! Хотя это и кажется нелогичным на первый взгляд, решение получилось весьма элегантным.

Вместо списка частот (нот) с привязкой к конкретной секунде, мы берем одну любую точку на карте и связываем ее с несколькими другими точками. Например:

То есть, мы взяли опорную (главную) точку O (на 19-й секунде) и связали ее с несколькими другими точками (частотами/нотами) — a, b и c.

Под словом «связали» я лишь подразумеваю следующее. Мы берем две частоты и разницу во времени между ними. То есть, если мы говорим о связи O->A, тогда это две частоты: 515 Гц (точка O) и 1600 Гц (точка A), а разница во времени между ними составляет 3 секунды (точка A на 22 секунде минус точка O на 19 секунде).

Вот и всё! То есть, вместо конкретных частот с привязкой к определенному времени, мы храним информацию о том, как связаны конкретные частоты между собой. Например, сохраняем информацию о том, что в определенной композиции звук на частоте 1600 Гц начинается спустя 3 секунды после звука на частоте 515 Гц.

Теперь мы можем передать эту информацию на сервер и он поищет, есть ли у него в базе такая мелодия, в которой прозвучала частота 515 Гц, а затем ровно через 3 секунды был звук на частоте 1600 Гц.

Конечно, мы передаем не одну «связку частот», а множество. И какие-то пары будут встречаться в разных композициях, особенно если это ремикс популярной песни. Но Shazam или любой другой сервис выдаст в качестве результата ту песню, в которой таких совпадений было больше всего.

Размышления вместо выводов

Только что мы рассмотрели базовый принцип работы любого сервиса по распознаванию музыки. Конечно, у вас могло остаться множество вопросов, так как я хотел раскрыть тему в общих чертах, чтобы она была понятной самому широкому кругу читателей.

Например, не совсем понятно, по какому принципу алгоритм выбирает опорные точки, от которых затем строит связи с другими частотами.

Ответа на этот вопрос у меня нет, так как Shazam не раскрывает свои алгоритмы в таких деталях. Возможно, компания выбирает для каждого момента времени первую по счету точку (счет ведется снизу вверх слева направо) и связывает ее с несколькими рядом стоящими точками.

Кроме того, я не рассказал о том, как именно передаются и хранятся такие записи. Для этого используются хеши. Но само понятие хеш-функции настолько интересное и важное, что мне не хотелось использовать его без подробного и понятного объяснения. А это бы заняло еще больше места в статье и усложнило восприятие информации.

Также мы коснулись только алгоритмов, без упоминания нейросетей. А именно последние используются Google Ассистентом для определения мелодии, когда человек просто напевает или насвистывает мотив песни.

В этом случае также создаются уникальные «отпечатки» каждой песни, только затем добавляется еще один важный этап. Когда Google создала базу «отпечатков», для каждой такой песни были собраны «отпечатки» простых мелодий, напетых обычными людьми.

Затем нейросеть обучили находить оригинал по плохому неточному отпечатку, полученному с напетой человеком мелодии. Когда нейросеть прошла обучение на тысячах примеров, теперь она способна самостоятельно сопоставлять отпечаток напетой мелодии с отпечатком оригинала на серверах Google.

Более подробно о том, как работают нейросети и что такое обучение нейросетей, мы рассказывали в отдельной статье.

Алексей, глав. ред. Deep-Review

 

P.S. Не забудьте подписаться в Telegram на наш научно-популярный сайт о мобильных технологиях, чтобы не пропустить самое интересное!

 

Камера Bixby Vision | Приложения и службы

* Bixby распознает только некоторые акценты и диалекты британского английского, американский английский, французский (Франция), немецкий (Германия), итальянский (Италия), корейский (Южная Корея) языки, а также мандаринский диалект китайского языка (Китай), испанский (Испания), и португальский (Бразилия). Поддержка других языков будет добавлена позже.
* Использование приложения Bixby может быть ограничено в некоторых ситуациях, например при записи мультимедийного содержимого (видео, игр, речи), во время вызова (включая исходящие вызовы), при подключении к DeX Station, в режиме DeX, в максимальном режиме энергосбережения, в аварийном режиме и в Samsung Kids.
* Изображения устройства и экрана имитируются с иллюстративной целью.
* В данный момент доступно в Galaxy S21/S21+/S21 Ultra/Note20/Note20 Ultra/S20/S20+/S20 Ultra/Z Flip/Fold/Note10/Note10+/Note10 Lite/S10/S10+/S10e/S10 Lite/Note9/S9/S9+/Note8/S8/S8+/S8 Active/A71/A51/A90/A80/A70/A70s/A60/A50/A50s/A8s/A9 2018/A9 Star/Tab S6/Tab S5e/Tab S4/Tab A 10.5”/Tab Active Pro/Watch Active2/Watch Active/Watch/W20 5G/W2019/W2018.Active/A71/A51/A90/A80/A70/A70s/A60/A50/A50s/A8s/A9 2018/A9 Star/Tab S7/Tab S7+/Tab S6/Tab S5e/Tab S4/Tab A 10.5″/Tab Active Pro/Watch4/Watch Active2/Watch Active/Watch.

* Доступность службы зависит от страны, оператора, языка, модели устройства и версии ОС.
* Доступность функций Bixby и поставщиков содержимого может отличаться в зависимости от страны или языка.
* Приложение Bixby управляет лишь некоторыми приложениями. Поддержка других приложений будет добавлена в будущем.
* Необходим вход в учетную запись Samsung Account и подключение к сети (Wi-Fi или сети передачи данных).
* Пользовательский интерфейс может изменяться и различаться в разных устройствах.
* Чтобы управлять другими устройствами с помощью Bixby, необходимо все эти устройства зарегистрировать в приложении SmartThings. Дополнительные сведения см. на веб-сайте SmartThings (www.samsung.com/smartthings) .

Преобразование рукописного ввода в текст или математические элементы в OneNote для Windows 10

В OneNote для Windows 10 встроено распознавание рукописного ввода, позволяющее преобразовывать рукописные заметки в печатный текст. Вы также можете использовать эту функцию для преобразования рукописных рукописных фрагментов в заметки в математические уравнения — для решения математических проблем или для более единообразного форматирования уравнений перед предоставлением общего доступа другим пользователям.

Рукописный фрагмент в текст

Преобразование рукописных заметок в печатный текст может быть полезно, если вы решили предоставить доступ к выбранным заметкам другим людям или вы хотите включить такие заметки в более формальном документе или презентации.

  1. На любой странице, содержащей рукописные заметки, щелкните или нажмите вкладку

    Рисование .

  2. На вкладке Рисование нажмите кнопку Произвольное выделение.

  3. С помощью пальца, пера или мыши нажмите на экран вниз и перетащите выделенный фрагмент вокруг рукописного текста, который вы хотите преобразовать. Когда вы разрешите перейти, должны отобразиться рукописные фрагменты рукописного ввода.

    Совет: Если рукописные фрагменты не полностью выделены, нажмите или щелкните за пределами выделенного фрагмента, а затем наведите указатель на более крупный фрагмент вокруг текста. Чтобы отменить выделение, нажмите клавиши CTRL + Z или нажмите кнопку

    отменить в правом верхнем углу окна приложения.

  4. Щелкните или выберите пункт рукописный текст , чтобы преобразовать выделенный текст в печатный.

Если исходные рукописные фрагменты рукописного ввода написаны на определенном цвете пера, приложение OneNote автоматически форматирует преобразованный текст в том же цвете.

После преобразования рукописного ввода вы можете выбрать, изменить и отформатировать текст любым нужным образом.

Примечание: Успешное распознавание рукописного ввода в OneNote зависит от читаемости рукописных заметок, которые вы выбрали. Вы можете легко исправить ошибки преобразования, просто отредактировав преобразованный текст.

