मैं अतीत को देखकर थक गया हूं। ऐतिहासिक कलाकृतियों की उपस्थिति को फिर से बनाने के लिए कई गाइड हैं, लेकिन अक्सर हम भूल जाते हैं कि यह एक रचनात्मक कार्य है। शायद हम अपनी स्क्रीन से बहुत अधिक जुड़े हुए हैं, हम उपस्थिति के लिए बहुत अधिक महत्व देते हैं। इसके बजाय, आइए अतीत से कुछ सुनने की कोशिश करें।

आर्कियोकैस्टिक्स और ध्वनि परिदृश्य पर समृद्ध साहित्य उस जगह की आवाज़ को फिर से बनाने में मदद करता है जैसा कि यह था (उदाहरण के लिए, सेंट पॉल वर्चुअल कैथेड्रल या प्राचीन ओस्टिया पर जेफ वेच का काम देखें )। लेकिन मुझे डेटा "वॉयस" करने में दिलचस्पी है। मैं ध्वनि के रूप में डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए वाक्यविन्यास को परिभाषित करना चाहता हूं ताकि इन एल्गोरिदम का उपयोग ऐतिहासिक विज्ञान में किया जा सके। ड्रकर ने प्रसिद्ध वाक्यांश कहा कि "डेटा" वास्तव में वह नहीं है जो दिया जाता है, बल्कि जो कब्जा किया जाता है, उसे रूपांतरित किया जाता है, वह है, 'कैप्टा'। डेटा की वॉयसिंग करते समय, मैं वर्तमान में अतीत को पुन: पेश करता हूं। इसलिए, इस डेटा की धारणाएं और परिवर्तन सामने आते हैं। परिणामी ध्वनियाँ एक "विकृत प्रदर्शन" है जो आपको इतिहास की आधुनिक परतों को एक नए तरीके से सुनने में मदद करता है।

मैं अतीत का अर्थ सुनना चाहता हूं, लेकिन मुझे पता है कि यह असंभव है। हालांकि, जब मैं साधन सुनता हूं, तो मैं संगीतकार की शारीरिक कल्पना कर सकता हूं; गूँज और प्रतिध्वनि से मैं भौतिक स्थान को भेद सकता हूँ। मैं बास महसूस करता हूं, मैं लय में चल सकता हूं। संगीत में मेरा शरीर, मेरी सारी कल्पना शामिल है। पहले सुनाई देने वाली ध्वनियों, संगीत और स्वरों के साथ जुड़ाव एक गहरा लौकिक अनुभव बनाते हैं, मेरे और अतीत के बीच संबंधों की एक प्रणाली। Visuality? हमने इतने लंबे समय तक अतीत के दृश्य निरूपण किए हैं कि इन व्याकरणों ने अपनी कलात्मक अभिव्यक्ति और प्रदर्शन के पहलू को लगभग खो दिया है।

इस पाठ में, आप सीखेंगे कि ऐतिहासिक डेटा से कुछ शोर कैसे करें। इस शोर का महत्व , ठीक है ... आप पर निर्भर है। बिंदु का हिस्सा आपके डेटा को फिर से अपरिचित बनाना है। अनुवाद करने, पुनरावृत्ति करने , उन्हें पुनर्स्थापित करने से, हम डेटा तत्वों को देखना शुरू करते हैं जो दृश्य परीक्षा के दौरान अदृश्य बने रहे। यह विरूपण तर्क के साथ संगत है, उदाहरण के लिए, मार्क सैंपल द्वारा समाज की विकृति या बेथनी नोविस्की के बारे में "सामग्री का विरोध । " स्कोरिंग हमें डेटा से "कैप्शन" तक ले जाता है, सामाजिक विज्ञान से कला तक, गड़बड़ से सौंदर्यशास्त्र तक । आइए देखें कि यह कैसा दिखता है।

सामग्री

• लक्ष्य और उद्देश्य
  • उपकरण
  • डेटा के नमूने
• डबिंग के लिए एक छोटा सा परिचय
  • रिक्त स्थान में भरना
• संगीत एल्गोरिदम
  • अभ्यास
• संक्षेप में पायथन सेटअप
• MIDITime
  • MIDITime की स्थापना
  • अभ्यास
  • अपना खुद का डेटा अपलोड करना
• सोनिक पी
  • अभ्यास
• निहिल नोवी सब एकमात्र
• निष्कर्ष
  • मामले

लक्ष्य और उद्देश्य

इस ट्यूटोरियल में, मैं आपके डेटा से ध्वनि या संगीत उत्पन्न करने के तीन तरीकों पर चर्चा करूँगा।

सबसे पहले, हम जोनाथन मिडलटन द्वारा विकसित मुक्त और खुले संगीत एल्गोरिथ्म प्रणाली का उपयोग करेंगे। इसमें हम प्रमुख समस्याओं और शर्तों से परिचित होंगे। फिर हम 88-कुंजी कीबोर्ड के डेटा को "ट्रांसलेट" करने के लिए एक छोटा अजगर पुस्तकालय लेंगे और काम में थोड़ी रचनात्मकता लाएंगे। अंत में, डेटा को ध्वनि पाई वास्तविक समय ध्वनि और संगीत प्रसंस्करण कार्यक्रम में अपलोड करें, जिसके लिए कई ट्यूटोरियल और संदर्भ संसाधन प्रकाशित किए गए हैं।

आप देखेंगे कि ध्वनियों के साथ काम करना हमें सरल दृश्य से वास्तव में प्रभावी वातावरण में ले जाता है।

उपकरण

• संगीत एल्गोरिदम
  
• MIDITime (मैं कांटा )
  
• सोनिक पी

डेटा के नमूने

• रोमन साम्राज्य कलाकृतियों
  
• राष्ट्रपति जॉन एडम्स की डायरी के विषयगत मॉडल का अंश
  
• "धार्मिक जेसुइट्स" के विषयगत मॉडल का अंश

डबिंग के लिए एक छोटा सा परिचय

Sonification डेटा के कुछ पहलुओं को ऑडियो सिग्नल में ट्रांसलेट करने की एक विधि है। सामान्य तौर पर, एक विधि को "स्कोरिंग" कहा जा सकता है यदि यह कुछ शर्तों को पूरा करता है। इनमें प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता (अन्य शोधकर्ता समान डेटा को एक ही तरीके से संसाधित कर सकते हैं और समान परिणाम प्राप्त कर सकते हैं) और जिसे "इंटेलीजेंसी" या "इंटेलीजेंसी" कहा जा सकता है, वह यह है कि जब मूल डेटा के महत्वपूर्ण तत्व व्यवस्थित ध्वनि में परिलक्षित होते हैं (देखें) हरमन, 2008 )। मार्क लास्ट और अन्ना उस्किकिना (2015) का काम यह निर्धारित करने के लिए प्रयोगों की एक श्रृंखला का वर्णन करता है कि डेटा स्कोर करते समय कौन से विश्लेषणात्मक कार्य किए जा सकते हैं। उनके प्रयोगात्मक परिणामों से पता चला कि अप्रशिक्षित छात्र (औपचारिक संगीत प्रशिक्षण के बिना) श्रवण डेटा के बीच अंतर कर सकते हैं और उपयोगी निष्कर्ष निकाल सकते हैं। उन्होंने पाया कि श्रोता डेटा माइनिंग के सामान्य कार्यों, जैसे वर्गीकरण और क्लस्टरिंग (अपने प्रयोगों में वे पश्चिमी संगीत पैमाने पर बुनियादी वैज्ञानिक डेटा को प्रसारित करते हैं) को कान से करने में सक्षम थे।

