Keresés

Részletes keresés

gra66er Creative Commons License 2002.01.03 0 0 39
Hello! Leszedéshez EAC
www.exactaudiocopy.de
íráshoz valami free CD-író prg (lehet, hogy kaptál is az íróhoz, vagy - linux)
de azért kísérlezni is kell, többet ér, mint a szájbarágás :-))
Előzmény: baranyip (38)
baranyip Creative Commons License 2002.01.03 0 0 38
Sziasztok,

én nagyon kezdő vagyok ebben a témában, és ezért lehet, hogy csak egyszerűen nem értettem meg, amit mondtok. Kérlek bennetek, hogy szájbarágósan mutassatok utet nekem.
A CD-kről szeretnék leszedni bizonyos számokat, majd azokat (ugyan olyan minőségben) egy saját összeállítású CD-re kiírni. Milyen szoftvereket kellene ehhez használnom. Az idő nem szempont, csak az, hogy az eredmény CD minősége ne romoljon az eredetihez képest.
Sajnos csak free sw-t tudok használni :(.

Köszi a segítséget:

Péter

tere Creative Commons License 2001.12.11 0 0 37
Mage>> én sokat teszteltem ezeket a programokat és a xing szólt a legjobban (szubjektív) és ezzel sikerült a legszebb oszcilloszkópos jelalakokat visszakapnom. A többiek (pl. fraunhoffer) elég gyengén teljesítettek.
A számgépes zsenimagazinok tesztjei nem igazán fedik a valóságot, lévén szó amolyan befordítom-kifordítom tesztről, amit bárki otthon meg tud csinálni. De a hangkártyába bemenő és onnan visszajövő jelet kell vizsgálni, mert ugye azt hallgatjuk normális esetben.
Szó mi szó, nálam bizonyított a xing. Ettől függetlenül most talán a Lame a legjobb. (Ezt még idő híján nem vizsgáltam.)
Ha akarod, teszek fel valami normális vonós-fúvós zenei részletet .wav-ban és általam készített .mp3-ban... LP-ről digizve, xinggel nyomva.
Mage Creative Commons License 2001.12.09 0 0 36
Hasznald nyugodtan a Xinget, de amit csinalsz vele, ne add oda senkinek.
En utalok szar mp3-makat kapni.

Csak a minoseg szamit. Amikor p166-omn volt, akkor is.

Előzmény: SPafi (24)
tere Creative Commons License 2001.12.09 0 0 35
Igen.
Minimum 160k konstans, stereo; force simple stereo when possible. A grab ne legyen gyorsabb, mint 8x-os, ha gyors géped van és gyors olvasód, akkor a 10, 12x-es tempó is jó. Kb. ennyi.
toronto-dallas Creative Commons License 2001.12.08 0 0 34
mindenre kiterjedő beállítást tudna valakiközölni ami elengedhetetlen ajó minőségű "zenegyártáshoz".
a catalysthez természetesen.
thx
toronto-dallas Creative Commons License 2001.12.08 0 0 33
mindenre kiterjedő beállítást tudna valakiközölni ami elengedhetetlen ajó minőségű "zenegyártáshoz".
thx
taligamajom Creative Commons License 2001.10.01 0 0 32
Tere és Gra66er!

Köszönöm a segítséget, jövök máskor is ha kell vmi.

tm.

