Лучшие визуализаторы музыки для создания видеоклипов в 2020
Dec 28, 2020• Проверенные решения
Музыка является одной из самых просматриваемых видеокатегорий на YouTube, так как миллионы людей по всему миру используют эту платформу, чтобы найти или открыть для себя музыку, которая им нравится. Создать музыкальный клип, который действительно будет выделяться в море подобного контента далеко не просто. Но если вы не являетесь профессиональным режиссером, и вы просто хотели бы сделать видео быстро, вы можете попробовать создать музыкальный клип с помощью визуализатора музыки, которым вы можете поделиться в социальных сетях.
Часть 1: Что такое визуализация музыки?
Преобразование звуков в изображения часто называют музыкальной визуализацией. С середины 1970 года для создания живых изображений из музыкальной композиции использовались различные программные визуализаторы для электронных и мультимедийных проигрывателей.
Часть 2: Как создается визуализация музыки?
Методы, используемые для визуализации музыки, могут варьироваться от очень простых, таких как имитация дисплея проигрывателя, до очень сложных, включающих в себя ряд композитных эффектов.
Медиаплееры, такие как Winamp или VLC, имеют встроенные функции визуализации звука, которые основаны на частотном спектре и громкости песни. Почти все музыкальные визуализации происходят в реальном времени. Это является причиной того, что VJ художники часто используют программы для визуализации музыки, чтобы создать собственные произведения искусства. Однако за последние пару десятилетий музыкальная визуализация стала настолько популярной, что в 2019 году вы даже можете визуализировать свои любимые песни в Интернете без использования дополнительного ПО.
Часть 3: Лучшие визуализаторы музыки для создания клипов в 2020
Если у вас уже есть музыка, которую вы хотели бы визуализировать, то пришло время вам начать посмотреть лучших музыкальных визуализаторов, которые в настоящее время доступны на рынке. Почти все музыкальные визуализаторы, которыми мы поделились в этой статье, предлагают бесплатные пробные версии, которые имеют ограниченные возможности для визуализиции и скачивания, но позволяют вам протестировать, отвечает ли визуализатор музыки всем вашим требованиям.
| 5 Лучших музыкальных визуализаторов | Цена | Доступность | Особенности |
|---|---|---|---|
| Renderforest Music Visualizer | $9.99 в месяц | Онлайн | Шаблоны для визуализации |
| Videobolt Music Visualizer | $7.99 в месяц | Онлайн | Возможность кастомизации шаблона |
| Magic Music Visuals | $44,95 полная версия лицензии | Windows/macOS | Создание 2D и 3D графики |
| VSDC Free Video Editor | Бесплатно | Windows | Визуализатор аудио спектра |
| After Effects | $20,99 в месяц | Windows/macOS | Эффект аудио спектра |
1. Renderforest Music Visualizer
Цена: Бесплатная версия доступна, подписные планы начинаются от $9.99
Доступность: Онлайн
Renderforest — это платформа, которая помогает пользователям создавать визуальный контент в режиме онлайн или даже оформлять весь сайт. Однако, для того, чтобы начать визуализировать свою музыку с Renderforest, вы должны сначала зарегистрироваться и создать собственный аккаунт. После этого вам достаточно выбрать шаблоны визуализации с текстом или фотографиями, добавить имя исполнителя и название песни, а также добавить фоновую фотографию или видео. После этого вы можете выбрать стиль визуализации, который идеально подходит к музыке, выбрать ее цвет и, наконец, загрузить песню, которую вы хотели бы использовать в своем видео. После этого просто нажмите на иконку Предварительный просмотр, и Renderforest отправит вам письмо, содержащее видео музыкальной визуализации. Имейте в виду, что все видео, созданные с помощью бесплатной версии платформы, будут иметь водяные знаки, и продолжительность видео не может превышать одну минуту.
2. Videobolt Music Visualizer
Цена: Доступна бесплатная пробная версия, Планы подписки начинаются от $7.99 в месяц
Доступность: Онлайн
Коллекция шаблонов для музыкальной визуализации, которую предлагает этот сайт, действительно впечатляет, так как вы можете выбрирать из широкого спектра шаблонов в процессе создания видео. Тем не менее, вы должны приобрести один из доступных планов подписки, чтобы иметь возможность настроить шаблон, который вы выбрали, и экспортировать видео без водяных знаков. После того, как вы выбрали шаблон музыкальной визуализации, вам просто нужно нажать на кнопку «Редактировать» под ним, чтобы начать работу над проектом. Вы можете либо загрузить песню с компьютера, либо использовать SoundCloud для импорта песни, которую вы хотите визуализировать.
3. Magic Music Visuals
Цена: Бесплатная демо-версия доступна, $44,95 за лицензию на полную версию.
Доступность: macOS, Windows
Ви-джеи и все остальные артисты, которые любят смешивать звук и изображения во время живых сессий, могут использовать версию Performer этой программы для визуализации музыки. Студийная версия предлагает все функции, необходимые для создания музыкальных визуализаций или музыкальных клипов в реальном времени. Вы можете использовать обе версии Magic Music Visuals для создания 2D- и 3D-графики, которая реагирует на музыку или смешивает фотографии, 3D-файлы или видео.
4. VSDC Video Editor Free — Визуализатор аудио спектра
Цена: Бесплатно
Доступность: Windows
Визуализация музыки является лишь одним из многочисленных вариантов редактирования видео, которые предлагает VDSC Video Editor Free.
Помимо создания видео на основе музыки, вы также можете использовать этот продукт для редактирования видео, чтобы стабилизировать записанные движения, улучшить цвета в кадрах, снятых на разных камерах и дронах, создать 3D-графику или даже сохранить видео в высоком разрешении в ваши аккаунты в социальных сетях непосредственно из программы. VDSC Video Editor содержит пятьсот предустановок, которые вы можете использовать для создания увлекательного музыкального клипа к вашей песне. Помимо функции Спектрум, которая отображает звуки в заданном цветовом диапазоне, VDSC Video Editor также предлагает опцию Аудио Абстракции, которая генерирует красочные абстрактные формы на основе выбранной вами музыки. Несмотря на то, что визуализация звука с помощью VDSC Video Editor является веселым и простым процессом, создателям видео без предыдущего опыта редактирования видео может потребоваться немного времени, чтобы привыкнуть к интерфейсу программы.
5. After Effects — Эффект аудио спектра
Цена: 20,99$ в месяц в качестве одного приложения или 52,99$ на все приложения
Доступность: macOS, Windows
youtube.com/embed/esP3HWXwKm4″ frameborder=»0″ allow=»accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture» allowfullscreen=»allowfullscreen»>
В Adobe After Effects вы можете создавать все — от цифровых визуальных эффектов, моушн-графики до композитирования. Поэтому неудивительно, что вы также можете использовать After Effects для визуализации музыки, но для этого вы должны иметь, по крайней мере, базовые знания этой программы. Перед применением эффекта аудио спектра необходимо сначала создать новую композицию, добавить к нее звуковой файл и установить ее продолжительность. Если эти задачи кажутся слишком сложными, вам следует не торопиться и медленно учиться пользоваться основными функциями Adobe After Effects. Более опытные видеоредакторы могут использовать настройки эффекта аудио спектра, чтобы попробовать различные стили визуализации музыки и исследовать творческие способы сделать свое видео более динамичным.
ВыводСоздатели медиа-контента в социальных сетях, музыканты и диджеи могут создавать потрясающие видео с помощью любого из музыкальных визуализаторов, о которых мы рассказали в этой статье.
Какие музыкальные визуализаторы вам больше всего нравятся для создания музыкальных видео? Поделитесь с нами в комментариях.
.
Liza Brown
Liza Brown является писателем и любителем всего видео.
Подписаться на @Liza Brown
Захватывающая музыкальная визуализация в реальном времени | Новости виджей видео
Когда вы слышите музыку, то используете зрительные центры головного мозга, по средством которых вы испытываете определенные ощущения и понимаете его образы. Но на самом деле, процесс визуализации музыки и звука на компьютере чудесным образом невозможный проект, чреватый проблемой. Но где-то в борьбе за это процесс, могут случиться потрясающего вещи.
И работа коллектива Abstract Birds и Quayola (Давид “Quayola” – видео-художник из Лондона) является одной из самых хороших.
Штука с перьями: вариации Партиты, демонстрирующие гибкость системы, возможность наблюдать различные визуальные виды – важные для использования в качестве исполнительного инструмента с различной музыкой.
Самый большой вопрос при переводе музыки в объем, как определить измерение времени. (Возможно, это — один из самых главных вопросов человечества за прошедшие 150 лет.) Partitura использует самое простое, но возможно самое изысканное решение. В качестве отметки времени — стрелка-указатель, одномерный континуум на единственной оси. Здесь, как переплетенные ДНК, музыкальные события плывут по экрану.
