Энтузиасты воссоздали трек Эминема «Lose Yourself», используя реплики героев из 331 фильма, мультфильма и сериала.
Музыкант и композитор Moby выложил 500 своих треков в свободный доступ — их можно бесплатно использовать в кино, рекламе, играх и ремиксах без лицензий и авторских отчислений. По словам самого музыканта, он просто хочет увидеть, что из этого сделают креативные люди. В ближайшее время Moby опубликует ещё около 1000 треков.
Группа OK Go использовала 29 роботов и более 60 зеркал для съемок своего нового музыкального клипа на песню под названием Love, в котором использованы калейдоскопические эффекты. Снимали клип в течение двух дней на заброшенном железнодорожном вокзале Будапешта. Всего было сделано 39 дублей, а сорежиссером выступил Дамиан Кулаш из OK Go, который также написал песню.
Apple выпустила в Apple Online Store в продажу аудиокабель с USB-C на 3,5 мм, который позволяет слушать музыку в lossless-качестве через AirPods Max.
При подключении к AirPods Max кабель также обеспечивает сверхнизкую задержку, что полезно для игр и создания контента.
Кроме того, кабель "USB-C to 3.5 mm Audio Cable" совместим с наушниками Beats Studio Pro и любыми устройствами с аудиоразъёмом 3,5 мм.
Стоимость кабеля составляет $39 (~3200 рублей), он имеет длину 1,2 метра.
🗓 04.03.1955 — Выпуcк первых кapмaнных тpaнзиcтopных paдиoпpиeмников [вехи_истории]
В этот день малоизвестная в то время японская компания Sony начала выпуск первых карманных транзисторных радиоприемников, открыв новую эпоху в портативной электронике. Эти устройства стали революцией, поскольку были компактными, энергоэффективными и доступными, в отличие от громоздких ламповых радиоприемников, использовавшихся до этого.
Первые модели, такие как Sony TR-55 и TR-63, быстро завоевали популярность, особенно в США, сделав радио мобильным и персональным. Успех транзисторных радиоприемников способствовал превращению Sony в ведущего производителя бытовой электроники и заложил основы для будущих инноваций, включая кассетные плееры Walkman и цифровые гаджеты.
📝 Пишите в комментарии или кидайте картинкой — какой был ваш первый плеер? Был ли это кассетник или сразу iPod?
💙 И ставьте лайк, если хотите увидеть ролик про компанию Sony)
Из комментариев к статье о гитарном тюнере выяснилось, что многие НЕ верят, что можно вычислять ОЧЕНЬ ТОЧНО частоту синусоидального сигнала по очень небольшому количеству отсчетов не равному степени двойки для FFT и намного точнее чем FFT на том же количестве отсчетов и том же временном интервале накопления данных. Например, ошибка определения частоты может быть 0.05 Гц при небольшом количестве отсчетов на интервале 0.1 сек (FFT дало бы ошибку в 10 Гц = 1/0.1 сек) . Однако, кажется, это возможно. Вот ссылка на мой код на Python (>>исходник) (в телеграм) Коллеги, прошу проверить код, возможно я где-то ошибся.
🗓 19.02.1878 - Запатентован фонограф [вехи_истории]
Томас Эдисон получил патент на фонограф – первое устройство для записи и воспроизведения звука. Этот прорыв стал основой для развития всей звукозаписывающей индустрии. В отличие от более поздних граммофонов, фонограф использовал вращающийся цилиндр, покрытый фольгой, на котором игла оставляла звуковые дорожки. При обратном движении игла считывала эти колебания и воспроизводила звук.
Изобретение фонографа вызвало огромный интерес и открыло новые возможности для науки, развлечений и связи. В последующие годы технология усовершенствовалась, появились граммофоны и виниловые пластинки, но именно работа Эдисона заложила основу для современных аудиоустройств – от магнитофонов до цифровых плееров.
💙 Ставим лайк, если хотите ролик про аудиоиндустрию. Знаю, что уже кое-что в работе, но чем больше лайков - тем это приближает ролик)
Увеличиваем точность БПФ. Изобретаем алгоритм для Гитарного Тюнера и оценки точности пения нот вокалистами. Это анонс статьи в разработке. Подписывайтесь на мой профиль на Хабре, чтобы не пропустить статью. Или присоединяйтесь к моей "телеге". Кратко: точности и быстродействия классического БПФ не хватает для точной и быстрой оценки частоты сигнала. Ищем и изучаем другие алгоритмы. Да, я знаю много китайских маленьких приборчиков и прищепок на гитару с весьма точной настройкой, но интересно разобраться как это достигается. Напишите в комментариях какие более точные алгоритмы определения частоты сигнала вы знаете? (я уже нашел несколько, сейчас тестирую, смотрите изображение ниже) На графиках амплитудный спектр суммы 7 синусоид с близкими частотами, интервал наблюдения 0.1 секунды, частота дискретизации 22050 Гц, как видите классический БПФ ошибается и даже не все синусы видит, а альтернатива дает меньшую ошибку и все синусы увидела. Вертикальные красные линии это реально находящиеся в тестовом сигнале синусоиды. Их частоты написаны над верхней границей графиков.