लास्ट और उससकिना ने टाइम सीरीज़ पर फोकस किया। उनके निष्कर्षों के अनुसार, टाइम सीरीज़ डेटा स्कोरिंग के लिए विशेष रूप से अनुकूल हैं, क्योंकि यहां प्राकृतिक समानताएं हैं। संगीत सुसंगत है, इसकी एक अवधि है, और यह समय के साथ विकसित होता है; समय श्रृंखला डेटा के साथ भी ( अंतिम, यूसीसकिना 2015: पी। 424 )। यह संबंधित ऑडियो आउटपुट के साथ डेटा की तुलना करने के लिए बना हुआ है। कई अनुप्रयोगों में, पैरामीटर मैपिंग विधि का उपयोग विभिन्न श्रवण मापों के डेटा पहलुओं को संयोजित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि ऊँचाई, परिवर्तनशील रूप, और अंतराल (शुरुआत)। इस दृष्टिकोण के साथ समस्या यह है कि अगर स्रोत डेटा बिंदुओं के बीच कोई अस्थायी कनेक्शन (या, बल्कि, गैर-रैखिक कनेक्शन) नहीं है, तो परिणामस्वरूप ध्वनि "भ्रमित" हो सकती है ( 2015: 422 )।

रिक्त स्थान में भरना

आवाज सुनकर, एक व्यक्ति अपनी उम्मीदों के साथ मौन के क्षणों को भरता है। एक वीडियो पर विचार करें जहां एमपी 3 को मिडी में परिवर्तित किया जाता है और एमपी में वापस; संगीत "चपटा" है, ताकि सभी ऑडियो जानकारी एक उपकरण के साथ पुन: पेश की जाएं (प्रभाव वेब पेज को सहेजने के समान है। जैसा कि, इसे वर्ड में खोलना, और फिर इसे दोबारा .html प्रारूप में सहेजना है)। सभी ध्वनियों (स्वरों सहित) को संबंधित नोट मानों में अनुवादित किया जाता है, और फिर वापस एमपी में।

यह शोर है, लेकिन आप इस बिंदु को पकड़ सकते हैं:


यहाँ क्या हो रहा है? यदि यह गीत आपको ज्ञात था, तो आप शायद वास्तविक "शब्दों" को समझ गए थे। लेकिन गीत में कोई शब्द नहीं है! यदि आपने इसे पहले नहीं सुना है, तो यह अर्थहीन कैकोफनी की तरह लगता है (अधिक उदाहरण एंडी बेयो वेबसाइट)। इस प्रभाव को कभी-कभी श्रवण मतिभ्रम कहा जाता है। उदाहरण दिखाता है कि किसी भी डेटा प्रतिनिधित्व में हम कैसे सुन / देख सकते हैं, सख्ती से बोल रहा है, नहीं है। हम अपनी उम्मीदों से शून्य को भरते हैं।

कहानी के लिए इसका क्या मतलब है? यदि हम अपने डेटा को आवाज़ देते हैं और ध्वनि या अजीब प्रकोपों ​​में पैटर्न सुनना शुरू करते हैं, तो संगीत के बारे में हमारी सांस्कृतिक उम्मीदें (कुछ संदर्भों में सुनाई देने वाले संगीत के समान टुकड़े की यादें) हमारी व्याख्या को रंग देगी। मैं कहूंगा कि यह अतीत के बारे में सभी विचारों के लिए सही है, लेकिन स्कोरिंग मानक तरीकों से काफी अलग है, इसलिए यह आत्म-जागरूकता अतीत के (डेटा के बारे में) कुछ महत्वपूर्ण पैटर्नों को पहचानने या व्यक्त करने में मदद करता है।

हम डेटा स्कोर करने के लिए तीन टूल पर विचार करेंगे और ध्यान दें कि टूल का चुनाव परिणाम को कैसे प्रभावित करता है, और डेटा को किसी अन्य टूल में पुनर्विचार करके इस समस्या को कैसे हल किया जाए। अंततः, स्कोरिंग विज़ुअलाइज़ेशन से अधिक उद्देश्य नहीं है, इसलिए शोधकर्ता को अपनी पसंद को सही ठहराने और इस विकल्प को पारदर्शी और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाने के लिए तैयार होना चाहिए। (ताकि कोई यह न सोचे कि स्कोरिंग और एल्गोरिदम से उत्पन्न संगीत कुछ नया है, मैं रुचि रखने वाले पाठक को हेजेज, 1978 में निर्देशित करता हूं)।

प्रत्येक अनुभाग में एक वैचारिक परिचय होता है, इसके बाद पुरातत्व या ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके एक वाकथ्रू किया जाता है।

संगीत एल्गोरिदम

वॉयसिंग डेटा के लिए उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला है। उदाहरण के लिए, लोकप्रिय आर सांख्यिकीय वातावरण जैसे कि playitbyR और AudiolyzR के लिए पैकेज । लेकिन पहला आर के वर्तमान संस्करण में समर्थित नहीं है (अंतिम अपडेट कई साल पहले था), और दूसरे को ठीक से काम करने के लिए, अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर के गंभीर कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।

इसके विपरीत, संगीत एल्गोरिदम वेबसाइट का उपयोग करने के लिए काफी आसान है, यह दस वर्षों से चल रहा है। हालांकि स्रोत कोड प्रकाशित नहीं किया गया है, यह जोनाथन मिडलटन द्वारा कम्प्यूटेशनल संगीत में एक दीर्घकालिक शोध परियोजना है। यह वर्तमान में तीसरे प्रमुख संस्करण में है (पिछले पुनरावृत्तियों इंटरनेट पर उपलब्ध हैं)। आइए संगीतमय एल्गोरिदम के साथ शुरू करें, क्योंकि यह प्रस्तुति को MIDI फ़ाइलों के रूप में रिलीज़ करने के लिए हमारे डेटा को जल्दी से डाउनलोड करने और कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है। शुरू करने से पहले, तीसरे संस्करण का चयन करना सुनिश्चित करें।


2 फरवरी, 2016 तक संगीतमय वेबसाइट

संगीत एल्गोरिदम डेटा परिवर्तनों की एक श्रृंखला करता है। नीचे दिए गए उदाहरण में (साइट पर डिफ़ॉल्ट रूप से) डेटा की केवल एक पंक्ति है, हालांकि यह कई पंक्तियों जैसा दिखता है। इस पैटर्न में अल्पविराम द्वारा अलग किए गए क्षेत्र होते हैं, जिन्हें आंतरिक रूप से रिक्त स्थान द्वारा अलग किया जाता है।