Рукописный фрагмент в математические символы

Преобразование рукописных математических уравнений может сэкономить время, когда вы не хотите вручную форматировать длинные или сложные текстовые формулы в надстрочными, подстрочных и других форматах, а также создавать рукописные заметки перед предоставлением общего доступа нему.

  1. На любой странице откройте вкладку Рисование.

  2. Выберите перо и цвет пера, а затем напишите математическое уравнение на странице.

  3. На вкладке Рисование нажмите кнопку Произвольное выделение

    .

  4. С помощью пальца, пера или мыши нажмите на экран вниз и перетащите выделенный фрагмент вокруг уравнения. Когда вы уберете палец или перо, все рукописное уравнение будет выделено.

    Совет: Если рукописные фрагменты не полностью выделены, нажмите или щелкните за пределами выделенного фрагмента, а затем наведите указатель на более крупный фрагмент вокруг текста. Чтобы отменить выделение, нажмите клавиши CTRL + Z или нажмите кнопку отменить в правом верхнем углу окна приложения.

  5. На вкладке Рисование нажмите кнопку Математика

    .

  6. На появившейся панели математических символов убедитесь, что в OneNote правильно распознано уравнение.

    Примечание: При необходимости щелкните или нажмите кнопку исправить в области математических операций, чтобы внести изменения в отдельные рукописные фрагменты. В режиме Fix It вы можете использовать инструмент » произвольное выделение «, чтобы выбрать любой неправильно распознанный символ или определенную часть уравнения, и OneNote предлагает варианты для выбора. Выберите другой вариант и нажмите кнопку Готово.

  7. Если в области » математика » предварительный просмотр формулы совпадает с выбранным рукописным текстом, нажмите или нажмите кнопку

    Рукописный ввод , чтобы преобразовать рукописное уравнение в текст.

    Дополнительные сведения о решении сложных математических уравнений в OneNote.

  8. Чтобы добавить еще одно уравнение, когда открыта область «математика», щелкните или коснитесь ее в другом расположении на странице, а затем еще раз нажмите кнопку » математика «.

  9. Закройте область » математика «, нажав или коснувшись значка X в правом верхнем углу области.

Важно: Математические функции в OneNote для Windows 10 доступны только в рамках действующей подписки на Office 365. Если кнопка » математика » не отображается на вкладке »

ничьая «, убедитесь в том, что вы вошли в OneNote с помощью той же учетной записи, которая зарегистрирована в вашей подписке.

Нажмите кнопку Параметры и дополнительно в правом верхнем углу, выберите пункт Параметры, а затем — учетные записи. Если ваша учетная запись для подписки на Microsoft 365 еще не указана, нажмите кнопку + Добавить учетную запись , выполните действия для входа и перезапустите OneNote для Windows 10.

Если после входа в приложение и перезапуска приложения кнопка » математика » по-прежнему не отображается, Проверьте состояние подписки на Office 365 и убедитесь, что Ваша Подписка активна.

Преобразование и решение математических уравнений в OneNote для Windows 10 для

рисования графики из математических уравнений в OneNote для Windows 10

c — Какие библиотеки бы мне посоветовали использовать для чтения файлов bmp, jpg , на СИ

Меня зовут Тимур. Я не программист. Я наладчик станков с чпу. Но мне захотелось научиться программировать. Я выучил и понял принципы языка Си (не зная еще в полной мере оптимальных алгоритмов решения некоторых стандартных задач, но это не так важно на данном этапе для меня).

Моя жена учитель музыки и иногда приходится делать транспонирование музыки в другую тональность. Чтобы это сделать, музыка должна быть в цифровом виде (например, midi файл), тогда программа, что работает с цифровыми нотами (например, Sibelius) сможеть поднять или опустить на тон или полтона, и сама поменяет нотные знаки и распечатает. Однако, это все работает с уже оцифрованными нотами (причем, понятие оцифорованные ноты означает, что ноты в специальном формате, и это НЕ pdf и не файл фото и не doc! Это может быть, например, midi. (на самом деле Midi файл содержит не ноты, указания на нажатия тех или иных клавиш на том или ином виртуальном инструменте, но это может легко интерпретироваться как и ноты).

Ну так вот, чтобы это все хорошо работало, нужна программа, что из pdf или jpg или bmp распознает ноты и делает midi файл. (или совместимый с ним).

Это как FineReader для нот на бумаге. На самом деле такие программы есть, но они все платные и мне это не нравится.

Например, мы не можем их использовать в школе.

Я хочу написать свою программу, что будет брать файл картинки и выдавать файл midi.

Я более менее знаю Си и только начал изучать С++, но я склоняюсь, что буду писать на Си, так как хочу, чтобы программа была кроссплатформенной.

Подскажите пожалуйста, какие библиотеки Вы бы мне посоветовали использовать для чтения файлов bmp, jpg , pdf?

Также я хочу прояснить вот что. Я хочу написать программу без графического интерфейса (так как еще не умею это делать), и моя задумка в том, чтобы сделать сам движок-распознаватель нот, работающий в консоли, а в будещем возможно другие люди напишут GUI часть к нему. (Как например, в Linux есть программа parted, и также Gparted — последняя является GUI к консольной основной программе). Правильно ли я так решил делать?

Еще подскажите, какие могут быть использованы методы вывода из моей программы: в файл или разделяемую память или может есть что то еще, чего я не знаю??) Вывод в файл мне кажется это самое простое и удобное для конечного пользователя.

И еще — подскажите, вы имели дело с похожей задачей? Какой здесь можно использовать алгоритм?

P.S. Объясню причины выбора именно языка СИ. Я изначально хотел RUST или D, но так получилось, что они не работают на моем старом macbook 2009 года, а вот Си без проблем пошел, я сделал пробную программу, скомпилировал под macos (причем как в GCC, так и в Clang) с флагом -DUNIX, все успешно скомпилировалось (я попробовал библиотеку 4th — реализация Forth на СИ), программа без проблем пошла как в Macos, так и в Linux и в Windows и даже на PowerPC. Связи с чем, я еще больше уверовал в мощь и кросплатформенность языка Си и в то, что правильно написанный код на Си будет работать практически на любой машине. Вы можете заметить что есть еще и Java, но я не дружу с ООП (я только начал это изучать), ну и я на самом деле экспериментировал в том числе и с Java, и могу сказать, что столкнулся с ситуацией, когда я скомпилииовал Java программу в файл Class, он у меня пошел на Windows, но не пошел на PowerPc, хотя там тоже стояла Java, но более старой версии. А вот с Си проблем не было никаких.

С уважением, Тимур

Note Recognition APK — Convert Music into Sheet Music 1.10 (приложение Android)

«Признание нот & Аудио смены скорости: конвертировать музыку в заметки» — это приложение для обнаружения музыкальных нот, которое преобразует музыку в альтернативную нотную музыку. Это помогает вам изучать новые песни, отображая предложения для нот для записанного аудио и предоставляет вам возможность изменять скорость звука и замедлять записанную музыку («медленное замедление звука»).

Этот распознаватель музыкальных нот работает с определением высоты тона и частотным анализом (например, FFT Fast Fourier Transformation) и идеально подходит для музыкантов (особенно вокальных и гитарных или фортепиано). Анализатор заметок прослушивает вашу музыку, анализирует ее и преобразует вашу музыку обратно в альтернативную нотную музыку. Вы можете использовать его для обнаружения заметок ваших песен (отметьте идентификацию, приложение поможет вам создать транскрипцию), подтвердите высоту вашего голоса, пойте в микрофон и используйте его в качестве вокального тренера или транскрибируйте свои песни во время игры с вашей гитарой (или любым инструментом, который вы играете). И, конечно же, вы можете использовать приложение для распознавания заметок в качестве простого аудио / диктофона.

