Node.js ネイティブ API

Name: libsonare
Author: libraz

Node ネイティブバインディングの概要と選び方については、ネイティブバインディングを参照してください。

このページは @libraz/libsonare-native アドオンの関数ごとのリファレンスです。import パスが明示的に @libraz/libsonare でない限り、例はネイティブパッケージを使います。

使用例

typescript

import {
  Audio, analyze, detectBpm, detectKey, detectBeats, version
} from '@libraz/libsonare-native';

// 音声を読み込み
const audio = Audio.fromFile('music.mp3');
const samples = audio.getData();
const sampleRate = audio.getSampleRate();

// 個別の解析
const bpm = detectBpm(samples, sampleRate);
const key = detectKey(samples, sampleRate);
const beats = detectBeats(samples, sampleRate);

// フル解析
const result = analyze(samples, sampleRate);
console.log(`BPM: ${result.bpm}`);
console.log(`キー: ${result.key.name}`);     // "C major" など
console.log(`ビート数: ${result.beatTimes.length}`);

上のアナライザーはどれも同じスペクトログラムを共有して読み出します。下のデモがたどるのがその変換で、BPM とキーをまとめて求めても片方だけの場合とコストがほとんど変わらないのは、これが理由です。

STFT · SPECTRALIDLE

STFT — 時間と周波数を同時に見る

オーディオエフェクト

typescript

import { Audio } from '@libraz/libsonare-native';

const audio = Audio.fromFile('music.mp3');

// 倍音成分／打撃成分の分離（HPSS）
const hpssResult = audio.hpss();
const harmonic = audio.harmonic();
const percussive = audio.percussive();

// タイムストレッチ／ピッチシフト
const stretched = audio.timeStretch(1.5);      // 1.5 倍速
const shifted = audio.pitchShift(2.0);         // 2 半音上げ

// ノーマライズと無音トリム
const normalized = audio.normalize(0.0);        // 0 dB
const trimmed = audio.trim(-60.0);

特徴抽出

typescript

import { Audio } from '@libraz/libsonare-native';

const audio = Audio.fromFile('music.mp3');

// スペクトログラム特徴量
const stftResult = audio.stft(2048, 512);
const mel = audio.melSpectrogram(2048, 512, 128);
const mfcc = audio.mfcc(2048, 512, 128, 13);
const chroma = audio.chroma(2048, 512);

// スペクトル特徴量
const centroid = audio.spectralCentroid();
const bandwidth = audio.spectralBandwidth();
const rolloff = audio.spectralRolloff();
const flatness = audio.spectralFlatness();
const zcr = audio.zeroCrossingRate();
const rms = audio.rmsEnergy();

// ピッチ検出
const pitchYin = audio.pitchYin();
const pitchPyin = audio.pitchPyin();
console.log(`Median F0: ${pitchPyin.medianF0.toFixed(1)} Hz`);

単位変換

typescript

import {
  hzToMel, melToHz, hzToMidi, midiToHz,
  hzToNote, noteToHz, framesToTime, timeToFrames
} from '@libraz/libsonare-native';

hzToMel(440);        // → Mel スケール値
melToHz(549.64);     // → Hz
hzToMidi(440);       // → 69
midiToHz(69);        // → 440
hzToNote(440);       // → "A4"
noteToHz('A4');      // → 440

framesToTime(100, 22050, 512);  // → 秒
timeToFrames(2.32, 22050, 512); // → フレームインデックス

API リファレンス

単発 API のリクエストオブジェクト

トップレベルの単発解析・エフェクト・マスタリング・メータリング・特徴量・ミキサー・ボイスチェンジャー関数は、Node でも名前付きリクエストオブジェクトを標準の呼び出し形式として受け取れます。新規コードではこちらを優先してください。位置引数のオーバーロードも互換性のため残り、同じ検証、既定値、結果、エラー、進捗処理へ正規化されます。

const bpm = detectBpm({ samples, sampleRate });
const result = masterAudio({ samples, sampleRate, preset: 'pop' });

対応する *Request TypeScript 型もパッケージからエクスポートされます。

Audio

メソッド	説明
`Audio.fromFile(path)`	WAV/MP3 ファイルを読み込み。FFmpeg 有効ビルドでは FFmpeg 対応形式も読み込めます
`Audio.fileChannelCount(path)`	デコードせずに音声ファイルのチャンネル数を取得。モノラルへダウンミックスする `fromFile` とは別物
`Audio.fromBuffer(samples, sampleRate?)`	`Float32Array` から作成。`sampleRate` の既定値は `48000`
`Audio.fromMemory(data)`	`fromFile` と同じ形式対応で、`Buffer` / `Uint8Array` をデコード
`audio.getData()`	サンプルのコピーを `Float32Array` で返します
`audio.getSampleRate()`	サンプルレート（Hz）
`audio.getDuration()`	長さ（秒）
`audio.getLength()`	サンプル数
`audio.destroy()`	ネイティブハンドルを解放。GC でも回収されますが、長時間動くプロセスで確実に解放したい場合に呼び出します

Audio インスタンスは、以下の解析・エフェクト・特徴量関数を同じデフォルト値でメソッドとしても呼び出せます（例: audio.detectBpm()、audio.masteringChain(config)）。

analyzeSections(...)、analyzeMelody(...)、cqt(...)、vqt(...) などの一部の詳細ヘルパーはスタンドアロン関数のままです。これらには audio.getData() と audio.getSampleRate() を渡します。

getData() はコピーを返します

呼び出すたびに新しい Float32Array を確保するため、返された配列に書き込んでもインスタンスが保持する音声は変わりません。あとから audio.detectBpm() や audio.masteringChain(...) を呼んでも、読み取られるのは元のサンプルです。編集後のサンプルを処理するには Audio.fromBuffer(edited, sampleRate) で新しいインスタンスを作ってください。ループ内で読む場合は配列を自分でキャッシュします。 WASM でも同じ挙動です。

`using` によるクリーンアップ（Node 22 以上）

ネイティブハンドルを持つクラス（Audio、RealtimeEngine、Project、Mixer、 ClipPageProvider）はすべて [Symbol.dispose] を実装しています。そのため Node 22 以上では using キーワードを使うと、スコープを抜けるときに例外発生時でも安全に自動でクリーンアップできます。

typescript

import { RealtimeEngine } from '@libraz/libsonare-native';

function render() {
  using engine = new RealtimeEngine(48000, 128);
  engine.setTempo(120);
  // 例外が起きても、このスコープを抜けるときにハンドルが解放されます。
}

