探秘Radio Music:模拟电台艺术的模块化合成器
在电子音乐的世界里,创新和实验总是能带来惊喜。今天,我们要向您推荐一个令人耳目一新的开源项目——Radio Music。这是一个专为Eurorack模块化合成器设计的虚拟电台模块,它将带你体验John Cage和Karlheinz Stockhausen等先驱者的电压控制广播实验精神。
项目介绍
Radio Music并非传统意义上的无线电,而是一个使用Teensy 3.1/3.2微控制器播放SD卡上音频文件的模块。通过模拟AM/FM/Shortwave/Time Travel电台的模式,它提供了一种全新的数字方式来创造随机性和不可预测性,为您的音乐创作注入活力。
技术分析
Radio Music的核心是一个强大的Teensy微控制器,它可以处理高达32GB的存储空间,分成16个银行,每个银行有75个频道。音源以headerless .raw wav文件的形式存储,可以通过编辑SD卡上的settings.txt文件进行个性化设置。该项目还配备了内置的5V稳压器,减少对系统电源的需求。
应用场景
Radio Music的应用范围广泛,无论是现场演出还是工作室创作,它都能发挥出独特的魅力。作为一个实时的音频采样播放器,它可以在电子音乐中创建偶然性的声音景观,从模拟电台噪音到复杂的环境音效,甚至可以用于即兴演奏,激发无限灵感。
项目特点
- 紧凑设计:仅4HP宽,40mm深,适合任何Eurorack系统。
- 高容量存储:支持高达32GB的SD卡,提供大量音频素材。
- 自定义性强:用户可修改
settings.txt文件定制模块行为。 - 兼容性广:音频文件格式简单,易于添加自己的样本库。
- 开源硬件与软件:遵循Creative Commons许可协议,鼓励分享和改进。
自2014年推出以来,Radio Music已经吸引了包括Scanner、Chris Carter等知名音乐家的关注,并被广泛应用在各种音乐表演中。如果你想要为你的音乐创作增添一些意外之喜,那么Radio Music绝对值得尝试。
立即加入我们,在Gitter聊天室与其他爱好者交流,或者参考完整的文档开始构建属于你自己的Radio Music模块吧!
项目链接:https://github.com/TomWhitwell/RadioMusic
让我们一起探索无限可能的音乐宇宙,Radio Music,期待与您一起开启这段美妙的旅程!
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