Beat-and-Tempo-Tracking：实时节拍与节奏追踪

Beat-and-Tempo-Tracking：实时节拍与节奏追踪

Beat-and-Tempo-Tracking Audio Beat and Tempo Tracking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Beat-and-Tempo-Tracking

在数字音频处理和音乐制作领域，节拍与节奏的追踪是一项关键功能。今天要推荐的这个开源项目——Beat-and-Tempo-Tracking，正是专注于这一核心功能的实现。

项目介绍

Beat-and-Tempo-Tracking 是一个基于 ANSI C 的库，它能够实时地检测音乐中的节拍和节奏。它是一个 onset 检测器、节奏估计器和节拍预测器，结合了多种最先进的方法。用户只需要将音频数据缓冲区输入到库中，它就会在检测到 onset、新的节奏估计或者认为应该发生节拍的时候通知用户。该库不依赖任何外部库或包，也没有平台依赖性代码，设计用于在嵌入式 Linux 计算机中运行的 musical robots 中，并且理论上应该可以在任何平台上运行。

项目技术分析

Beat-and-Tempo-Tracking 的核心是一个复杂的算法，该算法通过以下技术实现其功能：

• 实时性：算法设计为实时处理，意味着它可以即时响应音频输入。
• 因果性：算法的输出仅依赖于当前和过去的输入，不依赖于未来的数据。
• 节拍检测：通过分析音频的频谱流量（spectral flux）来检测音高变化，从而判断节拍的发生。
• 节奏估计：通过连续的节拍检测来估计音乐的节奏。
• 节拍预测：基于当前和过去的节奏信息，预测下一个节拍可能发生的时间。

项目技术应用场景

Beat-and-Tempo-Tracking 可以应用于多种场景：

• 音乐制作：在制作音乐时，自动识别和跟踪节拍可以辅助音乐家进行编曲和混音。
• 音乐分析：在音乐研究中，分析音乐的节奏模式可以帮助理解音乐的结构和风格。
• 音乐教育：作为教学工具，帮助学生更好地理解音乐理论和节奏感。
• 智能乐器：在智能乐器和音乐机器人中，自动节拍跟踪可以实现与演奏者的互动。

项目特点

• 跨平台：没有平台依赖性代码，可以在多种操作系统上运行。
• 无外部依赖：不依赖任何外部库或包，简化了部署和维护。
• 高度可配置：提供了多个参数和配置选项，用户可以根据自己的需求调整算法的表现。
• 易于集成：提供了简洁的 API 和示例代码，易于集成到现有的项目中。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 Beat-and-Tempo-Tracking：

#include "BTT.h"

int main(void)
{
    BTT* btt = btt_new_default();
    
    btt_set_onset_tracking_callback(btt, onset_detected_callback, NULL);
    btt_set_beat_tracking_callback(btt, beat_detected_callback, NULL);
    
    int buffer_size = 64;
    dft_sample_t buffer[buffer_size];
    
    for(;;)
    {
        // 填充音频数据缓冲区，然后传递给 btt
        btt_process(btt, buffer, buffer_size);
    }
    
    btt_destroy(btt);
    return 0;
}

void onset_detected_callback(void* SELF, unsigned long long sample_time)
{
    // 当检测到 onset 时调用
}

void beat_detected_callback(void* SELF, unsigned long long sample_time)
{
    // 当预测到节拍时调用
}

Beat-and-Tempo-Tracking 是一个强大的开源工具，适用于需要精确音频节拍和节奏检测的任何项目。它的灵活性和易用性使其成为音乐制作、分析和智能乐器开发中的宝贵资源。

Beat-and-Tempo-Tracking Audio Beat and Tempo Tracking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Beat-and-Tempo-Tracking