AutoEq

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Eq automático

AutoEq é uma ferramenta para equalizar fones de ouvido automaticamente.

Acesse autoeq.app para começar.

Este repositório Github agora atende principalmente a desenvolvedores. As contribuições deste projeto são:

Aplicativo da Web para equalizar e ajustar facilmente as respostas de frequência dos fones de ouvido sem a necessidade de instalar nada
Biblioteca para trabalhar com respostas de frequência (fones de ouvido) e otimizar equalizadores paramétricos
Pacote PyPi para instalar a biblioteca em seus projetos
Coleta de medições de fones de ouvido como dados numéricos de oratory1990, crinacle, Innerfidelity, Rtings e medições legadas do headphone.com (que não são as mesmas que a empresa produz hoje).
Coleta de diferentes alvos de resposta de frequência de fone de ouvido como dados numéricos
Configurações pré-computadas do equalizador nos resultados, embora não devam ser usadas por usuários normais, pois o autoeq.app existe

Sennheiser HD 800

Resultados de equalização Sennheiser HD 800 plotados

Atualizações

2023/10/29 AutoEq versão 4.0.0. Convenções de nomenclatura aprimoradas e unificadas em todo o projeto. Limpou arquivos obsoletos e reorganizou a estrutura de diretórios. Ferramentas de gerenciamento de banco de dados totalmente reformuladas.

2022-05-14 Aplicação Web. Medições e resultados reorganizados.

30/10/2022 Reestruturou o projeto e publicou no PyPi. O código-fonte foi movido para o diretório autoeq e o uso da linha de comando foi alterado de python autoeq.py para python -m autoeq com sublinhados _ substituídos por hífens - nos nomes dos parâmetros.

2022-09-18 Otimizador de equalização paramétrica retrabalhado. O novo otimizador suporta filtros de prateleira, possui um sistema de configuração poderoso, roda 10x mais rápido, tem limites para faixas de valores Fc, Q e de ganho e trata a faixa de +10 kHz como valor médio em vez de tentar corrigi-la com precisão.

Uso

O AutoEq produz configurações para basicamente todos os tipos de aplicativos de equalização, mas não faz a equalização em si. Você precisará de um aplicativo diferente para isso. Vá para autoeq.app e selecione o aplicativo equalizador de sua preferência. Instruções rápidas para importar as configurações produzidas serão mostradas lá.

Uso de linha de comando

Além da aplicação web, o AutoEq pode ser usado na linha de comando (terminal). Este é um uso avançado destinado principalmente a desenvolvedores. As instruções a seguir se aplicam ao uso da linha de comando e da interface Python.

Instalando

Baixe e instale o Git: https://git-scm.com/downloads. Ao instalar o Git no Windows, use a verificação SSL do Windows em vez do Open SSL ou você poderá ter problemas ao instalar dependências do projeto.
Baixe e instale o Python 3 de 64 bits. Certifique-se de marcar Adicionar Python 3.X ao PATH .
Você pode precisar instalar o libsndfile se estiver tendo problemas com soundfile ao instalar e/ou executar o AutoEq.
No Linux, pode ser necessário instalar pacotes de desenvolvimento Python

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

No Linux você pode precisar instalar o pip
No Windows, pode ser necessário instalar o Microsoft Visual C++ Redistributable para Visual Studio 2015, 2017 e 2019
Abra um terminal/prompt de comando. No Windows, pesquise cmd no menu iniciar.
Clonar AutoEq

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

Vá para o local do AutoEq

 cd AutoEq

Crie um ambiente virtual python

python -m venv venv

Ativar virtualenv

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

Atualizar pip

python -m pip install -U pip

Instale os pacotes necessários

python -m pip install -U -e .

Verifique a instalação. Se tudo correr bem, você verá a lista de parâmetros de linha de comando que o AutoEq aceita.

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

Ao voltar mais tarde, você só precisará ativar o ambiente virtual novamente

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

Para saber mais sobre ambientes virtuais, leia a documentação venv do Python.

Atualizando

O AutoEq está em desenvolvimento ativo e obtém novas medições, resultados e recursos o tempo todo. Você pode obter a versão mais recente do git

git pull

As dependências podem mudar de tempos em tempos, você pode atualizar para o mais recente com

python -m pip install -U -e .

Verificando a instalação

Isso imprime os parâmetros CLI se a instalação for bem-sucedida.

python -m autoeq --help

Exemplo

Equalizando o Sennheiser HD 650 e salvando os resultados em my_results/ :

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

Prédio

Adicione a entrada do changelog antes de construir e atualize o número da versão em pyproject.toml!

Instale build e twine

python -m pip install build twine

Adicione atualizações ao autoeq/README.md antes de compilar!

Construa o pacote PyPi no 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

Construa o pacote PyPi no 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

publicar

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

Lembre-se de adicionar a tag Git!

Contato

Os problemas são a solução se você estiver enfrentando problemas ou tiver ideias ou solicitações de recursos. Os problemas não são o canal correto para solicitações de fone de ouvido porque este projeto obtém as medições de outros bancos de dados e um fone de ouvido ausente no AutoEq significa que ele não foi medido por nenhuma das fontes suportadas.

Você pode me encontrar no Reddit, Audio Science Review e Head-fi se quiser apenas dizer olá.

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