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songsee

@bitterbot-ai · 收录于 今天 · 上游提交 今天

Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.

场景音频分析音乐可视化

适合你，如果经常需要从音频文件生成频谱图或特征面板图

/ 下载安装
https://github.com/bitterbot-ai/bitterbot-desktop/tree/main/skills/songsee ↗
/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add bitterbot-ai/bitterbot-desktop/songsee
/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- bitterbot-ai/bitterbot-desktop/songsee
/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify bitterbot-ai/bitterbot-desktop/songsee
安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
2425GitHub stars
~259上下文体积 · 单文件
索引托管

怎么用

技能原文 SKILL.md作者撰写 · MIT · 867a130

songsee

Generate spectrograms + feature panels from audio.

Quick start

  • Spectrogram: songsee track.mp3
  • Multi-panel: songsee track.mp3 --viz spectrogram,mel,chroma,hpss,selfsim,loudness,tempogram,mfcc,flux
  • Time slice: songsee track.mp3 --start 12.5 --duration 8 -o slice.jpg
  • Stdin: cat track.mp3 | songsee - --format png -o out.png

Common flags

  • --viz list (repeatable or comma-separated)
  • --style palette (classic, magma, inferno, viridis, gray)
  • --width / --height output size
  • --window / --hop FFT settings
  • --min-freq / --max-freq frequency range
  • --start / --duration time slice
  • --format jpg|png

Notes

  • WAV/MP3 decode native; other formats use ffmpeg if available.
  • Multiple --viz renders a grid.
按 MIT 许可原样转载,未经改动 · 在 GitHub 查看 →

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