  # आवाज, पाठ क्षेत्र का नाम, पाठ क्षेत्र डेटा
 1, मोर्फबॉक्स,
 , क्षेत्रपीच 1,2 7 1 8 2 8 1 8 2 8 4 5 9 4 4 2 2 3 5 3 6 6 2 2 8
 , dAreaMap1,2 7 1 8 2 8 1 8 2 8 4 5 9 4 4 2 2 3 5 3 3 6 6 2 2 8
 , mapArea1.20 69 11 78 78 78 78 78 20 20 78 40 49 88 1 40 49 20 30 49 30 59 1 20 78
 , dMapArea1.1 5 1 5 1 5 5 1 5 5 3 3 6 6 3 3 1 2 3 2 4 4 0 5 5
 , so_text_area1.20 69 11 78 20 78 78 78 78 78 20 40 40 88 88 40 40 20 49 49 30 1 1 78 78 

ये नंबर स्रोत डेटा और उनके रूपांतरणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। फ़ाइल साझा करना एक अन्य शोधकर्ता को काम को दोहराने या अन्य उपकरणों के साथ प्रसंस्करण जारी रखने की अनुमति देता है। यदि आप बहुत शुरुआत से शुरू करते हैं, तो आपको नीचे केवल स्रोत डेटा (डेटा बिंदुओं की सूची) की आवश्यकता है:

  # आवाज, पाठ क्षेत्र का नाम, पाठ क्षेत्र डेटा
 1, मोर्फबॉक्स,
 , क्षेत्र की पिच 1.24 72 12 84 21 81 14 81 81 24 44 44 51 94 01 44 51 24 31 5 43 61 04 21 81 

हमारे लिए, कुंजी इनपुट डेटा के साथ फ़ील्ड 'areaPitch1' है, जिसे रिक्त स्थान द्वारा अलग किया जाता है। अन्य क्षेत्रों को विभिन्न संगीत एल्गोरिदम सेटिंग्स के साथ काम के दौरान भरा जाएगा। उपरोक्त आंकड़ों में (उदाहरण के लिए, 24 72 12 84, आदि), मान रोमन सड़कों के साथ ब्रिटिश शहरों में शिलालेखों की संख्या की प्रारंभिक गणना है (बाद में हम अन्य डेटा के साथ अभ्यास करेंगे)।


शीर्ष मेनू बार में डेटा लोड करने के बाद, आप विभिन्न ऑपरेशन का चयन कर सकते हैं। स्क्रीनशॉट में, जानकारी पर माउस को मँडराते हुए, जब आप चयनित डेटा रेंज पर डेटा को स्केल करने के लिए विभाजन ऑपरेशन का चयन करते हैं तो क्या होता है, इसका स्पष्टीकरण प्रदर्शित करता है।

अब, जब इंटरफ़ेस (अवधि, ऊंचाई अनुवाद, अवधि अनुवाद, स्केल विकल्प) में विभिन्न टैब को देखते हुए, विभिन्न परिवर्तन उपलब्ध हैं। पिच मैपिंग में, डेटा को पूर्ण 88-कुंजी पियानो कीबोर्ड में अनुवाद करने के लिए कई गणितीय विकल्प हैं (एक रेखीय अनुवाद में, औसत मूल्य औसत सी के लिए अनुवादित है, जो कि 40 है)। आप पैमाने के प्रकार को भी चुन सकते हैं: मामूली या प्रमुख, और इसी तरह। इस बिंदु पर, विभिन्न परिवर्तनों का चयन करने के बाद, आपको पाठ फ़ाइल को सहेजना होगा। फ़ाइल → प्ले टैब पर, आप मिडी फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं। आपका डिफ़ॉल्ट ऑडियो प्रोग्राम मिडी खेलने में सक्षम होना चाहिए (अक्सर पियानो नोट्स डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किए जाते हैं)। अधिक परिष्कृत मिडी उपकरण मिक्सर प्रोग्रामों जैसे कि गैराजबैंड (मैक) या एलएमएमएस (विंडोज, मैक, लिनक्स) में दिए गए हैं। हालाँकि, GarageBand और LMMS का उपयोग इस गाइड के दायरे से परे है: LMMS वीडियो ट्यूटोरियल यहाँ उपलब्ध है , और GarageBand ट्यूटोरियल इंटरनेट पर पूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, Lynda.com पर एक बढ़िया गाइड ।

ऐसा होता है कि समान बिंदुओं के लिए डेटा के कई कॉलम होते हैं। कहते हैं, ब्रिटेन से हमारे उदाहरण में, हम समान शहरों के लिए सिरेमिक के प्रकारों की गणना भी करना चाहते हैं। फिर आप डेटा की अगली पंक्ति को फिर से लोड कर सकते हैं, रूपांतरण और तुलना कर सकते हैं - और एक और मिडी फ़ाइल बना सकते हैं। चूंकि गैराजबैंड और एलएमएमएस आपको आवाज को ओवरले करने की अनुमति देते हैं, आप जटिल संगीत अनुक्रम बना सकते हैं।


गैराजबैंड का स्क्रीनशॉट, जहां मिडी-फाइलें जॉन एडम्स की डायरी से आवाज उठाई जाती हैं। गैराजबैंड (और एलएमएमएस) इंटरफ़ेस में, प्रत्येक मिडी-फ़ाइल को माउस के साथ उचित स्थान पर खींचा जाता है। प्रत्येक मिडी फ़ाइल (यानी ट्रैक) का टूलकिट गैराजबैंड मेनू में चुना गया है। प्रत्येक विषय में कीवर्ड दर्शाने के लिए ट्रैक लेबल बदल दिए गए हैं। दाईं ओर हरा क्षेत्र प्रत्येक ट्रैक पर नोटों का दृश्य है। आप इस इंटरफ़ेस को क्रिया में देख सकते हैं और यहां संगीत सुन सकते हैं

किन रूपांतरणों का उपयोग करना है? यदि आपके पास डेटा के दो कॉलम हैं, तो ये दो वोट हैं। शायद, हमारे काल्पनिक आंकड़ों में, यह मुख्य एक के रूप में पहली आवाज़ को ज़ोर से पुन: पेश करने के लिए समझ में आता है: अंत में, शिलालेख "किसी तरह" हमें बोलते हैं (रोमन शिलालेख सचमुच राहगीरों से अपील करते हैं: "ओह यू, पासिंग ...")। और चीनी मिट्टी की चीज़ें शायद एक अधिक मामूली कलाकृति है जिसकी तुलना पैमाने के निचले छोर से की जा सकती है या नोटों की अवधि को बढ़ा सकते हैं, इस क्षेत्र में विभिन्न वर्गों के प्रतिनिधियों के बीच इसकी सर्वव्यापकता को दर्शाते हैं।

ध्वनि में डेटा का अनुवाद करने का कोई एक "सही" तरीका नहीं है, कम से कम अभी तक नहीं। लेकिन इस सरल उदाहरण में भी, हम देखते हैं कि डेटा और उनकी धारणा में अर्थ और व्याख्या के रंग कैसे दिखाई देते हैं।