Этот детектор примечаний не будет извлекать 100% записанных нот, но в зависимости от качества сигнала алгоритм распознавания нот будет делать хорошую работу и даст вам полезные ноты. Поскольку детектор не может отделить несколько инструментов, вы получите наилучшие результаты, если одновременно воспроизводится один инструмент, или если вы записываете свой голос без какой-либо фоновой музыки. Кроме того, вы должны поместить свой телефон перед своим инструментом, голосом или громкоговорителями для улучшения качества обнаружения.

Обратите внимание, что алгоритм обнаружения заметок выполняет интенсивные математические вычисления, и для анализа записанного звука потребуется некоторое время.

Справедливости ради, вот что это приложение НЕ может сделать:

Распознавание аккордов
——————————
Это приложение не будет распознавать аккорды! Не воспроизводите несколько нот одновременно! Будет автономное приложение обнаружения Chord!

Разделение нескольких приборов
——————————
Распознавание примечаний не может отделить несколько инструментов. Если вы одновременно записываете несколько инструментов, вы получите плохие результаты обнаружения!

Распознавание заметки
——————————
Это приложение не может показать результаты поиска в реальном времени. Вместо этого потребуется некоторое время, чтобы выполнить частотный анализ и показать результаты.

Реальные ноты
——————————
Это приложение не может показать вам настоящую нотную музыку. Вместо этого он работает с альтернативной нотной таблицей, отображаемой на снимках экрана.

100% процентный процент
——————————
Это приложение не обнаружит 100% записанных заметок, и также будут ошибочные обнаружения. Но в зависимости от качества входного сигнала это даст вам полезные предложения!

Функция изменения скорости звука обеспечивает два фактора скорости музыки: 2x и 4x (как обычно, как минимум). Если вы используете эту функцию, приложение для распознавания нот будет увеличивать размер музыки, чтобы облегчить вам работу. В основном рекомендуется менять скорость музыки, если вы хотите анализировать очень быстрые композиции, потому что ноты становятся неразборчивыми. Кроме того, изменяя скорость вашей аудиозаписи, вы сможете легко идентифицировать очень быстрые ноты.

Иногда возникают проблемы с обнаружением плохой записи? Попробуйте открыть настройки и отрегулировать уровень детализации, на котором он будет замечать заметки и конвертировать музыку в заметки.

Признание музыкальной ноты было проверено на гитаре, фортепиано и вокале, но должно работать с каждым инструментом, пока он воспроизводит записи выше B1 (61,7 Гц) и конвертирует музыку в ноты.

Поможет ли наука улучшить теорию музыки? (перевод)

В своей последней статье я рассматривал вопрос того, как нужно строить музыкальную теорию на основании эмпирического наблюдения за людьми – на базе их вкусов и музыкальных предпочтений. Также для построения музыкальной теории можно попытаться понять, что же происходит у нас в голове. Этот вопрос рассмотрел Дэниел Уилкерсон (Daniel Shawcross Wilkerson) в своей статье «Разъяснение гармонии: По пути прогресса к научной теории музыки». Это эссе имеет второе очаровательное старомодное название:Мажорная гамма, стандартная терминология и различия в восприятии минорных и мажорных трезвучий, которые объясняются основными принципами физики и математики. Несостоятельность теории Гельмгольца, а также обоснование теории Терхардта и других.

Уилкерсон начинает с замечания о том, что книги по теории музыки читаются как медицинские тексты средних веков и «в них полно необоснованных суждений с забавными символами, приукрашенными фразами на латыни». Мы можем писать их понятнее.


Уилкерсон предполагает, что теорию гармонии необходимо выстраивать на понимании работы мозга, а в частности того, как он обрабатывает аудиосигналы. В ходе нашей эволюции мы приобрели способность распознавать звуки с естественными гармониками, потому что обычно они поступают из известных нам источников, примером могут служить глотки других животных. Музыкальная гармония – это придуманный нами способ порадовать свои распознаватели гармонических рядов.

Насколько хорошо мы можем воспринимать гармоники звука? Настолько хорошо, что если мы слышим отрывки ряда обертонов, мы с легкостью и абсолютно бессознательно можем дополнить его отсутствующими обертонами. Например, если мы слышим гармонический ряд, в котором отсутствует основной тон, то мы автоматически дополняем им последовательность. В частности, когда мы слышим созвучие нескольких тонов, то мы можем вычислить наибольший общий делитель их частот и будем считать его общим тоном. Этот феномен «мнимого тона» дает возможность различать басовую партию, слушая музыку в крошечных наушниках. Даже при том, что размер динамика недостаточно велик для воспроизведения баса, мы экстраполируем его из обертонов.
Идея состоит в том, что наш мозг обладает специальными детекторами гармонического ряда, которые помогают различать равнозначность октав.

В то время как тональности различных гармонических рядов различаются, отношение их частот к основной частоте остается постоянным всегда. Поэтому мы считаем, что мозг проводит нормализацию тонов путем их деления и получает некоторые их соотношения. Обработка звука требует проведения анализа частот, отличающихся друг от друга на несколько порядков. Если эти частоты могут быть полностью проанализированы, то у нас появляется возможность использовать эти знания повторно. Рассмотрим концептуально простой процесс, когда мозг сокращает или увеличивает вдвое частоту волны, пока это значение не попадет в определённый диапазон.

Теперь мозгу нужно что-то для распознавания тонов гармонического ряда в диапазоне частот, не превышающих тон в два раза, а не на всем звуковом спектре. Таким образом, проблема разбивается на две подзадачи, где первая – это нормализация, а вторая – это непосредственно распознавание, что значительно упрощает конструкцию результирующего распознавателя. Поэтому мы считаем, что, вполне вероятно, наш мозг нормализует тона, сокращая вдвое или удваивая их до тех пор, пока они не попадут в определенный диапазон частот, разнящихся на два порядка. Также вполне вероятно, что мозг делит пополам или удваивает частоты на различные степени двойки параллельно, а затем проводит одновременное их распознавание. Если какая-нибудь частота совпадает [с базовым диапазоном], нужная гармоника найдена.

Так почему же нам нравится гармония? Уилкерсон говорит, что она сводится к искусственному усилению естественного ряда обертонов. Слышать аккорд – все равно что слышать волшебный голос с более сильными и чистыми гармониками, чем у отдельного [естественного] источника звука. Уилкерсон как-то выразился, что гармония для нас «слаще сладкого».

Ниже представлена иллюстрация того, что имел в виду Уилкерсон. На рисунке изображена спектрограмма двух нот, сыгранных на скрипке: нота С («до») слева и G («соль») справа.

Пунктирными линиями отмечены ноты, которые имеют практически одинаковый спектр. Каждому обертону из C можно найти похожий в ноте G. Если вы проиграете эти ноты одновременно, то гармонический распознаватель в вашем мозгу тут же активизируется и отметит поразительное соответствие.

Это хорошее объяснение созвучия. Но мы также любим и не консонантные гармонии. Что думает Уилкерсон на этот счет? Он списывает это на нашу врождённую любовь к повествованиям, сравнив последовательность аккордов с сюжетом произведения.

Если понимать и прогнозировать сюжетную линию рассказа довольно легко, то история кажется скучной, а если слишком сложно, то история получается сумбурной. Если удерживать сюжет между двумя этими крайностями, получается интересная история. Простота исходит от «темы» рассказа, его основной мысли, а неоднозначность – это отсутствие простого объяснения или «темы», вследствие чего возникают сложности.

Раскрыть тему в самом начале – способ избавиться от сложности еще в зародыше. Вероятно, ответвления от темы и необъяснимая остаточная сложность «считываются» нашим мозгом с помощью «обработчика ожиданий». Искусство управления гармонией – это, по большей части, просто игра с обработчиком ожиданий, когда вы даете ему такое количество сложности, чтобы начальная информация оставалась в интересной зоне: между чем-то очевидным и чем-то бессмысленным.