Node 22 未満では、これまでどおり try/finally で明示的に解放するパターンを使ってください。すべてのハンドルクラスでネイティブの正規の解放メソッドは destroy() です。Project と Mixer は WASM 互換のエイリアスとして delete() も公開します。ハンドルは最終的に GC でも回収されますが、using や明示的な解放のほうが決定的なクリーンアップになるため、長時間動くプロセスではそちらを推奨します。

RealtimeVoiceChanger も明示的な destroy() に加えて [Symbol.dispose] を実装しているため、 using を使えます。StreamingMasteringChain、StreamingEqualizer、StreamAnalyzer も同様に冪等な destroy() と [Symbol.dispose] を公開しており、決定的に解放できます。

解析関数

関数	戻り値	説明
`detectBpm(samples, sampleRate?)`	`number`	テンポ（BPM）
`detectKey(samples, sampleRate?)`	`Key`	ルート、モード、確信度
`detectBeats(samples, sampleRate?)`	`Float32Array`	ビート位置
`detectOnsets(samples, sampleRate?)`	`Float32Array`	オンセット位置
`detectChords(samples, sampleRate?, minDuration?, smoothingWindow?, threshold?, useTriadsOnly?, nFft?, hopLength?, useBeatSync?, useHmm?, hmmBeamWidth?, useKeyContext?, keyRoot?, keyMode?, detectInversions?, chromaMethod?)`	`ChordAnalysisResult`	コード進行（開始／終了時刻付き）。`threshold` 未満のフレームは明示的な `N.C.` 区間として返ります。末尾の引数で HMM 平滑化・キーコンテキスト・転回形・クロマ手法（既定 `'stft'`）を制御
`detectDownbeats(samples, sampleRate?)`	`Float32Array`	小節頭（ダウンビート）の位置
`detectKeyCandidates(samples, sampleRate?, options?)`	`KeyCandidate[]`	相関スコア付きのキー候補ランキング
`analyze(samples, sampleRate?)`	`AnalysisResult`	1 回の呼び出しで、BPM と順位付き BPM 仮説、キー、拍子と順位付き拍子候補、ビート、コード、セクション、音色、ダイナミクス、リズム、メロディ、フォームを解析。以下の専用 `detect`／`analyze` 関数は、個別解析やパラメータ指定の解析向けに引き続き利用できます
`analyzeWithProgress(samples, sampleRate?, onProgress?)`	`AnalysisResult`	`analyze` と同じ。長尺入力向けに `(progress, stage)` コールバックを受け取ります
`analyzeBpm(samples, sampleRate?, options?)`	`BpmAnalysisResult`	確信度と候補付きテンポ。`options`: `bpmMin`、`bpmMax`、`startBpm`、`nFft`、`hopLength`、`maxCandidates`
`analyzeRhythm(samples, sampleRate?, options?)`	`RhythmResult`	拍子・グルーブ・シンコペーション。`options`: `bpmMin`、`bpmMax`、`startBpm`、`nFft`、`hopLength`
`analyzeDynamics(samples, sampleRate?, options?)`	`DynamicsResult`	ダイナミックレンジ・ラウドネスレンジ・クレストファクター。`options`: `windowSec`、`hopLength`、`compressionThreshold`
`analyzeTimbre(samples, sampleRate?, options?)`	`TimbreResult`	明るさ・暖かさ・密度・粗さ・複雑さと、窓ごとの `timbreOverTime`。`options`: `nFft`、`hopLength`、`nMels`、`nMfcc`、`windowSec`
`analyzeSections(samples, sampleRate?, options?)`	`Section[]`	構造セクション（イントロ／Aメロ／サビなど）と時刻。`options`: `nFft`、`hopLength`、`minSectionSec`。長尺入力では境界グリッドがプーリングされる場合があるため、配置には各セクションの `start` / `end` を使います
`analyzeMelody(samples, sampleRate?, options?)`	`MelodyResult`	主旋律の輪郭（フレームごとの F0）。`options`: `fmin`、`fmax`、`frameLength`、`hopLength`、`threshold`、`usePyin`、`center`
`detectAcoustic(samples, sampleRate?, options?)`	`AcousticResult`	録音からのルーム音響（残響が 60 dB 減衰するまでの時間である RT60 など）。`options`: `nOctaveBands`、`nThirdOctaveSubbands`、`minDecayDb`、`noiseFloorMarginDb`
`analyzeImpulseResponse(samples, sampleRate?, nOctaveBands?, minDecayDb?)`	`AcousticResult`	測定済みインパルス応答（IR）からのルーム音響。`minDecayDb` は減衰フィットのしきい値（既定 `30`）
`estimateRoom(samples, sampleRate?, options?)`	`RoomEstimateResult`	体積、寸法、DRR（直接音と残響音のエネルギー比）、吸音率バンド、RT60 バンド、信頼度を含む等価ルーム推定
`synthesizeRir(options?)`	`RirResult`	シューボックス形状からのモノラル RIR（ルームインパルス応答）
`roomMorph(samples, sampleRate, options?)`	`Float32Array`	目標ルームへ寄せるオフラインのルームモーフィング
`lufs(samples, sampleRate?)`	`LufsResult`	統合値、最後のモーメンタリー／ショートターム窓、EBU R128 の最大値（Max-M / Max-S）、ラウドネスレンジ
`lufsInterleaved(samples, channels, sampleRate?)`	`LufsResult`	インターリーブサンプルからチャンネル重み付きマルチチャンネルラウドネスを測定
`ebur128LoudnessRange(samples, sampleRate?)`	`number`	EBU R128 準拠のラウドネスレンジ（LRA、LU 単位）
`momentaryLufs(samples, sampleRate?)`	`Float32Array`	モーメンタリーラウドネス（400ms）の時系列
`shortTermLufs(samples, sampleRate?)`	`Float32Array`	ショートタームラウドネス（3s）の時系列
`version()`	`string`	ライブラリバージョン
`voiceChangerAbiVersion()`	`number`	リアルタイムボイスチェンジャー POD 設定の ABI バージョン。プリセット JSON の `schemaVersion` とは別
`voiceCharacterPresetId(preset)`	`VoicePresetId \| null`	正規の voice-character プリセット ID。未知の数値序数は `null`、未知の文字列 ID は例外
`realtimeVoiceChangerPresetConfig(preset)`	`RealtimeVoiceChangerConfig`	JSON 解析なしで、組み込みボイスプリセットの解決済みフラット POD 設定を返す。未知のプリセット名や範囲外の序数では例外を投げる
`hasFfmpegSupport()`	`boolean`	読み込まれたネイティブアドオンが FFmpeg デコードに対応しているか