लेकिन समय का क्या? ऐतिहासिक डेटा में अक्सर एक निश्चित तिथि बंधन होता है। इसलिए, दो डेटा बिंदुओं के बीच के समय अंतराल पर विचार किया जाना चाहिए। यह वह जगह है जहाँ हमारा अगला उपकरण उपयोगी हो जाता है अगर डेटा स्थान समय स्थान में एक दूसरे से संबंधित हैं। हम स्कोरिंग (डेटा पॉइंट) से संगीत (अंकों के बीच के रिश्ते) की ओर बढ़ना शुरू कर रहे हैं।

अभ्यास

डेटा सेट के पहले कॉलम में रोमन सिक्कों की संख्या और समान शहरों से अन्य सामग्रियों की संख्या है। ब्रिटिश म्यूजियम की पोर्टेबल एंटीक्विटीज स्कीम से ली गई जानकारी। इस डेटा को संसाधित करने से रोमन ब्रिटेन के मुख्य मार्ग वाटलिंग स्ट्रीट के साथ आर्थिक स्थिति के कुछ पहलुओं का पता चल सकता है। डेटा पॉइंट भौगोलिक दृष्टि से उत्तर पश्चिम से दक्षिण-पूर्व में स्थित हैं; इस प्रकार, जैसा कि ध्वनि पुन: उत्पन्न होती है, हम अंतरिक्ष में गति सुनते हैं। प्रत्येक नोट रास्ते में हर पड़ाव का प्रतिनिधित्व करता है।

1. स्प्रेडशीट में थिसोनाइजेशन-रोमन-डेटा.एससीवी खोलें। पहले कॉलम को टेक्स्ट एडिटर में कॉपी करें। लाइन एंडिंग हटाएं ताकि सारा डेटा एक ही लाइन पर हो।
   
2. निम्नलिखित जानकारी जोड़ें:
   
   

     # आवाज, पाठ क्षेत्र का नाम, पाठ क्षेत्र डेटा
    1, मोर्फबॉक्स,
    , areaPitch1, 

   
   ... तो आपका डेटा अंतिम कॉमा (जैसे pltcm ) के तुरंत बाद आता है । फ़ाइल को सार्थक नाम से सहेजें, उदाहरण के लिए, coinsounds1.csv ।
   
3. संगीतमय वेबसाइट (तीसरे संस्करण) पर जाएं और 'लोड' बटन पर क्लिक करें। पॉप-अप विंडो में, नीले 'लोड' बटन पर क्लिक करें और पिछले चरण में सहेजी गई फ़ाइल का चयन करें। साइट आपकी सामग्रियों को अपलोड करेगी और यदि सफल होती है, तो एक ग्रीन चेकमार्क दिखाएगी। यदि यह मामला नहीं है, तो सुनिश्चित करें कि मान रिक्त स्थान से अलग हो गए हैं और कोड ब्लॉक में अंतिम अल्पविराम का तुरंत पालन करें। आप इस गाइड से डेमो फाइल डाउनलोड करने की कोशिश कर सकते हैं ।
   
   
   'लोड' पर क्लिक करने के बाद, यह डायलॉग बॉक्स मुख्य स्क्रीन पर दिखाई देता है। इसके बाद 'लोड सीएसवी फाइल' पर क्लिक करें। अपनी फ़ाइल का चयन करें, यह फ़ील्ड में दिखाई देगा। फिर सबसे नीचे the लोड ’बटन पर क्लिक करें।
   
4. 'पिच इनपुट' पर क्लिक करें और आप अपने डेटा के मूल्यों को देखेंगे। इस समय इस पृष्ठ पर अतिरिक्त विकल्पों का चयन न करें (इस प्रकार, डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं)।
   
5. 'अवधि इनपुट' पर क्लिक करें। यहां अभी तक कोई भी विकल्प न चुनें । ये विकल्प आपके डेटा के विभिन्न परिवर्तनों को प्रत्येक नोट की अवधि में बदलाव के साथ करेंगे। जब तक आप इन विकल्पों के बारे में चिंता न करें, तब तक आगे बढ़ें।
   
6. 'पिच मैपिंग' पर क्लिक करें। यह सबसे महत्वपूर्ण विकल्प है, क्योंकि यह कीबोर्ड कीज़ के लिए आपके कच्चे डेटा का अनुवाद करता है (यानी तराजू)। mapping को 'डिवीजन' वैल्यू में छोड़ दें (अन्य पैरामीटर मॉड्यूलर ट्रांसलेशन या लॉगरिदमिक हैं)। 1 से 88 तक की Range पैरामीटर 88 कुंजी की संपूर्ण कीबोर्ड लंबाई का उपयोग करता है; इस प्रकार, सबसे कम मूल्य पियानो पर सबसे गहरे नोट के अनुरूप होगा, और उच्चतम मूल्य उच्चतम नोट के लिए। इसके बजाय, आप संगीत को मध्य C के चारों ओर एक सीमा तक सीमित कर सकते हैं, फिर 25 से 60 की सीमा में प्रवेश कर सकते हैं। आउटपुट निम्नानुसार बदल जाएगा: 31,34,34,34,25,28,30,60,28,25,26,26,25,25,60,25,25,38,33,26,25,25,25 । ये आपके नंबर नहीं हैं, लेकिन कीबोर्ड पर नोट हैं।
   
   
   'रेंज' फ़ील्ड में क्लिक करें और 25 दर्ज करें। नीचे दिए गए मान अपने आप बदल जाएंगे। 'से' फ़ील्ड में, 60 सेट करें। यदि आप किसी अन्य फ़ील्ड पर जाते हैं, तो मान अपडेट किए जाएंगे
   
7. 'अवधि मानचित्रण' पर क्लिक करें। ऊंचाई अनुवाद के साथ, यहाँ कार्यक्रम निर्दिष्ट समय सीमा लेता है और इस श्रेणी को नोटों में अनुवाद करने के लिए विभिन्न गणितीय मापदंडों का उपयोग करता है। यदि आप i पर मंडराते हैं, तो आप देखेंगे कि कौन से नंबर पूरे नोट, क्वार्टर, इगथ और इसी तरह के हैं। अभी के लिए चूक छोड़ दें।
   
8. 'स्केल विकल्प' पर क्लिक करें। यहां हम "भावनात्मक" पहलू से मेल खाते हैं। आमतौर पर, बड़े पैमाने को "हर्षित," और नाबालिग के रूप में माना जाता है - "उदास" के रूप में; इस विषय की विस्तृत चर्चा यहाँ मिल सकती है । अभी के लिए, 'स्केल बाय: मेजर' छोड़ दें। C पर 'स्केल' छोड़ दें।

इसलिए, हमने डेटा के एक कॉलम की घोषणा की! 'सेव' पर क्लिक करें, फिर 'सेव सीएसवी' पर क्लिक करें।


'सेव' डायलॉग बॉक्स

आपको इस फाइल की तरह कुछ मिलेगा:

