что такое аудио метка
Звуковые отпечатки: распознавание рекламы на радио
Из этой статьи вы узнаете, что распознавание даже коротких звуковых фрагментов в зашумленной записи — вполне решаемая задача, а прототип так вообще реализуется за 30 строчек кода на Python. Мы увидим, как тут помогает преобразование Фурье, и наглядно посмотрим, как работает алгоритм поиска и сопоставления отпечатков. Статья будет полезна, если вы сами хотите написать подобную систему, или вам интересно, как она может быть устроена.
Для начала зададимся вопросом: кому вообще нужно распознавать рекламу на радио? Это полезно рекламодателям, которые могут отслеживать реальные выходы своих рекламных роликов, ловить случаи обрезки или прерывания; радиостанции могут мониторить выход сетевой рекламы в регионах, и т.п. Та же задача распознавания возникает, если мы хотим отследить проигрывание музыкального произведения (что очень любят правообладатели), или по небольшому фрагменту узнать песню (как делают Shazam и другие подобные сервисы).
Более строго задача формулируется так: у нас есть некоторый набор эталонных аудио-фрагментов (песен или рекламных роликов), и есть аудио-запись эфира, в котором предположительно звучат какие-то из этих фрагментов. Задача — найти все прозвучавшие фрагменты, определить моменты начала и длительность проигрывания. Если мы анализируем записи эфира, то нужно чтобы система в целом работала быстрее реального времени.
Как это работает
Все знают что звук (в узком смысле) — это волны сжатий и разрежений, распространяющиеся в воздухе. Запись звука, например в wav-файле, представляет собой последовательность значений амплитуды (физически она соответствует степени сжатия, или давлению). Если вы открывали аудио-редактор, то наверняка видели визуализацию этих данных — график зависимости амплитуды от времени (длительность фрагмента 0.025 с):
Но мы не воспринимаем эти колебания частоты непосредственно, а слышим звуки разной частоты и тембра. Поэтому часто используется другой способ визуализации звука — спектрограмма, где на горизонтальной оси представлено время, на вертикальной — частота, а цвет точки обозначает амплитуду. Например, вот спектрограмма звучания скрипки, охватывающая по времени несколько секунд:
На ней видны отдельные ноты и их гармоники, а также шумы — вертикальные полосы, охватывающие весь диапазон частот.
Для загрузки данных из wav файла можно использовать библиотеку SciPy, а для построения спектрограммы использовать matplotlib. Все примеры даны для версии Python 2.7, но вероятно должны работать и для 3-ей версии. Предполагаем что в file.wav содержится запись звука с частотой дискретизации 8000 Гц:
Задачу поиска фрагмента в эфире можно разбить на две части: сначала найти среди большого числа эталонных фрагментов кандидаты, а затем проверить, действительно ли кандидат звучит в данном фрагменте эфира, и если да, то в какой момент начинается и заканчивается звучание. Обе операции используют для своей работы «отпечаток» фрагмента звучания. Он должен быть устойчивым к шумам и быть достаточно компактным. Этот отпечаток строится так: мы разбиваем спектрограмму на короткие отрезки по времени, и в каждом таком отрезке ищем частоту с максимальной амплитудой (на самом деле лучше искать несколько максимумов в различных диапазонах, но для простоты возьмем один максимум в наиболее содержательном диапазоне). Набор таких частот (или индексов частот) и представляет собой отпечаток. Очень грубо можно сказать, что это «ноты», звучащие в каждый момент времени.
Мы можем получить отпечаток фрагмента эфира и всех эталонных фрагментов, и нам останется только научиться быстро искать кандидаты и сравнивать фрагменты. Сначала посмотрим на задачу сравнения. Понятно что отпечатки никогда не совпадут в точности из-за шумов и искажений. Но оказывается что таким огрубленные таким образом частоты достаточно хорошо переживают все искажения (частоты почти никогда не «плывут»), и достаточно большой процент частот совпадает в точности — таким образом, нам остается только найти сдвиг при котором среди двух последовательностей частот много совпадений. Простой способ визуализировать этот — сначала найти все пары точек, совпавших по частоте, а потом построить гистограмму разниц во времени между совпавшими точками. Если два фрагмента имеют общий участок, то на гистограмме будет ярко выраженный пик (а положение пика говорит о времени начала совпавшего фрагмента):
Если два фрагмента никак не связаны, то никакого пика не будет:
Проблема поиска кандидатов обычно решается с использованием хэширования — по отпечатку фрагмента строится больше число хэшей, как правило это несколько значений из отпечатка идущие подряд или на некотором расстоянии. Различные подходы можно посмотреть по ссылкам в конце статьи. В нашем случае количество эталонных фрагментов было порядка сотни, и можно было вообще обойтись без этапа отбора кандидатов.