Смысл Partitura, хоть и заключается в ее вариациях, но и в способности к настройкам. Здесь, синестетическая (и синтетическая) возможность может быть реализована в выборе цвета и формы. Несколько параметров помогают создать отличную эстетику.
Люди, наблюдавшие работу Abstract Birds на Elektra Music фестивале в Монреале, не были музыкальными специалистами или даже близко знакомые с аудиовизуальной работой и визуализацией, но были глубоко обеспокоены такими видами вопросов, как: почему определенная форма или цвет двигаются совместно с определенным звуком?
Линейный поток времени справа налево или слева направо знаком из механических и аналоговых устройств, такого как монтажный аппарат Стинбека. Фактически, до тех пор пока вы визуально не видите движение через пространство письменного счета, вы могли предположить, что фильм здесь — преобладающая идея для работы, также как Partitura.
Вот, что создатели говорят в своем описании:
Partitura является пользовательским программным обеспечением для создания графики в реальном времени, направленным на визуализацию звука. Термин «Partitura» (оценка) подразумевает связь с музыкой, и это метафора — ключевое внимание проекта. Партитура стремится создавать новую систему для того, чтобы перевести звук в визуальные формы.
Вдохновленные исследованиями таких художников, как Кандинский, Пауль Клее, Оскар Фишингер и Норман Макларен, изображения, полученные с помощью Партитуры, основаны на точной и последовательной системе отношений между различными типами геометрии. Основной характеристикой этой системы является ее горизонтально — линейная структуры, как и в музыкальной партитуре. Именно на этой линейной среде различные классы абстрактных элементов создаются и развиваются в течение долгого времени согласно звуку. Partitura создает бесконечные абстрактные ландшафты, которые могут реагировать на музыкальные конструкции, аудио анализы и ручные жестикуляционные входы. Это инструмент, который визуализирует звук с обеих сторон: свободы спонтанной личной интерпретации / импровизации и в то же время поддерживает автоматизацию и пусковой механизм с математической точностью.
Partitura определяет свой собственный последовательный язык для создания новых современных абстракций. Именно в этой системе Partitura создает миры, которые расширяются от одной точки до нескольких галактик, от минимализма до сложности, от неподвижности до гибкости, от твердого состояния до жидкого, от углового до гладкого, от робкого до смелого и дерзкого, от спокойного до волнующего, от медленного до быстрого, от ненасыщенного до перенасыщеного, от темного до светлого, от предсказуемого до непредсказуемого.
Буквально «все » и наоборот … так же, как музыкальный поток.
Педро Мари и Натан Синигаглия составляют команду Abstract Birds, и они работают с видео-художником из Лондона — Quayola.
Имеет значение увидеть некоторые более ранние итераций (повторения) Partitura на сайте Quayola. Повторение здесь является действительно существенным– как слои краски, оказывающие фотореалистическое действие – слои шейдера и последовательное повышение визуальной идиомы, сделали работу более красивой и более выразительной в музыке. И увлекательно то, что Quayola вначале работал с вертикальными, а не горизонтальными линиями, из серии под названием PTA. Конечно, среди оставленных экспериментов художника, вы могли бы найти начало другого пути к вашей собственной работе.
Partitura — Preview 04 from Quayola on Vimeo.
vimeo.com/video/11767412?byline=0&portrait=0&color=ffffff»/>
PTA 03 from Quayola on Vimeo.
Есть много способов отследить историю визуальной музыки, но одна интересная нить, если можно так выразиться, должна предполагать использование одномерного потока вдоль линии.
Tags: 3D , abstract-birds , audiovisual , av , awesomeness , elektra , generative , quayola , responsive , sound-visualization , visualization , vvvv , аудиовизуальных , удивительность , Электра , генеративных , звуко-визуализация , визуализация
ТОП-20 Сайтов с Фоновой Музыкой для Видео и Монтажа
Удачный выбор фоновой музыки для создания видеоролика не менее важный момент, чем креативный сценарий и грамотная адаптация. Над саундтреком к дорогим рекламным видео для крупных компаний обычно работает специально нанятый композитор и опытный звукорежиссер.
Но если бюджет пока не позволяет заказывать ролики с шести- и семизначным ценником, на музыке можно сэкономить.
Мы собрали для вас 20 сайтов, где можно приобрести музыку для видео недорого, в диапазоне от $15 до $99, а иногда и вовсе скачать бесплатно.
Немного об авторском праве
Все сайты в подборке предлагают музыку по лицензии Creative Commons.
Это значит, что вы можете скачивать и использовать треки без разрешения правообладателя, но должны указать автора в титрах.
Рядом с названием трека вы найдете пиктограммы, которые обозначают тип
CC-лицензии. Самая лучшая лицензия CC BY. Она означает, что с треком можно делать все что угодно и совершенно бесплатно, но чтобы найти такую музыку, придется сильно постараться.
Подробнее о типах CC-лицензий можно узнать из таблицы ниже.
Для использования музыки в коммерческих целях придется заплатить.
В нашей подборке только сайты с Royalty Free музыкой.
Это значит, что вы платите только раз за покупку лицензии. Даже если ролик с выбранными треком принесет вам миллионы, вы не должны никаких отчислений автору.
Почему мы никогда не используем бесплатную фоновую музыку для видео
В рекламном бизнесе вопрос об авторском праве всегда стоит наиболее остро. Без разрешения автора опасно брать не то что музыку, но даже звук дождя, который лежит в сети в свободном доступе.
Причем страшен даже не столько гнев авторов, с ним всегда можно договориться лично, а въедливость стоков, у которых работают собственные юридические отделы по части интеллектуальной собственности. С продажи трека они берут себе около 50% от стоимости, указанной автором, и будьте уверены, почуяв возможность стрясти с вас денег, они вцепятся, как клещи.
С юридическими нюансами покончили. А теперь вперед и с песней!
Кто долистает до конца, узнает любимый сайт с фоновой музыкой для видеороликов агентства видеопродакшена “ВидеоЗаяц”.
Сайт с богатейшей коллекцией старой и новой музыки всевозможных жанров. Перед скачиванием, вы можете не только прослушать трек, но и почитать отзывы о нем. Треки доступны в форматах MP3, OGG, M3U и в высоком качестве.
Приятный глазу интерфейс, удобная навигация, богатая коллекция платной и бесплатной музыки.
Сайт староват, зато это огромный выбор фоновой бесплатной музыки для создания видеороликов современных стилей: даб, техно, хаус, эмбиент. Можно загружать и скачивать треки и даже целые альбомы без регистрации и авторизации на сайте.
Музыкальный архив от американской радиостанции WFMU. Внешний вид и интерфейс соответствует. Можно найти как треки с единовременной оплатой, так и полностью бесплатные.
В дизайне сайта безошибочно угадывается культовый сервис SoundCloud. Треки можно загружать, скачивать, ставить лайки, делиться, комментировать, составлять подборки и слушать онлайн в режиме бесконечного лайв стрима.
Более 50 тысяч треков для бесплатного использования по лицензии YouTube с удобным интерфейсом и фильтрами поиска.
Минималистичный сайт с бесконечным множеством фоновой музыки для видео всевозможных жанров. Все треки доступны для скачивания в высоком качестве. Единственный минус — наличие на сайте навязчивой рекламы.
Некоммерческий сайт с одной из крупнейших в мире коллекций музыки для неограниченного использования. Делай с ней что хочешь без всяких ограничений. И другой большой плюс — на сайте много классики 🙂
Электронная музыка и ремиксы от более чем 45 000 авторов для свободного коммерческого использования. Дизайн “Здравствуй, 2007 год”, что делает его очень неудобным, но содержание хорошее.
Относительно новый сайт с более 1300 треков в фонотеке с еженедельным пополнением. Дизайн как таковой отсутствует, разобраться не так просто, но попробовать можно.
Агрегатор фоновой музыки для создания видеороликов с CC-лицензией в интернете.
Доступен поиск не только по жанрам, но и по “настроению”. Сайт простой и понятный, а фильтры делают его еще удобнее.
Отличный сайт с обилием бесплатной музыки с возможностью свободного редактирования. Но сайт специфический и есть большой минус — отсутствие поиска по жанрам. Придется как-то ориентироваться по именам авторов.
Сайт французского композитора Бенджамина Тиссота, на котором найдется музыка для любого проекта. Всего более 150 треков, для каждого из которых Бен придумал говорящие названия «Cute», «Funny Song» и т.д.
Клондайк редчайших треков с CC-лицензией, которых вы не найдете больше нигде. Вся музыка доступна для скачивания в MP3.
Фоновая музыка для видеороликов, которую можно слушать и транслировать бесплатно или скачать за умеренную плату в форматах MP3 или FLAC. Сайт внешне пустоват, но на нем можно найти годные треки.
