Athenacl. Pitch (Classe) Set Teory Utility Algoritmic Front-end para CSOUND.
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Athenacl. Classificação e resumo

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analisar algoritmo modelagem modelagem líder de voz Análise líder em voz teoria do conjunto

Athenacl. Descrição

Pitch (Classe) Set Teory Utility Algoritmic Front-End para CSOUND. A Athenacl é um programa de linha de comando de código aberto, plataforma cruzada, que funciona como um utilitário de teoria de campo (classe) de pitch (capaz de definir e modelagem e análise de líder de voz), bem como um python- Front-end algorítmico script para o csound. Esses recursos permitem a pontuação rápida e flexível de instrumentos de csound com o poder de algoritmos de textura de python-escrito.CSound Instruments são implantados como texturas, objetos de definição de superfície em camadas que contêm objetos especializados para controlar o ritmo, a amplitude, o panorama e os parâmetros de controle do ritmo e do controle Instrumentos de CSoundCluded CSound fornecem uma biblioteca de sons embutidos. Como assistente de composição, os algoritmos criam superfícies texturais complexas, deixando a mistura ilimitada e a colocação dessas texturas e seus atributos nas mãos do compositor. O sistema algorítmico controla dados de pitch usando caminhos, ordenou os grupos de conteúdo. Estes caminhos são fundamentais. UNIDADE DO CONFIGADO DE PASSO, permitindo a organização, análise e modelagem de materiais de arremesso. Os caminhos empregam notações de qualidade de 12 tons e classe de campo. Os caminhos podem ser modelados com o sistema líder em voz Strausian e analisados com inúmeras medidas de similaridade de classe definida. Como utilitário de referência de mesa para a teoria da música pós-tonal, os conjuntos de pitch podem ser pesquisados para encontrar formas normais, vetores de subconjuntos e valores de similaridade. Aqui estão algumas características principais de "Athenacl": · Avançado, fácil de usar, linha de comando interativa: insira comandos com argumentos, ou apenas insira o comando e o athenacl solicitará ao usuário para todos os dados necessários. · Log de histórico de comandos e histórico de comando executável. · Exibições gráficas em formatos EPS (conversível para PDF), TK GUI, PNG e JPEG, fornecendo visualizações de arranjo de textura, lideranças de voz de caminho e gráficos de eventos de parâmetros de textura. · Ajuda interativa para cada comando. Complete tutoriais HTML / PDF e documentação de referência. Requisitos: · Python 2.3 ou mais tarde.

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