Далее давайте посмотрим, что думает Уилкерсон о том, как мы получаем простую диатоническую гармонию из естественного ряда обертонов. Мы начинаем с поиска идеального гармонического ряда состоящего из одной ноты, скажем C4 – «до» четвертой октавы («до» первой октавы на пианино) и соотносим его с целой октавой путем деления частоты по мере необходимости.

Я последую условностям Уилкерсона и буду считать фундаментальной первую гармонику:


  • Вторая гармоника имеет частоту вдвое большую, чем С4, получается нота С5 – «до» второй октавы.

  • Третья гармоника с частотой втрое большей, чем С4 – это G5. Когда вы делите её частоту на два, вы получаете G4 – чистую квинту «до»-«соль» первой октавы.

  • Четвертая гармоника с частотой, в четыре раза превышающей С4 – это С6. На самом деле, все четные гармоники – это просто нота С («до»), транспонированная на две октавы выше.

  • Пятая гармоника с частотой, в пять раз превышающей С4 – это E6. Нормализовав её, получаем E4 – большую терцию «до»-«ми» первой октавы.

Итак, первые несколько естественных гармоник содержат большую терцию и ноты C, E, G («до», «ми», «соль»), плюс ноту «до», транспонированную на несколько октав выше. Выбрав в качестве фундаментальной другую гармонику, вы получите те же самые соотношения между частотами.

Далее, Уилкерсон просит нас построить другое мажорное трезвучие, основанное на ноте в серии обертонов, наиболее близких к основному тону. Первая нота, которую вы получаете из гармоник ноты С (не считая С на октаву выше) – это G («соль»). Если вы строите мажорное трезвучие на основании ноты G, вы получаете ноты G, B и D («соль», «си» и «ре»). Затем Уилкерсон хочет, чтобы мы построили мажорное трезвучие от ближайшей ноты, у которой третьей гармоникой является нота С. Этой нотой является F («фа») и её мажорное трезвучие воспроизводится из серии обертонов F, A и C («фа», «ля» и «до»). Проранжировав все эти ноты в соответствии с частотой, вы получите последовательность C, D, E, F, G, A, B – то есть всем известную мажорную гамму.Как только вы получаете этот набор нот, вы можете вывести из них все виды других интересных аккордов и гамм. Используя ноты D, E или A («ре», «ми» или «ля») в качестве базиса, вы получите минорные трезвучия. Наша эмоциональная реакция на минорные аккорды более сложная, чем просто «Ага!», как в случае с узнаванием мажорных. Минорное трезвучие A («до»-«ми»-«ля») обладает теми же парными интервалами гармонического ряда: квинтой между A и E («ля» и «ми») и большой терцией между C и E. Но мы не слышим сам гармонический ряд. Уилкерсон считает, что мы находим минорные аккорды более интересными, из-за того, что мы узнаем их лишь частично, и они дразнят наш внутренний распознаватель гармонических рядов.

В дальнейшем теория подкрепилась тем, что существует только один мажорный ряд, в то время как минорных рядов множество. Напомню, что в мажорном ряду, построенном из мажорного трезвучия, все звучит понятно для человеческого уха, тогда как звучание минорных рядов, построенных из минорного трезвучия, часто кажется неправильным и неоднозначным.

На устранение неоднозначности расходуется множество наших умственных ресурсов – это, в сущности, поиск наиболее вероятного и логичного объяснения расплывчатой и противоречивой информации о мире. В этом мы отличаемся от компьютеров и превосходим их в некоторых жизненных ситуациях. Музыка дразнит участок нашего мозга, отвечающий за разрешение неоднозначных ситуаций, вызывая у нас легкоузнаваемые образы с неочевидными значениями.

Уилкерсон уподобляет сложную гармонию рисункам в стиле кубизма:

Части объекта могут быть изображены достаточно достоверно, так что их легко распознать, однако объект в целом нарисован непонятно. Возникает интересный эффект: мы распознаем объект по отдельным особенностям, которые улавливает наше восприятие, однако у нас все равно возникает чувство, что мы видим предмет не в своей естественной форме, а в форме беспорядочной, неуместной или неясной.

Что же насчет более сложных аккордов? Уилкерсон говорит, что здесь применима логика, которой мы воспользовались при объяснении влияния минорных аккордов.

Мозг хочет слышать определённую гармоническую последовательность. Если мы будем «пропускать» [в нашей последовательности] все больше и больше нот, а мозг будет стараться восполнить все больше и больше пропусков, то достаточно скоро настанет такой момент, когда воспроизводимых нот будет едва хватать, чтобы распознать гармонический ряд. Что если сыгранных нот окажется недостаточно, чтобы его определить? Значит ли это то, что пропуски гармонических рядов можно будет заполнить более, чем одним способом?

Некоторые аккорды неоднозначны и поэтому неустойчивы. Если у мозга будет более, чем один альтернативный вариант заполнения пропусков, то звук будет «нестабилен» до тех пор, пока исполнитель не предоставит достаточное количество нот, способных «сломать несоразмерность» и неоднозначность ряда.

Если вы слышите ноты C, F и G («до», «фа» и «соль»), вы слышите что-то похожее на какой-то естественный ряд обертонов. Но на который из них? Как C («до»), так и F («фа») могут выступать в качестве основного тона. Музыканты называют такие ситуации «подвешенным аккордом», что довольно точно описывает ситуацию. Вы как бы находитесь в подвешенном состоянии между двумя допустимыми ситуациями, в которых или C или F могут выступать в качестве основных нот. Если заменить F на E («ми»), то ситуация будет разрешена в пользу C, а если G заменить на A («ля»), то в пользу F. В более современной музыке такая ситуация может не разрешиться вообще.

Идея неоднозначности отлично объясняет любой из экзотических аккордов. Когда вы слышите увеличенное или уменьшенное трезвучие или джазовый аккорд с множеством «дополнительных» нот, то вам слышатся парные интервалы, которые созвучны с рядом обертонов. Но вы не слышите законченный обертоновый ряд, а, возможно, слышите более одного такого ряда. Результат доставляет меньше удовольствия, чем мажорный аккорд, но он все равно звучит как что-то значительное, нужно просто приложить усилие, чтобы понять, что происходит.

Вероятно, мозг имеет один модуль разрешения многозначности, который работает и в вербальном общении, и в других ситуациях, как в случае с музыкой. Таким образом, несмотря на то, что аккорды могут звучать странно по отдельности, музыкальная тема, предваряющая эти аккорды, может привнести в них определенный смысл. Вспомните стандартную структуру шутки: история (создание темы), а затем изюминка. Изюминка не будет смешной без контекста, который дает нам история, но мы связываем саму шутку именно с изюминкой, и не учитываем историю, которая сделала эту шутку возможной.

Теория Уилкерсона и стандарты классической теории согласуются в том, что гармонический ряд – это сердце и душа гармонии. Тем не менее, есть несколько моментов, в которых эти теории расходятся. Например, Уилкерсон отвергает квинтовый круг как метод достижения гармонии, но не отвергает всего, что освещает принципы природы музыки.

Квинтовый круг – это отвлекающий маневр, который не дает людям, понять гармонию, осознать, насколько хорошо она звучит.

Мне очень нравится теория Уилкесона, но в одном месте он сильно ошибается – речь идет о его анализе тритона.

Звучание нот C и F# («до» и «фа-диез») на фортепиано просто ужасно. Этот интервал также называется тритоном, так как расстояние между C и F# – это три целых тона (где под словом «тон» имеется в виду расстояние из двух полутонов – в совокупности три тона – это шесть полутонов). Мы можем проанализировать, почему этот интервал звучит так неустойчиво: отношение между [частотами] F# и C не соответствует ни одной гармонике гармонического ряда. Этот интервал заслуженно получил свое название «интервал дьявола».