デフォルトの sampleRate は、ヘルパーの種類によって異なります。

ヘルパー	デフォルト `sampleRate`
楽曲解析、エフェクト、特徴量、ラウドネス系ヘルパー	`22050`
ネイティブ版の `analyzeImpulseResponse`、`detectAcoustic`、`estimateRoom`、`synthesizeRir`	`48000`

主要なヘルパーは Audio インスタンスメソッドとしても利用できます。ただし、analyzeSections(...)、analyzeMelody(...)、cqt(...)、vqt(...) など一部の詳細ヘルパーは、スタンドアロン関数として audio.getData() と audio.getSampleRate() を渡します。

下の表は Node ネイティブ版のシグネチャです。WASM パッケージも同じ camelCase 名を使いますが、sampleRate の後ろに必須引数がある関数では、その sampleRate 位置も渡す必要があります。ブラウザ向けの正確なシグネチャは JavaScript API を参照してください。

非同期版（Node 専用）

Node アドオンは、Promise 返却版も公開しています。これらは DSP パイプラインを libuv のワーカースレッドで実行するため、JS イベントループをブロックしません。

戻り値の形は同期版と同じで、これらの関数自体は Node ネイティブ専用です。ブラウザでは @libraz/libsonare/worker の OfflineWorkerClient を使うと、同名関数ではなくタスク形式の API で解析とマスタリングを Web Worker 上へ移せます。

非同期版では進捗コールバックを使えません。進捗が必要な場合は onProgress 付きの同期版を使います。並行実行だけが目的なら、複数の非同期呼び出しを同時に走らせます。

関数	戻り値	説明
`analyzeAsync(samples, sampleRate?)`	`Promise<AnalysisResult>`	`analyze(...)` の非同期版
`masterAudioAsync(samples, sampleRate?, presetName?, overrides?)`	`Promise<MasteringChainResult>`	`masterAudio(...)` の非同期版
`masterAudioStereoAsync(left, right, sampleRate?, presetName?, overrides?)`	`Promise<MasteringChainStereoResult>`	`masterAudioStereo(...)` の非同期版

エフェクト関数

関数	戻り値	説明
`hpss(samples, sr?, kernelHarmonic?, kernelPercussive?, nFft?, hopLength?, hardMask?)`	`HpssResult`	倍音成分／打撃成分の分離（HPSS）。既定は `nFft=2048`、`hopLength=512`、`hardMask=false`
`hpssWithResidual(samples, sr?, kernelHarmonic?, kernelPercussive?, nFft?, hopLength?, hardMask?)`	`HpssWithResidualResult`	倍音、打撃、残差を返す HPSS。同じ STFT／マスクオプションを受け取ります
`harmonic(samples, sr?)`	`Float32Array`	倍音成分の抽出
`percussive(samples, sr?)`	`Float32Array`	打撃成分の抽出
`timeStretch(samples, sampleRate, rate, nFft?, hopLength?)`	`Float32Array`	ピッチを変えずにテンポを変更。既定は `nFft=2048`、`hopLength=512`
`phaseVocoder(samples, sampleRate, rate, nFft?, hopLength?)`	`Float32Array`	直接のフェーズボコーダー時間伸縮
`pitchShift(samples, sampleRate, semitones, nFft?, hopLength?)`	`Float32Array`	長さを変えずにピッチを変更。既定は `nFft=2048`、`hopLength=512`
`remix(samples, intervals, sr?, alignZeros?)`	`Float32Array`	サンプル区間の並べ替え／連結
`normalize(samples, sr?, targetDb?, mode?)`	`Float32Array`	目標ピーク／RMS dB にノーマライズ（`mode`: `'peak'` または `'rms'`、既定 `'peak'`）
`trim(samples, sr?, thresholdDb?, frameLength?, hopLength?)`	`Float32Array`	無音区間をトリム（既定: `-60.0` dB、`frameLength=2048`、`hopLength=512`）
`resample(samples, srcSr, targetSr)`	`Float32Array`	目標サンプルレートへリサンプリング
`pitchCorrectToMidi(samples, sr, currentMidi, targetMidi)`	`Float32Array`	保持された音を MIDI ピッチ間で補正
`pitchCorrectToMidiTimevarying(samples, f0Hz, targetMidi, sr?, hopLength?, voiced?, voicedProb?)`	`Float32Array`	追跡したピッチ輪郭を、フレーム単位で固定の音へリチューン。`voiced` は `VoicedFlags` を受け取る
`pitchCorrectTimevarying(samples, f0Hz, sr?, hopLength?, options?)`	`Float32Array`	追跡したピッチ輪郭をスケールまたは固定音へスナップ。`options` は `PitchCorrectOptions` で、その `voiced` フィールドも `VoicedFlags` を受け取る
`noteStretch(samples, sr?, options?)`	`Float32Array`	1 つの音の区間をその場でタイムストレッチ。`options` は `{ onsetSample, offsetSample, stretchRatio }`
`voiceChange(samples, sr?, options?)`	`Float32Array`	ボイス変換のためのピッチ＋フォルマントシフト。`options` は `{ pitchSemitones, formantFactor }`

trim(...) は単純なしきい値ベースの編集ヘルパーです。下の trimSilence(...) は librosa 互換のフレーム RMS ベースのヘルパーで、元音源上のサンプル範囲も返します。

hpss(...) と hpssWithResidual(...) は、メディアンフィルターのカーネルを既定で kernelHarmonic=31、kernelPercussive=31 とします。リクエストオブジェクト形式でも位置引数形式と同じ nFft、hopLength、hardMask の名前を使います。

VoicedFlags は Int32Array | Uint8Array | Float32Array | readonly number[] | readonly boolean[] です。PitchResult.voicedFlag が返す boolean[] を、変換なしでそのままピッチ補正へ渡せます。

typescript

const pitch = pitchPyin(samples, sampleRate);
const tuned = pitchCorrectToMidiTimevarying(
  samples,
  pitch.f0,
  69,
  sampleRate,
  512,
  pitch.voicedFlag,   // boolean[] is accepted as-is
  pitch.voicedProb,
);

voiced と voicedProb は、どちらも f0Hz と同じ長さである必要があります。長さが食い違うと RangeError（'voiced must have the same length as f0Hz'）を投げます。 SonareError ではないため isSonareError では捕捉できません。