Популярная площадка сотрудничает с самыми талантливыми музыкантам, а ее подборки собирают по 20 млн. просмотров на Facebook и YouTube. В коллекции более 800 сборников с оригинальными обозначениями жанров вроде “Corporate” или “First Snow”. Сайт требует регистрации, есть пробный бесплатный период.
Сервис сотрудничает с выдающимися инди-артистами, которые помогали создавать музыкальные темы для компаний уровня National Geographic, Microsoft, и Toyota. На сайте тысячи треков, которые можно отфильтровать по жанру, настроению, продолжительности, темпу и даже музыкальным инструментам. Регистрация обязательна, можно с помощью Фейсбука.
Более 2500 композиций от 160 независимых музыкантов с удобным интерфейсом. На сайте есть специальный раздел для кино и видеопродакшенов. А еще рядом с треком прикреплена ссылка на сайт артиста, чтобы познакомиться с ним лично и договориться о длительном сотрудничестве.
На сайте можно не только выбрать фоновую музыку для создания роликов из 65 категорий, но и кастомизировать каждый трек по глубине и мощности басов.
Более сотни оригинальных композиций с максимально широкими правами на использование.
Заключение
Забыли указать какой-то очень ценный сайт? Не стесняйтесь добавить его в комментариях. Подходящих вам треков и успешного выбора!
БОНУС: выбор “ВидеоЗаяц.рф”
Если вы хотели знать, какой фоновой музыкой для создания видеороликов пользуемся мы как профессиональное агентство видеопродакшена, то встречайте Audiojungle.
Специализированный сайт с огромной базой треков по лицензии Royalty free для рекламной индустрии. Главные покупатели — рекламные агентства, ТВ, радио и моушн-дизайнеры, фрилансеры.
У сайта два главных преимущества: вменяемая цена, в среднем $25-50, а также удобная система поиска. Производители аудио-контента хорошо знают свою основную аудиторию и ее запросы, поэтому треки удачно сгруппированы и тэгированы по категориям.
Успехов!
Музыкальный поисковик Musipedia: от Моцарта до Элтона Джона
Открытая музыкальная энциклопедия «Musipedia» — это постоянно обновляемая коллекция музыки со всего мира с возможностью поиска определенной мелодии.
Сами авторы отмечают, что «Musipedia» была вдохновлена Википедией, однако не является ее частью.
«Musipedia» была создана в 2002 году выпускником старейшего в Германии Технологического института Карлсруэ Райнэром Типке. На сегодняшний день в библиотеке проекта насчитывается более 30 тысяч треков: от сонат Бетховена до Rolling Stones.
Поисковик позволяет найти и идентифицировать музыку, даже если вы знаете только её приблизительное звучание. Существует несколько вариантов ввода мелодии: ее можно наиграть на виртуальном пианино, насвистеть в микрофон, отбить ритм на клавиатуре компьютера или использовать код Парсонса.
Первый — через подключение MIDI-клавиатуры — это тот же синтезатор, однако в большинстве случаев для извлечения хоть какого-нибудь звука требуется подключение к компьютеру, так как MIDI-клавиатура не имеет встроенных колонок и используется преимущественно для звукозаписи.
Второй — при помощи клавиатуры ПК, где каждая клавиша будет отвечать за определенную ноту, или при помощи компьютерной мыши и виртуальных клавишных.
Третий способ — при помощи микрофона напеть или насвистеть приблизительную мелодию.
Четвертый — самый простой, основанный на ритмическом рисунке, который вы настукиваете на клавиатуре.
Пятый — на основе кода Парсонса для мелодических контуров, в которых происходит так называемое «melodic motion» — движение мелодии вверх или вниз относительно тона предыдущей ноты. Если данная нота выше предыдущей, то отмечается латинской U (Up), ниже — D (Down), повторяет звучание — R (Repeat). Первая отмечается звездочкой (*).
На основе такой записи знаменитая колыбельная «Twinkle Twinkle Little Star» ( в русском языке на ту же мелодию играется детская песенка «Как под горкой — под горой»), например, будет звучать следующим образом: *RURURDDRDRDRDURDRDRDURDRDRDDRURURDDRDRDRD
После набора пользователем мелодии любым из вышеперечисленных способов алгоритм подбирает наиболее похожие на нее из имеющихся в коллекции «Musipedia».
Эту коллекцию можно и пополнить, загрузив трек на сайт. Далее алгоритм программы самостоятельно переведет ноты на понятный ему язык — сайт использует язык нотной записи LilyPond, где каждой ноте соответствует своя буква, таким образом, привычный нотный стан более напоминает текстовый документ (так ‘до’= ‘c’, ‘ре’ = ‘d’ и т.д.) — и добавит предложенную мелодию в общую коллекцию.
Сайт проекта.
Music Transformer — нейросеть для создания гармоничной музыки
Нейросетям пока сложно создавать длинные музыкальные произведения. Это связано со сложной структурой музыки: большинство мелодий содержат разные мотивы, паттерны и повторения, которые при этом связаны единой композицией. Разработчики Google Brain представили Music Transformer — нейронную сеть с механизмом внимания, которая способна генерировать музыку с более логичной структурой, узнаваемыми частями и повторениями.
Как работает Music Transformer
Music Transformer — нейросеть с механизмом внимания (attention-based neural network).
Она использует представление на основе событий и технику относительного внимания (relative attention). Relative attention моделирует внимание в зависимости от того, насколько далеко друг от друга находятся два фрагмента. При этом сеть «уделяет внимание» повторяющимся музыкальным событиям и может генерировать длинные музыкальные последовательности. Подход relative self-attention позволяет модели обобщать сверх длины обучающих примеров.
Аккумулируя внимание как на повторящихся паттернах, так и на последней мелодии, нейросети удается создавать гармоничную музыку с относительно развитой композицией.
В отличие от предыдущей модели разработчиков, Performance RNN, которая основана на LTSM и сжимает более ранние события в скрытое представление фиксированного размера, новая модель имеет простую структуру энкодер-декодер и прямой доступ ко всем более ранним событиям. Это позволяет ей генерировать мелодию напрямую.
Послушайте мелодию, созданную Music Transformer:
Ограничения
Music Transformer пока далека от совершенства — иногда она создает музыку со странными переходами, большими паузами и слишком частыми повторениями.
Команда полагает, что музыканты смогут использовать разработку в качестве креативного инструмента для изучения возможных продолжений мелодии.
Разработчики планируют в ближайшее время выпустить открытый код для тренировки модели и создания музыки. Больше примеров работы Music Transformer можно послушать здесь.
Sounevis 0.14.3 для Windows — Визуализация звука на рабочем столе
Задумывались ли вы, что любой звук имеет визуальное представление? Каждое, слово, бит, риф, партию можно представить в виде красочного цветового эффекта, соответствующего ритм мелодии. Sounevis или «Неонка» – это анализатор спектра акустических колебаний. Он мониторит сигналы, передаваемые на выход звуковой карты, и после математической обработки отображает на дисплее монитора их спектральную визуализацию в определённом стиле.
Приложение разнообразит рабочий стол привлекательными эффектами в стиле неонового свечения. Разнообразие световых эффектов и модулей с десятками настроек позволит анимировать рабочее пространство с движением в такт проигрываемой музыке.
В настройках изменяется ряд параметров визуализации. Для быстрого переключения между стилями оформления предусмотрена опция создания тем. Функция отображения визуализации во весь экран поверх остальных окон предназначена для релаксации или организации небольшого музыкального представления.
Как пользоваться
Утилита проста в эксплуатации.
- Запустите и кликните по плюсику в главном окне (раздел «Визуализации»).
- Выберите раздел с визуализацией, её саму и разновидность представления.
- Откроется окно с настройками: задайте их по собственному вкусу, просматривая результат внесённых изменений в реальном времени.
- Аналогичным образом добавьте ещё несколько визуализаций при необходимости.
- Ниже, в разделе «Модули», добавьте на экран интерактивный элемент: панель управления проигрывателем или цифровые часы.
- Через главное меню зайдите в настройки темы и задайте фоновый рисунок.
Как это выглядит:
youtube.com/embed/jMyviRzs2BI?» frameborder=»0″ allowfullscreen=»» allow=»autoplay; encrypted-media; picture-in-picture» title=»»/>
Преимущества и недостатки
К преимуществам Sounevis относят:
- Разнообразие тем, эффектов и настроек.
- Функция создания тем.
- Расширяемость функциональности за счёт сторонних модулей.
- Добавление нескольких визуализаций одновременно.
- Опция применения нескольких пост-эффектов к любому элементу.
- Сильно нагружает старые видеокарты.
- Примитивный редактор тем.
Скачать Sounevis бесплатно:
- Версия: 0.14.3;
- Язык: Multi + Rus;
- Платформа: Windows;
- Размер: 23 Mb;
- Лицензия: Freeware.
