इस प्रोजेक्ट के बारे में

Essentia एक ओपन-सोर्स C++ लाइब्रेरी है जो ऑडियो विश्लेषण और ऑडियो-आधारित संगीत सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए है, जिसे Affero GPLv3 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। यह पुन: प्रयोज्य एल्गोरिदम का एक व्यापक संग्रह प्रदान करता है जिसमें ऑडियो इनपुट/आउटपुट, मानक डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग ब्लॉक, डेटा का सांख्यिकीय लक्षण वर्णन, और स्पेक्ट्रल, लौकिक, टोनल और उच्च-स्तरीय संगीत डिस्क्रिप्टर का एक बड़ा सेट शामिल है। लाइब्रेरी Python में लिपटी हुई है और उपलब्ध संगीत डिस्क्रिप्टर के लिए पूर्व-परिभाषित निष्पादन योग्य एक्सट्रैक्टर के साथ आती है, जो तेज़ प्रोटोटाइपिंग और शोध प्रयोगों की त्वरित स्थापना का समर्थन करती है। इसमें विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्यों के लिए Sonic Visualiser के साथ उपयोग हेतु एक Vamp प्लगइन भी शामिल है। परियोजना प्रदान किए गए संगीत डिस्क्रिप्टर की मजबूती और कम्प्यूटेशनल लागत के अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करने की बात कहती है। कार्यक्षमता को आसानी से विस्तार योग्य बताया गया है, जो शोध प्रयोगों और बड़े पैमाने पर औद्योगिक अनुप्रयोगों के विकास दोनों की अनुमति देती है। लाइब्रेरी क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है और वर्तमान में Linux, macOS, Windows, iOS और Android का समर्थन करती है। Python पैकेज pip के माध्यम से `essentia` और `essentia-tensorflow` के रूप में Linux x86_64 और i686 के लिए उपलब्ध हैं, और Docker इमेज प्रकाशित की जाती हैं। कई कमांड-लाइन संगीत एक्सट्रैक्टर के लिए पूर्व-निर्मित स्थिर बाइनरी भी पूरी लाइब्रेरी स्थापित करने के विकल्प के रूप में पेश की जाती हैं। दस्तावेज़ीकरण, स्थापना निर्देश, एक Python ट्यूटोरियल और एक Jupyter Notebook ट्यूटोरियल ऑनलाइन उपलब्ध हैं। उपयोगकर्ता FAQ पढ़ सकते हैं, GitHub मुद्दे खोल सकते हैं या समर्थन के लिए चर्चा शुरू कर सकते हैं। आधिकारिक रिलीज़ GitHub पर प्रकाशित होती हैं, जिसमें master शाखा नवीनतम अपडेट ले जाती है; README उदाहरण एक्सट्रैक्टर या कस्टम कोड का उपयोग करते समय विभिन्न Essentia संस्करणों के बीच संभावित असंगतताओं पर ध्यान देता है। योगदान परियोजना की योगदान नीति और डेवलपर के मूल प्रमाण पत्र के तहत पुल अनुरोधों के माध्यम से स्वीकार किए जाते हैं।