特徴抽出関数

関数	戻り値	説明
`stft(samples, sr?, nFft?, hopLength?)`	`StftResult`	短時間フーリエ変換
`stftDb(samples, sr?, nFft?, hopLength?)`	`StftDbResult`	dB 単位の STFT
`melSpectrogram(samples, sr?, nFft?, hopLength?, nMels?)`	`MelSpectrogramResult`	メルスペクトログラム
`mfcc(samples, sr?, nFft?, hopLength?, nMels?, nMfcc?, fmin?, fmax?, htk?, lifter?)`	`MfccResult`	メル周波数ケプストラム係数（`lifter` 既定 0 = リフタリングなし）
`chroma(samples, sr?, nFft?, hopLength?)`	`ChromaResult`	クロマ特徴量
`spectralCentroid(samples, sr?, nFft?, hopLength?)`	`Float32Array`	フレームごとのスペクトル重心
`spectralBandwidth(samples, sr?, nFft?, hopLength?)`	`Float32Array`	フレームごとのスペクトル帯域幅
`spectralRolloff(samples, sr?, nFft?, hopLength?, rollPercent?)`	`Float32Array`	フレームごとのスペクトルロールオフ
`spectralFlatness(samples, sr?, nFft?, hopLength?)`	`Float32Array`	フレームごとのスペクトル平坦度
`spectralContrast(samples, sr?, nFft?, hopLength?, nBands?, fmin?, quantile?)`	`Matrix2dResult`	スペクトルコントラスト。形状は `(nBands + 1) x nFrames`
`spectralEdit(samples, sr, ops?, options?)`	`Float32Array`	`gain`、`attenuate`、`mute`、`heal` を使う領域指定 STFT 編集
`polyFeatures(samples, sr?, nFft?, hopLength?, order?)`	`Matrix2dResult`	フレームごとの多項式スペクトル係数
`zeroCrossingRate(samples, sr?, frameLength?, hopLength?)`	`Float32Array`	フレームごとのゼロ交差率
`zeroCrossings(samples, threshold?, refMagnitude?, pad?, zeroPos?)`	`Int32Array`	ゼロ交差サンプル位置
`rmsEnergy(samples, sr?, frameLength?, hopLength?)`	`Float32Array`	フレームごとの RMS エネルギー
`pitchYin(samples, sr?, frameLength?, hopLength?, fmin?, fmax?, threshold?, fillNa?)`	`PitchResult`	YIN ピッチ推定。無声音の `f0` は `fillNa` が true でない限り `NaN`
`pitchPyin(samples, sr?, frameLength?, hopLength?, fmin?, fmax?, threshold?, fillNa?)`	`PitchResult`	pYIN ピッチ推定。無声音の `f0` は `fillNa` が true でない限り `NaN`
`pitchTuning(frequencies, resolution?, binsPerOctave?)`	`number`	周波数列からチューニングずれを推定
`estimateTuning(samples, sr?, nFft?, hopLength?, resolution?, binsPerOctave?)`	`number`	音声からチューニングずれを推定
`cqt(samples, sr?, hopLength?, fmin?, nBins?, binsPerOctave?)`	`CqtResult`	定 Q 変換の振幅
`vqt(samples, sr?, hopLength?, fmin?, nBins?, binsPerOctave?, gamma?)`	`CqtResult`	可変 Q 変換の振幅（`gamma` で Q を制御）
`chromaCqt(samples, sr?, hopLength?, nChroma?)`	`{ nChroma, nFrames, data }`	Constant-Q クロマグラム（`librosa.feature.chroma_cqt` 相当）
`nnlsChroma(samples, sr?, options?)`	`{ nChroma, nFrames, data }`	NNLS クロマグラム（音符活性化クロマ）。`options.hopLength` の既定値は `512`
`decompose(s, nFeatures, nFrames, nComponents, nIter?, beta?, init?)`	`DecomposeResult`	行優先スペクトログラムから NMF（非負値行列因子分解）の分解行列を返す。`init` を選択できる（`'random'` 既定、`'nndsvd'`）
`hybridCqt(samples, sr?, hopLength?, fmin?, nBins?, binsPerOctave?)`	`CqtResult`	ハイブリッド CQT 振幅（低域は真の CQT、高域は擬似 CQT）
`pseudoCqt(samples, sr?, hopLength?, fmin?, nBins?, binsPerOctave?)`	`CqtResult`	近似（擬似）CQT 振幅（単一 FFT）
`bassChroma(samples, sr?, hopLength?, nChroma?)`	`ChromaResult`	低域重視クロマ（低音域のピッチクラス分布）
`chromaCens(samples, sr?, hopLength?, nChroma?)`	`ChromaResult`	CENS エネルギー正規化・平滑化クロマ
`onsetStrengthMulti(samples, sr?, nFft?, hopLength?, nMels?, nBands?)`	`{ nBands, nFrames, data }`	マルチバンドオンセット強度（`nBands` 既定 3、`data` は行優先 `[nBands x nFrames]`）
`nnFilter(s, nFeatures, nFrames, aggregate?, k?, width?)`	`Matrix2dResult`	近傍フィルタ
`onsetEnvelope(samples, sr?, nFft?, hopLength?, nMels?)`	`Float32Array`	オンセット強度の包絡線。フレームごとにエネルギーがどれだけ急に立ち上がったかを表し、テンポグラム系の入力になります

主な既定値は、nFft=2048、hopLength=512、nMels=128、nMfcc=20、ピッチ検出の fmin=65.0、fmax=2093.0、threshold=0.1、rollPercent=0.85 です。

CQT/VQT は fmin=32.70319566 Hz（C1）、nBins=84、binsPerOctave=12 を使います。VQT の既定 gamma=-1 は ERB 由来の帯域幅を自動選択します。chromaCqt の既定は nChroma=12、nBins=252、binsPerOctave=36 です。bassChroma と chromaCens は nChroma=12、onsetStrengthMulti は nBands=3、decompose は nIter=50・beta=2・init='random' が既定です。

逆再構成関数

メルスペクトログラムや MFCC 行列から、スペクトルや音声を再構成します。位相は Griffin-Lim で推定するため往復はロスを伴います。詳細は逆変換特徴量を参照してください。