  # आवाज, पाठ क्षेत्र का नाम, पाठ क्षेत्र डेटा
 1, मोर्फबॉक्स,
 , क्षेत्र पिच 1.80 128 128 128 1 40 77 495 48 2 21 19 1 1 500 1 3 190 115 13 5 1 3
 , dAreaMap1,2 7 1 8 2 8 1 8 2 8 4 5 9 4 4 2 2 3 5 3 6 6 2
 , mapArea1.31 34 34 34 25 28 30 60 28 25 26 26 25 25 25 25 25 25 38 33 26 25 25 25
 , dMapArea1.1 5 1 5 1 5 1 5 5 5 3 3 6 6 3 3 1 2 3 2 4 4 1
 , so_text_area1.32 35 35 35 25 28 30 59 28 25 27 27 25 25 25 25 25 25 39 33 25 25 25 25 

मूल डेटा 'areaPitch1' क्षेत्र में बना रहा, और फिर बनाए गए मैपिंग आगे बढ़ते हैं। साइट आपको एक समय में चार आवाज़ों तक एक मिडी फ़ाइल में उत्पन्न करने की अनुमति देती है। आप बाद में किन उपकरणों का उपयोग करना चाहते हैं, इसके आधार पर, आप एक समय में एक मिडी फ़ाइल उत्पन्न करना चुन सकते हैं। चलो संगीत शुरू करते हैं: 'प्ले' पर क्लिक करें। यहां आप गति और उपकरण का चयन करें। आप अपने डेटा को एक ब्राउज़र में सुन सकते हैं या ब्लू 'सेव मिडी फ़ाइल' बटन के साथ एक मिडी फ़ाइल के रूप में सहेज सकते हैं।

आइए शुरुआत में वापस जाएँ और दोनों डेटा कॉलम को इस टेम्पलेट में लोड करें:

  # आवाज, पाठ क्षेत्र का नाम, पाठ क्षेत्र डेटा
 2, मॉर्फबॉक्स,
 , areaPitch1,
 , क्षेत्र पिच 2, 

यहां हम 'पिच इनपुट' पैरामीटर वाले पृष्ठ पर हैं। विंडो के शीर्ष पर, दो वोट निर्दिष्ट करें, अब किसी भी पृष्ठ पर दो विंडो खुले दो मापदंडों के साथ। पहले की तरह, हम डेटा को CSV प्रारूप में लोड करते हैं, लेकिन फ़ाइल को स्वरूपित किया जाना चाहिए ताकि मान 'areaPitch1' और 'areaPitch2' वहाँ इंगित किए जाएँ। पहली आवाज़ के लिए डेटा बाईं ओर दिखाई देगा, और दूसरा - दाईं ओर

यदि हमारे पास कई वोट हैं, तो क्या सामने लाया जाना चाहिए? कृपया ध्यान दें कि इस दृष्टिकोण के साथ, हमारी आवाज अभिनय वास्तविक दुनिया में बिंदुओं के बीच की दूरी को ध्यान में नहीं रखती है। यदि आप विचार करते हैं, तो यह परिणाम को बहुत प्रभावित करेगा। बेशक, भूगोल से दूरी को बांधना नहीं है - यह समय से बंधा हो सकता है। निम्न उपकरण स्पष्ट रूप से स्कोरिंग करते समय इस कारक को इंगित करेगा।

संक्षेप में पायथन सेटअप

मैनुअल के इस खंड में पायथन की आवश्यकता होगी। यदि आपने इस भाषा के साथ प्रयोग नहीं किया है, तो आपको कमांड लाइन को जानने के लिए कुछ समय देना होगा। मॉड्यूल के लिए त्वरित इंस्टॉलेशन गाइड भी देखें।

अजगर पहले से ही मैक पर स्थापित है। आप चेक कर सकते हैं: COMMAND और एक स्पेस दबाएं, सर्च बॉक्स में terminal डालें और टर्मिनल एप्लिकेशन पर क्लिक करें। $ type python —version दिखाएगा कि आपने पायथन का कौन सा संस्करण स्थापित किया है। इस लेख में हम पायथन 2.7 के साथ काम कर रहे हैं, पायथन 3 में कोड का परीक्षण नहीं किया गया है।

विंडोज उपयोगकर्ताओं को अपने आप से पायथन को स्थापित करने की आवश्यकता है: इस पृष्ठ से शुरू करें , हालांकि यह जितना कहता है उससे थोड़ा अधिक जटिल है। सबसे पहले, आपको .msi फ़ाइल (पायथन 2.7) डाउनलोड करने की आवश्यकता है। इंस्टॉलर चलाएं, यह एक नई निर्देशिका में स्थापित किया जाएगा, उदाहरण के लिए, C:\Python27\ । फिर आपको इस निर्देशिका को पथों में पंजीकृत करने की आवश्यकता है, अर्थात, विंडोज को बताएं कि आप पायथन प्रोग्राम चलाते समय पायथन की तलाश कहां करें। ऐसा करने के कई तरीके हैं। संभवत: Powershell को खोजने का सबसे आसान तरीका आपके कंप्यूटर पर है (विंडोज सर्च बार में 'शक्तियां टाइप करें')। Powershell खोलें और कमांड प्रॉम्प्ट पर, यह पूरा पेस्ट करें:

  [पर्यावरण] :: SetEnvironmentVariable ("पथ", "$ env: पथ; C: \ Pyonon27 \; C: \ Python27 \ Scripts \", "उपयोगकर्ता") 

यदि Enter दबाने से कुछ नहीं होता है, तो कमांड ने काम किया है। जांच करने के लिए, एक कमांड प्रॉम्प्ट खोलें (यहां ऐसा करने के 10 तरीके हैं ) और python --version दर्ज करें। आपको Python 2.7.10 या इसी तरह के संस्करण को इंगित करने वाली प्रतिक्रिया Python 2.7.10 चाहिए।

पहेली का अंतिम टुकड़ा Pip नामक एक कार्यक्रम है। मैक उपयोगकर्ता इसे sudo easy_install pip टर्मिनल में कमांड के साथ इंस्टॉल कर सकते हैं। विंडोज उपयोगकर्ताओं को थोड़ा और अधिक जटिल होगा। सबसे पहले, इस लिंक द्वारा फ़ाइल को राइट-क्लिक करें और सेव करें (यदि आप लिंक पर क्लिक करते हैं, तो ब्राउज़र में get-pip.py कोड खुल जाएगा)। इसे कहीं पर संभाल कर रखें। उस डायरेक्टरी में कमांड प्रॉम्प्ट खोलें जहां आपने सेव किया get-pip.py फिर python get-pip.py कमांड प्रॉम्प्ट पर python get-pip.py टाइप करें।

