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BlueKeyDetect [iPhone]

Stefan Arnholdが配信するiPhoneアプリ「BlueKeyDetect」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ミュージック」「教育」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「BlueKeyDetect」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

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Stefan Arnholdの音楽アプリ

「BlueKeyDetect」は、Stefan Arnholdが配信する音楽アプリです。

ミュージック 教育

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン2401が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(1/19)


  • 2020年1月4日(土)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version2401が、2024年1月19日(金)にリリース

update iOS17

使い方や遊び方

Wer bei Jam Sessions mit Gitarre oder Bass dabei sein will, sollte die Tonart kennen in der gerade gespielt wird. Die Profi's unter euch können das vielleicht raushören, aber ich brauche die Info entweder aus den Akkorden oder jemand kennt die Tonart...



Als Programmierer kam schnell der Gedanke auf, einfach ein Stück des Songs aufzunehmen und dann per iPhone die Tonart zu erkennen.



Das Ergebnis ist die App BlueKeyDetect:



Ein Touch auf das Display und ein kurzes Stück aufnehmen und die Beats per Minute sowie die Tonart werden angezeigt. Ihr solltet mehrmals kurze Stücke aufnehmen oder ein etwas längeres, um die korrekte Tonart angezeigt zu bekommen.



Hier gibt es zwar Grenzen, da die Tonart im Song auch wechseln kann und je nach Song die Erkennung allgemein schwierig sein kann, in der Praxis funktioniert dass trotzdem recht gut, wenn man einige Dinge beachtet:



① Sucht euch Stellen im Song aus, wo auch viel Ton ist. Drums und Percussion tun nicht viel zur Erkennung der Tonart.



② Je länger ihr den Song aufnehmt, umso größer sind die Chancen die richtige Tonart zu erkennen. Alternativ könnt ihr auch mehrmals kurze Phasen aufnehmen und dann die eindeutigste Tonart wählen.



③ Nebengeräusche machen die Erkennung schwierig, daher möglichst nur den Song aufnehmen und auch nicht mit geringem Pegel.

最新ストアランキングと月間ランキング推移

BlueKeyDetectのiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
10.0 以降
容量
15.6 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2024/01/19

リリース日
2020/01/04

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はBlueKeyDetectのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

ちょっ待てよ

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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