Машинное обучение в Hum to Search от Google
Навязчивые мелодии (англ. earworms) – хорошо известное и порой раздражающее явление. Как только одна из таких застревает в голове, от нее бывает довольно трудно избавиться. Исследования показали, что так называемое взаимодействие с оригинальной композицией, будь то ее прослушивание или пропевание, помогает прогнать навязчивую мелодию. Но что, если вы не можете вспомнить название песни, а можете только напеть мотив?
При использовании существующих методов сравнения мелодии, которую мы пытаемся воспроизвести, с ее исходной полифонической студийной записью возникает ряд сложностей. Звук концертной или студийной записи с текстом, бэк-вокалом и инструментами может сильно отличаться от того, что можем напеть мы. Кроме того, по ошибке или по задумке в нашей версии могут быть совсем не те высота, тональность, темп или ритм песни. Вот почему так много текущих подходов, применяемых к системе query by humming, сопоставляют напетую мелодию с базой данных уже существующих мелодий или других напевок этой песни вместо того, чтобы идентифицировать ее напрямую.
Однако этот тип подходов часто основан на ограниченной базе данных, требующей обновления вручную.
Запущенная в октябре функция Hum to Search представляет собой новую полностью машинно-обучаемую систему Google Search, которая позволяет человеку найти песню, если он напоет или “промычит” ее. В отличие от существующих методов, этот подход создает эмбеддинг из спектрограммы песни, минуя создание промежуточного представления. Это позволяет модели сравнивать нашу мелодию непосредственно с исходной (полифонической) записью без необходимости иметь другую напевку или MIDI-версию каждого трека или использовать сложную созданную вручную логику для извлечения мелодии. Такой подход значительно упрощает базу данных для Hum to Search, позволяя постоянно добавлять в нее эмбеддинги оригинальных треков со всего мира, даже последние релизы.
Как это работает
Многие существующие системы распознавания музыки перед обработкой аудиосэмпла преобразуют его в спектрограмму, чтобы найти более правильное совпадение.
Однако есть одна проблема в распознавании напетой мелодии – она зачастую содержит относительно мало информации, как в этом примере песни “Bella Ciao”. Разницу между напетой версией и тем же сегментом из соответствующей студийной записи можно визуализировать с помощью спектрограмм, показанных ниже:Визуализация напетого отрывка и его студийной записи
Учитывая изображение слева, модель должна найти аудио, соответствующее правому изображению, в коллекции из более чем 50 миллионов похожих изображений (соответствующих сегментам студийных записей других песен). Для этого модель должна научиться фокусироваться на доминирующей мелодии и игнорировать бэк-вокал, инструменты и тембр голоса, а также различия, возникающие из-за фонового шума или реверберации помещения. Чтобы на глаз определить доминирующую мелодию, которая могла бы использоваться для сопоставления этих двух спектрограмм, вы можете поискать сходство в линиях в нижней части приведенных изображений.
Предшествующие попытки реализовать поиск музыки, в частности, в контексте распознавания музыки, звучащей в кафе или клубах, продемонстрировали, как к этой проблеме может быть применено машинное обучение.
Now Playing, выпущенный в 2017 году для телефонов Pixel, использует встроенную глубокую нейросеть для распознавания песен без необходимости подключения к серверу, а Sound Search, позже разработавший эту технологию, использует ее для распознавания на базе сервера для более быстрого и точного поиска более 100 миллионов песен. Следующей задачей было применить то, что было изучено в этих релизах, для распознавания музыки из аналогично большой библиотеки, но уже по напетым отрывкам.
Настраиваем машинное обучение
Первым шагом в развитии Hum to Search было изменение моделей распознавания музыки, используемых в Now Playing и Sound Search, для работы с записями напевок. В принципе, многие подобные поисковые системы (например, распознавание изображений) работают аналогичным образом. Для обучения нейронная сеть получает на вход пару (напевку и исходную запись) для создания эмбеддинга для каждого входа, которые позже будут использоваться для сопоставления с напетой мелодией.
Настройка обучения нейронной сети
Чтобы обеспечить распознавание того, что мы напели, сеть должна создавать эмбеддинги, для которых пары аудио, содержащие одну и ту же мелодию, расположены близко друг к другу, даже если у них разный инструментальный аккомпанемент и певческие голоса.
Пары аудио, содержащие разные мелодии, должны находиться далеко друг от друга. В процессе обучения сеть получает такие пары аудио до тех пор, пока не научится создавать эмбеддинги с этим свойством.
В конечном итоге обученная модель сможет генерировать для наших мелодий эмбеддинги, похожие на эмбеддинги эталонных записей песен. В этом случае поиск нужной песни – это всего лишь вопрос поиска в базе похожих эмбеддингов, рассчитанных на основе аудиозаписей популярной музыки.
Данные для обучения
Поскольку для обучения модели требовались пары песен (записанные и спетые), первой задачей было получить достаточно данных. Наш исходный набор данных состоял в основном из спетых фрагментов (очень немногие из них содержали просто напев мотива без слов). Чтобы сделать модель более надежной, во время обучения мы применили аугментацию к этим фрагментам, а именно, изменяли высоту тона или темп в случайном порядке. Получившаяся модель работала достаточно хорошо для примеров, где песню именно спели, а не промычали или просвистели.
Для улучшения работы модели на мелодиях без слов мы сгенерировали дополнительные тренировочные данные с искусственным мычанием из существующего набора аудиоданных с использованием SPICE, модели извлечения высоты тона, разработанной нашей расширенной командой в рамках проекта FreddieMeter. SPICE извлекает значения высоты из заданного звука, которые мы затем используем для генерации мелодии, состоящей из дискретных звуковых тонов. Самая первая версия этой системы трансформировала данный оригинальный отрывок вот в это.
Генерация мычания из спетого аудиофрагмента
Позже мы усовершенствовали наш подход, заменив простой генератор тона на нейросеть, которая генерирует звук, напоминающий настоящий напев мотива без слов. Например, спетый выше фрагмент можно преобразовать в такое мычание или насвистывание.
На последнем шаге мы сравнили обучающие данные, смешав и сопоставив аудиофрагменты. Когда, например, нам встречались похожие фрагменты от двух разных исполнителей, мы выравнивали их с помощью наших предварительных моделей и, следовательно, предоставляли модели дополнительную пару аудиофрагментов той же мелодии.
Улучшение машинного обучения
Обучая модель Hum to Search, мы начали с функции triplet loss. Как было показано, она хорошо справляется с различными задачами классификации, такими как классификация изображений или записанной музыки. Если дана пара аудио, соответствующая одной и той же мелодии (точки R и P в пространстве вложения, показанном ниже), функции triplet loss будет игнорировать определенные части обучающих данных, полученных из другой мелодии. Это помогает улучшить поведение при обучении как в случае, если модель находит другую мелодию, которая слишком простая и уже далеко от R и P (см. точку E), так и в случае, когда она слишком сложна, учитывая текущий этап обучения модели, и оказывается слишком близкой к R – но по нашим данным, она представляет собой другую мелодию (см. точку H).
Примеры аудиосегментов, визуализированных как точки в пространстве для эмбеддинга
Мы обнаружили, что можем повысить точность модели, приняв во внимание эти дополнительные обучающие данные (точки H и E), а именно сформулировав общее понятие уверенности модели на серии примеров: насколько уверена модель, что все данные, которые она видит, можно классифицировать правильно, или она видит примеры, которые не соответствуют ее нынешнему пониманию? Основываясь на этом понятии, мы добавили потерю, которая приближает уверенность модели к 100% во всех областях встраиваемого пространства, что привело к повышению точности и запоминаемости нашей модели.
Вышеупомянутые изменения, в частности вариация, аугментация и комбинация обучающих данных, позволили модели нейросети, используемой в поиске Google, распознавать спетые или напетые мелодии. Текущая система достигает высокого уровня точности в базе данных из более полумиллиона песен, которые мы постоянно обновляем. Этой коллекции песен еще есть куда расти, чтобы включить в него больше музыки со всего света.
Чтобы потестить эту фичу, откройте последнюю версию приложения Google, нажмите на иконку микрофона и скажите “What’s this song” или кликните на “Search a song”. Теперь можете напеть или насвистеть мелодию! Надеемся, Hum to Search поможет избавиться от навязчивых мелодий или же просто найти и послушать какой-то трек, не вводя его название.
(PDF) Методы визуализации мелодии и ритма через сеть
Методы визуализации мелодии и ритма через сеть 19
здесь количество раз, когда высота звука используется в последовательности), у нас все еще есть
релевантный ключ к структуре.
Кроме того, мы привносим гармонию и ритм в
других контекстов. Обучение, коллекционирование и вождение — это действия, которые подразумевают эти
два явления: ритм и гармонию. Теперь наш следующий шаг — работать с нашими
представленных техник в этих контекстах.