Результаты
На тех записях, что были у нас, F-score составил 98.5%, а точность определения начала — около 1 с. Как и ожидалось, большая часть ошибок была на коротких (4-5 с) роликах. Но основной вывод лично для меня — что в таких задачах решение, написанное самостоятельно, часто работает лучше чем уже готовое (например из EchoPrint, про который уже писали на хабре, получалось выжать не более 50-70% из-за коротких роликов) просто потому, что у всех задач и данных есть своя специфика, и когда в алгоритме много вариаций и большой произвол по выбору параметров, то понимание всех этапов работы и визуализация на реальных данных очень способствует хорошему результату.
Обзор AirTag — что умеет умная метка от Apple и нужна ли она в принципе
Что нам потребуется?
Купил AirTag, повесил на ключи и расслабился? Увы, метка так не работает. Нужно быть готовым к куче нюансов и ограничений. Начнем с совместимости.
Для работы понадобится любой iPhone или iPad с версией ПО не ниже iOS 14.5 или iPadOS 14.5. Распаковал «тэг», выдернул защитную пленку и готово — на экране смартфона тут же выскочило уведомление с предложением привязать AirTag к учетной записи Apple ID. Все очень интуитивно.
Потерянные вещи с AirTag можно искать через AR-интерфейс iPhone 11 и новее — с этого поколения смартфоны Apple начали получать чип U1. Точность позиционирования до нескольких сантиметров. Используется технология Ultra Wideband, которая в России не работает, ибо частоты принадлежат военным. Apple уже получила разрешение на ограниченное тестирование этих сетей, так что в ближайшие годы функционал умной метки AirTag скорее всего возрастет.
А пока что довольствуемся позиционированием исключительно через Bluetooth. Встроенного передатчика GPS или SIM-карты тут нет. Следовательно, самостоятельно метка определять свою геопозицию и передавать данные не умеет. А вот через другие iOS-устройства — пожалуйста, но об этом чуть позже.
Цена вопроса
В России за один AirTag просят 2 990 рублей, а за комплект сразу из четырех штук уже 9 990 рублей. Как говорится, оптом дешевле. Правда, в России товар пока не доступен.
К сожалению, покупкой одной лишь Apple AirTag дело не ограничится. Саму по себе метку не получится закрепить на ключах, сумке, ошейнике для животного и так далее — на корпусе нет никакого крепления или отверстия. Поэтому Apple придумала продавать аксессуары для AirTag отдельно.
Особый цимес в том, что самый дешевый брелок из полиуретана стоит 3 290 рублей, что дороже самой метки. А вариант от Hermès и вовсе стоит неправославные 27 990 рублей.
Впрочем, умельцы уже научились проделывать в корпусе аккуратные отверстия дрелью, так что вопрос экономии, считай, решен.
Что умеет Apple AirTag?
Метка находится в постоянном контакте с любым iPhone или iPad в радиусе 10 метров, то есть через Bluetooth. Соответственно, постоянно передает данные в сеть о своем местоположении.
При потере метки с ключами или кошельком дома все работает без вопросов. AirTag легко обнаруживаются благодаря встроенному динамику. Он громкий, пройти мимо почти невозможно. Сигнал запускается в приложении Локатор на смартфоне, все предельно просто и понятно.
Если привязанный к метке смартфон рядом, никаких вопросов. Если же он пропадает из виду, есть несколько вариантов развития событий.
Что делать, если метка потерялась
Разрыв соединения с меткой не сопровождается уведомлением. Оставил вещь в кафе, значит, так и надо. Поговорим, когда вспомнишь.
Если вещь с меткой находится в укромном месте и никто ее не обнаружил, то AirTag цепляется к любому iPhone или iPad в радиусе ее действия, по-тихому старается передать информацию о своем местоположении. В итоге пользователь, оставивший вещь, видит ее на карте. Местоположение очень примерное, поэтому если метка затерялась в многоквартирном человейнике, можно заранее попрощаться с вещью.
