他トラックと同時に再生した際に効果を発揮します。, 位相の反転を利用することで左右のサウンドを消すことが可能です。これによりボーカルトラックを抽出します。, リズムの中心となる「スネア」には2本のマイクを使用し By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. できれば、.NETの中にあるDirectXで済ますことができれば非常に助かるのですが、可能なのでしょうか? 誰かの疑問に誰かが答えることでQ&Aが出来上がり、後で見に来たたくさんの人の悩みの解決に役立てられています。 その場合、QuickTime音源で鳴らしている音もiTunesに書き出せればベストです。 自動的にitunesに保存されました。  ・片側に電源スイッチとボリュームがあります。 BR-600はWAVEオーディオファイル音源は取り込めるはずなのですが...  とりあえず手元にあるMIDIファイルをハード音源の音色でならせるようになりたいです。質問があまりに初心者っぽくてすみません。, あなたを助けてくれる人がここにいる 方法をご存知の方、よろしくお願いします。, 今までソフト音源とVSTを使って、最近初めてハード音源を買いましたが、いまいちハード音源の概念が分からず、音を鳴らせません。音源については全くの初心者です。 えーーっと。。単に左の音を右に、右の音を左に入れ替えたいってことでいいのでしょうか?(とりあえずその場合で回答してみます)、 メロン:https://bit.ly/2YSu7zE 参考:http://clarinetvilla.blog112.fc2.com/blog-entry-85.html 既に2chステレオ音源に成っているのなら、単に左右を入れ替える。という方法しか有りません。 念のため、実際の音源ファイルで本当に正しいのか確認をしたいのですが、例えば電車が右から左に移動する音など、テストに使える音源ファイルの入手方法はないでしょうか? スピーカーの左右が試せるのであればレンタルDVDでも大丈夫です。その場合はタイトルを教えてください。よろしくお願いします。, カセットテープの音源をフリーソフトでPCに取り込みました。 などを、パッド等に割り当てて、 Logic インバート適用方法 ↑ 反転させたいリージョンをダブルクリックし、 「サンプルエディタ」を表示します。 メニュ →「機能」→「反転」を選択します。 ↑ 「波形」が反転し、山が「打面」と合いました。 サウンドをチェックしてみましょう。 ソフトはロジックを使用し、プラグインにWAVEのゴールドを所有しています。, レコーディングしたドラム音源(WAVEオーディオファイル)をSingerSongWriter8.0で編集し保存した後、MTRのBOSS BR-600に取り込めません。(Unsupported Formatエラーが出ます) その他(音楽・ダンス) - オーディオファイルとして書き出されている音源の左右のパンを綺麗に逆転させる方法はありますでしょうか?! ソフトはロジックと、プラグインでwaveのゴールドを所 … 教えて下さい。よろしくお願いいたします。, XPのように音源別に音量調節をVistaでもやりたいのですが、方法がわかりません。 ただ、かなり人工的に加工された感じに鳴りますので、自然さを求め出せば、恐ろしい程の手間と根気が必用に成るでしょう。, 右chにギター、左chにボーカルとなっている音源(オーディオファイル)の定位を Why not register and get more from Qiita? 中央にまとめる事は可能でしょうか? >音源の左右のパンを綺麗に逆転させる方法はありますでしょうか?! Macでも使えるAudacityでも簡単です(ただ「エフェクト」の中には該当する機能はは無さそう)、 生のマイキングを忠実に再現したものなので、生と同じ処理ができてしまいます。, MS処理を行うことで楽曲に広がりを与えることができ、音圧の向上も期待することができます。, 高性能EQ_ Pro-Q 2の解説をしていきます。リニアフェイズ、MS処理に加えて、参考楽曲の周波数を分析し、楽曲へ適用する機能もあります。, リバースは波形を逆に再生することで、自然界では起こり得ない不思議な効果を作る事ができる機能です。楽曲アレンジのアクセントとしても頻繁に使用されます。, https://sleepfreaks-dtm.com/music/dr_invert_befor.mp3, https://sleepfreaks-dtm.com/music/dr_invert_after.mp3. この2つの楽器以外の音は入っていません。 自分は「ステレオトラックを分離」→分離されたトラックの上のトラックをクリックして下にずらし上と下のトラックを入れ替え→上のトラックの▼ボタンから「ステレオトラックの作製」で左右反転のステレオトラックを作ります、 以上です。, WINDOWS XP Homeのパソコンに安物のスピーカーをつけました。 音源の加工をする方法はどのようなものがあるのでしょうか? なにか良い方法やソフトがあったら教えてください。 また、このソフト音源は、 あなたもQ&Aで誰かの悩みに答えてみませんか?, http://help.apple.com/logicpro/mac/9.1.6/jp/logicpro/effects/index.html#chapter=14%26section=2%26tasks=true, http://clarinetvilla.blog112.fc2.com/blog-entry-85.html. 