関数	戻り値	説明
`melToStft(mel, nMels, nFrames, sampleRate?, nFft?, fmin?, fmax?, htk?)`	`InverseStftResult`	メルスペクトログラムから線形 STFT パワーへ
`melToAudio(mel, nMels, nFrames, sr?, nFft?, hopLength?, fmin?, fmax?, nIter?, htk?)`	`Float32Array`	メルスペクトログラムから音声へ（Griffin-Lim）
`mfccToMel(mfcc, nMfcc, nFrames, nMels?, lifter?)`	`InverseMelResult`	MFCC 係数からメルスペクトログラムへ
`mfccToAudio(mfcc, nMfcc, nFrames, nMels?, sampleRate?, nFft?, hopLength?, fmin?, fmax?, nIter?, htk?)`	`Float32Array`	MFCC 係数から音声へ
`cqtToAudio(magnitude, nBins, nFrames, sampleRate?, hopLength?, fmin?, binsPerOctave?, nIter?)`	`Float32Array`	row-major CQT 振幅行列から音声へ（Griffin-Lim）
`vqtToAudio(magnitude, nBins, nFrames, sampleRate?, hopLength?, fmin?, binsPerOctave?, gamma?, nIter?)`	`Float32Array`	row-major VQT 振幅行列から音声へ（Griffin-Lim）

librosa 互換ヘルパー

対応する librosa 関数の挙動に合わせています。マッピングの全体像は librosa 互換性を参照してください。

各ヘルパーの位置づけ

preemphasis / deemphasis — 高域を持ち上げる／戻す古典的な 1 タップ IIR の前処理。
trimSilence / splitSilence — 前後無音のトリムや、無音区間での区切り出し。
frameSignal / padCenter / fixLength / fixFrames — 固定フレーム DSP に通すためのフレーミング・サイズ揃え。
peakPick / vectorNormalize — 1 次元信号のピーク検出と、ベクトルのノルム正規化。
pcen — メルスペクトログラム向けの動的レンジ圧縮。
tonnetz — クロマを 6 次元のハーモニック空間へ射影。
tempogram / plp — オンセット包絡線から構築するテンポ表現と支配的なパルスの抽出。

関数	戻り値	説明
`preemphasis(samples, coef?, zi?)`	`Float32Array`	プリエンファシス
`deemphasis(samples, coef?, zi?)`	`Float32Array`	ディエンファシス
`trimSilence(samples, topDb?, frameLength?, hopLength?)`	`{ audio: Float32Array; startSample: number; endSample: number }`	`librosa.effects.trim`。しきい値 `trim(...)` とは別物
`splitSilence(samples, topDb?, frameLength?, hopLength?)`	`Int32Array`	`librosa.effects.split`。`[start0, end0, start1, end1, ...]` のフラット配列
`frameSignal(samples, frameLength, hopLength)`	`{ nFrames: number; frames: Float32Array }`	`librosa.util.frame`（row-major）
`padCenter(values, targetSize, padValue?)`	`Float32Array`	`librosa.util.pad_center`
`fixLength(values, targetSize, padValue?)`	`Float32Array`	`librosa.util.fix_length`
`fixFrames(frames, xMin?, xMax?, pad?)`	`Int32Array`	`librosa.util.fix_frames`
`peakPick(values, preMax, postMax, preAvg, postAvg, delta, wait)`	`Int32Array`	`librosa.util.peak_pick`
`vectorNormalize(values, normType?, threshold?)`	`Float32Array`	`librosa.util.normalize`。`normType`: 0=inf, 1=L1, 2=L2, 3=power。Node wrapper の `threshold` 既定値は `0.0`、WASM は `1e-12`
`pcen(values, nBins, nFrames, options?)`	`Float32Array`	`librosa.pcen`（row-major のメル入力）
`tonnetz(chromagram, nChroma, nFrames)`	`Float32Array`	`librosa.feature.tonnetz`（`[6 x nFrames]`）
`tempogram(onsetEnvelope, sr?, hopLength?, winLength?, mode?)`	`{ nFrames: number; winLength: number; data: Float32Array }`	`librosa.feature.tempogram`。`mode` は `'autocorrelation'`（既定）または `'cosine'`
`fourierTempogram(onsetEnvelope, sr?, hopLength?, winLength?)`	`{ nBins: number; nFrames: number; data: Float32Array }`	`librosa.feature.fourier_tempogram`
`cyclicTempogram(onsetEnvelope, sr?, hopLength?, winLength?, center?, norm?, bpmMin?, nBins?)`	`{ nFrames: number; nBins: number; data: Float32Array }`	巡回（テンポオクターブ不変）テンポグラム
`tempogramRatio(tempogramData, winLength?, sr?, hopLength?, factors?)`	`Float32Array`	`librosa.feature.tempogram_ratio`。factors の既定値は `[0.5, 1, 2, 3, 4]`
`plp(onsetEnvelope, sr?, hopLength?, tempoMin?, tempoMax?, winLength?)`	`Float32Array`	`librosa.beat.plp`

変換関数

関数	説明
`hzToMel(hz)`	ヘルツ → Mel スケール
`melToHz(mel)`	Mel スケール → ヘルツ
`hzToMidi(hz)`	ヘルツ → MIDI ノート番号
`midiToHz(midi)`	MIDI ノート番号 → ヘルツ
`hzToNote(hz)`	ヘルツ → 音名（例: "A4"）
`noteToHz(note)`	音名 → ヘルツ
`framesToTime(frames, sr?, hopLength?)`	フレームインデックス → 秒（`sr` 既定 `22050`、`hopLength` 既定 `512`）
`timeToFrames(time, sr?, hopLength?)`	秒 → フレームインデックス（`sr` 既定 `22050`、`hopLength` 既定 `512`）
`framesToSamples(frames, hopLength?, nFft?)`	フレームインデックス → サンプルインデックス（`librosa.frames_to_samples`）
`samplesToFrames(samples, hopLength?, nFft?)`	サンプルインデックス → フレームインデックス（`librosa.samples_to_frames`）
`powerToDb(values, ref?, amin?, topDb?)`	パワー → dB（`librosa.power_to_db`）
`amplitudeToDb(values, ref?, amin?, topDb?)`	振幅 → dB（`librosa.amplitude_to_db`）
`dbToPower(values, ref?)`	dB → パワー
`dbToAmplitude(values, ref?)`	dB → 振幅

メータリング関数

レベル・ダイナミクス・ステレオイメージを測る単体メーターです。各関数は validate フラグ（既定 true）を持つ options を任意で受け取ります。ホットパスでは { validate: false } を渡して NaN/Inf 入力チェックを省略できます。ステレオメーターは left と right が同じ長さである必要があります。