По итогам жарких обсуждений и критики по поводу медленного кода и плохого fps в тесте вывода на экран графика sin()+noise для Matplolib были внесены усовершенствования и привлечен ИИ для полировки. Исходная статья и код https://habr.com/ru/articles/878002/
Отказ от медленного вывода текста, применение FuncAnimation вместо простого цикла, применение мэджик команды для подключения PyQT backend. FPS поднялся с 12 до 35. Подробности читайте в исходной статье https://habr.com/ru/articles/878002/
м
Написана статья о тестировании (и сравнении FPS) на скорость рисования 2D графиков на python популярных и относительно малоизвестных графических пакетов 2D и 3D (Mayavi 3D, PyVista, Matplotlib, PyQTGraph, Plotly, PyGame, Arcade, pyOpenGL, VisPy, Bokeh) Возникли некоторые технические проблемы и срок публикации пока не ясен (надеюсь, на следующей неделе). Поэтому, заинтересовавшиеся коллеги, прошу подписаться на мой профиль на хабре, чтобы не пропустить публикацию этой статьи. В статье будут видео с отрисовкой в реальном времени 2D графиков и будут измерены FPS. Специально использовался слабенький мини ПК без дискретки. Тем не мене FPS достигал в некоторых случаях 100. Пример видео ниже:
На днях приснилось(!) — «а что если сделать тестовый файл с Dolby Atmos, в котором динамически включалась\отключалась бы мета об объектах». Готовых роликов нет. Хотелось понять Atmos это все таки маркетинг или реальная технология улучшающая звуковое восприятие сцены. Подумалось, сделалось.
Основная фишка при воспроизведения дорожки с Атмосом это рендеринг звука в реальном времени в зависимости от оборудования пользователя, а в идеале и с учетом местоположения слушателя(!), будь то наушники (получится бинауральный звук), полноценная 7.1.4 аудио система или саундбар 7.1.4 (оборудование конечно же должно поддерживать Atmos, иначе, по обратной совместимости, будет получен классический многоканальный звук). То есть оборудование с поддержкой Atmos «знает» и о количестве доступных каналов, и об их расположении в пространстве, и о положении слушателя (для этого есть отдельная процедура калибровки с помощью микрофонов). Итого при классическом многоканале звук может воспроизводится спереди, слева где-то впереди, справа где-то впереди, где-то сзади слева, где-то сзади справа, а в случае Атмос, переходы звука из одного канала в другой будут плавнее (чем больше физ. каналов, тем точнее будет позиционироваться звук), звук может «подниматься» вверх и «приближаться» к пользователю.
Идея состояла в следующем: взять тестовый файл со звуком в Dolby Digital Plus with Atmos, выкинуть из него мету, сделать другой тестовый видео файл с дорожкой Dolby Digital Plus (без Atmos). Нарезать первый и второй файлы на равные отрезки и склеить их в третий, новый файл с чередованием кусков из первого и второго.
Получившиеся файлы можно скачать тут. Для удобства я вшил в видео текст с отображением Atmos. Бонусом записал вторую дорожку — стерео с верхних Top каналов в конфигурации 7.1.2
Наверняка такое "жесткое переключение" не предусмотрено стандартом Dolby, но это работает, в одном видео можно прослушать звук с Атмосом и без.
Мира!
Добрый вечер, уважаемые хабровчане!
Тандем Модемов выпустил вторую часть кибер-панк частушек, которой я спешу поделиться с вами.
В этот раз аудио было сгенерено в Suno, после того, как Udio показал себя совершенно ужасно. Видимо, они что-то поломали в своей сетке, потому что раньше он был лучше, чем конкурент. Теперь же - просто не сравнить, небо и земля.
Suno же сходу выдал так любимые мной ирландские мотивы в сочетании с нашими, исконными частушечными, этот проигрыш заставил меня сразу позабыть про эксперименты в Udio и перейти на Suno окончательно)
Графика - в основном Flux (запущенный локально) со вкраплениями Midjourney (Dall-e эту гонку проиграл).
Хорошего вам пятничного вечера и приятного просмотра!