録音後の波形は波形が反転してしまうのです。, ここで「インバート」を使用します。 アフィン変換の真価を知ったら実はかなり強かった、という話。我々はアフィン変換の本当のすごさを知らない。, 非常に複雑な変換に見えますが、たった1回のアフィン変換でやっています。この記事の処理を組み合わせていけばこの処理が実装できます。, 平面のアフィン変換とは三角形の移動(写像)を与えることで決まる変換のこと(証明は末尾参照)。, 画像の回転処理にアフィン変換がよく用いられますが、アフィン変換≠回転です。アフィン変換はもっと広く処理ができますし、回転処理はその一部です。最初に回転を考えると理解しにくくなります。, 今回は数学的にあまり突っ込まずに「PythonのOpenCVで自分で実装できればOK」レベルを目指します。OpenCVでは次のようにアフィン変換を行います。, src, destには3点分のxy座標をnp.float32型で(3,2)のshapeのNumpy配列で与えます。imageには画像のNumpy配列、(size_x, size_y)は出力のサイズを表します。, また回転操作では変換後の座標をいちいち三角関数で計算するのが面倒なので、getRotationMatrix2Dという専用の関数が用意されています。やっていることはgetAffineTransformと同じです。, これだって立派なアフィン変換です。次回移行importと「if name==」以下を省略して書きます。, 水平と垂直移動を組み合わせて任意の座標移動ができます。ディープラーニングのData Augmentationで使う「ランダムクロップ」もアフィン変換で再現できます。, 移動系では移動先の座標を足し算で計算していましたが、これを掛け算にかえると拡大・縮小になります。, 拡大縮小に限った話ではありませんが、補間法も通常のresizeと同様に指定できます。今回は最高品質のLANCZOS法を使ってみました。デフォルトだと線形補間(INTER_LINEAR)になります。, 横方向の歪みを作ります。考え方は水平移動と同じで$x$座標を足していくのですが、$y$座標ごとに足していく$x$を少しずつ変えていくと「せん断」の変形になります。, 座標を水平方向に反転させるように定義すれば水平反転になります。これもアフィン変換で定義できます。, ここまでNumpyでも書けるような処理をアフィン変換で書いてきて、「正直Numpyでもいいんじゃないの?」と思ったかもしれません。しかし、アフィン変換で書ける処理をすべてアフィン変換で書いておくとメリットがあります。その動機づけをしておきます。, $n$個のアフィン変換の行列が3×3行列で$A_1, A_2, \cdots, A_n$で表される時、$A_1\to A_2\to\cdots\to A_n$という合成のアフィン変換は、, という行列の積で与えられます。まず「アフィン変換の行列とはなんぞ」ということですが、アフィン変換とは以下の式で各点の変換を行うことです。, これは行列表記をすれば2×3行列で表すことができます。ただし、2×3行列はxy座標の$(2,1)$行列と積を取ることができないので、アフィン変換の行列を3×3行列、xy座標に意味のない1の項をつけて$(3,1)$行列にします。$A_n$の変換は、, と表されます。これは(2)式と等価です。なぜなら3行目の値は常に1になるからです。コードで確認してみましょう。例えば以下は「x方向に2倍の拡大をする」アフィン変換の行列を取得するコードです。, さて、いよいよ合成を考えます。もし$A_1$を「横方向に2倍の拡大」、$A_2$を「縦方向に2倍の拡大」と考えれば、, これは「縦横方向に2倍の拡大」をしていることに他なりません。たまたまこの例では$A_1$と$A_2$の入れ替えができますが、行列の積なので順番の入れ替えができない(可換ではない)のに注意してください。可換ではないことは図形的にも明らかで、例えば横に100ピクセルシフトしてから縦横2倍拡大するのと、縦横2倍拡大してから横に100ピクセルシフトさせるのは出力結果が違うからです。, 最初に「アフィン変換は三角形の点の写像だよ」と述べましたが、数学的には写像と関数はほぼ同じなので、$A_1, A_2$に対応する変換をプログラミングの関数で(抽象的な表記ですが)、, となります。これは(1)の式そのものです。つまり、(プログラミングの)関数を行列で表すことができるから、はじめにそれらの行列の積を考えて、一本の合成関数の形で元の画像に作用させれば計算コストが軽くなるということができます。, アフィン変換10回で定義される操作があったとして、元の画像が4096×2160だったとしましょう。4096×2160の画像のアフィン変換を10回やるのはかなり重いですが、3×3行列の積は1000回やろうが大したことがないので、最初に3×3の行列10個分の積を取って、最後に1回だけ4096×2160の画像に対して合成した行列でアフィン変換をやれば軽くなります。これは大きなメリットです。, また多態性の点でもメリットがあります。結局はプログラムで書いている処理を行列計算に落とし込めるということなので、組み合わせ的に様々なバリエーションの処理を作ることが可能です。, さらにもう一個メリットがあります。それは境界箱などアノテーションデータの変換がやりやすいです。それは後ほど見ていきます。