जब आपके पास पायथन कोड होता है जिसे आप चलाना चाहते हैं, इसे टेक्स्ट एडिटर में पेस्ट करें और फाइल को एक्सटेंशन .py साथ सेव करें। यह एक पाठ फ़ाइल है, लेकिन फ़ाइल एक्सटेंशन कंप्यूटर को इसे व्याख्या करने के लिए पायथन का उपयोग करने के लिए कहता है। इसे कमांड लाइन से लॉन्च किया जाता है, जहां इंटरप्रेटर का नाम पहले इंगित किया जाता है, और फिर फ़ाइल का नाम: python my-cool-script.py ।

MIDITime

MIDITime एक पायथन पैकेज है जिसे Reveal News (जिसे पहले खोजी पत्रकारिता केंद्र कहा जाता था) द्वारा विकसित किया गया था। गितुब पर रिपोजिटरी। MIDITime को विशेष रूप से समय श्रृंखला (यानी, समय के साथ एकत्र की गई टिप्पणियों का एक क्रम) को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

जबकि म्यूजिकल एल्गोरिदम में कम या ज्यादा सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस है, यहाँ लाभ ओपन सोर्स है। इससे भी महत्वपूर्ण बात, पिछले उपकरण ऐतिहासिक समय को ध्यान में रखते हुए डेटा लेने में सक्षम नहीं है। MIDITime आपको इस कारक के बारे में जानकारी प्रदान करने की अनुमति देता है।

मान लीजिए हमारे पास एक ऐतिहासिक डायरी है जिसमें एक विषयगत मॉडल लागू किया गया है। परिणामी आउटपुट में लाइनों के रूप में डायरी प्रविष्टियां हो सकती हैं, और कॉलम में प्रत्येक विषय का प्रतिशत योगदान होगा। इस मामले में, मूल्यों को सुनने से डायरी से सोचने के ऐसे पैटर्न को समझने में मदद मिलेगी कि ग्राफ के रूप में व्यक्त करना असंभव है। चार्ट पर दिखाई नहीं देने वाले संगीत पैटर्न को तुरंत सुनाई देने योग्य या असंतुलित होना।

MIDITime की स्थापना

एक पाइप कमांड के साथ स्थापना:

 $ pip install miditime 

चबूतरे के लिए;

 $ sudo pip install miditime 

लिनक्स के तहत;

 > python pip install miditime 

विंडोज के तहत (यदि निर्देश काम नहीं करता है, तो आप इस उपयोगिता को पिप स्थापित करने के लिए आज़मा सकते हैं)।

अभ्यास

एक उदाहरण स्क्रिप्ट पर विचार करें। एक पाठ संपादक खोलें, इस कोड को कॉपी और पेस्ट करें:

 #!/usr/bin/python from miditime.miditime import MIDITime # NOTE: this import works at least as of v1.1.3; for older versions or forks of miditime, you may need to use # from miditime.MIDITime import MIDITime # Instantiate the class with a tempo (120bpm is the default) and an output file destination. mymidi = MIDITime(120, 'myfile.mid') # Create a list of notes. Each note is a list: [time, pitch, attack, duration] midinotes = [ [0, 60, 200, 3], #At 0 beats (the start), Middle C with attack 200, for 3 beats [10, 61, 200, 4] #At 10 beats (12 seconds from start), C#5 with attack 200, for 4 beats ] # Add a track with those notes mymidi.add_track(midinotes) # Output the .mid file mymidi.save_midi() 

स्क्रिप्ट को music1.py रूप में music1.py । किसी टर्मिनल या कमांड लाइन में, इसे चलाएं:

 $ python music1.py 

निर्देशिका में एक नई myfile.mid फ़ाइल बनाई जाएगी। आप इसे क्विकटाइम या विंडोज मीडिया प्लेयर का उपयोग करके सुनने के लिए खोल सकते हैं (और गैराजबैंड या एलएमएमएस में उपकरण जोड़ सकते हैं )।

Music1.py आयात miditime (स्क्रिप्ट चलाने से पहले इसे स्थापित करने के लिए याद रखें: pip install miditime )। फिर गति सेट करता है। सभी नोटों को अलग-अलग सूचीबद्ध किया गया है, जहां पहला नंबर प्लेबैक का प्रारंभ समय है, ऊंचाई (यानी, नोट ही!), कितनी दृढ़ता से या ताल से नोट खेला जाता है (हमला) और इसकी अवधि। फिर नोट ट्रैक पर रिकॉर्ड किए जाते हैं, और ट्रैक स्वयं myfile.mid फ़ाइल में रिकॉर्ड किया myfile.mid है।

स्क्रिप्ट के साथ खेलें, अधिक नोट्स जोड़ें। यहाँ 'बा बा ब्लैक शीप' गाने के लिए नोट्स दिए गए हैं:

  डी, डी, ए, ए, बी, बी, बी, बी, ए
 बा, बा, काला, भेड़, है, तुम, कोई, ऊन? 

क्या आप कंप्यूटर को मेलोडी चलाने के लिए निर्देश लिख सकते हैं (यहाँ मदद के लिए एक आरेख है)?

वैसे । एबीसी नोटेशन नामक संगीत का वर्णन करने के लिए एक विशेष पाठ फ़ाइल प्रारूप है। यह इस लेख के दायरे से परे है, लेकिन आप एबीसी नोटेशन में नोटों के मूल्यों की तुलना करते हुए, स्प्रेडशीट में स्कोरिंग के लिए एक स्क्रिप्ट लिख सकते हैं, (यदि आपने कभी IF - THEN निर्माण का उपयोग किया है, तो आपको पता है कि यह कैसे करना है), और फिर इस तरह की साइटों के माध्यम से , एबीसी संकेतन एक .mid फ़ाइल में परिवर्तित हो जाता है।

अपना खुद का डेटा अपलोड करना

इस फ़ाइल में मैक्रोस्कोप वेबसाइट के लिए जॉन एडम्स की डायरी थीम मॉडल का एक नमूना है। स्तंभों में मानों को दो दशमलव स्थानों तक गोल करते हुए केवल सबसे मजबूत संकेतों को यहां छोड़ दिया गया था। इस डेटा को पायथन स्क्रिप्ट में सम्मिलित करने के लिए, आपको इसे एक विशेष तरीके से प्रारूपित करना होगा। सबसे कठिन काम तारीख क्षेत्र के साथ है।

इस ट्यूटोरियल के लिए, चर नाम और बाकी उदाहरण स्क्रिप्ट से अपरिवर्तित छोड़ दें। भूकंप डेटा को संसाधित करने के लिए एक उदाहरण बनाया गया है; इसलिए, यहाँ "परिमाण" को हमारे "विषय के योगदान" के रूप में दर्शाया जा सकता है।

  my_data = [
     {[Event_date ': <डेटाइम ऑब्जेक्ट>,' परिमाण ': 3.4},
     {[Event_date ': <डेटटाइम ऑब्जेक्ट>,' परिमाण ': 3.2},
     {[event_date ': <डेटाइम ऑब्जेक्ट>,' परिमाण ': 3.6},
     {[event_date ': <डेटटाइम ऑब्जेक्ट>,' परिमाण ': 3.0},
     {[event_date ': <डेटाइम ऑब्जेक्ट>,' परिमाण ': 5.6},
     {[event_date ': <डेटाइम ऑब्जेक्ट>,' परिमाण ': 4.0}
 ] 

