AutoEq

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AutoEq

AutoEq はヘッドフォンを自動的にイコライジングするツールです。

autoeq.appにアクセスして開始してください。

この Github リポジトリは現在、主に開発者にサービスを提供しています。このプロジェクトの貢献は次のとおりです。

何もインストールする必要がなく、ヘッドフォンの周波数応答を簡単にイコライズおよび微調整するための Web アプリケーション
(ヘッドフォン) 周波数応答を操作し、パラメトリックイコライザーを最適化するためのライブラリ
プロジェクトにライブラリをインストールするための PyPi パッケージ
oratory1990、crinacle、Innerfidelity、Rtings、および従来の headphone.com 測定値 (同社が現在製造しているものと同じではありません) からの数値データとしてのヘッドフォン測定値のコレクション。
さまざまなヘッドフォンの周波数特性目標を数値データとして収集
結果には事前に計算されたイコライザー設定が含まれますが、 autoeq.appが存在するため、通常のユーザーはこれらを使用すべきではありません。

ゼンハイザー HD 800

ゼンハイザー HD 800 のイコライゼーション結果のプロット

アップデート

2023-10-29 AutoEq バージョン 4.0.0。プロジェクト全体で命名規則が改善され、統一されました。古いファイルをクリーンアップし、ディレクトリ構造を再編成しました。データベース管理ツールを完全に作り直しました。

2022-05-14 Webアプリケーション。測定値と結果を再整理しました。

2022-10-30プロジェクトを再構成し、PyPi で公開しました。ソースコードは autoeq ディレクトリの下に移動され、コマンドラインの使用法はpython autoeq.pyからpython -m autoeqに変更され_パラメーター名ではアンダースコアが-に置き換えられました。

2022-09-18パラメトリック eq オプティマイザーが再加工されました。新しいオプティマイザはシェルフフィルターをサポートし、強力な構成システムを備え、10 倍高速に実行され、Fc、Q、ゲイン値の範囲に制限があり、+10 kHz の範囲を正確に修正しようとするのではなく平均値として扱います。

使用法

AutoEq は、基本的にすべてのタイプのイコライザーアプリの設定を生成しますが、イコライゼーション自体は行いません。そのためには別のアプリが必要になります。 autoeq.appに移動し、選択したイコライザーアプリを選択します。作成された設定をインポートするための簡単な手順がそこに表示されます。

コマンドラインの使用

AutoEq は Web アプリケーションだけでなく、コマンドライン (ターミナル) からも使用できます。これは主に開発者を対象とした高度な用途です。次の手順は、コマンドラインと Python インターフェイスの使用に適用されます。

インストール中

Git をダウンロードしてインストールします: https://git-scm.com/downloads。 Windows に Git をインストールする場合は、Open SSL の代わりに Windows SSL 検証を使用してください。そうしないと、プロジェクトの依存関係をインストールするときに問題が発生する可能性があります。
64 ビットPython 3 をダウンロードしてインストールします。 [Python 3.X を PATH に追加]を必ずオンにしてください。
AutoEq のインストール時や実行時にsoundfileに問題がある場合は、libsndfile のインストールが必要になる場合があります。
Linux では、Python 開発パッケージをインストールする必要がある場合があります。

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

Linux では pip をインストールする必要がある場合があります
Windows では、Visual Studio 2015、2017、および 2019 用の Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージのインストールが必要になる場合があります。
ターミナル/コマンドプロンプトを開きます。 Windows では、スタートメニューでcmd検索します。
AutoEq のクローンを作成する

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

AutoEq の場所に移動します

 cd AutoEq

Python仮想環境を作成する

python -m venv venv

仮想環境をアクティブ化する

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

ピップを更新する

python -m pip install -U pip

必要なパッケージをインストールする

python -m pip install -U -e .

インストールを確認します。すべてがうまくいけば、AutoEq が受け入れるコマンドラインパラメータのリストが表示されます。

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

後で戻ってくるときは、仮想環境を再度アクティブにするだけで済みます

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

仮想環境の詳細については、Python の venv ドキュメントを参照してください。

更新中

AutoEq は積極的に開発中であり、常に新しい測定値、結果、機能を取得しています。最新バージョンは git から入手できます

git pull

依存関係は時々変更される可能性があります。次のコマンドを使用して最新に更新できます。

python -m pip install -U -e .

インストールの確認

インストールが成功した場合、これにより CLI パラメータが出力されます。

python -m autoeq --help

例

Sennheiser HD 650 をイコライズし、結果をmy_results/に保存します。

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

建物

ビルドする前に変更ログエントリを追加し、pyproject.toml のバージョン番号を更新してください。

buildとtwineをインストールする

python -m pip install build twine

ビルドする前にautoeq/README.mdに更新を追加してください。

Windows 上で PyPi パッケージをビルドする

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

Linux / MacOS 上で PyPi パッケージをビルドする

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

公開

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

Git タグを忘れずに追加してください。

接触

問題が発生している場合、またはアイデアや機能のリクエストがある場合は、問題を参照してください。このプロジェクトは他のデータベースから測定値を取得しており、AutoEq にヘッドフォンがないということは、サポートされているソースのいずれによっても測定されていないことを意味するため、問題はヘッドフォンリクエストの正しいチャネルではありません。

ご挨拶したいだけなら、Reddit、Audio Science Review、Head-fi で私を見つけることができます。

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