Timedomain updates ACE Studio AI-powered music software to v2.0.9 Spring Sale rekkerd.org/timedomain-updat…

おかえりFOCAL TRIO6 やっぱ修理して良かった。 まだまだこの3機種でがんばってこー #focal #ikmultimedia #timedomain

机(ダイニングテーブル)の要塞化が進んだ。27インチモニターの上下のラックをDIY、サイズはピッタリ。20年使ったスピーカーTimedomain mini TuneUpからプロケーブル仕様の簡易オーディオ環境(BIC DV62si)に更新。アースループに苦労したけど、やっと概ねセッティング完了！最終調整はこれから。

2️⃣芦屋大悲閣2階 LIVE: YAKO MIKA TrasTa DONCAMATICS オール電化ひょうたん DJ: Yonezawa makkie KEISHI NAKAMURA イナズマ kariya Instalation : 逆逆xx8delic** Sound System : timedomain FOOD: PRANA FOOD

Timedomain updates ACE Studio to v2.0.7, introduces Video Composer rekkerd.org/timedomain-updat…

とうとうノイズを出し始めたからお別れ😭タイムドメイン社のtimedomain light。 最初に繋いだ時、音が真後ろから聴こえたかと思うほど、臨場感に溢れる生音を聴かせてくれた🥰 やっぱりタイムドメイン社はすごいよね💦 こんなにコスパいいスピーカーはもう出会えないかな😊いい買い物した。

歌声合成だと無声区間のF0カーブも描けたり編集できてほしいけど、かといってF0抽出器の出す無声区間のF0は学習時に邪魔になる説がある。Timedomain(ACE Studioの会社)の論文見返すと、「pYinは遅い、CREPEは微妙、DIOが無声判定ならHarvestも無声判定にしろ」とあって、SVSでも多分この方式だろう…。

Signal Hound’s #VNA400 delivers 40 MHz to 40 GHz coverage, full two-port measurements, USB power for field work, and built-in #TimeDomain analysis at no extra cost. Built for practical #RFengineering and real-world testing. ⚡

自宅の編集デスク用スピーカーにTIMEDOMAIN Light買った、良いなこれ！

While #VNA network measurements in the frequency domain help optimize or verify implementation of devices and components, #timedomain #measurements are effective for analyzing network geometry and specific sections of a network. bit.ly/40i33HU

アメリカの空／オーネット・コールマン 近代音楽のようでおもしろい。こういう曲も楽しめるようになってきた。オーディオというより音楽を聴いている人の問題だが。 ㊗️#タイムドメイン25周年㊗️ #timedomain #タイムドメイン #yoshii9 #yoshii9mk2 #dimension09 #オーディオ #スピーカー #アンプ

ハイドン の バリトン・トリオ。 #haydn #baryton #brilliant #timedomain #audio #speaker #earphone

ハモネプ大リーグが始まりました。 100インチスクリーン＋TIMEDOMAIN Yoshii9 MK2 コンプレート（ shop.kappainfinito.jp/ca1/11… )で！ 高レベルのアカペラバトルを万全の再生環境で！ ＃タイムドメインウーファー #タイムドメイン

すごい❗️エフェクター無しでこんなふうに歌えるとは❗️ #もののけ姫　#うたごえぽろぽろ #timedomain #タイムドメイン

うたごえぽろぽろさんの「【マイクなしで歌う】もののけ姫」（ youtu.be/A8yUYgWZ-DE ）をTIMEDOMAIN セラミック珠Ⅱ（ kunitec.blog60.fc2.com/blog-… ）＋TDウーファーで！ マイクなしアカペラならではのハモリがたっぷり堪能できる音源！ #タイムドメイン #セラミック珠

入間航空祭2025の( youtube.com/live/4XU1JupvlJE… )を100インチスクリーン＋TIMEDOMAIN Yoshii9 MK2 コンプレート( shop.kappainfinito.jp/ca1/11… )で！ ブルーインパルスの迫力ある飛行演技を自宅で楽しむひととき！ ＃タイムドメインウーファー #TDウーファー