Поскольку предоставление визуальных доказательств недостаточно надежно, мы также проанализировали нашу работу
на структурной основе (средняя степень, плотность, тенденция). Нам не удалось воспроизвести
некоторых визуальных эффектов в контексте письменной презентации. Мы рекомендуем
открыть для себя все интерактивные функции на базе Gephi, используя мелодии GEXF
, опубликованные вместе с нашим экспериментом: выберите соседей по высоте, прогуляйтесь по мелодическим дорожкам
или также насладитесь персонализацией макета.В дальнейшем работа Rhythm Net-
может быть применима к различным музыкальным анализам и практикам: поиск музыкальной информации
, интерактивное обучение, инструменты рекомендации музыки, дополненные
музыкальные инструменты, слуховое восприятие и познание, дизайн музыкального интерфейса,
инструментов для производства и композиции, а также интеллектуальные системы обучения музыке.
Ссылки
1. GEXF 1.2draft Primer. Рабочая группа Gexf. март 2012.
2.Л. Адамич и Гланс Н. Политическая блогосфера и выборы в США в 2004 году:
Разделили они блог. В материалах 3-го международного семинара по обнаружению ссылок
covery, страницы 36–43, 2005 г.
3. Международная ассоциация MIDI. Спецификация стандартного формата мид-файлов. 1.1. 2003.
4. Луи Биго, Жан-Луи Джавитто, Морено Андреатта, Оливье Мишель и Антуан
Spicher. Расчет и визуализация музыкальных структур в аккордовом сим-
плициальных комплексах.Джейсон Юст, Джонатан Уайлд и Джон Эшли Бургойн, редакторы
, MCM 2013 — 4-я Международная конференция по математике и вычислениям
в музыке, том 7937 конспектов лекций по информатике, страницы 38–51, Монреаль,
Канада, Июнь 2013 г. Springer.
5. Гийом Блот, Хасен Фушаль, Франсис Руссо и Пьер Заурель. Экспериментальная
фургонов для управления движением. На Международной конференции IEEE по коммуникациям
, Куала-Лумпур, Малайзия, май 2016 г.
IEEE.
6. Гийом Блот, Франсис Руссо и Пьер Заурель. Обнаружение закономерностей в учебных курсах e-
: подход, основанный на времени. В CODIT14 2nd International Confer-
ence on Control, Decision and Information Technologies, Metz, France, nov 2014.
IEEE.
7. Гийом Блот, Пьер Заурель и Франсис Руссо. Рекомендательные двигатели
под влиянием популярности. На 6-й Международной конференции MCETECH,
Монреаль, Канада, май 2015 г.IEEE.
8. Крис Бойтманис, Ульрик Брандес и Кристиан Пич. Визуализация развития интернета
на уровне автономных систем. В материалах 15-й Международной конференции
по рисованию графиков, GD’07, страницы 365–376, Берлин, Гейдельберг, 2008.
Springer-Verlag.
9. Маккартин Брайан Дж. Прелюдия к музыкальной геометрии, 1998.
10. Крумхансл Кэрол Л. Глава Алгоритм поиска ключей, основанный на тональных иерархиях.
Oxford University Press, Нью-Йорк, США, 1990.
11.
Чуан Чинг-Хуа и Селин Э. Чу. Поиск полифонических звуковых ключей с использованием алгоритма ceg спирального массива
. В ICME, страницы 21–24. IEE, июль 2005 г.
Визуализация музыки | Блог Итана Хейна
Компьютерное производство музыки и ее сочинение затрагивают не только уши, но и глаза. Представления в аудиоредакторах, таких как Pro Tools и Ableton Live, являются чисто информационными: формы сигналов, сетки и линейные графики. Некоторые системы визуализации являются чисто декоративными, как психоделическая полуслучайная графика, созданная iTunes.Некоторые системы находятся посередине. Я вижу в этих графических системах богатый потенциал для лучшего понимания того, как работает музыка, и для новых композиционных методов. Вот некоторые из самых интересных систем визуализации музыки, с которыми мне приходилось сталкиваться.
Ноты
Западная нотная запись — это почтенный метод визуализации музыки. Это очень аккуратная и компактная система, однозначная и цифровая, и ее не так уж сложно изучить.
Такие программы, как Sibelius, также могут легко переводить обозначения в данные MIDI и обратно.
Но западная нотация имеет некоторые ограничения, особенно для современной музыки. Он плохо справляется с микротонами. У него ограниченная способность передавать перформативные нюансы — после ста лет джаза нет хорошего способа обозначить свинг, кроме как просто написать слово «свинг» в верхней части партитуры. Система подписи клавиш отлично работает для основных клавиш, но менее полезна для второстепенных клавиш и модальной музыки и практически бесполезна для блюза.
Вот предложение, как можно улучшить систему обозначений в будущем.Это визуализация Джоном Снидалом соло Джона Колтрейна в фильме Майлза Дэвиса «All Blues» (я немного отредактировал его, чтобы облегчить восприятие глаз).
ВизуализацияSnydal больше аналоговая, чем цифровая — она показывает точные нюансы исполнения Колтрейна с тонкими оттенками высоты тона, времени и динамики.
MIDI-секвенсоры предлагают дальнейшие улучшения по сравнению со стандартной записью.
Вот упрощенный секвенсор электронной музыки под названием iNudge. Играй, это весело.
Вот мелодия Телониуса Монка «Четыре в одном», показанная в стандартном формате MIDI «пианино».Прямоугольники показывают не только, какие ноты и когда воспроизводятся, но и точно, как долго они удерживаются. Темно-красный означает громче, более бледный розовый — тише. Вы также можете узнать объем по полосам внизу.
MIDI — это универсальная и удобная система. Он может записывать вашу игру на клавиатуре, вы можете импортировать партитуры и даже просто рисовать ноты прямо на экране (мой предпочтительный метод).
The Music Animation Machine имеет замечательную серию видеороликов, сочетающих MIDI-ролики различных классических произведений с их записями.А вот и знаменитые токката и фуга ре минор Баха.
По мере того, как программное обеспечение становится все более сложным в плане извлечения данных высоты тона из реальных аудиозаписей, вы можете начать манипулировать ими с той же легкостью, что и MIDI.
Вот скриншот программы коррекции высоты звука Melodyne, близкой родственницы Auto-tune.
Линии показывают фактическую высоту звука, а оранжевые капли показывают ноты, которые, по мнению программы, певец собирался ударить. Толщина капель показывает объем.Вы можете перетаскивать капли и перерисовывать линии по своему желанию, чтобы изменить мелодию по своему усмотрению. Melodyne даже транскрибирует исполнение в стандартную нотацию и MIDI для вас.
Высокий и низкий
Мы пришли к общему мнению, что более быстрые частоты должны быть пространственно представлены как «более высокие», а более медленные — как «более низкие». Это кажется таким разумным, но на самом деле это совершенно произвольно и даже не соответствует физическому опыту. На фортепиано высокие ноты находятся справа, а низкие — слева.На гитаре «низкая» струна ми физически расположена на выше «высокой». Аппликатуры для высоких и низких нот на духовых инструментах также не соответствуют простой оси выше-ниже.
Абсолютный шаг — это прямая лестница, но класс шага — круговой. Наиболее точным представлением питча является спираль.
Другие способы концептуализации пространства поля
Высокий и низкий — не единственные метафоры, которые мы используем для более быстрых и медленных колебаний.Как я уже сказал, питч-класс круглый.
Но круг на самом деле просто заменяет вверх / вниз на по часовой стрелке / против часовой стрелки. Есть и другие способы осмысления высоты тона. Мы интуитивно воспринимаем изменение высоты звука как приближение и дальнейшее движение внутрь и наружу. Мы также считаем, что высокие частоты ярче, а низкие — темнее. Игроки на струнных инструментах иногда специально настраивают свои верхние струны слишком высоко, создавая эффект, известный как блеск.
Время
Принято считать, что время движется слева направо. Но это не единственная возможная ось. Как насчет вперед и назад? Это парадигма ритм-игр, таких как Dance Dance Revolution и Guitar Hero.
Самая чистая реализация этой концепции — в игре FreQuency.
Игра даже позволяет создавать свои собственные ремиксы.
Мне нравится эта метафора туннеля, и я бы хотел, чтобы она расширилась до полноценной производственной среды.
Волны
Питчи — это синусоидальные колебания, и вы можете визуализировать их как таковые.
Синусоидальные волны не очень полезны для нотной записи, но они помогают понять, что происходит с научной точки зрения, когда вы что-то слышите физически.
Они еще лучше анимированы:
См. Все анимированные барабанные пластинки в Википедии.
Формы сигналов
Аудиоредакторыпоказывают музыку в виде амплитудных волновых форм, капель, которые становятся шире там, где звук громче.Вот перерыв Funky Drummer в Recycle. Синие капли показывают барабанные удары. Эти капли амплитуды мало что говорят о музыкальном содержании, за исключением времени и громкости. Но Recycle был разработан для барабанных петель, где время и громкость — единственная информация, которая вам действительно нужна.