डेटा को प्रारूपित करने के लिए नियमित रूप से अभिव्यक्ति का उपयोग किया जा सकता है, और यहां तक ​​कि आसान - स्प्रेडशीट। तत्व को थीम योगदान मूल्य के साथ एक नई शीट पर कॉपी करें और बाएं और दाएं कॉलम छोड़ दें। नीचे दिए गए उदाहरण में, मैंने इसे कॉलम D में रखा और फिर बाकी हिस्सों में भरा:


फिर पूरे कॉलम में भरने, अपरिवर्तनीय तत्वों को कॉपी और पेस्ट करें। दिनांक के साथ आइटम प्रारूप (वर्ष, माह, दिन) में होना चाहिए। तालिका भरने के बाद, आप इसे एक पाठ संपादक में कॉपी और पेस्ट कर सकते हैं, जिससे यह my_data सरणी का हिस्सा बन जाता है, उदाहरण के लिए:

  my_data = [
 {[Event_date ': डेटाइम (1753,6,8),' परिमाण ': 0.0024499630},
 {[event_date ': डेटाइम (1753,6,9),' परिमाण ': 0.0035766320},
 {[event_date ': डेटाइम (1753,6,10),' परिमाण ': 0.0022171550},
 {[Event_date ': डेटाइम (1753,6,11),' परिमाण ': 0.0033220150},
 {[Event_date ': डेटाइम (1753,6,12),' परिमाण ': 0.0046445900},
 {[event_date ': डेटाइम (1753,6,13),' परिमाण ': 0.0035766320},
 {[event_date ': डेटाइम (1753,6,14),' परिमाण ': 0.0042241550}
 ] 

ध्यान दें कि अंतिम पंक्ति के अंत में कोई अल्पविराम नहीं है।

अंतिम स्क्रिप्ट कुछ इस तरह दिखाई देगी यदि आप स्वयं मिडिटाइम के पेज से उदाहरण का उपयोग करते हैं (नीचे दिए गए कोड टुकड़े टिप्पणियों द्वारा बाधित होते हैं, लेकिन उन्हें एक पाठ संपादक में एक फ़ाइल के रूप में एक साथ सम्मिलित किया जाना चाहिए):

 from miditime.MIDITime import MIDITime from datetime import datetime import random mymidi = MIDITime(108, 'johnadams1.mid', 3, 4, 1) 

MIDITime के बाद के मूल्यों को MIDITime(108, 'johnadams1.mid', 3, 4, 1) रूप में सेट किया गया है, यहां:

• प्रति मिनट बीट्स की संख्या (108),
  
• आउटपुट फ़ाइल ('जॉनडैम 1.mid'),
  
• इतिहास में एक वर्ष का प्रतिनिधित्व करने के लिए संगीत में सेकंड की संख्या (प्रति कैलेंडर वर्ष में 3 सेकंड, इसलिए 50 वर्षों के लिए डायरी प्रविष्टियों को 50 × 3 सेकंड के मेलोडी, यानी ढाई मिनट तक बढ़ाया जाता है),
  
• संगीत के लिए मूल सप्तक (औसत C आमतौर पर C5 के रूप में दर्शाया जाता है, इसलिए यहां 4 संदर्भ से कम एक सप्तक से मेल खाता है,)
  
• और ऊंचाइयों की तुलना के लिए अष्टक की संख्या।

अब हम डेटा को my_data सरणी में लोड करके स्क्रिप्ट में पास करते हैं:

 my_data = [ {'event_date': datetime(1753,6,8), 'magnitude':0.0024499630}, {'event_date': datetime(1753,6,9), 'magnitude':0.0035766320}, 

... यहां हम सभी डेटा सम्मिलित करते हैं और event_date की अंतिम पंक्ति के अंत में कॉमा को निकालना नहीं भूलते हैं, और डेटा के बाद अंतिम ब्रैकेट को एक अलग लाइन पर रखते हैं:

 {'event_date': datetime(1753,6,14), 'magnitude':0.0042241550} ] 

फिर समय डालें:

 my_data_epoched = [{'days_since_epoch': mymidi.days_since_epoch(d['event_date']), 'magnitude': d['magnitude']} for d in my_data] my_data_timed = [{'beat': mymidi.beat(d['days_since_epoch']), 'magnitude': d['magnitude']} for d in my_data_epoched] start_time = my_data_timed[0]['beat'] 

यह कोड विभिन्न डायरी प्रविष्टियों के बीच का समय निर्धारित करता है; यदि डायरी प्रविष्टियां समय के साथ एक-दूसरे के करीब हैं, तो संबंधित नोट भी करीब होंगे। अंत में, हम निर्धारित करते हैं कि डेटा ऊंचाई के साथ तुलना कैसे करता है। प्रारंभिक मान 0.01 (यानी 1%) से लेकर 0.99 (99%) तक की सीमा में प्रतिशत के रूप में इंगित किए जाते हैं, इसलिए हम 0 से 1. के बीच scale_pct सेट scale_pct । यदि हमारे पास प्रतिशत नहीं है, तो हम सबसे कम और सबसे अधिक उपयोग करते हैं। मान। इस प्रकार, हम निम्नलिखित कोड डालें:

 def mag_to_pitch_tuned(magnitude): scale_pct = mymidi.linear_scale_pct(0, 1, magnitude) # Pick a range of notes. This allows you to play in a key. c_major = ['C', 'C#', 'D', 'D#', 'E', 'E#', 'F', 'F#', 'G', 'G#', 'A', 'A#', 'B', 'B#'] #Find the note that matches your data point note = mymidi.scale_to_note(scale_pct, c_major) #Translate that note to a MIDI pitch midi_pitch = mymidi.note_to_midi_pitch(note) return midi_pitch note_list = [] for d in my_data_timed: note_list.append([ d['beat'] - start_time, mag_to_pitch_tuned(d['magnitude']), random.randint(0,200), # attack random.randint(1,4) # duration, in beats ]) 

और एक फ़ाइल में डेटा को बचाने के लिए अंतिम टुकड़ा:

 # Add a track with those notes mymidi.add_track(midinotes) # Output the .mid file mymidi.save_midi() 

इस फ़ाइल को एक नए नाम और .py एक्सटेंशन के साथ सहेजें।

स्रोत डेटा में प्रत्येक कॉलम के लिए हम एक अद्वितीय स्क्रिप्ट बनाते हैं और आउटपुट फ़ाइल का नाम बदलना नहीं भूलते हैं! फिर आप इंस्ट्रूमेंटेशन के लिए व्यक्तिगत मिडी फाइल को GarageBand या LMMS पर अपलोड कर सकते हैं। यहाँ जॉन एडम्स की पूरी डायरी है ।