GS-1は、私が入社したときには、すでにあり 新人研修で、好きな音楽を持ってきてってことで、それを鳴らして皆で聞いたりしました 尾崎豊は、ちょっと合いませんでした その時の講師が、Timedomainの由井啓之さんでした 由井さんは、車が好きで、社内で車関係のつながり作ってて、ターンテーブルで、いろんなオイル試して、その中で、ビルシュタインの添加剤が最高で、みんなで共同で購入してました プレリュードを歴代乗り継ぎ、私や他の新人を乗せたり 実家のほうに連れて行ってもらい、昔の車の本を大量にいただいたりしました。 timedomain.co.jp/

PCスピーカーを10年ぶりぐらいに新調！1万円ぐらいの品なのにずいぶん良い音鳴らしてくる。Timedomainこそ最良だと思ってたのに時代は変わったな〜。

TIMEDOMAIN YA1 信号系の内部配線はモガミの極細撚線 アンプとしての出音はいいのよ、マジ 考え方は47研と似てる

A lot of AI onchain companies since the dawn of virtuals have quit It’s been too hard Or simply easier to day trade We have not given up @AgentSploots will have a real usecase in web2 Here’s a preview of our tech stack usecases that @nfteague is almost ready to push and just cleaning now Real Time Audio Excitement Detection Technology Overview This technology continuously monitors audio in livestreams to identify moments of high engagement, automatically triggering actions like clip creation when excitement peaks. Core Technology Components 1. Adaptive Baseline Establishment The system learns each broadcaster's unique audio profile over a 10-minute baseline period. Builds personalized models that account for individual speaking patterns, microphone setups, and typical volume levels. Uses robust statistical methods (MAD - Median Absolute Deviation) to filter outliers and establish reliable baselines Continuously validates and adapts to setup changes (new microphone, environment changes, etc.) 2. Universal Pattern Detection Engine The system identifies five fundamental excitement patterns that transcend specific content types: Impulse Patterns: Sudden spikes (goals, knockouts, jump scares, plot twists) Crescendo Patterns: Building excitement (approaching climax, tension building) Plateau Patterns: Sustained high energy (intense battles, overtime periods) Oscillating Patterns: Back-and-forth energy (close matches, trading blows) Cascade Patterns: Multiple rapid events (combo chains, scoring runs) 3. Multi-Feature Audio Analysis Extracts 30 audio features in real-time: Timedomain: RMS energy, peak amplitude, zero-crossing rate Frequency-domain: Spectral centroid, rolloff, flux, band energies Perceptual: Loudness approximation, sharpness, roughness Pattern-specific: Onset detection, transient analysis, energy variance 4. Adaptive Scoring System Normalizes excitement to a 0-100 scale using percentile based mapping Accounts for broadcasters specific baselines (what's exciting for one may be normal for another) Industry Applications 🎮 Gaming & Esports Automatic highlight generation during tournaments Real time engagement metrics for sponsors and advertisers Player performance analysis based on audio excitement patterns Coaching tools to identify high-pressure moments 🏈 Sports Broadcasting Instant replay triggers for exciting plays Multi angle clip creation synchronized with crowd noise Engagement heatmaps for broadcast analytics Social media content generated automatically at peak moments 🎵 Live Music & Concerts Setlist optimization based on audience energy patterns Highlight reel creation for promotional content Venue acoustics analysis for sound engineering Fan engagement metrics for artist analytics 📺 Media & Entertainment Trailer generation from most exciting scenes Audience testing with realtime engagement data Content recommendation based on excitement patterns Ad placement optimization during low excitement periods Technical Advantages 1. Self Learning System Automatically adapts to each broadcaster/venue No manual tuning required Learns from historical patterns to improve accuracy 2. Robust & Scalable Handles audio disruptions gracefully Efficient memory usage with circular buffers Designed for distributed processing across multiple servers 3. Real Time Performance Sub-second latency for pattern detection Processes audio in 500ms windows Instant clip triggering at excitement peaks 4. Platform Agnostic Works with any audio stream source Language and content independent Universal patterns apply across all content types Competitive Advantages No Training Data Required: Unlike ML models that need extensive labeled datasets, this system establishes baselines automatically for each stream Context Aware: Understands that excitement is relative a chess match has different audio patterns than a football game, but both have detectable excitement