- Python で学ぶ音楽信号分析と音楽アプリ開発 目次
Python で学ぶ音楽信号分析と音楽アプリ開発 目次
1. まえがき
2. 準備
2.1 オーディオファイル操作
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2.2 オーディオファイルの読み込み／書き込み
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2.3 音楽分析分析・アプリ開発向けのPython ライブラリ
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3. 音楽信号分析のための基本処理
3.1 信号処理
3.1.1 フィルタリングの基礎
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3.1.2 マルチバンド処理用フィルタバンク
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3.2 周波数分析
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3.3 音高分析（定Q変換）
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3.4 時間的な処理
3.5 空間的な処理
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3.6 音の分離
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3.7 リサンプリング
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3.8 ピッチシフト／タイムストレッチ
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3.9 波形生成
3.10 ラウドネス正規化
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3.11 収音
3.12 教材
4. オーディオエフェクタ・フィルタ処理
4.1 リアルタイム処理
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4.2 オールパスフィルタ
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4.3 イコライザ
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4.4 適応フィルタ
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5. 音楽の構成要素の分析
5.1 テンポ・BPM
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5.2 コード（和音）
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5.3 メロディ
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5.4 歌声・音色
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5.5 音響特徴量
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5.6 楽曲構成・区間
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6. 音楽信号分析に基づく要素技術
6.1 クロスフェード処理
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6.2 自動作曲
7 メタデータ収集・処理
7.1 テキスト処理
7.2 データ利用・著作権関連
7.3 Web 上でのメタデータ収集
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7.4 音楽配信サービスの API 利用
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7.5 メタデータ処理ライブラリ (Mutagen, PyTagLib)
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8 楽曲分析向けデータセット
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9 音楽信号分析の利用例
9.1 市販楽曲・アーティストのテンポ分析
9.1.1 東方プロジェクト
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9.1.2 Perfume
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9.1.3 L'Arc-en-Ciel
9.1.4 米津玄師
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10 Pythonでの音楽ソフトウェア開発
10.1 PyQt / PyQtGraph を使ったアプリ開発
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10.2 Flaskを使ったサーバサイドでの処理系構築
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