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... | @@ -194,7 +194,7 @@ class Effector: | ... | @@ -194,7 +194,7 @@ class Effector: |
194 | global Q | 194 | global Q |
195 | 195 | ||
196 | db, main_frequency, amplitude = self.get_decibel_freq_amplitude(active_sound) | 196 | db, main_frequency, amplitude = self.get_decibel_freq_amplitude(active_sound) |
197 | - print("touched, db {}, main_frequency {}, amplitude {}".format(db, main_frequency, amplitude)) | 197 | + print("touched, db {:2f}, main_frequency {:2f}, amplitude {:2f}".format(db, main_frequency, amplitude)) |
198 | param = self.get_distortion_rate(db, main_frequency, amplitude) | 198 | param = self.get_distortion_rate(db, main_frequency, amplitude) |
199 | if(self.effect == "echo"): | 199 | if(self.effect == "echo"): |
200 | print("echo 정도 :", param) | 200 | print("echo 정도 :", param) | ... | ... |
1 | # Capstone Design 2 | 1 | # Capstone Design 2 |
2 | -# Sound Augumentation을 이용한 악기 | ||
3 | 2 | ||
3 | +# 연구의 필요성 | ||
4 | +수많은 사운드 디자이너들은, 원하는 소리를 얻기위해 계속해서 듣고, 다시 랜더링하고 변형효과를 걸고 다시 들어보는 과정을 반복합니다. 이러한 과정을 조금 더 편하고 빠르게 할 수 있도록, 변형하고자 하는 소리를 어떤식으로 변형하고 싶은지 입력을 하게되면, 그에 따라 변형 가능하도록 프로그램을 만들고자 합니다. | ||
5 | + | ||
6 | +# 연구 목표 | ||
7 | +실시간으로 입력 받은 소리의 특성을 분석해, 기존의 소리를 왜곡해 들려주는것이 목표 입니다. | ||
8 | + | ||
9 | +# Sound Augumentation을 이용한 악기 | ||
4 | 실행방법 | 10 | 실행방법 |
5 | ``` | 11 | ``` |
6 | pip install -r requirements.txt | 12 | pip install -r requirements.txt |
... | @@ -9,3 +15,10 @@ python low_latnecy.py | ... | @@ -9,3 +15,10 @@ python low_latnecy.py |
9 | 15 | ||
10 | 이후 본인이 직접 녹음한 소리를 사용하고 싶으면 y를 입력해 녹음을 진행하고, | 16 | 이후 본인이 직접 녹음한 소리를 사용하고 싶으면 y를 입력해 녹음을 진행하고, |
11 | 그렇지 않으면 그냥 n을 누르고 소리를 입력하시면 됩니다. | 17 | 그렇지 않으면 그냥 n을 누르고 소리를 입력하시면 됩니다. |
18 | + | ||
19 | +### 실행화면 | ||
20 | +![](example.gif) | ||
21 | + | ||
22 | +# 결론 및 제언 | ||
23 | +- 이 프로젝트에서는 충격음만 변형을 했지만, 추후에는 실시간으로 변환할 소리와, 변환 소리를 위한 필터도 함께 적용하면 좋을것 같습니다. | ||
24 | +- 실시간 프로세싱을 위해 머신러닝은 사용하지 못했습니다, 필터를 찾는 과정에서 머신러닝 파트를 진행할 수 있으면 좋을것 같습니다. | ... | ... |
-
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