tere Creative Commons License 2001.09.28 0 0 31
Sziasztok! HI, Papa!
Ez egyszerű (ha a rendszergazdi is úgy akarja...:) majd megismétlem...) :
KATT IDE, töltsd le. Ez egy .vxd file, a windows\system\iosubsys alkönyvtárba kell bemásolni, a régi felülírásával, majd REBOOT.
Filekezelővel (pl. wincmd) a CD-meghajtóba tett audio CD-n levő dolgokat .wav-ként látod.
Elöljáróban annyit mondanék, hogy ne várj sokat tőle. Ha az audiocatalyst nem tudja jól leszedni az anyagot, akkor ez sem fogja. :( Javaslom a CDCopy nevű progit a "problémás" track-ek, CD-k grabbeléséhez. Nekem ez jön be, ha a catalyst csődöt mond.
Egyébként a file ötletes, bár a konverziókat (pl. 8bit 22kHz) elég szarul csinálja...
megjegyzem:
Saját, több programra, encoder-re kiterjedő, analóg műszeres(!!!), valamint szubjektív, kifejezetten jó minőségű hangrendszeren történt tesztek alapján a legjobb grabber az audiocatalyst; a legjobb és leggyorsabb (együtt, igen, nem vicc), ellentétben a PC-magazinok által megjelölt, számítógépes programok által öntesztelt sz@rokkal! ha rám hallgattok, mp3=160k, forced stereo, catalyst-tal!
papa5353 Creative Commons License 2001.09.28 0 0 30
Bocs, de ezt a hosszú szöveget hova kell begépelni :-))
Előzmény: gra66er (29)
gra66er Creative Commons License 2001.09.28 0 0 29
Itt van, e!
installálás: copy a windows\system\iosubsys könyvtárba

MIME-Version: 1.0
Content-Type: application/octet-stream; name="CDFS.ZIP"
Content-Transfer-Encoding: base64
Content-Disposition: attachment; filename="CDFS.ZIP"
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Előzmény: taligamajom (28)
taligamajom Creative Commons License 2001.09.27 0 0 28
Sziasztok,

olvastam itt valami .VXD-ről, amit a Winben kicserélve a CDn lévő trackek .wav fájlnak láccanak. Működik ez valakinél? Segítsetek!

Csupa dzsitter lesz egy csomó szám a hagyományos grabberekkel (CDEX, Easy CDDA, AudioCatalyst), és nemtom úgy beállítani, hogy ne csinálja. Karctalan CDn is csinálja, és csak egy ideje. Amiért ebben a vxd megoldában bízom, az az, hogy állítólag a grebberek wave-csatornán játszák a CDket, és ha én így játszom őket, ak tökjól szólnak, de grebbelés után, már csupa nyiffogás az egész.

Plíz, help.
tm.

gra66er Creative Commons License 2001.02.17 0 0 27
Ja, szinuszjel volt.
gra66er Creative Commons License 2001.02.12 0 0 26
Az a topic meg anno a terminal forumon volt, mar amikor meg letezett ez a forum, ugyhogy inkabb leirom, ha ennyibol nem lett volna vilagos. Fogtam egy tesztanyagot, pl. legyen ez a fatboy.wav es a castanets.wav osszeillesztese (a LAME oldalarol). Ezek elejere beraktam egy 1 kHz-es jelet, 0.5 sec hosszut, asszem felig volt az amplitudo a vegkiteresnek, de ez nem olyan lenyeges. Kodolas, dekodolas utan megneztem mondjuk a 10. nullatmenetet, es ami elotte volt, azt levagtam. Ugyanigy tettem az eredetivel is, majd ellenfazisban osszeadtam. A kulonbsegi jel szemre, fulre is tanulsagos, de nehany alapveto statisztikai elemzes is segit az elemzesben (pl. atlag, csucsertek, bal/jobb csat. atlaganak elterese). A kulonbsegi jel spektrumanalizise mar nem igazan ertekelheto, de amit onnan latnal, azt hallod is. Persze tudom, hogy ez nem teljesen korrekt megoldas a leheto legkisebb kulonbsegi jel szempontjabol, de ha akarod keszithetsz egy progit, ami bizonyos +/- eltolasi tartomanyon megnezi a differenciat, es -mondjuk- a legkisebb negyzetes kozephibara optimalizal. Erre nekem sem idom, sem programozasi rutinom nem volt (most sem igazan van). A fonti ket anyagnal fulre nem olyan egyertelmu a minoseg eldontese, mert mindegyik encoder hatalmasakat hibazik ezeknel, igy csak esetleg a fulre zavaro jelek erossege alapjan lehet sorrendet folallitani. Azert is valasztottam ezt a kettot, mert a fatboy inkabb a frekvenciafelbontasrol, a kasztanyettak pedig az idotart.-beli felbontasrol adnak "felvilagositast". Jo tesztelest!
Előzmény: SPafi (25)
SPafi Creative Commons License 2001.02.08 0 0 25
Gra66er kolléga!

