Moyenne Mobile Rms

En moyenne mobile moyenne normale je recherche une caractéristique que je pense est appelée quotmoving averagequot ou quotroot moyenne squarequot (rms) normalisation, bien que je l'avoue im pas le plus audacieux. Ce que id comme est de normaliser la voix à un niveau cohérent et pas seulement au son le plus fort dans l'enregistrement. J'ai trouvé cette personne s'informer sur ce que je crois est la même chose plus tôt, et quelqu'un a suggéré d'utiliser les plugins nyquist: - audacity-forum. dedownloadedgarnyquistnyquist-docnyquist. htm J'ai également trouvé ce script quotfir10.nyquot, que je soupçonne pourrait être ce que je cherche Pour, mais ne peux pas dire à coup sûr: - n2.nabbletext-version-de-fir10.ny-td238442.html quelqu'un sait si cette fonctionnalité existe, ou si les développeurs travaillent sur elle que je pourrais essayer d'aider également, j'ai un Non liée (pipe rêve) question. Je fais du travail sur une station de radio de campus au canada, qui utilisent soundforge pour faire leur montage. Serait-il un point pour moi d'essayer de les convaincre et d'autres stations de radio de campus de prendre l'argent qu'ils dépensent sur les licences soundforge et le détourner dans le développement d'audace est-il une infrastructure pour recevoir ce genre d'argent d'une manière responsable et transparente, Est probablement un rêve de pipe, je ne suis pas sûr d'id vraiment être en mesure de convaincre tout le monde, mais je figure sa peine de demander. Merci pour votre temps tout le monde, macho Ouvrir ce message dans la vue filetée Signaler un contenu inapproprié Re: mobile averageroot moyen carré normaliser Macho Philipovich a écrit im cherche une fonctionnalité que je pense est appelé quotmoving averagequot ou quotroot moyenne squarequot (rms) normalisation, Admettre im pas le plus audio-savvy. Ce que id comme est de normaliser la voix à un niveau cohérent et pas seulement au son le plus fort dans l'enregistrement. J'ai trouvé cette personne s'informer sur ce que je crois est la même chose plus tôt, et quelqu'un a suggéré d'utiliser les plugins nyquist: - audacity-forum. dedownloadedgarnyquistnyquist-docnyquist. htm J'ai également trouvé ce script quotfir10.nyquot, que je soupçonne pourrait être ce que je cherche Pour, mais ne peux pas dire à coup sûr: - n2.nabbletext-version-de-fir10.ny-td238442.html quelqu'un sait si cette fonctionnalité existe, ou si les développeurs travaillent sur elle que je pourrais essayer d'aider Pour une réponse définitive sur Nyquist capacités vous devez vous abonner à la liste de Nyquist et y demander: lists. sourceforge. netlistslistinfoaudacity-nyquist mais dans la mesure où ma compréhension très limitée va, la fonction quotnormalizequot Nyquist est normalisation de pointe. Audacity n'effectue pas de normalisation RMS, et nous n'avons pas de plans immédiats pour le mettre en œuvre à moins que quelqu'un nous convaincre que nous avons besoin de cela dans Audacity et fournit un correctif. Vous pouvez cependant obtenir une idée très approximative du niveau RMS de l'audio dans Audacity en utilisant le menu déroulant de piste pour passer à la forme d'onde (dB) et regarder le niveau de la partie bleu clair de la forme d'onde, qui est la puissance RMS . Dans Audacity Beta 1.3.7, vous pouvez effectivement obtenir une mesure du RMS moyen de toute sélection dans Analyze gt Contrast (regardez dans la zone quotVolumequot). RMS normalisation peut finir par donner clipping dans une piste tranquille qui a juste quelques sections beaucoup plus fort que le reste, parce que la moyenne sera très faible et suggèrent une augmentation de volume important est nécessaire. Ainsi, certains normalisateurs RMS ajoutent une limitation, ce qui signifie que vous perdez la plage dynamique. Si votre audio est dans un format qui supporte largement les balises de métadonnées (MP3, OGG, FLAC, mais pas WAV ou AIFF), vous pouvez analyser l'audio avec un logiciel qui va écrire quotReplay Gainquot informations Dans les étiquettes. Rejouer Gain permet à l'utilisateur de définir un quottargetquot volume perçu. Cette cible n'est pas une cible pour une amplification maximale, ni s'applique à la compression, mais est une cible pour un volume de lecture perçue quotoverall. Lorsque vous lisez un fichier contenant des données Rejouer Gain dans un lecteur multimédia qui le prend en charge, le volume de lecture audio est ajusté de façon à ce que le volume perçu corresponde à la cible spécifiée. Si vous écrivez tous vos fichiers audio avec Replay Gain réglé au même niveau cible, ils sonneront tous sur le même volume sans que vous ayez à jouer avec les commandes de volume pour les faire sonner comme tels. Par exemple, si vous exportez depuis Audacity en tant que MP3, vous pouvez utiliser MP3Gain mp3gain. sourceforge. netfaq. phpstart pour écrire les informations de Replay Gain dans le fichier. Le fichier n'est pas recodé, donc aucune qualité supplémentaire n'est perdue au-delà de la compression MP3 