Озадачился вопросом, а может ли AI помочь в написании гитарных табулатур. Я могу снять на слух партию ударных, но остальное выше моих сил. ChatGPT и Gemini ответили уклончиво и галлюцинативно. Поиск вывел на платный сервис klang.io - но на данный момент ему не по зубам даже изолированная басовая дорожка. Выдает полный бред.
И тут выяснилось, что на популярнейшем сервисе songsterr эта фича живет, что называется без всякой славы, как минимум с весны 2024! Бесплатно! И оно работает! Закинул несколько песен жанров metal, postrock, psychedelic rock и что могу сказать:
Ударные снимает почти идеально, требуется минимальная доводка.
Электрогитары снимает похуже. В хитрых соло захлебывается. Иногда выдумывает. Иногда мажет мимо ритма.
Бас может сильно упростить. Если партия плотная и бас нечеткий, то просто кладет восьмые тоникой. Иначе может прописать бас даже лучше гитар.
Аппликатуры выдает вполне человеческие, но иногда странно выбирает позицию. Для себя я бы переделал.
Пока что любую песню приводит к инструментовке 2 гитары, бас, ударные. Темп понимает, но строй инструментов приводит к E standart.
В целом отличная заготовка для доработки напильником. Писать таб с чистого листа у меня никогда не было энтузиазма, но другое дело, когда уже есть каркас. Больше возможностей играть любимые песни. Естественно, как и со всяким AI, есть риск волны кривых табов, которые постятся без ревью и коррекции.
Ближайшие события
Добрый день, уважаемые хабровчане!
Наш небольшой творческий коллектив "Тандем Модемов" выпустил новую песню и музыкальное видео к ней.
Аудио было по-прежнему сгенерировано при помощи Udio. Что интересно, исполнение получилось ну очень похоже на нейронного Бориса Борисовича Гребенщикова, несмотря на то, что сеть никто об этом отдельно не просил - так на нее действует сочетание стиля Irish Folk с текстом на русском языке. И, на мой взгляд, это исполнение отлично подошло к новой песне.
Кадры были сгенерированы при помощи опенсорсной сети Flux, и я просто поражен качеством генерации - как мне кажется, Flux обгоняет не только опенсорсную Stable Diffusion, но и платные решения вроде Dall-E и Midjourney, при этом его легко можно развернуть на своей машине. Всем, кто до сих пор с ним не знаком - очень рекомендую.
Видео из кадров сгенерировано при помощи Luma.
А вот тут можно почитать (и послушать) про наш прошлый релиз: Новый Век или Парадокс Моравека
Приятного просмотра!
Композитор и экспериментатор под ником HAINBACH открыл для себя технику «Moon Bouncing», используя Луну в качестве эха, когда исследовал творчество композитора Полин Оливерос. Её опыт с «Echoes from the moon» звучал захватывающе. Как и со всеми экспериментальными музыкальными техниками прошлого, HAINBACH захотел попробовать этот процесс сам. Это положило начало его двухлетнему путешествию.
При поддержке Мартин-Николь Рохины (которая также помогала делать записи на месте) HAINBACH связался с командой радиотелескопа в Двингелоо, огромной тарелкой, предназначенной для исследования космоса. Астрономы помогли HAINBACH послать сигналы на Луну: сопрано (Джоханна Варгас), контрабасист (Пол Кэннон), а также звуки от команды поддержки HAINBACH.
Этот увлекательный опыт дал обширный набор сэмплов, которые HAINBACH проанализировал и использовал для создания бесплатного плагина «Moon Echo». Таким образом, все пользователи могут сами ощутить магию лунного прыжка.
«Яндекс» научил «Алису» включать на умных колонках песни для домашних животных.
Российские музыканты записали альбом под названием «Песни для любимых пёсиков», в котором собраны музыкальные композиции для питомцев, которые можно включать в отсутствии хозяев. Любовь к собакам музыканты выразили по-разному, и альбом получился многожанровым: в нём есть и эмбиент, и мягкий инструментал,
и неоклассика, и абстрактная электроника.
«Чтобы питомцы не скучали дома без людей, теперь виртуальный ассистент Алиса может включать музыку, созданную на основе рекомендаций кинологов и зоопсихологов», – пояснили в «Яндексе».
В компании добавили, что более позитивные эмоции у собак вызывают мелодии с «протяжными нотами и небольшим числом одновременно звучащих инструментов».
Чтобы запустить альбом на «Яндекс Станции» или «Яндекс ТВ Станции», перед выходом из дома достаточно сказать: «Алиса, включи пёсни для любимых пёсиков». В сборнике есть долгоиграющий микс «Пёсни целый день», который звучит почти 8 часов. Вместе с другими треками этого должно хватить до возвращения хозяев после рабочего дня. «Пёсни» можно воспроизводить и по отдельности, с перерывами, — для этого нужно настроить их запуск по расписанию в приложении «Умный дом с Алисой».
