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🛠️ Songsee

songsee

音声データから、音の高さや音色といった特徴

⚡ ⏱ ライブラリ調査+組込 半日 → 1時間

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Audio spectrograms/features (mel, chroma, MFCC) via CLI.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

音声データから、音の高さや音色といった特徴

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⬇ このSkillをダウンロード(.skill) 元のソースを見る ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Songsee を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • › Songsee の主な使い方と注意点を教えて
  • › Songsee を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

songsee

Generate spectrograms and multi-panel audio feature visualizations from audio files.

Prerequisites

Requires Go:

go install github.com/steipete/songsee/cmd/songsee@latest

Optional: ffmpeg for formats beyond WAV/MP3.

Quick Start

# Basic spectrogram
songsee track.mp3

# Save to specific file
songsee track.mp3 -o spectrogram.png

# Multi-panel visualization grid
songsee track.mp3 --viz spectrogram,mel,chroma,hpss,selfsim,loudness,tempogram,mfcc,flux

# Time slice (start at 12.5s, 8s duration)
songsee track.mp3 --start 12.5 --duration 8 -o slice.jpg

# From stdin
cat track.mp3 | songsee - --format png -o out.png

Visualization Types

Use --viz with comma-separated values:

Type Description
spectrogram Standard frequency spectrogram
mel Mel-scaled spectrogram
chroma Pitch class distribution
hpss Harmonic/percussive separation
selfsim Self-similarity matrix
loudness Loudness over time
tempogram Tempo estimation
mfcc Mel-frequency cepstral coefficients
flux Spectral flux (onset detection)

Multiple --viz types render as a grid in a single image.

Common Flags

Flag Description
--viz Visualization types (comma-separated)
--style Color palette: classic, magma, inferno, viridis, gray
--width / --height Output image dimensions
--window / --hop FFT window and hop size
--min-freq / --max-freq Frequency range filter
--start / --duration Time slice of the audio
--format Output format: jpg or png
-o Output file path

Notes

  • WAV and MP3 are decoded natively; other formats require ffmpeg
  • Output images can be inspected with vision_analyze for automated audio analysis
  • Useful for comparing audio outputs, debugging synthesis, or documenting audio processing pipelines