SInES Tools: Audio Signal Analysis Tool II (Batch Audio Signal Analysis with with js-xtract)

1. Click on "Start" to set all values on default.
2. Upload one or multiple mp3 or wav audio file(s) of your choice.
3. optional: Select the noise gate setting to avoid artifacts in silent parts of the sound:
noise gate off (quiet parts will be analysed) or noise gate on (quiet parts will not be analysed).
4. optional: If you have uploaded multiple audio files to analyze them in a batch:
Additionally, export a table for each file containing all individual values over time as a .zip file
5. Click on "Analyse" to start the analyzing process.
6. optional: View data in the plot.
7. Click on "Show JS Arrays" or "Export CSV", to show the recorded data as JavaScript arrays or to export them as a CSV/Excel file.

Audio Feature	Wertebereich	Bedeutung
RMS Amplitude	0 bis 1	Quadratischer Mittelwert der Amplitude; Maß für die durchschnittliche Lautstärke eines Frames.
Zero Crossing Rate	0 bis 1	Die Rate, mit der das Signal die Zeitachse schneidet; ein Maß für die "Rauschhaftigkeit" und Helligkeit.
Time Skewness	Variabel	Maß für die Asymmetrie der Amplitudenverteilung im Zeitbereich.
Time Kurtosis	Variabel	Maß für die "Steilheit" oder Ausreißerhäufigkeit der Amplitudenwerte im Zeitbereich.
Temporal Centroid	0 bis 1	Der zeitliche Schwerpunkt der Energie innerhalb eines Rahmens (normiert auf die Dauer eines Frames).
Loudness (Sones)	> 0 Sone	Die wahrgenommene Lautheit basierend auf der Aufsummierung der Bark-Bänder.
Sharpness	Variabel	Psychoakustische Schärfe; gewichtet die Energie in den höheren Bark-Bändern stärker.
F0 / Pitch (Yin, Hz)	ca. 50 bis 2000 Hz	Grundfrequenz-Schätzung mittels des YIN-Algorithmus; sehr robust für monophone Signale.
MIDI Pitch	0 bis 127	Die auf die naheste MIDI-Notennummer gerundete Tonhöhe der geschätzten Grundfrequenz.
F0, Pitch (HPS, Hz)	ca. 50 bis 2000 Hz	Grundfrequenz-Schätzung mittels Harmonic Product Spectrum; erkennt Tonhöhen durch Übereinanderlegen harmonischer Teiltöne.
F0 (Spectral, Hz)	ca. 50 bis 2000 Hz	Spektrale Grundfrequenz-Schätzung; basiert auf der Identifikation des stärksten periodischen Anteils im Spektrum.
Similarity (Autocorr.)	-1 bis 1	Maß für die Selbstähnlichkeit des Signals (Autokorrelation); hohe Werte deuten auf eine starke Periodizität (Tonhöhe) hin.
Spectral Tilt	Variabel (dB)	Das Verhältnis der Energie unterhalb von 1000 Hz zu der Energie oberhalb von 1000 Hz.
Spectral Centroid	0 bis halbe Samplefreq.	Der "Helligkeitsschwerpunkt" des Spektrums in Hertz.
Spectral Rolloff (Hz)	0 bis halbe Samplefreq.	Die Frequenz, unter der 85% der spektralen Energie liegt.
Spectral Mean	≥ 0	Die durchschnittliche Amplitude aller Frequenzkomponenten im Spektrum.
Spectral Spread	≥ 0	Beschreibt die spektrale Varianz; also wie stark die Energie um den Schwerpunkt (Centroid) gestreut ist.
Spectral Std. Dev	≥ 0	Die spektrale Standardabweichung; ein Maß für die Breite der spektralen Verteilung.
Spectral Skewness	Variabel	Beschreibt die Schiefe der spektralen Form (Asymmetrie um den spektralen Mittelwert).
Spectral Kurtosis	Variabel	Beschreibt die "Spitzigkeit" des Spektrums; hohe Werte deuten auf ein Spektrum mit wenigen, dominanten Peaks hin.
Spectral Smoothness	≥ 0	Misst die Glattheit der spektralen Einhüllenden; erkennt abrupte Änderungen zwischen benachbarten Frequenzbändern.
Spectral Flatness	0 bis 1	Beschreibt die "Flachheit" des Spektrums; hohe Werte deuten auf Rauschen hin.
Irregularity (Jensen)	≥ 0	Misst die Varianz zwischen aufeinanderfolgenden Spektralamplituden (Maß für spektrale Rauigkeit).
Irregularity (Krimphoff)	≥ 0	Ein alternatives Maß für die spektrale Unregelmäßigkeit nach Krimphoff.
Spectral Crest Factor	≥ 0	Verhältnis der Spitzenamplitude zum Mittelwert des Spektrums.
Noisiness	Variabel	Das Verhältnis der nichtharmonischen Energie zur harmonischen Energie (P/H-Ratio).
Spectral Slope	Variabel	Gibt die Neigung des Spektrums an (lineare Regression); zeigt, wie schnell die Energie zu hohen Frequenzen hin abnimmt.