Сайт проекта доступен по ссылке. Скачать видео проекта можно здесь.
«Яндекс Музыка» обучила систему персональных рекомендаций сотням редких жанров, чтобы пользователи могли открывать для себя новые музыкальные направления и артистов, сообщили Хабру в компании «Яндекс».
Также сервис представил интерактивную digital-карту, где можно подробнее изучить новые жанры, включая мумбатон, скиффл и кранк, и больше узнать про экспертов, которые над ними работали.
Музыкальные направления определила редакция сервиса, а к отбору треков редких жанров были привлечены эксперты индустрии. Среди них были автор подкаста и книги «Планетроника. Популярная история электронной музыки» Ник Завриев, автор лекций и книг о классической музыке, лауреат премии «Просветитель» Ляля Кандаурова, музыкальный журналист Антон Вагин, композитор и преподаватель Berklee College of Music Николай Мищенко и другие профильные музыкальные специалисты.
На основе рекомендаций экспертов для каждого жанра была создана ML‑разметка, по которой команда технологий «Яндекс Музыки» обучила специальную нейронную сеть. Теперь «Моя волна» может подбирать музыку из всего каталога сервиса по сотням музыкальных жанров. При этом умная система рекомендаций остаётся персональной — например, из всего жанра «готический метал» она выберет те треки, которые с наибольшей вероятностью понравятся слушателю. Поэтому «Моя волна» по каждому отдельному жанру будет отличаться у разных пользователей.
Состоялся выпуск открытого музыкального проигрывателя Fooyin 0.5. Проект нацелен на предоставление широких возможностей по настройке и адаптации программы под свои предпочтения.
В Fooyin на выбор пользователя предложен набор виджетов с реализацией различных режимов для управления музыкальной коллекцией и воспроизведения музыки. Дополнительные возможности могут подключаться в форме плагинов.
Для настройки интерфейса в Fooyin предлагается специальный режим редактирования раскладки элементов на экране.
Исходный код проекта написан на языке С++ с использованием библиотеки Qt и распространяется под лицензией GPLv3.
Готовые пакеты Fooyin сформированы для Fedora, Debian и Ubuntu.
Проект поддерживает воспроизведение файлов в формате FLAC, MP3, MP4, Vorbis, Opus, WavPack, WAV, AIFF, Musepack и Monkey's Audio, извлечение сведений о порядке и длительности звуковых треков из CUE-файлов, воспроизведение без пауз (gapless), импорт и экспорт списков воспроизведения в форматах M3U/M3U8.
В интерфейсе Fooyin предусмотрена фильтрация содержимого музыкальной библиотеки по любым полям, есть опции: древовидное представление коллекции, редактирование тегов, создание и управление списками воспроизведения, визуализация при помощи спектрограмм, навигация на уровне каталогов в файловой системе с возможностью прямого воспроизведения выбранных файлов.
Источник: OpenNET.
«Яндекс Музыка» рассказала Хабру о выпуске технологии «Нитро» для начинающих исполнителей, чтобы помочь им найти первых слушателей и попасть в рекомендации сервиса.
Тесты технологии показали, что за неделю «Нитро» позволяет артистам увеличить количество прослушиваний в десятки раз. Проект доступен на сервисе исполнителям с аудиторией до 5 тыс. слушателей в месяц.
«Нитро» помогает исполнителям, которые ещё не нашли своих слушателей. Новая технология позволяет составлять рекомендации в «Яндекс Музыке» не только по реакции пользователей на треки, но и по схожести композиций. «Нитро» использует нейросетевую технологию, которая анализирует звучание композиции и создаёт её аудиовектор — визуальное изображение звука. Затем алгоритмы подбирают для трека слушателей, которым нравится музыка с похожим аудиовектором. В итоге сервис рекомендует новые композицию этим пользователям.
«„Яндекс Музыка“ решает одну из самых острых индустриальных проблем артистов — так называемую проблему „холодного старта“, когда первые треки уже есть, а первых слушателей ещё нет. Каждую неделю мы получаем в среднем 55 тыс. новых релизов, и 80% из них поступают от артистов, у которых до 5 тыс. слушателей в месяц. „Нитро“ поможет им найти свою аудиторию и вдохновиться на создание новых хитов», — пояснила руководитель «Яндекс Музыки» Александра Сагалович.
«Яндекс Музыка» начала тестировать «Нитро» прошлой осенью. За это время технология помогла найти аудиторию более чем 600 начинающим артистам.
Японский бренд Radius выпустит беспроводные наушники, кейс которых выполнен в виде спящего котика. При подключении девайс будет мяукать, а уровень зарядки показывается в рыбовых.