探索音乐的新维度:Ensembles - 实时音乐编排工作站
2024-05-20 19:17:55作者:蔡丛锟
项目简介
Ensembles 是一款专注于实时音乐表演的数字音频工作站,它采用Vala和Gtk构建,并由Fluidsynth驱动。不同于传统的DAW(数字音频工作站),Ensembles 创新性地聚焦于现场演出体验。这款应用提供了一个集成的环境,让音乐爱好者和专业人士能如同乐队一样进行演奏。
技术剖析
Ensembles 的核心技术包括:
- 内置音色库:超过200种乐器声音任您选择。
- 触控键盘:60键的虚拟键盘支持鼠标和触摸操作。
- 多声部演奏:分层或分割键盘以同时播放两个音色。
- 数字信号处理:内含滤波器、混响和合唱等效果器。
- 参数控制:可分配旋钮和滑块以调整多个DSP效果。
- 触摸式可编程摇杆,增强演奏的灵活性。
- 自动伴奏风格:内置上百种基于不同音乐流派的风格,助你独奏也能如乐队一般。
- 注册记忆功能:自动化你的乐队表现。
- 样本垫:12个可录制和播放音频文件的样本垫。
- 多轨录音机:支持10条音轨的录音回放。
- MIDI文件播放:内置合成器支持MIDI文件。
- MIDI控制器兼容:与通用MIDI标准兼容,连接外部键盘和控制器。
软件正处于早期开发阶段,但已经可以进行测试。
应用场景
Ensembles 在各种场合都表现出色:
- 独奏练习:利用自动伴奏风格提升个人演奏技能。
- 小型现场演出:一键切换注册记忆,轻松应对多曲目的现场表演。
- 音乐创作:多轨道录音和编辑功能,激发您的创造力。
- 教学演示:直观的界面和触控支持,为教学带来新的可能。
项目特点
- 即时响应:优化的音频性能,确保即使在复杂的演奏中仍保持流畅。
- 跨平台支持:可通过Flatpak安装在多种Linux发行版上,易于部署。
- 自定义性强:可调节音频设置,适应不同的硬件配置和表演需求。
- 丰富的插件系统:即将支持LV2插件,扩展音效和乐器种类。
- 社区友好:欢迎贡献者参与,从代码到音色库,皆可贡献。
获取Ensembles
想要提前试用这款创新工具吗?现在就前往 elementary OS Appcenter 下载Ensembles。或者,如果你更喜欢手动安装,只需按照源码编译指南一步步来。
让我们一起探索Ensembles 带来的无限音乐可能性,开启全新的表演之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255