Kiváncsi vagyok a tesztedre! Az eredményre nem annyira, inkább a módszerre. Hol van az a bizonyos topic?

BadJoe!

Kipróbáltam:

A az ogg spektrumanalizis alapján TÖKÉLETES, még alacsony bitrate-nél is, sweeppel és noise-zal is (bár már elmondtam a véleményemet a spektrumanalízisröl), viszont a tömörítéshez és a lejátszáshoz sok proci kell, P100-on halál. A winamp plug-in igencsak béta! Se ID3 se számhossz? A CDex aránylag jól kezelhetö, és jó sok tömörítöt ismer, de a sebesség neki sem erös oldala. Jó funkció a jitterek számának kiírása!

Csináltam még pár tesztet, és úgy tünik, az OGG lazán ignorálja a CDex bitrate beállításait:-o

SPafi Creative Commons License 2001.02.07 0 0 24
xgaddalf!

Csak röviden, és csak a saját nevemben:

Az idö pénz. Ha harmadannyi ideig tart a tömörítés, és ha néha hallom is a különbséget, de nem zavaró (160kbps-nál), akkor miért ne használjam a Xing-et? Na jó, ha celeronom lesz, majd nem számít az idö, de addig...
Nem igaz, hogy CSAK a minöség számít! Ha nálad igen, akkor miért nem használsz 96kHz mintavételt 24 biten? Persze a mesterszalagról digizve/másolva! Az MP3 'csak' egy jó kompromisszum, nem az etalon!

TRf!

Jó, hogy megadtad azt a tömörítötesztelö site-ot, én el is végeztem a kontrolltesztet, talán te is megcsinálhatnád, hiszen az egésznek ez a lényege! ...sött tovább is mehetnél! Mondjuk teszteld le a Winamp 2.5 höz adott .wma tömörítöt 48kbps-mal stereoban! Mind sweeppel, mind zajjal az jön ki, hogy a Micro$oft legújabb találmánya übereli a Xing tömörítöjét 160kbps-nál. Most akkor mi van? Csoda történt? Nem! HALLGASD MEG a wma-ba tömörített ZENÉT, és ha tetszik, légy boldog vele;-p

Nem b*szogatni akarlak, csak szeretném, ha az összes hozzád hasonló ember, aki képtelen a saját fejével gondolkodni, rájönne, hogy MINDENT be lehet bizonyítani, ha az ember nem ellenörzi a tényeket.

CSODÁK PEDÍG NINCSENEK!!!

KÉSZ, PASSZ

Bad Joe Creative Commons License 2001.02.07 0 0 23
Próbáljátok ki a CDex 1.30 beta 9-et OGG VORBIS tömörítővel. Kíváncsian várom a reakciókat.
http://www.cdex.n3.net/

Ja, és ogg plugin winamphoz a www.vorbis.com-on.

xgaddalf Creative Commons License 2001.02.06 0 0 22
Nem értem, hogy miért vagytok ilyen sebességmániások. Nem teljesen mindegy, hogy mennyi ideig tart a grabbelés? Csak egyszer kell kivárni. Ha már mp3-akat gyárt az ember, akkor csakis a minőség számít.

xg

Előzmény: SPafi (15)
SPafi Creative Commons License 2001.02.06 0 0 21
OK. Nem tudom, elolvastad-e az elsö néhány sort, úgyhogy becopyztam: "On this page there are tests based on Frequency Analysis of test signals. I am aware these do not represent the music you will be encoding,..." Nem akarok hülyeséget írni, úgyhogy mindenki fordítsa le magának! Ezeknek a teszteknek a nagy (és talán egyetlen) elönye a reprodukálhatóság, az egyetlen valódi (bár tényleg nehezen reprodukálható) eredményt a tömörítés elvéböl következöen a meghallgatás adja. Ezt a cikk szerzöje sem tagadta. Ettöl még lehet sz*r a Xing, de azért azt sem ártott volna odaírni, hogy melyik verziót tesztelte, ahogy a Lame-nél odaírta, ugyanis tudom, hogy volt egy korai Xing kódoló ami iszonyatos "minöséget" produkált.