Вот рисунок, который я сделал, показывающий, как вы слышите Funky Drummer, когда он зацикливается:
В сообщении на Design Observer Роб Уокер обсуждает форму волны как новый значок для музыки, заменяющий стилизованные восьмые ноты или записи, которые выполняли свою работу в прошлом.В проигрывателе SoundCloud используется привлекательная графика формы волны, которая помогает слушателю отслеживать, где он находится в песне, следя за пиками громкости.
Есть даже группа SoundCloud под названием Pretty Waveforms.
Форма волны может перейти от чисто функциональных настроек к более декоративным. Вот концепция маркировки на основе формы волны от Джошуа Дистлера, показывающая треки в Post by Björk.
Теория музыки и сети
Я всегда думал, что было бы круто использовать сети для концептуализации теории музыки, и сделал несколько попыток.Вот сравнение между кругом полушагов и кругом квинт, которые являются эвольвентами друг друга:
Вот карта аккордов в «Giant Steps» Джона Колтрейна.
А вот блок-схема, показывающая, как определить, какой масштаб или режим вы слышите.
Было бы намного круче иметь более абстрактные трехмерные интерактивные визуализации, показывающие, как действуют аккорды, гаммы и мелодии. Леонард Эйлер показал, как можно представить тональную гармонию в виде решетки с топологией тора, как показано на этой анимации.Красные линии показывают большие трети, зеленые линии показывают второстепенные трети, а синие линии показывают пятые части:
У меня есть собственные амбиции в этой области, но пока мне не хватает навыков программирования для их реализации.
Однако другие делают некоторые впечатляющие успехи. Дмитрий Тимочко произвел фурор на публикацию в Science первой статьи, связанной с музыкой, о своих методах топологической визуализации тональной гармонии. Я не могу осмыслить его идеи, но они интригуют.
Вот иллюстрация Анируддха Пателя из его статьи «Язык, музыка, синтаксис и мозг.«Опять же, я не совсем понимаю, что все это значит, но я планирую продолжить расследование.
Другие теоретики пытались использовать цвет для демонстрации гармонической функции. Для этой цели Скрябин изобрел «световую клавиатуру», но она не прижилась.
Визуализация музыкальной формы и структуры
Мне нравится использовать простую цветовую кодировку, чтобы отслеживать, какой раздел находится в процессе работы над песней. Желтый — для вступлений и концовок, синий — для куплетов, зеленый — для припевов, а оранжевый — для инструменталов и брейкдаунов.
Эдвард Тафте показывает более сложные визуализации структуры песни на своем форуме:
Проект Мартина Ваттенбурга «Форма песни» демонстрирует повторение в музыкальном произведении. Вот его визуализация Мадонны «Как молитва».
Вот визуализация Ваттенбургом «Für Elise» Бетховена.
Спекуляция
Вот занимательное видео, показывающее, как можно создать происходящую последовательность драм-машины, используя счет в двоичном формате от Никласа Роя.
Разве эта система раскраски графиков не создала бы классную нотную запись или интерфейс?
Visual Complexity есть еще много идей, подобных этой.
Мне кажется, что мы едва прикоснулись к полезным и привлекательным схемам. Есть ли другие интересные методы визуализации, о которых мне следует знать? Попади в комментарии.
Обновления
Джон Кловер подтолкнул меня к этому посту, который во многом перекликается: «Удивительные музыкальные визуализации и обучение»
У меня как раз была возможность поиграть с некоторыми песнями / приложениями Бьорк «Биофилия».Некоторые из них представляют собой новаторские интерактивные визуализации; некоторые просто занимательны и заводны; некоторые сбивают с толку, но заслуживают баллов за творчество. В целом, это замечательный эксперимент, который, я думаю, окажет влияние.
Онлайн-музыкальный визуализатор с 74 редактируемыми шаблонами
Рок-музыка, редактируемая в Интернете от DJ Artist Музыка к видео
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Редактируемые онлайн-ди-джеи на музыкальном фестивале Музыка к видео
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемая онлайн-мелодия заменяет музыку на видео
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Редактируемая онлайн-версия «Йога для внутреннего мира», музыка к видео
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Интернет-редактор «Валентин» превосходит музыку в видео Square 1: 1
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемая онлайн-музыка регги в видео портрет 4: 5
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Интернет-редактируемая музыка солнечного света на видео Square 1: 1
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Онлайн редактируемая программа музыкального фестиваля Аудиограмма музыки
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Интернет-редактируемая музыкальная аудиограмма Black Fall Music List
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Онлайн-редактируемая аудиограмма ночной музыки Blue Hip Hop
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Редактируемая онлайн-аудиограмма музыкального фестиваля розового и желтого цветов
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Online Editable Blue Music Fest 2020 Музыкальная аудиограмма
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Интернет-редактируемая аудиограмма музыкального объявления Yellow Music Fest
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Интернет-редактируемая аудиограмма розовых круговых ритмов
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Электронный редактируемый музыкальный альбом выпускает круговую музыкальную аудиограмму
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемая онлайн-аудиограмма Pink Art Music
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Интернет-редактируемая аудиограмма Beats of Eyes Vision Music
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Интернет-редактируемая аудиограмма с музыкальными нотами светло-фиолетовых ритмических волн
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Онлайн редактируемая аудиограмма темно-пурпурной волшебной музыкальной волны
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Онлайн-редактируемый спектр аудиограммы мистической музыки
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемая онлайн-аудиограмма Orange and Balck Soundcloud Music
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Онлайн-редактируемая аудиограмма синей перкуссии круговой музыки
Музыка к видео | Вертикальный 9:16
Интернет-редактируемая музыкальная аудиограмма с круговой формой волны зеленой природы
Музыка к видео | Вертикальный 9:16
Редактируемый онлайн-визуализатор джазовой рэп-музыки Музыкальная аудиограмма
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Онлайн-редактируемая музыкальная аудиограмма прогресса сигнала Eclipse
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Интернет-редактируемая красная круговая аудиограмма Love Beats Music
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Редактируемый онлайн-промо релиз нового альбома на музыкальной аудиограмме Spotify
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Online Editable Hip Hop Circular Audio Spectrum Music Audiogram
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Онлайн-редактируемая кинематографическая музыкальная аудиограмма с круговым звуковым спектром
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Интернет-редактируемая красная круговая рождественская музыкальная аудиограмма
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Редактируемый онлайн-редактор DJ Music Party Invitation Music Visualizer
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемая онлайн-музыка Golden Beats к видео
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Музыка для онлайн-редактирования Концертная музыка на видео Square 1: 1
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Онлайн-редактируемая зеленая монохромная музыка для путешествий к видео
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемый онлайн-музыкальный Love Square 1: 1
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемый онлайн-ритм мелодической музыки для видео Square 1: 1
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Интернет-редактируемая элегантная музыкальная битовая программа Музыкальная аудиограмма
Музыка к видео | Вертикальный 9:16
Интернет-редактируемый шаблон Jazz Music Night Party Музыкальная аудиограмма
Музыка к видео | Вертикальный 9:16
Онлайн-редактируемый выпуск альбома Всемирного дня музыки Аудиограмма музыки
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Редактируемая онлайн-аудиограмма американского музыкального фестиваля
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Интернет-редактируемая аудиограмма музыкального фестиваля White Summer Music
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Редактируемая онлайн-аудиограмма BreakBeat Music Dark Red
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Редактируемая онлайн-аудиограмма Willy’s Music Mashup Music
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Интернет-редактируемая фиолетовая музыкальная аудиограмма путешествия во времени
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Онлайн-редактируемый музыкальный визуализатор Pink Jazz Музыкальная аудиограмма
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Интернет-редактируемая аудиограмма доминирования розовой музыки
Музыка к видео | Квадрат 1: 1
Редактируемая онлайн-аудиограмма синей акустической музыки
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Интернет-редактируемая аудиограмма Beats of Night Music
Музыка к видео | Пейзаж 16: 9
Редактируемая онлайн-аудиограмма синего и черного панк-музыки
Музыка к видео | Портрет 4: 5
Редактируемая онлайн-аудиограмма Blue Pain and Peace Music
Музыка к видео | Вертикальный 9:16
Визуализация музыки.
В своей сегодняшней статье я хотел бы… | Ольги Кузиной | QuandooВ своей сегодняшней статье я хотел бы выделить некоторые фундаментальные принципы обучения для тех читателей, которые только начинают изучение данных или визуализацию информации в контексте разработки программного обеспечения. Ощущение визуализации можно сформировать как при просмотре милых картинок … так и при изучении книг. Итак, я попытаюсь показать, как тот, кто глубоко копается в визуализации данных, имеет преимущество перед теми, кто использует ярлыки.Я буду использовать пример из области, совершенно не связанной с разработкой программного обеспечения. Может показаться немного растянутым, чтобы рассматривать музыкальные листы как «визуализацию», но нотация действительно визуализирует музыку в том смысле, что человек с хорошим слухом расшифровывает визуальные символы, а затем воспроизводит их своим внутренним слухом или в игре.