Spectral Inharmonicity	0 bis 1	Gibt an, wie stark die Obertöne von einer idealen harmonischen Reihe abweichen.
Tonality (HSD)	0 bis 1	Maß für die Tonalität basierend auf der Spectral Flatness; 1 bedeutet rein tonal, 0 bedeutet Rauschen.
Tristimulus (1, 2, 3)	0 bis 1	Drei Koeffizienten, die die Energieverteilung der ersten Teiltöne beschreiben (ähnlich der Farbmischung): Tristimulus 1 = Energie des 1. Teiltons (Grundtönigkeit), Tristimulus 2 = Energie des 2.-4. Teiltons (Präsenz), Tristimulus 3 = Energie ab dem 5. Teilton (in jsXtract: nur der 5. Teilton)(Schärfe).
Instr. Formants (F1-F3)	0 bis halbe Samplefreq.	Schätzung der ersten drei Formanten (Resonanzbereiche) mittels Linearer Prädiktion (LPC).
LPCC (1-13)	Variabel	Linear Prediction Cepstral Coefficients; beschreiben die Filtercharakteristik des (vokalen) Resonanzraums.
MFCC (113)	Variabel	Mel-Frequency Cepstral Coefficients zur Beschreibung der spektralen Einhüllenden.
Chroma (C bis B)	0 bis 1	Energieverteilung auf die 12 chromatischen Halbtöne; nützlich für die Harmonieanalyse.
Bark Bands (124)	≥ 0	Energieanteile in den 24 kritischen Frequenzgruppen des menschlichen Gehörs (Bark-Skala).

Audio Feature	Value Range	Meaning
RMS Amplitude	0 to 1	QRoot mean square of the amplitude; a measure of the average volume of a frame.
Zero Crossing Rate	0 to 1	The rate at which the signal crosses the time axis; a measure of "noisiness" and brightness.
Time Skewness	Variable	A measure of the asymmetry of the amplitude distribution in the time domain.
Time Kurtosis	Variable	A measure of the "Steepness" frequency of outliers in the amplitude values in the time domain.
Temporal Centroid	0 to 1	The temporal concentration of energy within a frame (normalized to the frame length).
Loudness (Sones)	> 0 Sone	Perceived loudness based on the summation of the Bark bands.
Sharpness	Variable	Psychoacoustic sharpness; emphasizes the energy in the higher Bark bands.
F0 / Pitch (Yin, Hz)	ca. 50 to 2000 Hz	Fundamental frequency estimation using the YIN algorithm; highly robust for monophonic signals.
MIDI Pitch	0 to 127	The pitch of the estimated fundamental frequency, rounded to the nearest MIDI note number.
F0, Pitch (HPS, Hz)	ca. 50 to 2000 Hz	Fundamental frequency estimation using the harmonic product spectrum; identifies pitches by superimposing harmonic components.
F0 (Spectral, Hz)	ca. 50 to 2000 Hz	Spectral fundamental frequency estimation; based on the identification of the strongest periodic component in the spectrum.
Similarity (Autocorr.)	-1 to 1	A measure of the signal's self-similarity (autocorrelation); high values indicate strong periodicity (pitch).
Spectral Tilt	Variable (dB)	The ratio of energy below 1000 Hz to energy above 1000 Hz.
Spectral Centroid	0 to half the sample rate	The spectral center of mass; often correlates with the perceived "brightness" of a sound..
Spectral Rolloff (Hz)	0 to half the sample rate	The frequency below which 85% of the spectral energy is contained.
Spectral Mean	≥ 0	The average amplitude of all frequency components in the spectrum.
Spectral Spread	≥ 0	Describes the spectral variance; that is, how widely the energy is scattered around the centroid.
Spectral Std. Dev	≥ 0	The spectral standard deviation; a measure of the width of the spectral distribution.
Spectral Skewness	Variable	Describes the skewness of the spectral shape (asymmetry around the spectral mean).
Spectral Kurtosis	Variable	Describes the "spikyness" of the spectrum; high values indicate a spectrum with few, dominant peaks.
Spectral Smoothness	≥ 0	Measures the smoothness of the spectral envelope; detects abrupt changes between adjacent frequency bands.
Spectral Flatness	0 to 1	Indicates how "flat" the spectrum is. A value near 1 indicates noise (white noise), a value near 0 indicates a tonal sound.
Irregularity (Jensen)	≥ 0	Measures the variance between consecutive spectral amplitudes (a measure of spectral roughness).
Irregularity (Krimphoff)	≥ 0	An alternative measure of spectral irregularity according to Krimphoff.
Spectral Crest Factor	≥ 0	Ratio of the peak amplitude to the spectral mean.
Noisiness	Variable	The ratio of non-harmonic energy to harmonic energy (P/H ratio).
Spectral Slope	Variable	Indicates the slope of the spectrum (linear regression); shows how rapidly the energy decreases toward higher frequencies.
Spectral Inharmonicity	0 to 1	Indicates how much the harmonics deviate from an ideal harmonic series.
Tonality (HSD)	0 to 1	A measure of tonality based on spectral flatness; 1 indicates pure tonality, 0 indicates noise.
