Audio-Dateien mittels ffmpeg normalisieren

Für einen Audio-Workflow wollte ich unter anderem Audio-Dateien normalisieren, damit diese mit einer identischen Lautheit verfügbar sind. Dazu kann das freie ffmpeg genutzt werden:

ffmpeg -i local.flac -filter:a loudnorm local.wav

Allerdings wird bei der Normalisierung eine 2-Pass-Lösung empfohlen. Dabei wird im ersten Durchlauf die Datei analysiert, um die entsprechenden Werte für die qualitativ hochwertige Normalisierung zu ermitteln:

ffmpeg -i local.flac -filter:a loudnorm=print_format=json -f null NULL

Für die entsprechende Datei wird dann eine Ausgabe erzeugt:

{
	"input_i" : "-33.65",
	"input_tp" : "-8.11",
	"input_lra" : "7.10",
	"input_thresh" : "-44.96",
	"output_i" : "-25.28",
	"output_tp" : "-2.00",
	"output_lra" : "4.50",
	"output_thresh" : "-36.36",
	"normalization_type" : "dynamic",
	"target_offset" : "1.28"
}

Mithilfe dieser Informationen kann dann der zweite Durchlauf gestartet werden:

ffmpeg -i local.flac -filter:a loudnorm=linear=true:i=-16:lra=7.0:tp=-2.0:offset=0.50:measured_I=-33.65:measured_tp=-8.11:measured_LRA=7.10:measured_thresh=-44.96 -ar 44100 local.wav

Da die Lösung mittels ffmpeg etwas umständlich ist, wurde ffmpeg-normalize entwickelt. Dieses Python-Tool kann über den Python-Paketmanager installiert werden:

pip3 install ffmpeg-normalize

Anschließend kann die Normalisierung und Konvertierung vorgenommen werden:

ffmpeg-normalize local.flac -o local.wav -ar 44100

In diesem Fall wird die FLAC-Datei normalisiert und in eine Wave-Datei konvertiert und die entsprechende Samplerate auf 44100 gestellt. Um das Kommando einfacher zugänglich zu machen, kann eine Bash-Funktion definiert werden. Unter macOS muss diese in der entsprechenden Konfigurationsdatei der Z shell angelegt werden:

nano ~/.zshrc

Anschließend kann die entsprechende Funktion in der Datei definiert werden:

normalize ()
{
  ffmpeg-normalize "$1" -o "$1".wav -ar 44100
}

Nachdem das Terminal neu gestartet wurde, kann das Kommando wie folgt benutzt werden:

normalize local.flac

Einfacher HTTP-Server unter Python 3

Wer auf die Schnelle eine Webserver benötigt, kann hierfür unter anderem Python nutzen. Dazu muss aus der Python 3-Installation das entsprechende Modul gestartet werden:

python -m http.server

Damit wird ein lokaler HTTP-Server gestartet, welcher auf dem Port 8000 horcht. Soll stattdessen ein anderer Port genutzt werden, so kann der gewünschte Port einfach am Ende angehangen werden:

python -m http.server 7000

In diesem Fall würde der Server auf dem Port 7000 erreichbar sein. Natürlich sollte diese schnelle Lösung nicht für den produktiven Betrieb genutzt werden.

Deeplearning4j

Bibliotheken für die Entwicklung von Deep Learning-Anwendungen bzw. zur Nutzung von maschinellem Lernen, sind meistens für Python verfügbar. Entsprechende Bibliotheken für Java sind dagegen spärlich gesät. Eine dieser Bibliotheken für Java ist Deeplearning4j. Neben der klassischen Kost, wie der Unterstützung unterschiedlicher neuronaler Netze, verfügt Deeplearning4j über eine Schnittstelle zu Python, mit deren Hilfe die entsprechenden Bibliotheken aus der Python-Welt angebunden werden können.

deeplearning4j.org

Der Quelltext der Bibliothek ist auf GitHub zu finden. Lizenziert ist die Bibliothek unter der Apache License in der Version 2 und damit freie Software. Die offizielle Projektseite kann unter deeplearning4j.org besucht werden.

JavaScript-Animationen in 140 Zeichen

Damals, als die Welt noch in Ordnung war, erlaubte Twitter 140 Zeichen pro Tweet. Diese Grenze haben die Menschen hinter dem Projekt Dwitter genommen und in eine Herausforderung umgewandelt. Bei Dwitter geht es darum in maximal 140 Zeichen eine JavaScript-Animation zu erstellen. Die Ergebnisse können sich sehen lassen; mittlerweile befinden sich etliche solcher Animationen auf der Seite und zeigen was in 140 Zeichen alles möglich ist.

In 140 Zeichen zu einer JavaScript-Animation

Zu finden ist das Projekt unter dwitter.net. Die Webseite, ein in Python geschriebenes Projekt, ist freie Software und unter Apache License in der Version 2 lizenziert. Der Quelltext kann über GitHub bezogen werden.

Code Snippets über Postman generieren

Mit der App Postman ist es möglich REST-API Aufrufe gegen beliebige Endpunkte durchzuführen. Allerdings bietet Postman weitere Funktionalität, welche vom normalen Tagesgeschäft der App abweicht. Eine dieser Funktionalitäten ist der Code Snippet Generator.

Code Snippets können für unterschiedliche Sprachen und Frameworks erzeugt werden

Mit diesem Generator kann ein beliebiger Request in Quellcode umgewandelt werden. Der Generator unterstützt unterschiedliche Programmiersprachen und Frameworks. Für Java würde, unter Nutzung der OK HTTP Bibliothek, das Ganze so aussehen:

OkHttpClient client = new OkHttpClient();

MediaType mediaType = MediaType.parse("text/plain");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\r\n\tfield: \"data\",\r\n\tfield2: \"data\",\r\n\tfield3: \"data\"\r\n}");
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://example.com")
  .post(body)
  .addHeader("HeaderField", "headerValue")
  .addHeader("Content-Type", "text/plain")
  .addHeader("User-Agent", "PostmanRuntime/7.11.0")
  .addHeader("Accept", "*/*")
  .addHeader("Cache-Control", "no-cache")
  .addHeader("Postman-Token", "7dda208f-ba63-467d-99cd-98455c2b3a7a,9125dbf4-cd5c-4070-87e3-fcda7416ca08")
  .addHeader("Host", "example.com")
  .addHeader("accept-encoding", "gzip, deflate")
  .addHeader("content-length", "56")
  .addHeader("Connection", "keep-alive")
  .addHeader("cache-control", "no-cache")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();

Erreichbar ist das Feature über den Code-Link, welcher unter dem Send-Button des Hauptfensters zu finden ist. Nach einem Klick auf den Link erscheint ein Dialog in welchem die gewünschte Sprach- und Frameworkkombination ausgewählt werden kann.

Unter dem Send-Button ist der Code-Link zu finden

Als Sprachen für die Generierung von Code Snippets werden unter anderem C#, Go, Java, JavaScript, Objective-C, PHP, Python und Swift unterstützt. Daneben werden bestimmte Tools wie curl und wget unterstützt. Postman selber kann unter getpostman.com bezogen werden.