В классической музыке ноты играются точно так, как показано на листе, с точно отмеренными паузами и сустейном. Предполагается, что исполнитель всегда придерживается намерений композитора.Тем более в оркестре, где у каждого инструмента своя роль и функция. Некоторые инструменты отвечают за мелодию, некоторые — за гармонию, некоторые — за басовые партии. Было бы странно, если бы басовая туба решила объединить и мелодию, и бас (крайний пример). Сохранение порядка нот в игре — основная задача нотной записи классической музыки. Вот как выглядят первые несколько измерений в J.S. Концерт Баха для 2-х скрипок, струнного оркестра и континуо (вместо струнного оркестра и партии континуо показан клавир):
Визуализация с табулатурой основана на нескольких факторах.Иногда у людей нет возможности выучить нотную запись классической музыки, и в какой-то момент жизни они хотят научиться игре на гитаре. По большей части они хотят сделать это быстро, пропуская классические обозначения, которые им кажутся сложными. Басовые ключи, скрипичные ключи, диезы, бемоль, паузы, гррр. Табличка была придумана для таких людей.
Они могут видеть, какой это лад, какая струна, и постепенно играть мелодии таким образом. Эта нотация обычно используется для записи соло и импровизаций.Вот пример из вкладок, визуализации мелодическую линию композиции по Ингви Мальмстин:
Цифры в области обведены желтым указывают лады, линии выделяются для строк, и тот, кто хочет, чтобы имитировать большого Ингви можете продолжать и скопировать линия мелодии в точности такая, как ее сыграл Ингви. Сопоставление ноты с определенным ладом — дополнительная нагрузка для гитариста, незнакомого с классической нотацией, поэтому визуализация номеров ладов лучше всего подходит для них. Тем не менее, это обозначение вкладок — это всего лишь обходной путь и имеет некоторые ограничения.Ученик гитариста идет в темноте, копируя струну нот, не осознавая стоящую за ней гармонию. Те, кто знаком с классической нотацией, испытывают снобизм по поводу табуляции, и не без причины. Однако вкладки действительно помогают начать воспроизведение мелодий, хотя и в ограниченном объеме, и для некоторых людей этого может быть достаточно.
Покойный Тед Грин был уникальным музыкантом и учителем, игравшим на гитаре в стиле фингеринг с аккордовыми мелодиями. Стиль аккордовой мелодии подразумевает одновременное воспроизведение аккордов и мелодии.Для гитариста нет единого способа сыграть аккордовую мелодию. В отличие от классических произведений в оркестре или партии гитарной мелодии, исполняемой соло или в группе, гитарист с аккордовой мелодией должен играть и аккордов, и мелодию одновременно. Тед потратил некоторое время, изобретая свои собственные визуальные диаграммы, так как большинство его учеников были незнакомы с классической нотацией и смешивали аккорды с линиями мелодий.
Каждый прямоугольник представляет собой сетку из струнных (вертикальные линии) и ладов (горизонтальные линии).Порядок воспроизведения нот поясняется в легенде. Вышеприведенный фрагмент включает то же музыкальное произведение в классической нотной записи. Визуализация аккордов-мелодий в коробках помогает визуально исследовать гитару.
С гитарой можно менять клавиши, перемещая на несколько ладов вверх или вниз, и сохранять тот же образец аппликатуры. Гитаристы называют это «игрой в коробках». Если кто-то говорит, что играть поверх блюзовой пентатоники — это скучно, это означает, что им уже достаточно импровизировать над этим паттерном. В случае с гитарой классическая нотация не всегда необходима, поскольку гитара является наиболее визуальным инструментом.Вспомните Джими Хендрикса, который играл только своим визуальным мышлением. Подход Теда Грина к визуализации игры на гитаре находится где-то посередине, поскольку он включает в себя блоки и предписывает порядок воспроизведения мелодий. Если вам интересно, вот подробное описание стиля записи Теда.
Мы видим, что классическая музыкальная нотация является самой абстрактной визуализацией музыки. С его помощью можно читать ноты для любого инструмента, будь то струнный инструмент, духовой инструмент или клавиатура.Знание этой нотации — и теории музыки — облегчает обучение игре на нескольких инструментах.
Я говорю из личного опыта, так как мои навыки игры на фортепиано очень помогли, когда я изучал гитару в старших классах школы. Кроме того, руководить оркестром может только тот, кто имеет в виду эту наиболее абстрактную визуализацию. Визуализация с вкладками и блоками зависит от гитары. Невозможно одинаково визуализировать ноты для духовых инструментов или клавишных из-за специфики этих инструментов.Самый абстрактный подход — самый универсальный, и поэтому важно изучать вещи на самом высоком уровне абстракции. Это также верно для визуализации данных и информации. Любой желающий может просмотреть милые видео. Но только тот, кто обладает глубокими знаниями, сможет создавать уникальные визуальные представления. Именно об этом и говорится в моей предыдущей статье «Визуализация данных 101: базовое руководство».
.. и, поскольку до Рождества осталось всего несколько дней, вот что у меня для вас: очаровательная перкуссионная пьеса в стиле фингеринг, сыгранная удивительно талантливым гитаристом. Наслаждайтесь и с Рождеством! 🙂
| Июль 2012: Отображение мелодии Дэн Лич-Уилкинсон рассматривает мелодию и рубато в музыкальном исполнении. Это видео было произведено Musicology for the Mass. | |
| Июль 2012: Сопоставление Рубато и громкости Дэн Лич-Уилкинсон исследует взаимосвязь между рубато и громкостью в музыкальном исполнении. Это видео было произведено Musicology for the Mass. | |
 vimeo.com/video/44242015″ frameborder=»0″ webkitallowfullscreen=»» mozallowfullscreen=»» allowfullscreen=»»/> | Июль 2012 г .: Аннотирование номеров тактов и долей Дэн Лич-Уилкинсон объясняет аннотации иерархии тактов / долей. Это видео было произведено Musicology for the Mass. |
| Декабрь 2010 г .: Анализ темперамента в Sonic Visualiser Дэн Стоуэлл изучает темперамент в записях клавесина, используя Sonic Visualiser и плагин TempEst. Прямая ссылка на страницу YouTube. | |
| Ноябрь 2010 г .: Как установить Sonic Visualiser и плагин Vamp (Mac OSX) Маттиас Маух показывает, как установить Sonic Visualiser и плагин Vamp, а затем демонстрирует автоматическую транскрипцию аккордов. Прямая ссылка на страницу Vimeo. | |
| Март 2010 г .: Пример обозначения аккордов в Sonic Visualiser Маттиас Маух из Центра цифровой музыки Королевы Марии Лондонского университета рассказывает нам простой пример обозначения отрывка песни с аккордами в Sonic Visualiser. Обозначение аккордов может быть полезно для музыковедческих целей или в качестве справочной транскрипции для проверки алгоритмов автоматического обозначения аккордов. Или просто для музыкального развлечения. Прямая ссылка на страницу Vimeo. | |
Февраль 2010 г . : Пример визуализации звука и данных в Sonic Visualiser Маттиас Маух из Центра цифровой музыки при Королеве Марии Лондонского университета рассказывает нам простой пример загрузки аудиофайла и некоторых связанных данных в Sonic Visualiser и поиск по результатам. Этот пример взят непосредственно из повседневного использования Матиаса в исследованиях транскрипции звуковых аккордов. Обратите внимание, что данные, показанные здесь, были рассчитаны отдельной программой и просто загружаются (из текстовых файлов) для проверки в SV, а не рассчитываются в приложении. Для получения информации о методах транскрипции и сегментации аккордов см. Исследование Матиаса. Прямая ссылка на страницу Vimeo. | |
| Февраль 2009: выравнивание звука с помощью Sonic Visualiser и MATCH Пример автоматического выравнивания звука с целью сравнения записей с использованием Sonic Visualiser с плагином выравнивания звука MATCH. Три аудиозаписи загружаются и сначала воспроизводятся все вместе (какофонически, потому что они имеют совершенно разную синхронизацию), затем соло, но без выравнивания. Затем мы нажимаем волшебную кнопку Align, которая вычисляет выравнивание по времени, и снова играем с выравниванием, переключаясь между треками по желанию, оставаясь в той же точке в основной музыкальной партитуре. Прямая ссылка на страницу Vimeo. | |
| Декабрь 2006 г .: просмотр Sonic Visualiser Краткий обзор (со звуком, но без повествования) по некоторым функциям Sonic Visualiser. Музыка представляет собой микс «Cold Duck» Рона Паркера в исполнении Terrace Martin Trio, взятый из учебника Мастеринг с JAMin и Ardor. Это видео датировано концом 2006 года и посвящено Sonic Visualiser 1.0. Некоторые случайные пропадания звука, похоже, появлялись во время преобразования: извините за это.Качество видео было не таким уж хорошим для начала, но это хороший план — и хорошая музыка! Прямая ссылка на страницу Vimeo. |
Это пример с тремя разными историческими записями одного и того же классического произведения.