Tristimulus (1, 2, 3)	0 to 1	Three coefficients that describe the energy distribution of the first partials (similar to color mixing): Tristimulus 1 = energy of the 1st partial (fundamental), Tristimulus 2 = energy of the 2nd4th partials (presence), Tristimulus 3 = energy from the 5th partial onward (in jsXtract: only the 5th partial) (brightness).
Instr. Formants (F1-F3)	0 to half the sample rate	Estimation of the first three formants (resonance regions) using Linear Prediction (LPC).
LPCC (1-13)	Variable	Linear Prediction Cepstral Coefficients; describe the filter characteristics of the (vocal) resonant cavity.
MFCC (113)	Variable	Mel-Frequency Cepstral Coefficients; they describe the rough shape of the spectral envelope and are often used in speech recognition.
Chroma (C to B)	0 to 1	The relative intensity of the 12 semitones of an octave; ideal for analyzing harmony and key.
Bark Bands (124)	≥ 0	The energy distribution across the 24 Bark bands, corresponding to the critical bands of human hearing.

音频特征	数值范围	含义
RMS Amplitude	0~1	振幅的均方根；帧平均音量的度量。
Zero Crossing Rate	0~1	信号穿过时间轴的速率； “噪音”和亮度的衡量标准。
Time Skewness	可变	时域中幅度分布不对称性的度量。
Time Kurtosis	可变	时域幅度值中异常值的“陡度”频率的度量。
Temporal Centroid	0~1	帧内能量的时间集中度（标准化为帧长度）。
Loudness (Sones)	> 0 Sone	基于 Bark 频带总和的感知响度。
Sharpness	可变	心理声学清晰度；强调较高Bark 频带的能量。
F0 / Pitch (Yin, Hz)	约 50~2000 Hz	使用YIN算法进行基频估计；对于单声道信号具有高度鲁棒性。
MIDI Pitch	0~127	估计基频的音高，四舍五入到最接近的 MIDI 音符编号。
F0, Pitch (HPS, Hz)	约 50~2000 Hz	使用谐波乘积频谱进行基频估计；通过叠加谐波分量来识别音高。
F0 (Spectral, Hz)	约 50~2000 Hz	频谱基频估计；基于频谱中最强周期性分量的识别。
Similarity (Autocorr.)	-1~1	信号自相似性（自相关）的度量；高值表示强周期性（音调）。
Spectral Tilt	可变 (dB)	1000 Hz 以下的能量与 1000 Hz 以上的能量之比。
Spectral Centroid	0~采样率的一半	频谱质心；通常与声音的感知“亮度”相关。
Spectral Rolloff (Hz)	0~采样率的一半	包含 85% 频谱能量的频率。
Spectral Mean	≥ 0	频谱中所有频率分量的平均幅度。
Spectral Spread	≥ 0	描述频谱方差；也就是说，能量在质心周围分散的范围。
Spectral Std. Dev	≥ 0	频谱标准差；频谱分布宽度的度量。
Spectral Skewness	可变	描述频谱形状的偏度（频谱平均值周围的不对称性）。
Spectral Kurtosis	可变	描述频谱的“尖峰”；高值表示频谱中主峰很少。
Spectral Smoothness	≥ 0	测量频谱包络的平滑度；检测相邻频段之间的突变。
Spectral Flatness	0~1	指示频谱的“平坦”程度。接近 1 的值表示噪声（白噪声），接近 0 的值表示音调声音。
Irregularity (Jensen)	≥ 0	测量连续频谱幅度之间的方差（频谱粗糙度的度量）。
Irregularity (Krimphoff)	≥ 0	根据克里姆霍夫的说法，频谱不规则性的另一种测量方法。
Spectral Crest Factor	≥ 0	峰值幅度与频谱平均值的比率。
Noisiness	可变	非谐波能量与谐波能量之比（P/H 比）。
Spectral Slope	可变	表示频谱的斜率（线性回归）；显示能量向更高频率下降的速度有多快。
Spectral Inharmonicity	0~1	指示谐波与理想谐波级数的偏差程度。
Tonality (HSD)	0~1	基于频谱平坦度的音调测量； 1表示纯音调，0表示噪声。
Tristimulus (1, 2, 3)	0~1	描述第一个部分的能量分布的三个系数（类似于颜色混合）：三色刺激 1 = 第一个部分的能量（基本），三色刺激 2 = 第二个到第四个部分的能量（存在），三色刺激 3 = 从第 5 个部分开始的能量（在 jsXtract 中：仅第 5 个部分）（亮度）。
Instr. Formants (F1-F3)	0~采样率的一半	使用线性预测 (LPC) 估计前三个共振峰（共振区域）。
LPCC (1-13)	可变	线性预测倒谱系数；描述（人声）谐振腔的滤波器特性。
MFCC (113)	可变	梅尔频率倒谱系数；它们描述了频谱包络的大致形状，通常用于语音识别。
Chroma (C to B)	0~1	一个八度的 12 个半音的相对强度；非常适合分析和声和调。
Bark Bands (124)	≥ 0	24 个 Bark 频段的能量分布，对应于人类听力的关键频段。