Уилкерсон проделал большую работу, чтобы оградить свои взгляды от влияния Евроцентрического музыкального окультуривания, но здесь он позволил себе немного отклониться. Те из нас, кто любит блюз и его музыкальных наследников, не станут называть звучание тритона ужасным. Его звук, конечно, не столь приятный, как у квинты или большой терции, но чуть менее приятный звук – не значит плохой. Уилкерсон мог бы объяснить тритон лучше, прибегнув к собственным идеям о неоднозначности и сложности. Тритон – более «взрослый» звук, и его нельзя найти в рамках ряда обертонов, но можно легко получить из интервала, который может там находиться. В до-мажоре существует тритон между F и B («фа» и «си»).

Как один из множества музыкальных теоретиков, Уилкерсон может много что рассказать о гармонии и почти ничего не говорит про ритм. Но у него можно найти вот этот замечательный маленький абзац:

Недавно, слушая вечером звуки, издаваемые насекомым, я был поражен тем, как в них появлялся ритм по мере «наслаивания» угасающей музыкальной «темы» на новую, более сложную последовательность звуков. Сначала я слышал простой предсказуемый ритм, и вдруг, вопреки ожиданиям, ритм сменился, зазвучав «поверх» основной темы. Явления повествования, прогнозирования и предсказания темы можно отнести как к гармонии, так и к ритму. Феномен ожидания как бы обобщает входные данные, и поэтому ожидание гармонии должно работать в схожей манере с ритмическим ожиданием.

Как гармония – идеализированная абстракция человеческого голоса, так и ритм – идеализированная абстракция физических движений, танцев. Я бы хотел продвинуть теорию Уилкерсона на шаг дальше. Нота – это просто очень быстрый ритм, а аккорды – это очень быстрые полиритмы. Как ритм является основой музыки в целом, так и наша теория ритма должна быть основой нашей теории музыки.

Note Recognition — Convert Music into Sheet Music 1.00 Загрузить APK Android

«Признание нот & Аудио смены скорости: конвертировать музыку в заметки» — это приложение для обнаружения музыкальных нот, которое преобразует музыку в альтернативную нотную музыку. Это помогает вам изучать новые песни, отображая предложения для нот для записанного аудио и предоставляет вам возможность изменять скорость звука и замедлять записанную музыку («медленное замедление звука»).
Этот распознаватель музыкальных нот работает с определением высоты тона и частотным анализом (например, FFT Fast Fourier Transformation) и идеально подходит для музыкантов (особенно вокальных и гитарных или фортепиано). Анализатор заметок прослушивает вашу музыку, анализирует ее и преобразует вашу музыку обратно в альтернативную нотную музыку. Вы можете использовать его для обнаружения заметок ваших песен (отметьте идентификацию, приложение поможет вам создать транскрипцию), подтвердите высоту вашего голоса, пойте в микрофон и используйте его в качестве вокального тренера или транскрибируйте свои песни во время игры с вашей гитарой (или любым инструментом, который вы играете). И, конечно же, вы можете использовать приложение для распознавания заметок в качестве простого аудио / диктофона.
Этот детектор примечаний не будет извлекать 100% записанных нот, но в зависимости от качества сигнала алгоритм распознавания нот будет делать хорошую работу и даст вам полезные ноты. Поскольку детектор не может отделить несколько инструментов, вы получите наилучшие результаты, если одновременно воспроизводится один инструмент, или если вы записываете свой голос без какой-либо фоновой музыки. Кроме того, вы должны поместить свой телефон перед своим инструментом, голосом или громкоговорителями для улучшения качества обнаружения.
Обратите внимание, что алгоритм обнаружения заметок выполняет интенсивные математические вычисления, и для анализа записанного звука потребуется некоторое время.
Справедливости ради, вот что это приложение НЕ может сделать:
Распознавание аккордов
——————————
Это приложение не будет распознавать аккорды! Не воспроизводите несколько нот одновременно! Будет автономное приложение обнаружения Chord!
Разделение нескольких приборов
——————————
Распознавание примечаний не может отделить несколько инструментов. Если вы одновременно записываете несколько инструментов, вы получите плохие результаты обнаружения!
Распознавание заметки
——————————
Это приложение не может показать результаты поиска в реальном времени. Вместо этого потребуется некоторое время, чтобы выполнить частотный анализ и показать результаты.
Реальные ноты
——————————
Это приложение не может показать вам настоящую нотную музыку. Вместо этого он работает с альтернативной нотной таблицей, отображаемой на снимках экрана.
100% процентный процент
——————————
Это приложение не обнаружит 100% записанных заметок, и также будут ошибочные обнаружения. Но в зависимости от качества входного сигнала это даст вам полезные предложения!
Функция изменения скорости звука обеспечивает два фактора скорости музыки: 2x и 4x (как обычно, как минимум). Если вы используете эту функцию, приложение для распознавания нот будет увеличивать размер музыки, чтобы облегчить вам работу. В основном рекомендуется менять скорость музыки, если вы хотите анализировать очень быстрые композиции, потому что ноты становятся неразборчивыми. Кроме того, изменяя скорость вашей аудиозаписи, вы сможете легко идентифицировать очень быстрые ноты.
Иногда возникают проблемы с обнаружением плохой записи? Попробуйте открыть настройки и отрегулировать уровень детализации, на котором он будет замечать заметки и конвертировать музыку в заметки.
Признание музыкальной ноты было проверено на гитаре, фортепиано и вокале, но должно работать с каждым инструментом, пока он воспроизводит записи выше B1 (61,7 Гц) и конвертирует музыку в ноты.

‎Распознаватель заметок в App Store

Распознаватель нот анализирует частоту основного тона, которую вы поете или играете, и дает соответствующее название ноты.

Распознаватель нот — приложение, помогающее в изучении музыки путем обнаружения и обработки музыкальных характеристик с микрофона в режиме реального времени

Распознаватель нот предназначен для людей, серьезно вовлеченных в активное создание музыки.

Распознаватель нот анализирует частоту основного тона, которую вы поете или играете, и дает соответствующее название ноте.Очень полезно для певцов, которым нужно найти правильную начальную ноту песни. Или если вы хотите узнать тональность песни; пойте тонику, и вы получите название ноты тональности. Также отлично подходит для настройки гитары или проверки вашей интонации на флейте, скрипке или любом другом инструменте.

Пользователь может выбирать из различных систем именования нот, таких как
— стандартная (#)
— стандартная (b)
— немецкая (#)
— немецкая (b)
— индийский саргам (#) (Sa Re Ga Ma Pa Dha NI SA)
— Индийский саргам (B) (SA RE GA MA PA DHA NI SA)
— Индийский саргам (#) (सा रे गा माँ पा धा नि)
— Индийский саргам (B) (सा रे गा माँ पा धा नि)
— До Ре Ми (#)
— До Ре Ми (b)

Теперь с Live Notation: играйте свою музыкальную идею на инструменте и трансформируйте ее в нотную запись.Наблюдайте, как растет ваш счет во время игры. Это приложение можно использовать для обучения вокалу, и если у вас мало или нет опыта пения или обучения вокалу. Приложение Voice Training воспроизводит ноту или фразу из нот, и вы поете под нее. Это приложение показывает, какую ноту вы должны петь и на какой высоте вы правильно поете свои названия нот в распознавателе нот.

Распознаватель нот Разработан в сотрудничестве с профессиональным учителем пения The Great And.

Для начинающих. Тренируйте свой голос, чтобы петь названия нот в унисон.Тренировка высоты тона для певцов в распознавателе нот. Чтобы расширить свой вокал и названия нот, расслабив голос, чтобы увеличить диапазон и совершенство для певцов, и научитесь петь с помощью этой тренировки для голоса. .

Это приложение для тех, кто серьезно занимается активным музицированием и обучением пению. Распознаватель нот анализирует Очень полезно для певцов, которым нужно найти правильную начальную ноту песни.

Частота основного тона, с которой вы поете названия нот или играете, а также дает соответствующее название ноты и распознаватель нот.

