AutoEq

AutoEq

AutoEq ist ein Tool zum automatischen Entzerren von Kopfhörern.

Gehen Sie zu autoeq.app, um zu beginnen.

Dieses Github-Repository dient mittlerweile hauptsächlich Entwicklern. Die Beiträge dieses Projekts sind:

• Webanwendung zum einfachen Entzerren und Optimieren des Frequenzgangs von Kopfhörern, ohne dass etwas installiert werden muss
• Bibliothek zum Arbeiten mit (Kopfhörer-)Frequenzgängen und zur Optimierung parametrischer Equalizer
• PyPi-Paket zur Installation der Bibliothek in Ihren Projekten
• Sammlung von Kopfhörermessungen als numerische Daten aus Oratory1990-, Crinacle-, Innerfidelity-, Rtings- und älteren headphone.com-Messungen (die nicht mit denen übereinstimmen, die das Unternehmen heute produziert).
• Sammlung unterschiedlicher Frequenzgangziele für Kopfhörer als numerische Daten
• Vorberechnete Equalizer-Einstellungen in den Ergebnissen, obwohl diese nicht von normalen Benutzern verwendet werden sollten, da autoeq.app existiert

Entzerrungsergebnisse des Sennheiser HD 800 dargestellt

Aktualisierungen

29.10.2023 AutoEq-Version 4.0.0. Verbesserte und einheitliche Namenskonventionen im gesamten Projekt. Veraltete Dateien bereinigt und Verzeichnisstruktur neu organisiert. Komplett überarbeitete Datenbankverwaltungstools.

14.05.2022 Webanwendung. Neu organisierte Messungen und Ergebnisse.

30.10.2022 Das Projekt wurde neu strukturiert und in PyPi veröffentlicht. Der Quellcode wurde in das Autoeq-Verzeichnis verschoben und die Befehlszeilenverwendung wurde von python autoeq.py in python -m autoeq geändert - wobei in den Parameternamen Unterstriche _ durch Bindestriche ersetzt wurden.

18.09.2022 Parametrischer EQ-Optimierer überarbeitet. Der neue Optimierer unterstützt Shelf-Filter, verfügt über ein leistungsstarkes Konfigurationssystem, läuft 10x schneller, hat Grenzen für Fc-, Q- und Gain-Wertbereiche und behandelt den +10-kHz-Bereich als Durchschnittswert, anstatt zu versuchen, ihn genau festzulegen.

Verwendung

AutoEq erstellt Einstellungen für grundsätzlich alle Arten von Equalizer-Apps, führt jedoch nicht den Equalizer selbst durch. Dafür benötigen Sie eine andere App. Gehen Sie zu autoeq.app und wählen Sie die Equalizer-App Ihrer Wahl aus. Dort wird eine Kurzanleitung zum Importieren der erstellten Einstellungen angezeigt.

Verwendung der Befehlszeile

Zusätzlich zur Webanwendung kann AutoEq über die Befehlszeile (Terminal) verwendet werden. Dies ist eine fortgeschrittene Verwendung, die hauptsächlich für Entwickler gedacht ist. Die folgenden Anweisungen gelten für die Verwendung der Befehlszeile und der Python-Schnittstelle.

Installieren

• Laden Sie Git herunter und installieren Sie es: https://git-scm.com/downloads. Wenn Sie Git unter Windows installieren, verwenden Sie die Windows-SSL-Überprüfung anstelle von Open SSL, da sonst möglicherweise Probleme bei der Installation von Projektabhängigkeiten auftreten.
• Laden Sie 64-Bit -Python 3 herunter und installieren Sie es. Stellen Sie sicher, dass Sie die Option „Python 3.X zu PATH hinzufügen“ aktivieren.
• Möglicherweise müssen Sie libsndfile installieren, wenn Sie beim Installieren und/oder Ausführen von AutoEq Probleme mit soundfile haben.
• Unter Linux müssen Sie möglicherweise Python-Entwicklungspakete installieren

sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv

• Unter Linux müssen Sie möglicherweise pip installieren
• Unter Windows müssen Sie möglicherweise Microsoft Visual C++ Redistributable für Visual Studio 2015, 2017 und 2019 installieren
• Öffnen Sie ein Terminal/eine Eingabeaufforderung. Suchen Sie unter Windows im Startmenü cmd .
• AutoEq klonen

git clone https://github.com/jaakkopasanen/AutoEq.git

• Gehen Sie zum AutoEq-Speicherort

 cd AutoEq

• Erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung

python -m venv venv

• Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung

 # On Windows
venv S cripts a ctivate.bat
# On Linux and Mac
. venv/bin/activate

• Pip aktualisieren

python -m pip install -U pip

• Installieren Sie die erforderlichen Pakete

python -m pip install -U -e .

• Überprüfen Sie die Installation. Wenn alles gut gelaufen ist, sehen Sie die Liste der Befehlszeilenparameter, die AutoEq akzeptiert.

python -m autoeq --help

python -m autoeq --input-file= " measurements/oratory1990/data/over-ear/Sennheiser HD 800.csv " --output-dir= " my_results " --target= " targets/harman_over-ear_2018_wo_bass.csv " --max-gain=24 --parametric-eq --parametric-eq-config=4_PEAKING_WITH_LOW_SHELF,4_PEAKING_WITH_HIGH_SHELF --bass-boost=6 --convolution-eq --fs=48000 --bit-depth=32 --f-res=16

Wenn Sie zu einem späteren Zeitpunkt zurückkommen, müssen Sie die virtuelle Umgebung lediglich erneut aktivieren

 # On Windows
cd AutoEq
venv S cripts a ctivate.bat
# On Linux and Mac
cd AutoEq
. venv/bin/activate

Um mehr über virtuelle Umgebungen zu erfahren, lesen Sie die venv-Dokumentation von Python.

Aktualisierung

AutoEq befindet sich in der aktiven Entwicklung und erhält ständig neue Messungen, Ergebnisse und Funktionen. Sie können die neueste Version von git erhalten

git pull

Abhängigkeiten können sich von Zeit zu Zeit ändern, Sie können mit auf den neuesten Stand aktualisieren

python -m pip install -U -e . 

Überprüfung der Installation

Dies druckt CLI-Parameter aus, wenn die Installation erfolgreich war.

python -m autoeq --help

Beispiel

Sennheiser HD 650 entzerren und Ergebnisse in my_results/ speichern:

python -m autoeq --input-file= " measurements/oratory1990/data/over-ear/Sennheiser HD 650.csv " --output-dir= " my_results " --target= " targets/harman_over-ear_2018.csv " --convolution-eq --parametric-eq --ten-band-eq --fs=44100,48000

Gebäude

Fügen Sie vor dem Erstellen einen Änderungsprotokolleintrag hinzu und aktualisieren Sie die Versionsnummer in pyproject.toml!

Installieren Sie build und twine

python -m pip install build twine

Fügen Sie vor dem Erstellen Aktualisierungen zu autoeq/README.md hinzu!

Erstellen Sie ein PyPi-Paket unter Windows

copy /y README.md README.md.bak && copy /y autoeq R EADME.md README.md && python -m build && copy /y README.md.bak README.md && del README.md.bak

Erstellen Sie ein PyPi-Paket unter Linux/MacOS

cp README.md README.md.bak && cp autoeq/README.md README.md && python -m build && cp README.md.bak README.md && rm README.md.bak

veröffentlichen

python -m twine upload dist/autoeq- < VERSION > *

Denken Sie daran, das Git-Tag hinzuzufügen!

Kontakt

Probleme sind der richtige Weg, wenn Sie Probleme haben oder Ideen oder Funktionswünsche haben. Probleme sind nicht der richtige Kanal für Kopfhöreranfragen, da dieses Projekt die Messungen aus anderen Datenbanken bezieht und ein in AutoEq fehlender Kopfhörer bedeutet, dass er von keiner der unterstützten Quellen gemessen wurde.

Sie können mich auf Reddit, Audio Science Review und Head-fi finden, wenn Sie einfach nur Hallo sagen möchten.