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Extraia notas dominantes de um áudio (.wav, .mp3, etc) com precisão RMS ou por regiões ativas.

Project description

🎵 Blow Notes

Blow Notes é uma ferramenta de linha de comando para detectar notas musicais dominantes a partir de um arquivo de áudio (ex: .wav, .mp3, .ogg), útil para análises melódicas, transcrição ou composição.

✨ Funcionalidades

  • Escolha entre dois métodos de extração:
    • 📈 RMS (energia por frame) – com controle de sensibilidade
    • 🎚️ Split (regiões sonoras ativas) – baseado no volume total
  • Detecta notas dominantes por segundo
  • Exporta resultados para .txt
  • Suporte a .wav, .mp3, .flac, .m4a, .ogg (requer ffmpeg)
  • Compatível com futura exportação para MusicXML

🚀 Instalação

pip install blownotes

Ou clone e instale localmente:

git clone https://github.com/seunome/blownotes
cd blownotes
pip install .

🎛️ Uso

blownotes caminho/do/arquivo.wav

Será exibido um menu para escolher o modo de análise.

Parâmetros (modo RMS)

Você poderá definir uma sensibilidade:

0.01 → muito sensível (capta até ruídos leves)

0.02 → padrão (voz clara ou instrumento solo)

0.04+ → mais exigente (apenas sons fortes)

🎧 Recomendação importante

Para melhores resultados, separe os elementos do áudio antes da análise (ex: voz, bateria, baixo). Isso evita que sons simultâneos confundam o sistema de detecção.

🔧 Uma ferramenta recomendada é o https://github.com/facebookresearch/demucs:

Depois, use o blownotes apenas no arquivo de voz ou instrumento que desejar.

📄 Licença

MIT

Autor: I. Zanoth

Project details


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Source Distribution

blownotes-0.1.0.tar.gz (4.0 kB view details)

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Uploaded Python 3

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  • Download URL: blownotes-0.1.0.tar.gz
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  • Tags: Source
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  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.2

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Hashes for blownotes-0.1.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 a4202ee8b9da523a954c596ae5431a970e82a9670fa926dd379c32c94e9affad
MD5 7d7fad89d4c06cd903588a6b4765efa9
BLAKE2b-256 4d543037db8186deb51c45befe24d269867afab8df0453c8eeadc4d729b1a143

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SHA256 f66a044f2c560ed5fca880e65b811bc953d8d048400dfa64e631c667c27e65b8
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