Есть и определенный временной лаг. Например, обнаруживается метка не сразу, а минут через 10−15. Все зависит от плотности народонаселения с iPhone вокруг.
Что делать, если кто-то нашел метку
При активации режима пропажи в Локаторе, можно создать сообщение, которое получит любой нашедший AirTag пользователь. Правда, пользователь должен знать, что делать.
Сама по себе метка по-партизански молчит, никак не уведомляет чужака о своем присутствии. Пользователь должен прислонить ее к спинке iPhone, чтобы NFC-модуль считал посланное сообщение. В таком сообщении пользователь, потерявший вещь, может указать имя, номер своего телефона и послание для нашедшего.
На экране чужого смартфона появляется уведомление со ссылкой на сайт found.apple.com. Там и будет закрепленное за меткой сообщение с просьбой вернуть вещь восвояси. Дальше все зависит от честности и сознательности персонажа, нашедшего метку.
Один немецкий блогер уже успел взломать AirTag, подменив домен found.apple.com собственным сайтом. Так что на данный момент фирменная метка Apple — не слишком защищена. Возможно, с новой прошивкой дыры в защите залатают.
Как следить за другими людьми при помощи AirTag?
Казалось бы, Apple собственноручно создала идеальный инструмент для слежки за тем же нерадивым мужем, женой и так далее. Подкинул свой AirTag в сумку другого человека и следи за ним сколько влезет. Однако Apple уже продумала этот момент и выработала специальную защиту. К сожалению, работает она только в теории.
Как только дружественный iPhone или iPad пропадает из поля зрения метки, а пользователь с чужим AirTag за пазухой начинает перемещаться в пространстве, у метки два варианта. Либо она начинает «горланить» на всю ивановскую из встроенного динамика, либо посылает на чужой iPhone уведомление, что рядом обнаружена метка и за пользователем могут следить. К сожалению, на практике ни того, ни другого AirTag не делает, а просто по-партизански молчит и передает данные о своем местоположении ее владельцу.
Что ещё?
Вне зоны действия Bluetooth, то есть удаленно, воспроизвести звук на метке нельзя. Как и нельзя найти iPhone с помощью метки — в обратную сторону связь не работает.
Есть полноценная влагозащита. Метку можно мочить и даже купать в воде на глубине до 1 метра на протяжении 30 минут — стандарт IP67 во всей красе.
Работает AirTag автономно примерно год. Питается при этом от стандартной батарейки CR2032, которая продается на каждом углу. Заменить элемент питания самостоятельно очень легко, достаточно провернуть пальцами металлическую крышку.
Что есть у конкурентов?
Samsung еще до Apple представила две версии своих умных меток: SmartTag и SmartTag+. Последняя работает с теми же частотами Ultra Wideband, которые в России пока недоступны, тем не менее, поддерживаются актуальной линейкой смартфонов Galaxy S21. Обычная SmartTag вовсю продается за 2 499 рублей. Работает исключительно с фирменными смартфонами Galaxy, ищется в случае потери тоже исключительно через них. Правда, найти пропавшую вещь с пристегнутым «тэгом» за пределами квартиры почти невозможно, технология работает пока очень сыро. Зато у детища Samsung есть ушко для крепления ремешка и физическая кнопка для обратной связи с телефоном.
Обзор программ для работы с тегами аудио
Опыт знакомства с редактором Mp3tag подсказывает, что при работе с тегами «все средства хороши». Ручное редактирование — только один из доступных методов, и, в первую очередь, следует обратить внимание на инструменты для пакетного редактирования тегов. Здесь посильную помощь оказывают онлайн сервисы, которые содержат в своей базе данные, устраняющие информационные пробелы в метаданных.
Tag&Rename
Tag&Rename — универсальный редактор тегов, который поддерживает практически все востребованные форматы аудио (MP3, WMA, OGG, MP4, WAV, FLAC и другие), метаданные (ID3 и APE всех версий, комментарии Vorbis). Программа позволяет редактировать основные и дополнительные поля (такие как текст песни, обложка), в ручном и пакетном режимах, использовать онлайн-инструменты, экспортировать плейлисты.
Первое впечатление, которое может возникнуть у пользователя, впервые открывшего редактор: интерфейс сложен для понимания. Пожалуй, все дело в панели опций (Options Bar), предоставляющей быстрый доступ к базовым функциям переименования. Впрочем, ненужные панели можно отключить через меню View, а упомянутая панель опций скрывается по нажатию F8.