関数	戻り値	説明
`meteringPeakDb(samples, sr?, options?)`	`number`	サンプルピーク（dBFS）
`meteringRmsDb(samples, sr?, options?)`	`number`	RMS レベル（dBFS）
`meteringCrestFactorDb(samples, sr?, options?)`	`number`	クレストファクター（ピーク − RMS、dB）。値が大きいほどピークとレベルの差が大きく、圧縮されていない信号を意味します
`meteringCrestFactorDbStereo(request)`	`number`	チャンネルペアのクレストファクター（dB）。ピークは左右をまたいで取り、RMS は左右まとめて測ります。リクエスト専用で、`MeteringStereoRequest`（`{ left, right, sampleRate?, validate? }`）だけを受け取り、位置引数のオーバーロードはありません
`meteringDcOffset(samples, sr?, options?)`	`number`	平均（DC）オフセット、リニア振幅
`meteringTruePeakDb(samples, sr?, oversampleFactor?, options?)`	`number`	サンプル間ピーク（ISP、いわゆる True Peak。サンプル点の間で波形が到達する最大値、dBFS）。`oversampleFactor` は 1..16 の 2 の冪（既定 4）
`meteringDetectClipping(samples, sr?, options?)`	`ClippingReport`	クリップしたサンプルの連続区間。`options` で `threshold`（既定 `0.999`）と `minRegionSamples`（既定 `1`）を指定
`meteringDynamicRange(samples, sr?, options?)`	`DynamicRangeReport`	スライディングウィンドウのダイナミックレンジ。`options` で `windowSec`・`hopSec`・`lowPercentile`・`highPercentile` を指定（省略時は既定値の窓 3 秒・ホップ 1 秒・low 0.10・high 0.95）
`meteringStereoCorrelation(left, right, sr?, options?)`	`number`	非中心化相関（コサイン類似度）、−1..1
`meteringStereoWidth(left, right, sr?, options?)`	`number`	サイド／ミッドのエネルギー比。0 = モノラル、約 1 = 広いステレオ。上限なし（ミッドが無音なら `Infinity`）
`meteringVectorscope(left, right, sr?, options?)`	`VectorscopeReport`	サンプルごとのミッド/サイド点列
`meteringPhaseScope(left, right, sr?, options?)`	`PhaseScopeReport`	フェーズスコープの点列と要約統計
`meteringSpectrum(samples, sr?, options?)`	`SpectrumReport`	信号全体に対する Welch 平均の振幅/パワー/dB スペクトラム（50% 重複する Hann フレームで平均）。`options` で `nFft`・`applyOctaveSmoothing`・`octaveFraction`・`dbRef`・`dbAmin` を指定
`meteringSpectrumFrame(samples, sr?, frameOffset?, options?)`	`SpectrumReport`	単一フレーム（Hann 窓 1 回分）の振幅/パワー/dB スペクトラム。`meteringSpectrum` と異なり時間平均しません。`frameOffset` で解析フレームの開始位置を指定
`meteringSilenceRatio(samples, sr?, thresholdDb?, frameLength?, hopLength?, options?)`	`number`	RMS が `thresholdDb` を下回るフレームの割合（既定: `-45` dBFS、`frameLength=1024`、`hopLength=256`）
`waveformPeaks(samples, channels, options?)`	`WaveformPeaksReport`	インターリーブ音声からチャンネルごとの min/max 波形バケットを算出。`options.samplesPerBucket` の既定値は `512`
`waveformPeakPyramid(samples, channels, options?)`	`WaveformPeaksReport[]`	複数のズームレベル向けの波形ピークバケット。`options.samplesPerBucketLevels` の既定値は `[512, 1024, 2048, 4096]`

左右が逆相になりうる素材では meteringCrestFactorDbStereo(...) を使ってください。逆相のペアは meteringCrestFactorDb(...) が必要とする 0.5 * (left + right) のダウンミックスで打ち消し合い、RMS が小さく出るぶんクレストファクターが過大に出ます。完全な逆相ペアでの実測値は、ステレオ版が 11.64 dB、ダウンミックス経由が 0.00 dB でした。

マスタリング解析関数

説明可能なマスタリングのヘルパーは JSON 文字列を返します。正確な形はマスタリングアシスタントを参照してください。下のステレオ版はいずれもリクエスト専用で、リクエストオブジェクト 1 つだけを受け取ります。位置引数のオーバーロードはなく、位置引数で呼ぶと例外になります。

関数	戻り値	説明
`masteringAudioProfileStereo(request)`	`string`	チャンネルペアのマスタリングアシスタントプロファイルを JSON で返す。`MasteringAudioProfileStereoRequest` を受け取る
`masteringAssistantSuggestStereo(request)`	`string`	チャンネルペアに対するマスタリングの提案を JSON で返す。`MasteringAssistantSuggestStereoRequest` を受け取る
`masteringStreamingPreviewStereo(request)`	`string`	チャンネルペアの配信ラウドネスのプレビューを JSON で返す。`MasteringStreamingPreviewStereoRequest` を受け取る。`platforms` を省略するか空配列を渡すと、例外ではなく組み込みの Spotify / Apple Music / YouTube のセット（3 行）にフォールバックする

typescript

import { masteringAudioProfileStereo, masteringStreamingPreviewStereo } from '@libraz/libsonare-native';

const profile = JSON.parse(masteringAudioProfileStereo({ left, right, sampleRate }));
const preview = JSON.parse(
  masteringStreamingPreviewStereo({
    left,
    right,
    sampleRate,
    platforms: [{ name: 'Spotify', targetLufs: -14, ceilingDb: -1 }],
  }),
);

ステレオ素材ならステレオ版を使ってください。モノラル版は 0.5 * (left + right) のダウンミックスを計測するため、相関の低い素材では約 6 dB 低く出ます。積分ラウドネス、そこから導かれる正規化ゲイン、天井に当たるリスクの判断が、そろって同じぶんだけ過小に報告されます。相関の低いピンクノイズのペア（48 kHz、4 秒）での実測値は、ダウンミックス経由が -22.55 LUFS、ステレオ版が -16.44 LUFS で、差は 6.11 dB でした。Spotify の normalizationGainDb もダウンミックス経由が +8.55、ステレオ版が +2.44 です。

ステレオプロファイルのうち、左右両チャンネルから計測されるのは loudness ブロックだけです。積分 LUFS と LRA はチャンネル加算したプログラムから求め、True Peak は左右の大きいほうを採ります。スペクトル、ダイナミクス、テンポの各フィールドはダウンミックス上で計測されるため、masteringAudioProfile の値とそのまま比較できます。

リクエスト型の名前がバインディングごとに違います

Node はプロファイル用と提案用で 2 つの型名を宣言しています。MasteringAudioProfileStereoRequest は MasteringAssistantSuggestStereoRequest を継承し、フィールドを追加しません。WASM パッケージは両方に共通の MasteringStereoParamsRequest を使います。フィールドは同一なので、両者の間でコードを移植するときに変えるのは型名だけです。

スケール量子化

ピッチ補正ターゲットを構築するための 12-TET（12 平均律）スケールヘルパーです。

modeMask は 12 ビットのマスクです。ビット i が、root（PitchClass、C = 0）を基準とした i 番目のピッチクラスを有効化します。自然な長調は 0b101010110101 です。

referenceMidi はチューニング基準音です。A4 = 69 にするには 0 を渡します。pitchCorrectToMidi(...) と組み合わせて最も近いスケール構成音へリチューンします。

