前回までで、Python による CUE シート生成の仕組みを一通り見てきました。
今回は、この CUE シートを実際にどのように使うのか、簡単に触れておきたいと思います。
CUE は単なるテキストではありますが、音源整理の場面では意外と役に立つ場面が多いものです。
1. foobar2000 に読み込ませるとトラックが自動で並ぶ
Python で生成した CUE シートは、foobar2000 に読み込ませることでトラック一覧が自動的に整列する。
この挙動については、以前の記事 [CUE シートの基本構造]でも触れているとおりである。
WAV 一枚の長尺録音であっても、曲ごと・章ごとに区切りが明確になり、後から参照する際の手間が大きく減る。
ライブ音源や講演録のように長いファイルを扱う場合、毎回手作業で切り分ける必要がなくなる点は大きい。
2. 長尺録音の「頭出し」が容易になる
ライブ、ラジオ、講演など、一つのファイルが長い録音では、CUE の INDEX がそのまま目次として機能する。
この使い方については、過去の例 [CUE を使ったトラック分割の実例] でも示したとおりである。
必要な場面に即座にアクセスできるため、長尺音源の扱いが容易になる。
Python によって CUE を生成しておけば、複数の録音でも同じ形式で揃えられるため、後から見返す際にも統一感があり扱いやすい。
3. Python で生成する意味
CUE シートは手書きでも作成可能であるが、曲数が多い場合や長尺録音が続く場合、毎回 INDEX を計算するのは負担が大きい。
Python による生成であれば、metadata と tracks を渡すだけで毎回同じ形式の CUE が得られ、整理作業の効率が向上する。
大量処理にも向いており、ミスも減るため、実務的には自動生成の方が扱いやすい。
今回は、生成した CUE シートを実際にどのように使うかについて簡単に触れてみました。
Python で CUE を作る意味が、実際の運用場面を通して少し見えてきたのではないかと思います。
次回は、CUE の INDEX を作る frames_to_cuetime() の仕組みについて、もう少し丁寧に見ていく予定です。
CUE の mm:ss:ff 形式は少しクセがありますので、そのあたりを整理しておきたいと思います。
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