Второй момент, который действительно можно оспорить — это Проводник и его скорость чтения файлов. Tag&Rename регулярно производит считывание информации из каталогов, и этот процесс занимает продолжительное время. В других программах спасает ручное добавление рабочей директории, здесь же постоянное сканирование отвлекает. Решение проблемы — переключиться в режим плоского списка файлов (View > Flat File List), отключив древо каталогов.
Других существенных нареканий к Tag&Rename нет. К тому же, данный редактор привлекает любопытными возможностями, которые отсутствуют в других известных решениях.
Так, все теги можно привести к одной версии метаданных благодаря синхронизации. Интерфейс окна редактирования тегов разбит на несколько вкладок, где есть общие и дополнительные поля. Для пакетного переименования можно воспользоваться мультифайловым редактором тегов (Multi File Tag Editor) на панели опций. В соседних вкладках, доступно массовое переименование файлов и присвоение тегов на основе имен файлов. Возможно не только переименование файлов на основе тегов, но так же и папок, что еще более автоматизирует работу с библиотекой: файлы будут рассортированы по указанным папкам.
Переименование возможно с использованием маски, переменных (раздел Rename variables документации). Правда, оперировать переменными вроде %1 или %rt не очень удобно: нужно сверяться с находящейся рядом «шпаргалкой». При переименовании доступен предосмотр, а также отмена изменений при неудачном результате.
Кроме того, метаданные можно импортировать из Интернета, при поддержке сервисов freedb, Amazon, TrackType. Таким же образом, несложно прикрепить к аудиофайлам обложку (Amazon, Discogs).
Функции экспорта весьма широки, возможно сохранение в M3U/M3U8, CSV, XML, HTML, других текстовых форматах. Вдобавок к этому, прилагается интуитивно понятный мастер настроек, поэтому не нужно тратить время на редактирование шаблонов и изучение их синтаксиса, как в случае с Mp3tag.
Резюме
Tag&Rename поддерживает стандарты программных и аппаратных плейеров, нет проблем с чтением музыкальных форматов. Основной упор сделан на функции переименования, и опытным пользователям будет привычно работать с переменными, масками. Кроме того, доступно множество быстрых, дополнительных функций. Достаточно удобный интерфейс, пусть с оговорками, но все же упрощающий работу, не принуждая к ручному редактированию конфигурационных файлов.
[+] Гибкие возможности переименования тегов и файлов
[+] Удобный экспорт плейлистов
[−] Спорные моменты в интерфейсе
Metatogger
Metatogger — бесплатный редактор тегов, работает с Ogg Vorbis, FLAC, MP3, Musepack, Windows Media, WavPack, Monkey’s Audio и другими форматами. Главной особенностью программы можно назвать удобные интеграционные возможности — среди них заявлена поддержка локальной базы данных с MusicBrainz, функция acoustic footprint, поиск текстов композиций и другие, не менее полезные.
Главное окно достаточно просторно, из него удобно управлять обширным списком композиций, альбомов, исполнителей. Широкая панель инструментов позволяет быстро ориентироваться среди опций, без напряженного поиска команд. Боковые панели, по обе стороны от центральной колонки, скрываются. Посредством меню View легко добавить в рабочий список нужную колонку или удалить лишнюю. При более внимательном рассмотрении открываются другие возможности колонок: при перетаскивании на панель поверх заголовков можно задать несколько уровней сортировки списка. Достаточно поэкспериментировать с режимами рабочего пространства (Workspace Configuration на ленте), чтобы оценить данную возможность.
В Metatogger предусмотрено быстрое переименование тегов по файлам и в обратном направлении, с предварительным просмотром результата. При поддержке скриптов IronPython, доступны различные вспомогательные функции: поиск и замена, изменение регистра, выставление заглавных букв и прочее. Хотя далеко не каждый пользователь сочтет нужным применение нового языка ради нескольких дополнительных функций.
Помимо стандартных возможностей редактирования тегов, в наличии онлайн-инструменты, которые призваны автоматизировать заполнение метаданных. Так, с помощью функции Acoustic Fingerprint можно добавить информацию о тегах, используя цифровой отпечаток аудиофайла. Metatogger отправляет «снимок» аудиозаписи на сервис и сверяет его с имеющейся базой. Метод этот вполне дееспособный, в типичных случаях работает корректно. Так что уместно пройтись с помощью Acoustic Fingerprint по списку, наравне с функциями Disk ID и им подобным. Из других онлайн сервисов стоит отметить скачивание обложек через сервис Discogs, а также текстов песен с Wikia.com. В обоих случаях дополнительные теги автоматически закрепляются за композицией.
