MadPad:个性化的音乐创作应用

西安女孩张萱妍使用iPhone创作的音乐视频《ABCD Said》在全球受到推荐,引发移动智能设备音乐创作热潮。MadPad是一款独特音乐创作应用,允许用户通过手机录音并合成音乐,支持多种乐器模拟效果及自定义声音片段。创作过程简单有趣,适合音乐爱好者创作个性化作品。

西安女孩张萱妍用iPhone创作的音乐视频《ABCD Said》,不仅被YouTube全球站推荐到首页,获得了千万点击,而且也引发了用移动智能设备自创音乐的热潮。应用商店中各种音乐创作软件也纷纷上架,MadPad便是其中一款别具特色的应用。

应用名称:MadPad

支持平台:iOS

价格:0.99美金

下载地址

亮点:操作简单、效果有趣

不足:界面是英文的

杀手指数:7/10

山寨指数:7/10

与其他音乐创作应用相比,MadPad的独特之处在于,它不仅能像同类应用一样提供多种专业的乐器模拟效果,比如钢琴、吉他、架子鼓等等,而且用户还可以利用身边的一切声音片段来创作合成音乐。

形象点说,MadPad就像一个声音采集器,诸如鼠标、剪刀、易拉罐、电动钻头等发出的声音,或者马路上的汽车声,甚至某个人的咳嗽声,只要你觉得它们能作为你需要的音乐元素,都可以点击Tap to Record按钮将它们录制下来。而在后期制作中,也可以导入之前录制好的音乐片段。

需要注意的是,用户要创作一段完整的音乐时,必须收集至少12个声音片段。不过,这一点其实并不难,在我们的周围存在着各种各样的声音,只要你善于聆听,一定能找到。MadPad的制作过程非常简单有趣。采集完声音,然后通过MadPad的混音处理和随机组合,一段极富个性的音乐就创作完成了。你可以亲自为朋友们演奏你的作品,也可以通过邮件和社交网站等方式与更多的朋友分享,说不定你的作品也能上YouTube的头条哦!

不过,再好的软件也只是工具而已,要成为真正的音乐达人,是否有出色的音乐天赋和创意才是关键。但是,对于大多数用户来说,自创音乐的目的本不在于流行和大红大紫,能用手中的移动智能设备捕捉和记录生活中的细节和回忆,感受生活的乐趣,就已经足够了。

原文地址:http://www.leiphone.com/madpad.html

华太师雷锋网专稿,转载请注明!)
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内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
内容概要:本文围绕“考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置”展开,基于Matlab代码实现,研究在电力系统中因可再生能源出力波动负荷变化带来的灵活性供需不确定性条件下,储能系统的优化配置方法。通过构建数学模型,结合智能优化算法(如粒子群、遗传算法等)对储能的位置、容量及运行策略进行联合优化,旨在提升系统对不确考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置(Matlab代码实现)定性的适应能力,增强电网稳定性与经济性。文中还涉及多场景仿真分析与概率性建模,以应对风光出力与负荷需求的随机波动,确保优化结果具有鲁棒性实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、储能系统设计的工程技术人员;尤其适合研究能源系统优化、不确定性建模与智能算法应用的相关人员。; 使用场景及目标:①解决高比例可再生能源接入背景下电力系统灵活性不足的问题;②指导储能系统在配电网或微电网中的科学规划与配置;③掌握如何在不确定性环境下建立鲁棒优化或随机优化模型,并通过Matlab实现求解;④为综合能源系统、电动汽车集群调度等类似问题提供方法参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式(如场景生成、概率分布拟合)以及优化算法的选择与参数设置,同时可扩展学习YALMIP、CPLEX等工具在电力系统优化中的应用
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