関数	戻り値	説明
`scaleQuantizeMidi(root, modeMask, midi, referenceMidi?)`	`number`	小数を含む MIDI 番号を最も近い有効なピッチクラスへスナップ
`scaleCorrectionSemitones(root, modeMask, midi, referenceMidi?)`	`number`	補正量（量子化後 − 入力）をセミトーンで返す
`scalePitchClassEnabled(root, modeMask, pitchClass)`	`boolean`	`pitchClass`（0..11）が `root` を基準に有効か

ストリーミング／リアルタイムクラス

一括処理の関数に加えて、ネイティブアドオンは WASM ビルドと同じストリーミング／リアルタイムクラスを公開します。

クラス	用途
`StreamAnalyzer`	ブロック単位の解析。時間とともに更新される BPM/キー推定と `readFramesSoa`／`readFramesI16`／`readFramesU8`。リアルタイムストリーミングを参照。
`StreamingEqualizer`	リアルタイムセーフなブロック EQ。
`StreamingMasteringChain`	ブロックごとに進めるマスタリングレンダリング（ネイティブバインディングで解説）。
`RealtimeVoiceChanger`	プリセット式のライブ音声チェーン。ブロック処理向け。
`Mixer`	JSON シーンから構築する永続マルチストリップミキサー。ミキシングエンジンを参照。
`RealtimeEngine`	DAW 風ホスティング向けのトランスポート／クリップ／オートメーションエンジン。

typescript

import { StreamAnalyzer } from '@libraz/libsonare-native';

const analyzer = new StreamAnalyzer({ sampleRate: 48000, computeMel: true, computeOnset: true });
analyzer.process(block);                 // Float32Array のブロックを渡す
const frames = analyzer.readFramesSoa(analyzer.availableFrames());
const stats = analyzer.stats();          // stats.estimate.bpm / .key（PitchClass の整数）

Node ネイティブでは float の Structure-of-Arrays 読み出しの正式名は readFramesSoa(...) です。バインディング間の命名を揃えるためのエイリアス readFrames(...) も公開しており、これは WASM パッケージが同じ操作に使う名前と一致します。

Node ネイティブの RealtimeVoiceChanger は { sampleRate, maxBlockSize, channels, preset } で構築します。

処理には processMono(...)、processMonoInto(...)、processInterleaved(...)、processPlanarStereo(...) を使います。

オフラインの便利用途では、voiceChangeRealtime(...) が同じプリセットチェーンでモノラルバッファ全体を 512 サンプルブロック単位に処理します。

typescript

import {
  RealtimeVoiceChanger,
  realtimeVoiceChangerPresetConfig,
  realtimeVoiceChangerPresetNames,
  voiceCharacterPresetId,
  voiceChangeRealtime,
} from '@libraz/libsonare-native';

const changer = new RealtimeVoiceChanger({
  sampleRate: 48000,
  maxBlockSize: 128,
  channels: 1,
  preset: 'bright-idol',
});

const blockOut = changer.processMono(inputBlock);
const rendered = voiceChangeRealtime(vocal, 48000, 'soft-whisper');
const presetConfig = realtimeVoiceChangerPresetConfig('bright-idol');
console.log(
  voiceCharacterPresetId(1),
  realtimeVoiceChangerPresetNames(),
  presetConfig,
  changer.latencySamples(),
  blockOut,
  rendered,
);
changer.destroy();

RealtimeEngine はクラスとしては共有されていますが、実行環境ごとに細部が異なります。

Runtime	違い
WASM	`engineCapabilities()` を追加し、構築前に ABI 互換性を確認します。キャプチャバッファは正規形の `setCaptureBuffer(numChannels, capacityFrames)` で設定します。
Node ネイティブ	`engineAbiVersion()` を公開します。ブラウザ向けの機能確認ヘルパーはありません。キャプチャバッファは WASM と同じ正規形 `setCaptureBuffer(numChannels, capacityFrames)` に加えて、後方互換のために非推奨の `setCaptureBuffer(channels: Float32Array[])` も残しています。

Project.create() は空のプロジェクトを作成します。setAssistSidecar(...) と assistSidecars() でモジュール固有の不透明なメタデータを保持でき、 ProjectAutomationTargetKind と targetKind でオートメーションレーンの対象種別を付けられます。 RealtimeEngine.setTrackMonitorMode(laneIndex, mode, renderFrame?) は 'off'、 'pfl'（pre-fader listen＝フェーダー前で試聴）、'afl'（after-fader listen＝フェーダー後で試聴）、および対応する数値序数を受け取ります。トラック／ミキサーのパン則セッターは、下記の PanLawInput エイリアスを受け取ります。

型定義

typescript

interface Key {
  root: string;        // ピッチクラス名。例: "C"、"C#"、"A"
  mode: string;        // モード名。例: "major"、"minor"
  confidence: number;
  name: string;        // "C major"、"A minor" など
  shortName: string;   // "C"、"Am" など
}

interface TimeSignature {
  numerator: number;
  denominator: number;
  confidence: number;
}

interface BpmHypothesis {
  value: number;
  confidence: number;
  relation: 'primary' | 'half' | 'double' | 'other';
}

interface AnalysisResult {
  bpm: number;
  bpmConfidence: number;
  bpmCandidates: BpmHypothesis[];
  key: Key;
  timeSignature: TimeSignature;
  timeSignatureCandidates: TimeSignature[];
  beatTimes: Float32Array;                       // beats[].time から導出
  beats: Array<{ time: number; strength: number }>;
  chords: AnalysisChord[];                       // 検出したコード進行
  sections: AnalysisSection[];                   // 楽曲構造セクション
  timbre: AnalysisTimbre;                        // 音色の集約サマリー
  dynamics: AnalysisDynamics;                    // ダイナミクスの集約サマリー
  rhythm: AnalysisRhythm;                        // リズムの集約サマリー
  melody: AnalysisMelody;                        // 旋律輪郭のサマリー
  form: string;                                  // 楽曲形式ラベル。例: "AABA"
}
// analyze() は上記のフル結果を返します。専用の detect*／analyze* 関数は、
// 個別解析やパラメータ指定の解析向けに引き続き利用できます。

interface HpssResult {
  harmonic: Float32Array;
  percussive: Float32Array;
  sampleRate: number;
}

interface StftResult {
  nBins: number;
  nFrames: number;
  nFft: number;
  hopLength: number;
  sampleRate: number;
  magnitude: Float32Array;  // nBins × nFrames, row-major
  power: Float32Array;      // nBins × nFrames, row-major
}

interface StftDbResult {
  nBins: number;
  nFrames: number;
  db: Float32Array;         // dB 単位のパワー
}

interface MelSpectrogramResult {
  nMels: number;
  nFrames: number;
  sampleRate: number;
  hopLength: number;
  power: Float32Array;      // nMels × nFrames, row-major
  db: Float32Array;         // nMels × nFrames, row-major
}

interface MfccResult {
  nMfcc: number;
  nFrames: number;
  coefficients: Float32Array;  // nMfcc × nFrames, row-major
}

interface ChromaResult {
  nChroma: number;
  nFrames: number;
  sampleRate: number;
  hopLength: number;
  features: Float32Array;   // nChroma × nFrames, row-major
  meanEnergy: number[];     // nChroma 個の値
}

interface PitchResult {
  f0: Float32Array;         // フレームごとの基本周波数（Hz）
  voicedProb: Float32Array; // フレームごとの有声確率（0–1）
  voicedFlag: boolean[];    // フレームごとの有声／無声判定
  nFrames: number;
  medianF0: number;
  meanF0: number;
}