Локальная база данных (которую, впрочем, нужно предварительно обновить, а это около 700 Мб трафика) насчитывает более 500 тыс. альбомов и 700 тыс. обложек. Востребованность базы зависит от различных факторов и, пожалуй, быстрее найти нужную информацию через Интернет, если речь идет о единичных случаях. Время отклика при локальном поиске даже медленней, чем онлайн-синхронизация.
Резюме
Metatogger — удобный инструмент для быстрой работы с тегами. В первую очередь, это возможно благодаря интеграции с веб-сервисами. В дополнение к этому — очень удобный интерфейс, который хорошо адаптирован для работы с обширными списками файлов. В итоге, редактирование тегов в Metatogger — в наименьшей степени ручная работа.
[+] Отличная интеграция с онлайн-сервисами
[+] Поддержка локальной базы данных
[+] Удобный интерфейс
[−] Сложность освоения скриптов
[−] Отсутствие экспорта
MusicBrainz Picard
Кроссплатформенный менеджер тегов (Linux, Mac OS, Windows), с поддержкой большинства известных аудиоформатов — MP3, Ogg Vorbis, FLAC, MP4 (AAC), Musepack, WavPack, Speex, The True Audio и WMA. Доступен поиск аудиозаписей по AcoustID (Acoustic Fingerprint) и Disc ID. Что немаловажно, для Picard создано внушительное количество плагинов, расширяющих возможности редактирования тегов.
Нужно отметить, что Picard не является редактором тегов в общепринятом понятии, поэтому у пользователя могут возникнуть затруднения с пониманием «идеологии» данного редактора. Однако положение спасает подробная документация, которая, в частности, поясняет такие термины, как lookup, clustering, querying — в переводе это, соответственно, поиск, сегментация и запрос.
Для импорта тегов посредством онлайн-сервиса MusicBrainz достаточно последовательно совершить следующие действия: добавить альбом в список, выбрать команды Cluster (для группировки файлов) и Lookup.
Вначале, при добавлении файлов в левую панель, программа проверяет, были ли файлы обработаны ранее, содержат ли они идентификатор сервиса MusicBrainz. В последнем случае, данные отображаются в правой панели Picard, в виде пиктограммы диска.
Остальные файлы нужно сегментировать (команда Cluster). В процессе сегментации Picard группирует аудиофайлы на основе метаданных, остальные файлы помещаются в папку Unmatched files. Далее, в левой панели, каталог Clusters, нужно выбрать требуемую папку и произвести поиск (Lookup) по базе сервиса MusicBrainz.
По завершению поиска, на правой панели отобразится найденная информация. Процесс можно отслеживать в статусной строке, а результат выводится на панель тегов, где можно сравнить оригинальные метаданные и те, которые в наличии сервиса MusicBrainz. Каждый из файлов в правой панели имеет цветовую метку, от красной до зеленой, отображая статус найденных совпадений. Пользователь, в случае «тревожного» статуса, может отредактировать поля и сохранить новые данные в файл. При неудачном исходе, можно воспользоваться поиском по музыкальному отрывку. MusicBrainz поддерживает следующие сервисы: TRM, PUID, AcoustID и другие.
Дополнительно, можно настроить автоматическое скачивание обложек (ранее эта возможность была реализована в виде плагина). Таким образом, во время операции Lookup программа будет соединяться с нужным сервером и скачивать обложку, добавляя ее в метаданные.
Другие дополнения скачиваются на странице Plugins. При желании, базу данных MusicBrainz можно хранить локально, скачав и установив ее на виртуальной машине.
Резюме
Picard автоматизирует ввод тегов, прежде всего, за счет сервиса MusicBrainz. По сути, программа является его оболочкой, и такую привязку можно отнести к достоинствам Picard. В то же время, не всем такой инструментарий придется по вкусу, ввиду отсутствия традиционных инструментов и не совсем обычного исполнения программы.