Egyébként a fehérzaj sem ideális tesztjel, csak egy picit áll közelebb a zenéhez a 'sweep'-nél. Ráadásul nem csak a jellel, hanem a kiértékelésével is probléma van, pl. a fül nem az egész zenéböl csinál spektrumot, hanem rövid részletekböl, amit egyelöre ismeretlen ablakoló függvénnyel szoroz, a spektrummintákat pedig valahogy átlapolja, és szelektálja. A kutatások erröl szólnak, hogy hogyan lehetne ezt pontosabban modellezni. Ezt a transzformációt nem lehet egy primitív fourier trafóval helyettesíteni:-(((

"Az a jó ember, aki azt a site-ot csinálta, eléggé otthon van a témában."
Igazad lehet, de Te ezt honnan tudod? A tekintélyelvüséget pedig magasról lesz*rom.

Előzmény: TRf (20)
TRf Creative Commons License 2001.02.06 0 0 20
Heh, ha nem írtam volna oda, hogy ez egy cikkből kiragadott ábra, amely cikkben van még. kb. féltucat ilyen, köztük - tadam! - fehér zaj is, akkor most... :-)))

Na, mindegy, én csak segíteni akartam. Az a jó ember, aki azt a site-ot csinálta, eléggé otthon van a témában.

Előzmény: SPafi (12)
gra66er Creative Commons License 2001.02.03 0 0 19
"Honnan? Exe kéne lehetöleg. A lenti cimen nem találtam(azt hiszem)." Ott van az, már ha azt a címet mondod, amit én írtam le még ott a kép előtt. Én spec a nem MMX-es verziót használom.

Ez a különbségi jelek kinyerése nem rossz ötlet egyébként, én akkor használtam, amikor egyszer tömörítőket hasonlítottam össze. Akkor én a szinkron végett egy kis 1kHz-es szinuszjelet használtam az input elején, de ez már egy másik topic :) Persze a LAME nyert.

Előzmény: SPafi (18)
SPafi Creative Commons License 2001.02.03 0 0 18
"Inkább a 3.87-et töltsd le"
Honnan? Exe kéne lehetöleg. A lenti cimen nem találtam(azt hiszem).

AC-nál csak 3mp.

A csúszás kb. középen volt (amikor volt). Majd még tesztelem 4X-esen is.

Na ja, kolléga, egyeseknek ez még büszkeség, látom, te már 'kinötted'.

gra66er Creative Commons License 2001.02.03 0 0 17
Ja, a CDU-701 paramétereit nem tudom, csak azt, hogy 4x,8x,14x CAV sebességre képes, ami ugye a lemez kerületén max 32x CLV-nek felel meg, ezért 32x-esként árulták, ahogy azt kell.

A 20mp-es szünetet vszleg a spin up drive opció bejelölése okozza. Az AG(AC)-nél is be lehet ilyet állítani, ha jól emlékszem

Most láttam csak az emailedet, kicsi a világ, kolléga!

gra66er Creative Commons License 2001.02.03 0 0 16
Beszélnél erről bővebben? A csúszás minden esetben az elejétől volt, vagy valahol a közepén kezdte el, úgy hogy addig bitről-bitre megegyezett?

Más: a LAME 3.70 nagyon-nagyon régi verzió, már majdnem egy éves. Inkább a 3.87-et töltsd le, az 224-től default nem vágja meg a beérkező jelet (már 3.80-tól kezdve asszem).