सोनिक पी

गैराजबैंड या किसी अन्य संगीत संपादक में अद्वितीय मिडी को संसाधित करने का अर्थ है सरल डबिंग से संगीत कला तक बढ़ना। आलेख का यह अंतिम खंड ध्वनि पाई का उपयोग करने के लिए एक पूर्ण मार्गदर्शिका नहीं है, बल्कि एक ऐसे वातावरण के लिए एक परिचय है जो वास्तविक समय एन्कोडिंग और संगीत के रूप में डेटा के प्लेबैक की अनुमति देता है (वास्तविक समय प्लेबैक के साथ एन्कोडिंग के उदाहरण के लिए वीडियो देखें)। कार्यक्रम में निर्मित ट्यूटोरियल दिखाएगा कि एक संगीत वाद्ययंत्र के रूप में कंप्यूटर का उपयोग कैसे करें (आप रूबी कोड को अंतर्निहित संपादक में दर्ज करते हैं, और दुभाषिया तुरंत परिणाम खेलता है)।

इसकी आवश्यकता क्यों है? जैसा कि आप इस मार्गदर्शिका से समझ सकते हैं, जैसा कि आप डेटा पढ़ते हैं, आप डेटा में ध्वनि में अनुवाद करने के तरीके के बारे में निर्णय लेना शुरू करते हैं। ये निर्णय डेटा के मामलों के बारे में निहित या स्पष्ट निर्णयों को दर्शाते हैं। यदि आप चाहें, तो "निष्पक्षता" का एक निरंतरता है। एक ओर, ऐतिहासिक डेटा को आवाज दी, दूसरी तरफ - अतीत का एक विचार, उतना ही रोमांचक और व्यक्तिगत है जितना कि किसी भी अच्छी तरह से बनाया गया व्याख्यान। साउंडिंग आपको दस्तावेजों में संग्रहीत डेटा को वास्तव में सुनने की अनुमति देता है: यह एक तरह का सार्वजनिक इतिहास है। हमारे डेटा का संगीत प्रदर्शन ... बस कल्पना करो!

यहां मैं डेटा आयात करने के लिए एक कोड स्निपेट प्रस्तावित करता हूं, जो कि csv के रूप में संग्रहीत मूल्यों की एक सूची है। जॉर्ज वॉशिंगटन यूनिवर्सिटी की लाइब्रेरियन लॉरा वृबेल के लिए धन्यवाद, जिन्होंने gist.github.com पर लाइब्रेरी ऑपरेशंस पर अपने प्रयोग पोस्ट किए।

इस नमूने में दो विषय हैं ( जेसुइट रिलेशन से उत्पन्न विषयगत मॉडल)। पहली पंक्ति में, शीर्ष लेख 'विषय 1' और 'विषय 2' हैं।

अभ्यास

अंतर्निहित सोनिक पाई ट्यूटोरियल का पालन करें जब तक आप इंटरफ़ेस और सुविधाओं से परिचित नहीं हो जाते हैं (इन सभी ट्यूटोरियल यहां संकलित किए गए हैं ; आप सैम आरोन, सोनिक पाई के निर्माता के साथ एक साक्षात्कार भी सुन सकते हैं)। फिर एक नए बफर (संपादक विंडो) में निम्नलिखित कोड को कॉपी करें (फिर से, अलग-अलग टुकड़े एक स्क्रिप्ट में एकत्र किए जाने चाहिए):

 require 'csv' data = CSV.parse(File.read("/path/to/your/directory/data.csv"), {:headers => true, :header_converters => :symbol}) use_bpm 100 

याद रखें कि path/to/your/directory/ कंप्यूटर पर आपके डेटा का वास्तविक स्थान है। सुनिश्चित करें कि फ़ाइल को वास्तव में data.csv कहा जाता है, या इस पंक्ति को कोड में संपादित करें।

अब इस डेटा को संगीत संरचना में लोड करें:

 #this bit of code will run only once, unless you comment out the line with #'live_loop', and also comment out the final 'end' at the bottom # of this code block #'commenting out' means removing the # sign. # live_loop :jesuit do data.each do |line| topic1 = line[:topic1].to_f topic2 = line[:topic2].to_f use_synth :piano play topic1*100, attack: rand(0.5), decay: rand(1), amp: rand(0.25) use_synth :piano play topic2*100, attack: rand(0.5), decay: rand(1), amp: rand(0.25) sleep (0.5) end 

पहले कुछ पंक्तियों को डेटा कॉलम लोड करता है; फिर हम संकेत देते हैं कि हम ध्वनि का कौन सा नमूना (पियानो) का उपयोग करना चाहते हैं, और फिर हम निर्दिष्ट मानदंडों के अनुसार पहला विषय (विषय 1) खेलने का संकेत देते हैं: नोट की ताकत (हमले) के लिए, 0.5 से कम का यादृच्छिक मूल्य चुना जाता है; क्षय के लिए - एक यादृच्छिक मूल्य 1 से कम; आयाम के लिए, 0.25 से कम का एक यादृच्छिक मूल्य।

एक पंक्ति को सौ ( *100 ) से गुणा करें? यह हमारे डेटा मान (दशमलव) को लेता है और इसे पूर्णांक में बदल देता है। इस टुकड़े में, संख्या सीधे नोट के बराबर होती है। यदि सबसे कम नोट 88 है और उच्चतम 1 है, तो यह दृष्टिकोण थोड़ा समस्याग्रस्त है: हम वास्तव में यहां कोई पिच प्रदर्शित नहीं करते हैं! इस स्थिति में, आप ऊंचाई को प्रदर्शित करने के लिए म्यूजिकल एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं, और फिर सोनिक पाई में इन मानों को पास कर सकते हैं। इसके अलावा, चूंकि यह कोड अधिक या कम मानक रूबी है, आप डेटा को सामान्य करने के सामान्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, और फिर 1-88 की सीमा के साथ अपने मूल्यों की एक रैखिक तुलना करते हैं। शुरुआत के लिए, साउंड पाई के साथ वॉइसिंग वेदर डेटा पर स्टीव लॉयड के काम को देखना अच्छा है।

और यहां ध्यान देने वाली अंतिम बात: 'रैंड' (यादृच्छिक) का मूल्य आपको गतिशीलता के संदर्भ में संगीत में "मानवता" का एक सा जोड़ने की अनुमति देता है। हम 'विषय 2' के लिए भी ऐसा ही करते हैं।

( ), , , Sonic Pi. : , , . , use_bpm 100 :

 #intro bit sleep 2 sample :ambi_choir, attack: 2, sustain: 4, rate: 0.25, release: 1 sleep 6 

… . 2 , 'ambi_choir', 6 . , ( ):

 #bit that keeps going throughout the music live_loop :boom do with_fx :reverb, room: 0.5 do sample :bd_boom, rate: 1, amp: 1 end sleep 2 end 

: 'bd_boom' . 2 .

« », , . , ? !

Sonic Pi . . , .

: , . 1978 « » 18 , . Sonic Pi . , Markdown+Pandoc, — Lilypond . The Programming Historian !

निष्कर्ष

, , . - , . . , «»; , . , « — , ».

• MIDI : . , ( ). . MIDI- , .
  
• MP3 : , .
  
• : ( C . .)
  
• :
  
• : ( , , . .)
  
• :
  
• : ,