[+] Тесная интеграция с сервисом MusicBrainz
[+] Средства автоматизации
[−] Нет стандартных инструментов для пакетного переименования
Tagscanner
Tagscanner — программа для организации музыкальной коллекции и редактирования тегов. Поддерживает форматы аудио MP3, OGG, FLAC, WMA, MPEG-4, Opus, Musepack, Monkey’s Audio, AAC, OptimFROG, SPEEX, WavPack, TrueAudio, теги ID3, APE, WMA, Vorbis Comments и другие. Также распознает и читает известные виды метаданных. Широкие возможности импорта тегов из музыкальных сервисов и экспорта в различные форматы.
Music Renamer позволяет переименовать файлы на основе информации, взятой из тегов. Формат строки задается с помощью заполнителей (плейсхолдеров), доступных в соответствующем разделе, либо на основе заготовленных шаблонов (список «Формат имени файла»). Наряду с переименованием, можно реорганизовать папки, задав уровень вложенности, обрезать имена файлов до определенной длины. Из операций преобразования текста можно выделить транслитерацию, которая полезна при работе с русскоязычными названиями (эту особенность учитывает далеко не каждый редактор тегов).
Непосредственно редактор доступен во вкладке TAG Editor. Панель редактирования отображается справа, она разделена на основные и дополнительные поля, а также области для добавления обложки и текста песни («лирики»). Пометка « » помогает управлять тегами при множественном выделении, по аналогии с Mp3tag.
TAG Processor — автозаполнение тегов при поддержке уже известных онлайн-сервисов freedb, MusicBrainz, Amazon и других. Наряду с синхронизацией стандартных тегов, можно прикрепить к аудиофайлу обложку. Касательно добавления текстов песен, ни один из онлайн-сервисов, поддерживаемых TAG Editor, не способен автоматизировать процесс.
Наконец, раздел List Maker — создание отчетов и плейлистов в указанном формате: CSV, XML, HTML, M3U(8), PLS. Экспорт базируется на шаблонах, определяемых пользователем с помощью скриптов, заполнителей. Ситуация схожа с Mp3tag: мастера настроек не предусмотрено, а это несколько усложняет задачу. Впрочем, экспорт списков можно отнести к второстепенным возможностям редактора, да и формат шаблонов достаточно прост для понимания.
Резюме
Tagscanner — функциональный и одновременно вполне доступный для понимания редактор тегов. Русскоязычный и удобный интерфейс, классический набор функций, шаблоны, готовые для использования — не удивительно, что программа завоевала популярность в своей категории.
[+] Гибкие возможности по переименованию тегов
[+] Удобный интерфейс
[+] Готовые шаблоны
[+] Встроенный аудиопроигрыватель
Ex Falso / Quod Libet
Это двойное название принадлежит мультиплатформенному органайзеру и аудиоплееру, который также является редактором тегов. Ядром «универсала» послужила библиотека Mutagen, которая, кстати, роднит его с вышеупомянутой программой Picard. Библиотека Mutagen используется в других приложениях Linux, порт для Windows — редкое явление. Поддерживаются следующие форматы аудио: ASF, FLAC, M4A, Monkey’s Audio, MP3, Musepack, OGG, True Audio, WavPack и OptimFROG.
Программа переведена на русский язык, это помогает разобраться в не очень удобном интерфейсе. Недостаток и в том, что Quod Libet основана на библиотеке GTK+, что не лучшим образом сказывается на интерактивности плеера, особенно ограничено перетаскивание элементов.
Однако Quod Libet интересен, скорее, не базовым инструментарием, а расширяемостью на основе плагинов. Подключить их можно в разделе настроек «Музыка > Расширения». Поиск по базе CDDB/MusicBrainz, скачивание обложек, экспорт метаданных, конвертер, расширенное редактирование тегов — вот далеко не полный перечень возможностей. Правда, все операции приходится осуществлять через контекстное меню, что, опять же, не очень удобно. Также, ввиду особенностей архитектуры плеера, не все расширения работают корректно (см. «Ошибки»). Для исправления ошибок нужно скачивать недостающие библиотеки.
Резюме
Quod Libet — с одной стороны, интересное решение в категории редакторов метаданных. С другой стороны, ради функциональности приходится жертвовать удобством интерфейса, «неродного» для среды Windows. Не все расширения работоспособны. В результате — спорное решение, со множеством достоинств и — увы — недостатков.
[+] Кроссплатформенность
[+] Поддержка расширений
[−] Нестабильность
[−] Неудобный интерфейс
[−] Не всегда корректное отображение кириллицы