pedalboard

Pedalboard는 Spotify의 Audio Intelligence Lab에서 만든 Python 라이브러리로, 오디오 읽기, 쓰기, 렌더링, 이펙트 적용 작업을 지원합니다. 일반적인 오디오 파일 포맷과 다양한 내장 이펙트를 지원하며, 서드파티 VST3 및 Audio Unit 악기와 이펙트를 로드할 수 있습니다. README에 설명된 주요 기능: - 오디오 I/O 유틸리티(pedalboard.io): 모든 플랫폼에서 추가 의존성 없이 AIFF, FLAC, MP3, OGG, WAV 읽기/쓰기, 플랫폼에 따라 AAC, AC3, WMA 등 추가 포맷 지원, O(1) 메모리 사용으로 실시간 리샘플링, AudioStream을 통한 라이브 오디오 이펙트. - 내장 이펙트: 기타 스타일 이펙트(Chorus, Distortion, Phaser, Clipping), 라우드니스 및 다이내믹스(Compressor, Gain, Limiter), 이퀄라이저 및 필터(HighpassFilter, LadderFilter, LowpassFilter), 공간 이펙트(Convolution, Delay, Reverb), 피치 이펙트(PitchShift), 손실 압축(GSMFullRateCompressor, MP3Compressor), 품질 저하(Resample, Bitcrush). - 플러그인 지원: macOS, Windows, Linux에서 pedalboard.load_plugin을 통한 VST3 악기 및 이펙트, macOS에서 Audio Units. - 성능 및 스레딩: Python GIL을 해제하여 여러 CPU 코어 사용, README에 따르면 단일 스레드 처리는 단일 변환에서 pySoX보다 최대 300배 빠르고 SoxBindings보다 2~5배 빠르며, 파일 읽기는 많은 경우 librosa.load보다 최대 4배 빠릅니다. - TensorFlow 호환성: tf.data 파이프라인에서 사용 가능. 설치는 pip(pip install pedalboard)를 통해 가능하며, Linux(manylinux 및 musllinux, x86_64 및 aarch64), macOS(Intel 및 Apple Silicon), Windows(amd64)용 플랫폼 휠이 제공됩니다. README에는 Python 3.10부터 3.15까지 테스트되었다고 명시되어 있습니다. README의 예제는 WAV 파일을 Pedalboard를 통해 읽고 쓰는 빠른 시작, 기타 스타일 이펙트 체인 구축, VST3 또는 Audio Unit 플러그인 로드 및 MIDI를 오디오로 렌더링, Mix 플러그인으로 병렬 이펙트 체인 생성, AudioStream으로 라이브 오디오 처리, tf.data 파이프라인 내에서 Pedalboard 사용을 다룹니다. Pedalboard는 GPLv3 라이선스이며 JUCE 6, VST3 SDK, Rubber Band, FFTW, libmp3lame, libgsm, dr_wav 등 여러 정적으로 컴파일된 라이브러리를 번들로 포함하며, 각각 README에 나열된 자체 라이선스 조건이 적용됩니다.