Si vous voulez vous améliorer en Python, mais que vous manquez de temps et que vous ne voulez pas vous prendre la tête, alors Calmcode.io est la solution pour vous.

Avec plus de 600 vidéos assez courtes et simples à comprendre dans différents cours, vous pourrez facilement apprendre les bases de Python et découvrir de nouveaux outils open source.

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L’objectif de Calmcode est de remédier à l’anxiété liée à vos perceptions de vos compétences en développement en proposant des leçons vidéo courtes et simples à capter qui partent de zéro.

Par exemple, vous y trouverez une bonne introduction à l’outil Bandit qui permet de renforcer la sécurité de votre code Python.

Le contenu est axé sur des outils et des réflexions qui peuvent comme ça, rendre votre vie professionnelle plus agréable. Calmcode s’efforce ainsi de suivre des principes importants tels que fournir un contenu clair et concis, mettre l’accent sur la patience et l’itération plutôt que sur des délais à respecter, et surtout « montrer » comment on fait les choses plutôt que simplement les expliquer.

C’est vraiment cool et je suis certain que vous en retirerez des choses. Bref, à fouiller !

En matière de création musicale, il y a souvent une étape qui casse un peu la tête, c’est le mastering. Il s’agit de la dernière touche qu’on apporte à un morceau de musique en relevant certaines de ces caractéristiques. On peut par exemple ajuster certaines fréquences, améliorer l’aspect stéréo, retirer certains parasites sonores…etc pour avoir quelque chose de très léché avec un son propre et optimisé pour tous les systèmes de diffusion du vinyl au streaming en passant par le CD.

Heureusement, pour cette étape, il y a des outils qui font également le boulot. C’est par exemple le cas de ce projet open source codé en Python et nommé Matchering, qui prend en entrée votre morceau ainsi que le morceau qui sera utilisé comme référence.

L’algo de matchering va vous permettre de donner à votre morceau de musique la même sonorité que celui de votre artiste préféré. Cela permet également de mettre toutes les chansons d’un même album au diapason. Et pour cela, Matchering analyse le morceau de référence et en extrait la moyenne quadratique (RMS), la réponse en fréquence, l’amplitude, mais également la spatialisation stéréo. Puis applique ces mêmes paramètres à votre morceau.

Comme c’est un logiciel libre, vous pouvez l’installer via Docker sur votre propre machine. C’est également une lib python, donc vous pouvez intégrer ses fonctionnalités dans vos outils.

import matchering as mg

# Sending all log messages to the default print function
# Just delete the following line to work silently
mg.log(print)

mg.process(
    # The track you want to master
    target="my_song.wav",
    # Some "wet" reference track
    reference="some_popular_song.wav",
    # Where and how to save your results
    results=[
        mg.pcm16("my_song_master_16bit.wav"),
        mg.pcm24("my_song_master_24bit.wav"),
    ],
)

Et si tout cela n’est pas possible pour vous mais que vous voulez quand même tester, il y a des services (avec quelques crédits gratuits) qui l’ont implémenté comme Songmastr et Moises.

Maintenant si vous êtes producteur ou ingénieur son, ça peut valoir le coup de vous pencher sur Docker en cliquant ici.

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