, このとき$(1,0)\to(\cos\theta, -\sin\theta), (0,1)\to(\sin\theta, \cos\theta)$に対応します。赤い三角形の右上の頂点から、x軸に向かって垂線を下ろして三角形の合同を考えるのがわかりやすいですね(符号に注意してください)。線形代数の回転行列の公式で、, というのをご存知の方もいるかもしれませんが、数学のxy座標とはyの軸の向きが違うので(数学では上がyのプラス方向であるのに対して、OpenCVの座標系では下がyのプラス方向)、マイナスのつく位置が変わります。OpenCVが勝手に計算してくれるのでこの式は覚えなくていいです。, なのでこんな式が出てきても「ああ、座標系の違いなんだ」ぐらいに思っておけばOKです。右からxyの点の行列(単位行列)をかけて上の図と一致するのを確認してみてください。, OpenCVではgetRotationMatrix2Dという関数を使えば三角関数を明示的に使うことはありませんが、getAffineTransformによる三角形の写像による定義と一致することを確認しておきます。, このようにgetAffineTransformで求めた値と、getRotationMatrix2Dで求めた値が一致するのを確認できました。Numpyの三角関数はラジアンを代入するのに対して、getRotationMatrix2Dは1周を360度とする度数法で代入するのに注意しましょう。以下実装ではgetRotationMatrix2Dを使うので、三角関数を意識することはありません。, こうしてみると、回転というのはアフィン変換におけるほんの一部でしかないのがわかります。回転は「原点を固定して、三角形の辺の長さが維持されるという縛りをおいたアフィン変換」ということになりますね。, 左上を原点とすると画像が大きく切れてしまうので、中心を原点にして回転してみます。ほとんどコードは一緒です。, しかし中心を原点にして回転しても微妙にはみ出してしまいます。完全にはみ出さない方法は、アフィン変換の合成を意識して使います。具体的には、, いちいちコードでアフィンの合成を計算してもいいのですが、今回は決定的な振る舞いしかしないので合成アフィンを先に計算しておきます。理論的な導出はかなりややこしいので、気になる方は末尾の「おまけ(2)」を参照してください。やっていることは、こちらの記事の実装にリサイズを加えたものです。, アフィン変換しかやっていないことに注目してください。アフィン変換の合成が有用に機能することが確認できました。, アフィン変換では反転(Flip)もできると書きましたが、普通に以下のようにNumpyで反転操作を書くと困ったことがおこります。, それは画像になにかのアノテーションを加えるときに(物体検出に使われるような境界箱がわかりやすいでしょう)、アノテーションの変換をいちいち書かないといけないことです。, さて問題です。この画像を回転や反転するときに、顔の領域のアノテーション(境界箱)をどうやってセットで変換しますか? いちいちif文で書きますか?, このように行列計算で座標が変換されました。またアフィン変換同士は合成することができます。つまり、アノテーションもアフィン変換で座標変換してあげればよいのです。先程の「はみ出さない回転」でも結局はアフィン変換の合成なので、このように顔領域を描画しながら回転することができます。, テンソル計算が出てきてややこしいですが、境界箱が1つでよければ行列計算にすることができます。, まだまだアフィン変換を使ってみましょう。アフィン変換の真価はランダムな処理です。以下のようなケースでも、境界箱を書くことができます。, 正直こんなのif文とかで書きたくありません。でもアフィン変換なら全部を1つの変換に結合できるのでできます。ちょっと大変ですがこれまでの複合です。, 個々の処理の結合はただの行列積です。つまり、関数の結合が行列計算でできるということです。これを知ってしまうと線形代数急に好きになりますよね。, 猫の順番が左右入れ替わっていることがある(最初の左右反転が効いている)のに注目してみてください!, とても長くなってしまいましたが、アフィン変換はとても強力な手法です。ポイントだけかいつまむと、, にしたがって、点$(x,y)$を点$(x',y')$に移す変換であると定義すれば、それぞれ$x',y'$についての連立方程式とみなせる。それぞれ3元の連立方程式なので、$(a,b,x_0),(c,d,y_0)$を求めるには、3点分の座標が必要。三角形が与えられたときに、互いの辺のベクトルは一次独立なので、連立方程式の解は1つになる。したがって、変換を一意に決めることができる。, 回転→平行移動→リサイズの順で適用する。それぞれのアフィン変換の行列を$A_1, A_2, A_3$とすると、アフィン変換の合成の公式により、, となる。回転のアフィンは出てくる値が様々なので$a_1,\dots,a_6$の値を使って示している。その他の式はこちらのサイトを参照。積を計算すると、, なのでこの行列の2行目までを取ると、「13.はみ出さない回転」のコードに示した通りになる。, また、回転後の長方形のサイズは、元のサイズを$(w,h)$、回転後を$(w',h')$とすると、, C#使ってましたがPythonに浮気してます。IoTでビッグデータをディープラーニングする闇の魔術の趣味をはじめました。

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