SPafi Creative Commons License 2001.02.02 0 0 15
Megírnád, hogy elvileg milyenek a CDU701 paramáterei? Hozzám minden papír nélkül került. Ma kipróbáltam jó CD-vel is az EAC-ot, és így már sokkal gyorsabb volt, pedíg high-ra állítottam az error recovery-t, kb 2,7-re fölment volna, ha nem pihen minden szám elején 20 mp-et. A gond az, hogy így is voltak gyanús helyek, bár hallani semmit sem lehetett (egy kivétellel), én azért elkezdtem nyomozni (paranoia rulez). A teszt és eredménye:

-Begrabbeltem egy 3 perces sicc görlz számot 4-szer. (Ehhez EAC-nál az éppen elkészült wavot át kellett neveznem, meg nyomogatnom az entert, AC-nál csak a Grab gombra kellett rátenyerelni és automatikusan máshogy nevezte el az újat. EAC átlag 2,2-szeresen, AC 3,1-szeresen másolt.)
-Az elkészült wav-okat SForge-dzsal megnyitottam, és az elsökhöz hozzámixeltem ellenfázisban az n+1-ediket. Ezzel ugye mindent kiszürtem a hibákon kívül. A probléma az, hogy ha valahol hiányzik egy minta, akkor utána minden csúszik, és nagyon sok megmarad a zenéböl is. Ez az EAC-nál kétszer is elöfordult, AC-nál egyszer sem (gondolom azért, mert dynamic synchronisation módban +-64kmintáig elmegy szinkront keresni).
-Statistics opcióval lemértem a hiba effektív értékét.

AC V1.5 EAC V0.9 prebeta 8
Track1-Track2 75dB 68dB
Track1-Track3 68dB 61dB
Track1-Track4 65dB 64dB

Mindkét grabbernél 8X-os olvasást állítottam be, bár biztos, hogy 4X-nél sokkal kevesebb hiba lett volna.

A különbség átlagosan 5dB, ez akár statisztikus ingadozás is lehet.
A hibák -20dB-nél kisebb impulzusokból álltak, a legtöbb kb -36dB-es, és két oldalon összesen kb 1000 db volt belölük. Tehát az EAC legjobb tulajdonsága még mindíg az ingyenesség, a CD írási képesség, az AC-é viszont a könnyü kezelhetöség és a gyorsaság. Az EAC-cal manipulálni lehet a Wav-okat, ami jó dolog, és a 'spectral view' akár hasznos is lehet, amellett hogy jól néz ki, de én inkább továbbra is a SoundForge-ot használom. Ezzel szemben kifelejtették az off-line helpet, ami nem túl szimpi.

Hát, eddíg ennyi.
A 20mp-es pihenés mitöl lehet?

A LAME V3.70 alapban 17960 Hz fölött vág saját bevallása szerint, úgyhogy a nagyfrekis átvitellel én nem dicsekednék, de ez nem is lényeges.

Előzmény: gra66er (14)
gra66er Creative Commons License 2001.02.01 0 0 14
Szintén CDU-701? Nekem is, szerintem korrekt. A gap detection nem olyan lényeges, foleg ha -mint én egybe- szeded le, de azért állítsd secure-re, a method B maradhat (csak azzal muködik). Amúgy a cache-t pont jó, hogy nem tudja, csak a C2 hiányzik a maxhoz. Ha nagyon karcos a CD, akkor nekem is elofordul, hogy nagyon lassú, de ha ez téged zavar, akkor állítsd kisebbre az error recovery quality-t (ha alapból maxon volt, persze low-ra már nem érdemes levenni, akkor már nincs értelme a secure módnak), és akkor így jó CD-knél még mindig megmarad az olvasás biztonsága, míg a karcosaknál nem próbálja meg olyan sokszor újraolvasni, és legfeljebb több gyanús helyet kell meghallgatnod. Egyébként úgy vettem észre, hogy minden, ami csökkenti az olvasás sebességét, jótékony hatással van a hibavalószínuségre, ezért a sebességet 4-re állítom (úgyse menne föl ált. 8-ra) és a lameenc.dll-lel direkt rippelek (az egész image-t).
Előzmény: SPafi (13)
SPafi Creative Commons License 2001.02.01 0 0 13
Gondolom, a grabbelés szempontjából a Drive Options a lényeges, a Detect Read Features azt mondja, hogy Accurate Stream-on kívül semmit sem tud a sony cdu701. A Drive Read Commandot Autodetektáltam, felpörgettem a CD-t olvasás elött, Actual Speed Selection, a Gap Detectiont még nem birizgáltam. A többi beállítást hadd ne soroljam föl. Én szúrtam el valamit? Ha segítenél beállítani, megköszönném, mert I like FREEdom:-)