Вы также можете использовать его в качестве тюнера для гитары или проверки интонации на флейте, скрипке, фисгармонии или другом музыкальном инструменте.

‎App Store: Note Recognizer Analyzer

Анализатор распознавания нот анализирует частоту основного тона, которую вы поете или играете, и дает соответствующее название ноты с графиком.

Анализатор распознавания нот анализирует частоту основного тона, которую вы поете или играете, и дает соответствующее название ноты с графиком.Очень полезно для певцов, которым нужно найти правильную начальную ноту песни. Или если вы хотите узнать тональность песни; пойте тонику, и вы получите название ноты тональности.

Это лучший анализатор распознавания нот — вы просто воспроизводите звук, а нота и частота определяются с помощью графика. Он позволит настроить любой музыкальный инструмент с очень высокой точностью и широким диапазоном.

Анализатор распознавания нот, помогающий в обучении музыке путем обнаружения и обработки музыкальных характеристик с микрофона в режиме реального времени.Это приложение показывает, какую ноту вы должны петь и на какой высоте вы правильно поете свои названия нот в распознавателе нот.

Тренируйте свой голос, чтобы правильно петь названия нот. Тренировка высоты тона для певцов в распознавателе нот. Чтобы расширить свой вокал и названия нот, расслабив голос, чтобы увеличить диапазон и совершенство для певцов, и научитесь петь с помощью этой тренировки для голоса. .

Частота основного тона, с которой вы поете названия нот или играете, и дает соответствующее название ноты с частотой и амплитудой на графике.

Анализатор распознавания нот, который поможет вам быстро и легко настроить музыкальный инструмент. В качестве анализатора высоты тона приложение тюнера способно работать в шумной среде.

Это приложение для настройки также работает как трубка и может звучать в качестве справочной ноты для настройки вашего инструмента. Pitched Tuner отображает традиционную стрелку и циферблат тюнера. Он четко показывает воспроизводимую частоту, а также ближайшую ноту и ошибку в центах. Затем циферблат позволяет легко отслеживать небольшие изменения высоты тона.

Это приложение можно использовать для обучения вокалу, если у вас мало или совсем нет опыта пения или обучения вокалу. Приложение Voice Training воспроизводит ноту или фразу из нот, и вы поете под нее. Это приложение показывает, какую ноту вы должны петь и на какой высоте вы правильно поете названия своих нот в Note Recognizer Analyzer.

Теперь с Live Notation: сыграйте свою музыкальную идею на инструменте и превратите ее в нотную запись. Наблюдайте, как растет ваш счет во время игры. Это приложение можно использовать для обучения вокалу, и если у вас мало или нет опыта пения или обучения вокалу.Приложение Voice Training воспроизводит ноту или фразу из нот, и вы поете под нее. Это приложение показывает, какую ноту вы должны петь и на какой высоте вы правильно поете свои названия нот в распознавателе нот.

Анализатор распознавания нот Разработан в сотрудничестве с профессиональным учителем пения The Great And.

Простые в использовании и инновационные необходимые функции.
— Самый лучший анализатор распознавания банкнот
— Сверхбыстрый и простой пользовательский интерфейс!
— Автоматическое распознавание нот (диез/бемоль)
— Точное отображение частоты с графиком
— Высокоточный тюнер
— Камертон, тонкая труба
— Работает в шумной обстановке

Простота и удобство использования
— Ничего записывать не нужно, просто откройте приложение и спойте.
 — Вы сразу увидите, какой у вас тон, высокий или низкий, и на сколько.

 

Определение высоты звука в реальном времени. и точную частоту основного тона в Гц

Универсальное приложение
— Работает на вашем iPhone и iPad

Note Recognizer Detector Рейтинги приложений и данные магазинов

Note Recognizer Detector, помогающий в изучении музыки путем обнаружения и обработки музыкальных характеристик Микрофон в режиме реального времени.Это приложение показывает, какую ноту вы должны петь и на какой высоте вы правильно поете свою ноту. имена в распознавателе заметок.

Детектор распознавания нот анализирует частоту основного тона, которую вы поете или играете, и выдает соответствующую ноту. название. Очень полезно для певцов, которым нужно найти правильную начальную ноту песни. Или, если вы хотите узнать ключ песня; пойте тонику, и вы получите название ноты тональности.

Тренируйте свой голос, чтобы петь названия нот в унисон. Тренировка высоты тона для певцов в распознавателе нот.Чтобы расширить свой вокал и записывайте имена, расслабляя свой голос, чтобы увеличить диапазон и совершенство для певцов и научиться петь этим голосом Тренировка Вы увидите, как долго вы сможете удерживать подачу Развивайте уверенность в исполнении риффов и пробежек.

Частота основного тона, с которой вы поете названия нот или играете, и дает соответствующее название ноты и распознаватель нот. .

Детектор распознавания нот

поможет вам быстро и легко настроить музыкальный инструмент. В качестве детектора высоты тона тюнер Приложение способно работать в шумной обстановке.

Это приложение для настройки также работает как трубка и может звучать в качестве справочной ноты для настройки вашего инструмента. Тональный тюнер отображает традиционную стрелку тюнера и циферблат. Он четко показывает воспроизводимую частоту, а также ближайшую ноту. и ошибка в центах. Затем циферблат позволяет легко отслеживать небольшие изменения высоты тона. Отдельный индикатор громкости сообщает вы, насколько четко микрофон улавливает звук вашего инструмента.

Это лучший детектор распознавания нот — вы просто воспроизводите звук, и нота и частота обнаруживаются.Это позволит Вы настраиваете любой музыкальный инструмент с очень высокой точностью и широким диапазоном.

Это приложение можно использовать для обучения вокалу, если у вас мало или нет опыта пения или обучения вокалу. Голос Приложение Training воспроизводит ноту или фразу из нот, и вы поете под нее. Это приложение показывает, какую ноту вы должны спеть, а какую шаг, вы правильно поете названия нот в Best Tuner.

Теперь с Live Notation: сыграйте свою музыкальную идею на инструменте и превратите ее в нотную запись.Смотреть ваш счет растет во время игры. Это приложение можно использовать для обучения вокалу, а у вас мало опыта пения или нет? или тренировка голоса. Приложение Voice Training воспроизводит ноту или фразу из нот, и вы поете под нее. Это приложение показывает, какая заметка вы должны петь и на какой высоте вы правильно поете свои названия нот в распознавателе нот.

Распознаватель нот Разработан в сотрудничестве с профессиональным учителем пения The Great And.

Пользователь может выбирать из различных систем именования нот, таких как
— Стандартный (#)
— Стандартный (b)
— До Ре Ми (#)
— До Ре Ми (b)
— Немецкий (#)
— Немецкий (b)
— Японский (Ei-ha)
— Японский (Hen-ni)
— Индийский саргам (#) (Са Ре Га Ма Па Дха Ни Са)
— Индийский Саргам (b) (Са Ре Га Ма Па Дха Ни Са)
— Индийский Саргам (#) (सा रे गा माँ पा धा नि)
— Индийский саргам (b) (सा रे गा माँ पा धा नि)

Включены простые в использовании и инновационные необходимые функции.
— Самый лучший детектор для распознавания банкнот
— Сверхбыстрый и простой пользовательский интерфейс!
— Старт/стоп одним касанием
— Автоматическое обнаружение купюр
— Аналоговый как игла
— Точное отображение частоты.
— Широкий диапазон обнаружения от A0 до C8
— Чистота, яркость и простота аналоговый, как пользовательский интерфейс
— Высокоточный тюнер
— Камертон, наклонная труба
— Работает в шумной обстановке
— Отрегулируйте громкость микрофона приложения для более тихих инструментов и шумной среды.