Февраль | 2020 | Библиотеки Хьюстонского университета
Элизабет Кеннеди, бывший директор по развитию библиотек Хьюстонского университета, дала интервью Houston P.A. о программе открытых образовательных ресурсов UH. Слушайте
Вероника Арельяно Дуглас
Вероника Ареллано Дуглас, координатор обучения в Библиотечном университете Хьюстона, была принята в конкурентоспособную Программу лидерства и развития карьеры (LCDP) Ассоциации исследовательских библиотек (ARL).Арельяно Дуглас — один из 24 стипендиатов, выбранных в когорту 2020-2021 годов.
LCDP — это годичная программа для подготовки библиотекарей среднего звена из исторически недопредставленных расовых и этнических групп к взятию на себя руководящих ролей в своей карьере и в профессии в целом.
Как координатор обучения, Арельяно Дуглас занимается обучением и обучением информационной грамотности. Ее исследовательские интересы включают критическую информационную грамотность и библиотечное дело, феминистскую педагогику, вопросы труда в библиотечном деле и теорию отношений и культуры.Ареллано Дуглас получила степень магистра библиотечных и информационных наук в Университете Северного Техаса и степень бакалавра гуманитарных наук в Университете Райса. Она была научным сотрудником Американской библиотечной ассоциации и новым лидером.
ОБНОВЛЕНИЕ 11 марта 2020 г .: День визуализации данных 2020 откладывается до дальнейшего уведомления.
Институт корпоративных данных Hewlett Packard и библиотеки Университета Хьюстона совместно проведут ежегодный день визуализации данных UH 2020, который состоится 16 марта в библиотеке MD Anderson Library.Зарегистрировать
UH Ежегодный день визуализации данных 2020
На мероприятии будут представлены презентации и демонстрации по визуализации и интерпретации данных во всех областях исследований и академических кругов.
Студенты могут принять участие в конкурсе визуализации данных.
График дня визуализации данных 2020
9:00
Павильон Элизабет Д. Роквелл
Вступительное слово
- Клаудия Нойхаузер, заместитель вице-президента по исследованиям и передаче технологий и директор UH HPE Data Science Institute
- Мэрилин Майерс, временный декан библиотек UH
9:15 а.м.
Будущее визуализации данных
Линдита Камай, Школа коммуникации UH Valenti
9:45
Обучение космонавтов с использованием аппаратного моделирования в цикле и VR
Анжелика Гарсия, НАСА
10:30
Проект человеческого тела и анатомический стол
Лиза Острин, Колледж оптометрии UH
11:00
Интерпретация машинного обучения с помощью визуализации и решений HPE AI
Суменду Саркар, Hewlett Packard Enterprise
11:30 а. м.
Город, выбранный в качестве образца — визуализация детализации и взаимосвязи в области здравоохранения
Дэн Прайс, UH Honors College и HPE Data Science Institute
13:00 — 3 вечера.
Демонстрация средств визуализации
Элизабет Д. Роквелл Павильон
Введение в Tableau
Библиотека доктора медицины Андерсона, цокольный этаж, комната 10-F
Зарегистрироваться на День визуализации данных 2020
Энн Вашингтон, координатор служб метаданных в библиотеках Хьюстонского университета, является соавтором недавно выпущенной монографии «Связанные данные для сбитого с толку библиотекаря », опубликованной издательством ALA Editions в сотрудничестве с Ассоциацией библиотечных коллекций и технических служб (ALCTS). ).Узнать больше
Связанные данные для сбитого с толку библиотекаря
Библиотека архитектуры, дизайна и искусства проводит «Свидание вслепую с книгой» с 5 по 14 февраля.
Свидание вслепую с книгой
Студентам предлагается проверить книгу «Свидание вслепую» из библиотеки архитектуры, дизайна и искусства, развернуть ее и прочитать. Студенты могут заполнить форму «Оцените свое свидание», прилагаемую к книге, даже если она не была заполнена.Отправьте форму до 14 февраля, чтобы принять участие в розыгрыше призов.
Библиотеки Университета Хьюстона приглашают публику на следующие чтения поэзии и прозы в среду, 19 февраля. Будут представлены преподаватели программы UH Creative Writing Program. Чтения начнутся в 17:30. в Общественном колледже почестей, библиотека доктора медицины Андерсона. Будут обеспечены легкие закуски.
Роберт Босуэлл опубликовал семь романов, три сборника рассказов, две научно-популярные книги и поставил две пьесы.Его работа принесла ему две стипендии Национального фонда искусств, стипендию Гуггенхайма, премию школы литературы штата Айова за художественную литературу, стипендию Лилы Уоллеса / Вудро Вильсона, премию PEN West за художественную литературу, приз Джона Гасснера
Написание пьес и премия Evil Companions.
Он опубликовал более 70 рассказов и эссе в таких местах, как The New Yorker , Best American Short Stories , O. Henry Prize Stories , Pushcart Prize Stories , Esquire , Colorado Review , Epoch , Plowshares , а также во многих других журналах и сборниках.Он возглавляет кафедру творческого письма Каллена в Хьюстонском университете.
франсин дж. Харрис родился в Детройте, штат Мичиган. Она получила степень бакалавра английского языка в Университете штата Аризона в 1997 году и степень магистра в области поэзии в Мичиганском университете в 2011 году, где она училась.
награжден стипендией Zell. Она является автором Here Is the Sweet Hand (Farrar, Straus & Giroux, 2020), play dead (2016) и allegiance (2012), финалист как премии Kate Tufts Discovery, так и PEN. Открытая книжная премия.Ее стихи публиковались во многих журналах, в том числе McSweeney’s , Ploughshares , Poetry , Meridian , Indiana Review , Callaloo и Boston Review .
Будучи стипендиатом Cave Canem в 2008 году, она также выиграла Ежегодный поэтический конкурс Boston Review 2014 года и была удостоена стипендии NEA 2015 года. Харрис был писателем в Вашингтонском университете в Сент-Луисе и преподавал творческое письмо в Мичиганском университете и Центральном колледже в Данвилле, Кентукки.В настоящее время она является адъюнкт-профессором английского языка в Хьюстонском университете.
— Пение: как предварительно визуализировать гармонии
Визуализация гармонии происходит в том, что я и другие называем звуковым изображением ; в основном, способность слышать музыку внутри, практически без внешних стимулов. Когда инструменталисты практикуют это, они обычно делают это на пением, поскольку голос гораздо более тесно связан с мозгом, чем любой другой инструмент.Однако для всего вышеперечисленного это можно сделать и внутри.
Многое из того, что поможет вам в этом, находится в сфере тренировки слуха .
Я бы начал с визуализации на слух песен, которые вы знаете, вообще без пения, и посмотрел, сможете ли вы одновременно уловить и мелодию, и басовую линию / аккорды, идущие в вашей голове. (например, «Спой это в своей голове». НИКАКОГО ОБМАНА свистом, напевом или чем-то еще. Да, сначала это может помочь, но это будет костыль, на который вы не сможете положиться в других ситуациях.) Во многих случаях гармония является результатом этих двух факторов: басовая линия (и аккорд) сообщает вашему уху, какие ноты звучат «хорошо», а мелодия дает вам контур, рядом с которым можно петь.
Воспринимайте мелодию как ориентир, для которой есть невидимые части гармонии как вверху, так и внизу, которые образуют аккорд, определяемый басовой линией. На мой взгляд, если вы усвоили как мелодию, так и структуру аккордов, у вас есть достаточно информации, чтобы спеть партию гармонии. Вы можете попрактиковаться в этом, начав с мелодической линии, а затем попробовав прыгнуть вверх или вниз к одной из «невидимых» частей гармонии.
«Посмотри, прежде чем прыгнуть», как в, попытаться иметь звуковую концепцию , где вы идете, прежде чем совершить прыжок.
Я никогда не прикрывал одно ухо во время пения гармонии. Насколько я понимаю, звукозаписывающие компании изобрели эту причуду, чтобы заставить чрезмерно одурманенных звездочек выглядеть так, будто они знают, что делают (я думаю, они просто выглядят глупо). Музыка — это искусство слуха, и если вы закрываете одно ухо, вы только усложняете себе настройку и слышание аккордов, которые звучат в музыке.Если это сенсорная перегрузка, которую ваше ухо не может обработать, вам следует вернуться к работе над усвоением мелодии и гармонии: они должны синхронизироваться, а не конфликтовать друг с другом. Если вы уже не знаете мелодию и гармонию, музыка, происходящая в данный момент, является вашим единственным ориентиром (помимо типичных последовательностей аккордов и мелодических контуров, определенных нашей культурой). В этом пространстве живут мастера-импровизаторы.