"Az AC mikor írja ki neked, hogy olvasási hiba esetén ennyi és ennyi sec-nél hallgass bele, nem-e van valami gikszer (és máshol tutira nincsen)?"

Az AC nem írta, hogy hallgassak bele, de én is meggyanusítottam, úgyhogy végighallgattam, és nem hallottam semmi hibát, pedíg a Division Bells 1. számának megvan az a tulajdonsága hogy igen halkan indul, és késöbb sem nagyon üvölt, úgyhogy elég jól hallható (lenne) minden hiba.

Sajnos megvan az a rossz szokásom, hogy letámadom az ismerösöket és kölcsönkérem az összes jó CD-jüket 1 napra. Ilyenkor azért a tömörítés sebessége is számít!

Előzmény: gra66er (11)
SPafi Creative Commons License 2001.01.31 0 0 12
Köszi, hogy foglalkozol velem, az ábra igen szemléletes, csak sajnos MP3 tömörítök tesztelésére teljesen alkalmatlan a módszer, kivéve, ha NAGYON DURVA hibát akarunk kimutatni, mivel csak a lineáris torzítást mutatja ki. Valamivel jobb lenne, ha fehér- vagy rózsaszín zajjal dolgozna, de ez sem az igazi. A különbözö tömörítési eljárások föként a használt pszichoakusztikai modellben különböznek (legalábbis ez az igazán lényeges), ezért az egyetlen objektív tesztelési módszer a szubjektív tesztelés, meghallgatás:-))). Egyébként, nem lehetetlen, hogy a Xing direkt vág 20000 Hz-nél az aliasing miatt.
Előzmény: TRf (10)
gra66er Creative Commons License 2001.01.31 0 0 11
-Milyen paramétereket, kapcsolókat használtál?

-Egyszer kell grabbelni, nem? Mondjuk ez tényleg elég kicsi átvitel, de jól beállítottad az adatokat (acc. stream, cache, c2 error, stb.)? Érdemes a hibajavítás fokát max-ra (ez azt befolyásolja, hogy hányszor olvassa újra a szektort ha alapból kétszeri olvasásra nem egyezne), meg a prioritást is legnagyobbra állítani, meg még sok-sok kis beállítási lehetoség is van. Az AC mikor írja ki neked, hogy olvasási hiba esetén ennyi és ennyi sec-nél hallgass bele, nem-e van valami gikszer (és máshol tutira nincsen)?

-mp3 kódolás: itt meg aztán végképp nem a sebesség számít, foleg nem ebben a tartományban (1x sebesség senkinek sem lehet lassú)

Előzmény: SPafi (9)
TRf Creative Commons License 2001.01.31 0 0 10

A teljes cikk további képekkel és kommentekkel megtalálható itt (analysis fejezet), de érdemes az egész site-ot végigolvasni EAC és Lame ügyben! Ez elsősorban az MP3-készítéssel kapcsolatos, azaz az encodereket teszteli, de volt nekem valahol egy hasonló ripping témakörben is, majd megkeresem.

Előzmény: SPafi (9)

Ha kedveled azért, ha nem azért nyomj egy lájkot a Fórumért!