d'origine. Une solution possible pour les fichiers WAV est ici (cela ré-encode le fichier): members. home. nlw. speekwavegain. htm gt j'ai une question non liée (pipe rêve). Je fais un peu de travail sur une station de radio campus du gt au canada, qui utilisent soundforge pour faire leur montage. Gt serait-il un point pour moi d'essayer de les convaincre et d'autres stations de radio gt campus de prendre l'argent qu'ils dépensent sur les licences soundforge et gt le détourner dans le développement d'audace est-il aucune infrastructure à gt recevoir ce genre d'argent d'une manière responsable et transparente Vous pourriez certainement faire connaître la station de radio d'Audacity et voir si elles seraient à la recherche de quelque chose de spécifique en échange d'une contribution financière. Et toujours ouvert en principe au parrainage de nouvelles fonctionnalités: audacityteam. orgsponsor. php Dans la pratique, le parrainage que nous avons reçu jusqu'ici a été un petit nombre de commandites de l'entreprise pour les versions personnalisées de marque d'Audacity. De plus, nous sommes tous des bénévoles et il ya la question des individus ayant le temps de prendre sur des projets payés. Si vous ou la station de radio désirez discuter des contributions financières, je vous suggère de vous abonner à notre liste de diffusion des développeurs: lists. sourceforge. netlistslistinfoaudacity-devel et de le soulever là quand vous avez des propositions concrètes ou des questions sur such. Moving Average - MA Breaking Down Moyenne mobile - MA En tant qu'exemple de SMA, considérez un titre avec les cours de clôture suivants sur 15 jours: Semaine 1 (5 jours) 20, 22, 24, 25, 23 Semaine 2 (5 jours) 26, 28, 26, 29, 27 Semaine 3 (5 jours) 28, 30, 27, 29, 28 Une MA de 10 jours évalue en moyenne les cours de clôture des dix premiers jours comme premier point de données. Le prochain point de données laisserait tomber le premier prix, ajoute le prix au jour 11 et prend la moyenne, et ainsi de suite comme montré ci-dessous. Comme on l'a noté plus haut, les AM retardent l'action actuelle du prix parce qu'elles sont basées sur des prix passés, plus la période de l'AM est longue, plus le décalage est important. Ainsi, un MA de 200 jours aura un décalage beaucoup plus grand que d'une MA de 20 jours, car il contient des prix pour les 200 derniers jours. La durée de la MA à utiliser dépend des objectifs de négociation, avec plus courte MA utilisés pour les transactions à court terme et à plus long terme MA plus adaptés pour les investisseurs à long terme. La MA de 200 jours est largement suivie par les investisseurs et les commerçants, avec des ruptures au-dessus et en dessous de cette moyenne mobile considérés comme des signaux commerciaux importants. Les MA confèrent également des signaux commerciaux importants seuls, ou lorsque deux moyennes se croisent. Une augmentation MA indique que la sécurité est dans une tendance haussière. Tandis qu'un MA en déclin indique qu'il est dans une tendance baissière. De même, la dynamique ascendante est confirmée par un croisement haussier. Qui se produit quand un MA à court terme traverse au-dessus d'un MA à plus long terme. Le momentum descendant est confirmé par un croisement baissier, qui se produit quand un MA à court terme traverse en dessous d'un MA. I à plus long terme ont un signal de données électromyographiques que je suis supposé lisser en utilisant RMS. J'ai le code fonctionnel suivant, produisant la sortie désirée, mais il est manière plus lente que je pense son possible. J'ai vu quelques suggestions deque et itertools concernant l'optimisation des boucles de fenêtres en mouvement, et aussi convolve de numpy, mais je ne pouvais pas comprendre comment accomplir ce que je veux les utiliser. De plus, je ne me soucie pas d'éviter les problèmes de limites, car je finis par avoir de grands réseaux et des fenêtres coulissantes relativement petites. Merci pour la lecture Juste pour étendre un peu cela, il est possible d'avoir la fenêtre être un noyau dont la somme est 1.0. Comme le noyau gaussien normalisé, si un peu plus de comportement ésotérique est nécessaire. En fait, les trois lignes de code dans la fonction exécutent ce que certains textes DSP appellent génériquement quotdelinearizationquot, quotdemodulationquot etquotrelinearizationquot, qui peut être fait avec une puissance différente (en plus de deux), kernel (en plus du carré unitaire ou gaussien), opérateur statistique (en plus de la moyenne pondérée ) Et la taille de la fenêtre. Ndash heltonbiker Apr 25 13 at 18:43 Puisque ce n'est pas une transformation linéaire, je ne crois pas qu'il est possible d'utiliser np. convolve (). Voici une fonction qui devrait faire ce que vous voulez. Notez que le premier élément du tableau renvoyé est le rms de la première fenêtre complète ie pour le tableau a dans l'exemple, le tableau de retour est le rms des sous-fenêtres 1,2,2,3,3,4,4,5 Et ne comprend pas les fenêtres partielles 1 et 5.