Yate for Mac 音乐标签管理工具

Yate Mac版:高效音乐标签管理工具

Yate 是一款音频文件元数据编辑器,主要用于管理和整理大型音乐库,特别适合Hi-Fi发烧友、DJ、播客制作者以及音乐归档工作者。Mac版Yate 支持对MP3、M4A、FLAC、AIFF、WAV等多种音频格式的标签编辑,拥有批量处理、脚本自动化、音乐数据库匹配等强大功能。

功能介绍

  1. 全面的标签编辑功能
    支持ID3v2、MP4、Vorbis、APE等标签标准,涵盖标题、艺术家、专辑、封面、歌词、评分、自定义字段等详细信息。

  2. 批量处理与多文件编辑
    支持对数百上千个文件进行标签统一修改、格式重命名、路径重组,提升整理效率。

  3. 智能自动填充
    可从文件名、文件夹名提取信息自动生成标签,或使用数据库信息自动匹配内容。

  4. 音乐数据库集成
    与MusicBrainz、Discogs、AcoustID等在线音乐数据库无缝对接,可根据音频指纹匹配并填充元数据。

  5. 封面图像管理
    支持添加、替换、删除音频封面,封面大小、格式均可自定义,支持批量嵌入。

  6. 脚本与自动化功能
    内置脚本语言和动作系统,支持用户编写规则自动执行标签处理操作,实现标签清洗、重命名、分类等。

  7. 路径与文件名规则编辑器
    可根据标签自动重命名文件、重新组织文件夹结构,构建标准化音频文件目录。

  8. 支持多种元数据类型查看
    包括标准标签、ReplayGain、iTunes特定标签、自定义字段等,适配多平台音频使用需求。

  9. 支持iTunes、Music.app集成
    可将编辑结果同步回Apple Music或iTunes,保持本地音乐库整洁一致。

  10. 音频文件质量检查与元数据验证
    内建分析器可识别空标签、不一致字段、封面缺失等问题,并批量修复。

Yate for Mac激活版下载

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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