Audio production techniques which previously only existed in GUI-constrained digital audio workstations, livecoding environments, or C++ APIs are now accessible with our new Python module called DawDreamer. DawDreamer therefore bridges the gap between real sound engineers and coders imitating them with offline batch-processing. Like contemporary modules in this domain, DawDreamer can create directed acyclic graphs of audio processors such as VSTs which generate or manipulate audio streams. DawDreamer can also dynamically compile and execute code from Faust, a powerful signal processing language which can be deployed to many platforms and microcontrollers. We discuss DawDreamer's unique features in detail and potential applications across music information retrieval including source separation, transcription, and audio effect parameter inference. We provide fully cross-platform PyPI installers, a Linux Dockerfile, and an example Jupyter notebook.


翻译:DawDrareamer因此弥补了真实的音响工程师和以离线分批处理方式模仿这些音响的编码员之间的差距。DawDawDreamer可以像该领域的当代模块一样,DawDreamer可以制作产生或操纵音频流的VST等音频处理器的定向循环图。DawDreamer也可以动态编译和执行Faust的代码,这是一种强大的信号处理语言,可以部署到许多平台和微控制器。我们讨论DawDreamer的独特性,并有可能用于音乐信息检索,包括源分离、转录和音效参数。我们提供了完整的跨平台PyPI安装器、Linux Dockerfile和例如Jupyter笔记本。

0
下载
关闭预览

相关内容

Jupyter Notebook是以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释。
【干货书】PyTorch 深度学习,255页pdf
专知会员服务
274+阅读 · 2021年4月3日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年2月10日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【新书】Python数据科学食谱(Python Data Science Cookbook)
专知会员服务
114+阅读 · 2020年1月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
轻量级.NET Core快速开发框架OsharpNS
DotNet
3+阅读 · 2019年4月27日
Github项目推荐 | RecQ - Python推荐系统框架
AI研习社
8+阅读 · 2019年1月23日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
教你用Python来玩跳一跳
七月在线实验室
6+阅读 · 2018年1月2日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
SepNE: Bringing Separability to Network Embedding
Arxiv
3+阅读 · 2019年2月26日
Deep Face Recognition: A Survey
Arxiv
18+阅读 · 2019年2月12日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】PyTorch 深度学习,255页pdf
专知会员服务
274+阅读 · 2021年4月3日
专知会员服务
51+阅读 · 2021年2月10日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【新书】Python数据科学食谱(Python Data Science Cookbook)
专知会员服务
114+阅读 · 2020年1月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
7+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
轻量级.NET Core快速开发框架OsharpNS
DotNet
3+阅读 · 2019年4月27日
Github项目推荐 | RecQ - Python推荐系统框架
AI研习社
8+阅读 · 2019年1月23日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
教你用Python来玩跳一跳
七月在线实验室
6+阅读 · 2018年1月2日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员