// Per-frame voicing decision, one entry per f0Hz frame. Accepted by the
// `voiced` argument and by PitchCorrectOptions.voiced.
type VoicedFlags =
  | Int32Array
  | Uint8Array
  | Float32Array
  | readonly number[]
  | readonly boolean[];

interface MasteringAssistantSuggestStereoRequest {
  left: Float32Array;
  right: Float32Array;
  sampleRate?: number;
  params?: Record<string, number | boolean>;
}

// Same fields; a distinct name for the profile entry point.
interface MasteringAudioProfileStereoRequest extends MasteringAssistantSuggestStereoRequest {}

interface MasteringStreamingPreviewStereoRequest {
  left: Float32Array;
  right: Float32Array;
  sampleRate?: number;
  platforms?: StreamingPlatform[];
}

interface MeteringStereoRequest {
  left: Float32Array;
  right: Float32Array;
  sampleRate?: number;
  validate?: boolean;
}

ネイティブパッケージは、オプション、コールバック、ストリーミングスナップショット、リアルタイムエンジンメッセージ用の TypeScript 補助型もエクスポートしています。アプリ側で同じ構造を再定義せず、これらの型名を使ってください。

分野	エクスポートされる型
解析オプション／結果	`AnalysisProgressCallback`, `BpmCandidate`, `ChordChromaMethod`, `KeyMode`, `KeyProfile`, `MelodyPoint`, `SectionTypeOrdinal`, `TempogramMode`, `TrimSilenceMode`
ストリーミング解析	`StreamAnalyzerConfig`, `StreamAnalyzerStats`, `StreamFramesSoa`, `StreamProgressiveEstimate`, `StreamChordChange`, `StreamBarChord`, `StreamPatternScore`
マスタリングとメータリング	`MasteringPreset`, `SoloProcessor`, `StreamingPlatform`, `DynamicsProcessorResult`, `CompressorDetector`, `DecrackleMode`, `DenoiseClassicalMode`, `DenoiseClassicalNoiseEstimator`, `EqBandInput`, `EqPhaseMode`, `EqSpectrumSnapshot`, `NormalizeMode`
ステレオのマスタリング／メータリングのリクエスト	`MasteringAssistantSuggestStereoRequest`, `MasteringAudioProfileStereoRequest`, `MasteringStreamingPreviewStereoRequest`, `MeteringStereoRequest`
ピッチ補正	`PitchCorrectOptions`, `VoicedFlags`
ミキシング	`AutomationCurve`, `GoniometerPoint`, `MeterTap`, `MixMeterSnapshot`, `MixResult`, `MixerProcessResult`, `PanLaw`, `PanLawName`, `PanLawInput`, `PanMode`, `SendTiming`
リアルタイム音声	`VoicePresetId`, `VoicePresetCategory`, `RealtimeVoiceChangerPresetMetadata`, `RealtimeVoiceChangerPreset`, `RealtimeVoiceChangerConfigInput`, `RealtimeVoiceChangerConfig`, `RealtimeVoiceChangerOptions`
リアルタイムエンジングラフ	`EngineGraphSpec`, `EngineGraphNode`, `EngineGraphNodeType`, `EngineGraphConnection`, `EngineGraphMix`, `EngineGraphParameterBinding`, `EngineParameterInfo`
リアルタイムエンジントランスポート	`EngineTransportState`, `EngineMarker`, `EngineClip`, `EngineAutomationPoint`, `EngineAutomationPointCurve`, `EngineMetronomeConfig`, `EngineTrackMonitorMode`
プロジェクトのメタデータ／オートメーション	`ProjectAssistSidecar`, `ProjectAssistSidecarInput`, `ProjectAutomationTargetKind`, `ProjectAutomationLaneDesc`
リアルタイムエンジンのジョブ／テレメトリ	`EngineBounceOptions`, `EngineBounceResult`, `EngineFreezeOptions`, `EngineFreezeResult`, `EngineCaptureStatus`, `EngineTelemetry`, `EngineTelemetryType`, `EngineTelemetryError`, `EngineMeterTelemetry`

用語集

基礎

解析ガイド

ミキシングガイド

編集ガイド

楽器と MIDI

アレンジとプロジェクト

リアルタイムガイド

室内音響

マスタリング概念

マスタリングガイド

Node.js ネイティブ API

使用例

オーディオエフェクト

特徴抽出

単位変換

API リファレンス

単発 API のリクエストオブジェクト

Audio

`using` によるクリーンアップ（Node 22 以上）

解析関数

非同期版（Node 専用）

エフェクト関数

特徴抽出関数

逆再構成関数

librosa 互換ヘルパー

変換関数

メータリング関数

マスタリング解析関数

スケール量子化

ストリーミング／リアルタイムクラス

型定義

Node.js ネイティブ API ​

使用例 ​

オーディオエフェクト ​

特徴抽出 ​

単位変換 ​

API リファレンス ​

単発 API のリクエストオブジェクト ​

Audio ​

using によるクリーンアップ（Node 22 以上） ​

解析関数 ​

非同期版（Node 専用） ​

エフェクト関数 ​

特徴抽出関数 ​

逆再構成関数 ​

librosa 互換ヘルパー ​

変換関数 ​

メータリング関数 ​

マスタリング解析関数 ​

スケール量子化 ​

ストリーミング／リアルタイムクラス ​

型定義 ​

Node.js ネイティブ API

使用例

オーディオエフェクト

特徴抽出

単位変換

API リファレンス

単発 API のリクエストオブジェクト

Audio

`using` によるクリーンアップ（Node 22 以上）

解析関数

非同期版（Node 専用）

エフェクト関数

特徴抽出関数

逆再構成関数

librosa 互換ヘルパー

変換関数

メータリング関数

マスタリング解析関数

スケール量子化

ストリーミング／リアルタイムクラス

型定義