Распознаватель заметок — Приложение — Магазин приложений

Notes Recognizer для тех, кто серьезно занимается активным музицированием.Распознаватель нот анализирует частоту основного тона, которую вы поете или играете, и дает соответствующее название ноте. Очень полезно для певцов, которым нужно найти правильную начальную ноту песни. Или если вы хотите узнать тональность песни; пойте тонику, и вы получите название ноты тональности. Также отлично подходит для настройки гитары или проверки вашей интонации на флейте, скрипке или любом другом инструменте. Выберите из различных систем именования нот, таких как индийский саргам или до ре ми, немецкий и т. д. Диапазон распознавания: E2 — G7. Свист выше этого диапазона НЕ распознается.Notes Recognizer Detector, который помогает изучать музыку, обнаруживая и обрабатывая музыкальные характеристики с микрофона в режиме реального времени. Это приложение показывает, какую ноту вы должны петь и на какой высоте вы правильно поете свои названия нот в распознавателе нот. Тренируйте свой голос, чтобы петь названия нот в унисон. Тренировка высоты тона для певцов в распознавателе нот. Чтобы расширить свой вокал и названия нот, расслабив голос, чтобы увеличить диапазон и совершенство для певцов, и научитесь петь с помощью этой тренировки для голоса. Вы увидите, как долго вы можете удерживать высоту звука. Развивайте уверенность в исполнении риффов и пробежек. .Это приложение для настройки также работает как трубка и может звучать как справочная нота для настройки вашего инструмента. Pitched Tuner отображает традиционную стрелку и циферблат тюнера. Он четко показывает воспроизводимую частоту, а также ближайшую ноту и ошибку в центах. Затем циферблат позволяет легко отслеживать небольшие изменения высоты тона. Отдельный индикатор громкости показывает, насколько четко микрофон улавливает звук вашего инструмента. Это лучший распознаватель заметок — вы просто воспроизводите звук, а нота и частота обнаруживаются.Он позволит настроить любой музыкальный инструмент с очень высокой точностью и широким диапазоном. Notes Recognizer Разработан в сотрудничестве с профессиональным учителем пения The Great And. Пользователь может выбирать из различных систем именования заметок, таких как — Стандарт (#) — Стандарт (б) — До Ре Ми (#) — До Ре Ми (б) — Немецкий (#) — немецкий (б) — Японский (Эй-ха) — Японский (Хэн-ни) — Индийский саргам (#) (Са Ре Га Ма Па Дха Ни Са) — Индийский Саргам (б) (Са Ре Га Ма Па Дха Ни Са) — Индийский саргам (#) (सा रे गा माँ पा धा नि) — индийский саргам (б) (सा रे गा माँ पा धा नि) и др.Простые в использовании и инновационные обязательные функции включены. — Самый Note Recognizer — Сверхбыстрый и простой пользовательский интерфейс! — Старт/стоп в одно касание — Автоматическое обнаружение заметок — Аналог иглы — Точное отображение частоты. — Широкий диапазон обнаружения от A0-C8 — Чистый яркий и простой аналог, такой как UI — Высокоточный тюнер — камертон, скатная труба — Работает в шумной обстановке

Примечание о прозрачности для распознавателя форм — Azure Cognitive Services

  • Статья
  • 4 минуты на чтение
  • 3 участника

Полезна ли эта страница?

Да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Что такое прозрачная заметка?

Система ИИ включает в себя не только технологию, но и людей, которые будут ее использовать, людей, на которых она повлияет, и среду, в которой она развернута. Для создания системы, которая соответствует назначению, требуется понимание того, как работает технология, ее возможности и ограничения, а также способы достижения наилучшей производительности.

Microsoft предоставляет прозрачные примечания , чтобы помочь вам понять, как работает наша технология искусственного интеллекта. Это включает в себя выбор, который могут сделать владельцы системы, влияющий на производительность и поведение системы, а также важность учета системы в целом, включая технологии, людей и окружающую среду. Вы можете использовать прозрачные примечания при разработке или развертывании собственной системы или делиться ими с людьми, которые будут использовать вашу систему или затронуты ею.

Примечания о прозрачности являются частью более широких усилий Microsoft по реализации наших принципов ИИ на практике.Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с принципами искусственного интеллекта Microsoft.

Введение в распознаватель форм

Form Recognizer доступен через набор API и позволяет разработчикам легко извлекать текст, структуру и поля из своих документов. Он состоит из таких функций, как «Чтение» для извлечения текста, «Макет» и «Общие документы» для структурного понимания, а также общих ключевых значений и объектов, таких как имена, места и вещи, предварительно созданных моделей для определенных типов документов, таких как счета-фактуры, квитанции, визитные карточки, W2s, и идентификаторы), а также пользовательские модели для создания моделей, характерных для ваших типов документов.

Распознаватель форм

поддерживает один или несколько языков и языковых стандартов для каждой из функций, перечисленных в статье о поддерживаемых языках.

Термины распознавателя форм

Распознаватель форм
Срок Определение
Чтение Эта функция извлекает текстовые строки, слова и их расположение из изображений и документов, а также другую информацию, такую ​​как обнаруженные языки.
Макет Эта функция извлекает текст, метки выбора и структуру таблицы (номера строк и столбцов, связанные с текстом).См. Макет распознавателя форм.
Общие документы анализирует ваши документы и связывает значения с ключами и записи с таблицами, которые он обнаруживает. Дополнительные сведения см. в разделе Общие документы по распознаванию формsl.
Готовые модели Готовые модели — это модели документов для уникальных типов форм. Эти модели не требуют специального обучения перед использованием. Например, предварительно созданная модель счета-фактуры извлекает ключевые поля из счетов-фактур. Дополнительные сведения см. в разделе Готовая модель счета-фактуры Распознаватель форм.
Индивидуальные модели позволяет обучать пользовательскую модель, адаптированную к вашим формам и документам. Эта модель извлекает текст, пары ключ/значение, метки выбора и табличные данные. Пользовательские модели можно улучшить с помощью отзывов людей, применяя проверку человеком, обновляя метки и переобучая модель с помощью API.
Значение достоверности Все операции «Получить результаты анализа» возвращают значения достоверности в диапазоне от 0 до 1 для всех извлеченных слов и сопоставлений «ключ-значение».Это значение представляет оценку службы того, сколько раз она правильно извлекает слово из 100 или правильно сопоставляет пары ключ-значение. Например, слово, которое, по оценкам, извлекается правильно в 82 % случаев, даст значение достоверности 0,82.

Примеры использования распознавателя форм

Form Recognizer включает в себя функции, которые позволяют клиентам из различных отраслей извлекать данные из своих документов. Следующие сценарии являются примерами подходящих вариантов использования:

  • Кредиторская задолженность: — Компания повышает эффективность работы своих клерков по работе с кредиторами, используя предварительно созданную модель счета-фактуры и настраиваемые формы для ускорения ввода данных счета-фактуры с участием человека.Предварительно созданная модель счета-фактуры может извлекать ключевые поля, такие как Итоговая сумма счета-фактуры и Адрес доставки .

  • Обработка форм страхования: — клиент обучает модель с помощью пользовательских форм для извлечения пары ключ/значение в формах страхования, а затем передает данные в свой бизнес-процесс для повышения точности и эффективности своего процесса. Для своих уникальных форм клиенты могут создать собственную модель, которая извлекает ключевые значения с помощью пользовательских форм.Эти извлеченные значения затем становятся данными для различных рабочих процессов в их бизнесе.

  • Обработка банковских форм: — Банк использует предварительно созданную модель идентификатора и настраиваемые формы для ускорения ввода данных для документации «знай своего клиента» или для ускорения ввода данных для ипотечного пакета. Если банк требует от своих клиентов предоставить личную идентификацию как часть процесса, предварительно созданная модель идентификатора может извлекать ключевые значения, такие как Имя и Номер документа , ускоряя общее время ввода данных.

