The Triggering of HügglMügg

Ein kleines Projektchen

Zunächst habe ich ein bisschen Geklopfe aufgenommen, mir dabei nicht viel Mühe gegeben.

Das habe ich dann mit einem Bandfilter gefiltert.

Code

Hohe Frequenzen sollen den Trigger bilden: 2.900 - 8.000 Hz

import librosa
from scipy.signal import butter, lfilter
from scipy.io import wavfile

def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    low = lowcut / nyq
    high = highcut / nyq
    b, a = butter(order, [low, high], btype='band')
    return b, a


def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):
    b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y


def run():
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from scipy.signal import freqz

    # Sample rate and desired cutoff frequencies (in Hz).
    data, fs = librosa.load('/home/audio2miditest.wav')
    lowcut = 2900.0
    highcut = 8000.0

    y = butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=6)

    # Convert to normalized 32 bit floating point
    normalized_y = y / np.abs(y).max()
    wavfile.write('/home/off_plus_noise_filtered.wav', fs, normalized_y.astype(np.float32))


run()

Und das Filterergebnis habe ich einem Peakfinder-und-Midinotewriter übergeben.

Code

import librosa  # To load the file, and get the amplitude measured with the sampling rate amplitude,
import librosa.display

#data, sr = librosa.load('/home/audio2miditest.wav')
data, sr = librosa.load('/home/off_plus_noise_filtered.wav')

print(librosa.beat.tempo(data, sr=sr))

print(type(data))
print(data)
print(sr)
print(data.shape)
print("Geschätzte Zeit:", len(data)/sr, "Sekunden")
print(librosa.get_duration(filename='/home/audio2miditest.wav'))

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import find_peaks
import numpy as np

x = data

peaks, _ = find_peaks(x, height=0.05, distance=1000)

plt.plot(x)

plt.plot(peaks, x[peaks], "x")

plt.plot(np.zeros_like(x), "--", color="gray")

print(peaks)
plt.show()

bpm = 480

def beatnumber (peak,sr,bpm):
    beatlen = 60/bpm
    beatnumber = peak/sr/beatlen
    return beatnumber

midinotes = []
for peak in peaks:
    print(peak, peak/sr, beatnumber(peak,sr,bpm))
    midinotes_tmp = (beatnumber(peak,sr,bpm),60,127,0.2)
    midinotes.append(midinotes_tmp)

from miditime.miditime import MIDITime

# Instantiate the class with a tempo (120bpm is the default) and an output file destination.
mymidi = MIDITime(bpm, '/home/myfile.mid')

# Add a track with those notes
mymidi.add_track(midinotes)

# Output the .mid file
mymidi.save_midi()

Herausgekommen ist dabei dieses Midi-File:

MidiFile

Dann habe ich das ungefilterte + gefilterte Audio zusammen mit dem erzeugten MidiFile in Ardour geladen, BPM auf 480 eingestellt, und alles exportiert.

Klingt nun so:

Ergebnis

Da das Projekt noch ganz am Anfang steht, erläutere ich noch so gut wie nix. Unten in den Links lassen sich Quellen, die ich verwendet habe, herausfinden.
Sobald es aber mal richtig rund funzt, gebe ich natürlich gerne ausführlicher Auskunft. Selbstverständich. So mag es immerhin schon mal als kleine Anregung nützlich sein. Das Meiste ist ja eh selbsterklärend für Kenner- & KönnerInnen.

Aber für'n Anfang schon nicht schlecht, oder?

{demnächst - oder schon heute Nacht - kommt das Quantisieren dazu}

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