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title: "你的 code 充滿時間：使用 Python 進入聲音訊號的世界 - 蘇黎"
tags: PyConTW2024, 2024-organize, 2024-共筆
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# 你的 code 充滿時間：使用 Python 進入聲音訊號的世界 - 蘇黎

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> Collaborative writing start from below
> 從這裡開始共筆

> Time is what we want most, but what we use worst - William Penn

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- 議程投影片連結：
- [投影片連結](https://drive.google.com/file/d/16VAD43c_7MfCPQ66IO1Vfvo4FKFzbdxB)

- Agenda slide:
- [Slide Link](https://drive.google.com/file/d/16VAD43c_7MfCPQ66IO1Vfvo4FKFzbdxB)
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音樂是人類所創造最複雜、具時間性的訊號，其中包含了大量不同的樂器、人聲、旋律，互相交織而成龐雜的時間訊號。

使用 Python 進入音訊處理 ~~音頻處理~~

資料聽覺化（sonification），例如：全球歷年溫度

spectrum（頻譜）, spectrogram（時頻圖）、tempogram、spectral flux、...，`librosa` 這個 python 套件都有提供計算以上 feature 的功能

Automatic music transcription 音樂採譯問題，莫札特聽過一次音樂就可以完整重現的概念。omnizart 全能的莫札特 python package

music generation
- 隨機音樂：風鈴、莫札特擲骰子遊戲
- 機率音樂：markov chain
- 數據音樂：Google magenta's music transformer
- Suno、Meta MusicGen

Text-to-music generation, LLM, VAE with RVQ

AI（新科技） 帶來的衝擊與焦慮，三種焦慮
- 被控制
- 經濟層面（被取代），mp3 的出現大量取代唱片
- 傷害尊嚴（人類不是謬思女神唯一眷顧的物種）

問題與限制
- 會不會 AI 和人類音樂家害怕同一件事？
- 音樂作品沒人聽
- 音樂生成：時頻圖比較
- 從時頻圖上看，目前生成出來的距離完全真實還有蠻大的差距（騙不過音樂專業人士）

結論
> 「不要輕易得出任何一代不如一代的結論，但我們必須注意那已經吞噬了許多美好事務的機器。如果我想滿足這頭怪獸，就把舊的曲目丟給它吧！」

Below is the part that speaker updated the talk/tutorial after speech
講者於演講後有更新或勘誤投影片的部份

音樂是「聲音粒子」組成的馬可夫鏈

錄音、逐字稿、翻譯與摘要：https://ink.dwave.cc/zh-TW/share/5023