  • Роботизированная автоматизация процессов (RPA): — Извлечение содержимого для самых разных типов форм и полей поддерживается с помощью настраиваемых форм. Во многих отраслях есть технические типы форм, которые имеют различную структуру и пары ключ/значение. Чтобы извлечь эти данные и сделать их применимыми, клиенты могут использовать настраиваемые формы для обучения пользовательских моделей и включения сценариев RPA.

  • Поведение потребителей и анализ рынка: — Используя готовую модель чека, клиенты могут быстро извлекать ключевые значения, такие как имя продавца и общая сумма транзакции, из розничных чеков.Затем клиенты могут использовать извлеченные данные для анализа поведения потребителей. Дополнительные сведения см. в разделе Готовая модель квитанций Распознаватель форм.

Соображения при выборе других вариантов использования

При выборе варианта использования учитывайте следующие факторы.

  • Будьте внимательны при использовании для предоставления или отказа в выплате пособий Медицинское страхование: К ним относятся медицинские записи и медицинские предписания, которые являются основанием для принятия решения о страховом вознаграждении или отказе. Одобрение кредита: К ним относятся заявки на новые кредиты или рефинансирование существующих.

  • Внимательно рассмотрите возможность проверки человеком, когда речь идет о конфиденциальных данных.  — Важно привлечь человека для ручной проверки, когда вы имеете дело с важными или конфиденциальными данными. Модели машинного обучения не идеальны. Тщательно продумайте, когда включать этап проверки вручную для определенных рабочих процессов. Например, проверка личности в порту въезда, таком как аэропорты, должна осуществляться под контролем человека.

  • Внимательно рассмотрите поддерживаемые типы документов и языковые стандарты. — Готовые модели имеют предварительно определенный список поддерживаемых полей и создаются для определенных языковых стандартов. Обязательно внимательно проверьте официально поддерживаемые локали и типы документов, чтобы обеспечить наилучшие результаты. Например, см. предварительно созданные языковые стандарты для чеков в распознавателе форм.

Распознаватель заметок на ПК — Windows 10, 8, 7 — Скачать бесплатно

Вы серьезно занимаетесь активным музицированием? Приложение для распознавания нот — ваш лучший компаньон, когда речь идет о музыке.Вы поймете, что это приложение обычно помогает анализировать частоту основного тона, которую вы поете или даже играете. Кроме того, он дает вам соответствующее имя заметки. Поэтому он идеально подходит для певцов или артистов, которые хотят найти начальную ноту для конкретной песни.

Как использовать приложение для распознавания заметок?

Как упоминалось выше, это приложение может помочь вам узнать тональность песни. Все, что вам нужно сделать, это спеть тонику, и вы получите название ноты тональности. Также это приложение может помочь вам проверить интонацию на скрипке, флейте и любом другом музыкальном инструменте.К счастью, он не поставляется с причудливой графикой. Он поставляется с отлично видимой компоновкой для темных мест и мрачных тренировочных сред.

Начнем с того, что это приложение для настройки, которое в целом удовлетворит все ваши потребности. С живой нотной записью вы воспроизведете свою музыкальную идею на инструменте и превратите ее в нотную запись. Здесь вы можете наблюдать, как ваш счет растет по мере того, как вы играете музыку. Наконец, вы сможете сохранить нотацию в виде файла изображения. После этого вы можете отправить файл изображения в свой почтовый ящик или даже поделиться им с друзьями.

Чтобы сохранить нотацию, необходимо иметь устройство Android с версией Android не ниже 4.0. Если вы попытаетесь использовать другие более старые версии Android, вы получите сообщение об ошибке. Также важно отметить, что живая нотация не будет работать для свиста. Это потому, что ноты здесь выше обычного музыкального диапазона для инструментов. Наконец, качество микрофона вашего устройства значительно повлияет на производительность этого приложения.

Как загрузить Note Recognizer для ПК

Помимо использования этого приложения на устройстве Android, вы можете использовать его на своем ПК.Здесь вы сможете насладиться большим пользовательским интерфейсом и повеселиться. Однако, чтобы это работало хорошо, вам необходимо загрузить эмулятор Android на свой компьютер. Хорошей новостью является то, что есть много эмуляторов, которые вы можете рассмотреть. Здесь мы будем использовать плеер приложения Nox. Ниже приведены важные шаги, которые вы должны учитывать:

1. Загрузите и установите на свой ПК проигрыватель приложений Nox. (https://www.bignox.com)

2. Запустите проигрыватель приложений Nox на своем ПК.

3. На главном экране эмулятора вы увидите Google Play Store.

5. Войдите в свои данные Google и найдите приложение Note Recognizer.

6. Нажмите «Загрузить», а затем установите его в эмуляторе проигрывателя приложений Nox.

7. Запустите приложение на своем ПК и начните его использовать.

Заключение

Note Recognizer — отличное приложение, если вы талантливы в пении или являетесь начинающим артистом. Вы можете быть уверены, что это приложение поможет вам узнать, какие ноты вы нажимаете. На самом деле, вы можете сыграть эти ноты на фортепиано, и они будут идеально сочетаться.Здесь вы будете петь, разбирать ноту, а потом играть ее на фортепиано. Рассмотрите возможность загрузки этого приложения на свой компьютер сегодня, и вы получите удовольствие от музыки.

Читайте также: Как установить и использовать Pi Music Player на вашем ПК

Профессиональный разработчик приложений и дизайнер веб-сайтов, технический редактор, который любит говорить о технологиях и программном обеспечении. Моя страсть — электронные устройства и гаджеты. Следите за мной в социальных сетях.

Последние сообщения Никова Ивана (посмотреть все)

Родственные

Scholarly Commons — Тихоокеанская студенческая исследовательская и творческая конференция (PURCC): распознаватель цифровых заметок

 

Титул

Цифровой распознаватель банкнот

Ведущий автор Майор

Электротехника и вычислительная техника

Формат

Демонстрация проекта SOECS Senior

Имя наставника факультета

Чериан Мэтьюз

Департамент наставников факультета

Электротехника и вычислительная техника

Аннотация/Заявление художника

Наша команда разработала и создала портативный и удобный распознаватель нот для фортепиано.Это устройство имеет два режима работы. Первый режим отображает ноты на нотном стане, когда пользователь играет на фортепиано или другом музыкальном инструменте. Второй режим предлагает пользователю сыграть ноту и проверяет правильность воспроизведения ноты на ЖК-экране. Этот проект спроектирован, построен и тщательно протестирован. Было рассмотрено несколько алгоритмов анализа звуковых сигналов. После тестирования нескольких мы разработали код в MATLAB для обработки аудиосигнала и перевели наше решение на платформу Arduino Nano.Наш уникальный дизайн реализован на собственной печатной плате, которую мы создали с помощью инструментов Eagle youout. Готовое портативное устройство с батарейным питанием будет распознавать отдельные ноты на одну октаву выше и ниже среднего C.

Местоположение

Школа инженерии и компьютерных наук

Дата начала

28-4-2012 14:00

Дата окончания

28-4-2012 15:30

Этот документ в настоящее время недоступен здесь.

ЗАГРУЗКИ

С 03.12.2019

МОНЕТЫ

 

28 апреля, 14:00 28 апреля, 15:30

Цифровой распознаватель банкнот

Школа инженерии и компьютерных наук

Наша команда разработала и создала портативный и удобный распознаватель нот для фортепиано. Это устройство имеет два режима работы. Первый режим отображает ноты на нотном стане, когда пользователь играет на фортепиано или другом музыкальном инструменте.Второй режим предлагает пользователю сыграть ноту и проверяет правильность воспроизведения ноты на ЖК-экране. Этот проект спроектирован, построен и тщательно протестирован. Было рассмотрено несколько алгоритмов анализа звуковых сигналов. После тестирования нескольких мы разработали код в MATLAB для обработки аудиосигнала и перевели наше решение на платформу Arduino Nano. Наш уникальный дизайн реализован на собственной печатной плате, которую мы создали с помощью инструментов Eagle youout.

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.