def create_music(prediction): offset = 0 output_notes = [] for data in prediction: if ('.' in data) or data.isdigit(): note_in_chord = data.split('.') notes = [] for current_note in note_in_chord: new_note = note.Note(int(current_note)) # 把当前音符化成整数，在对应midi_number转换成note new_note.storedInstrument = instrument.Piano() # 乐器用钢琴 notes.append(new_note) new_chord = chord.Chord(notes) # 再把notes中的音化成新的和弦 new_chord.offset = offset # 初试定的偏移给和弦的偏移 output_notes.append(new_chord) # 把转化好的和弦传到output_notes中 # 是note格式： else: new_note = note.Note(data) # note直接可以把data变成新的note new_note.offset = offset new_note.storedInstrument = instrument.Piano() # 乐器用钢琴 output_notes.append(new_note) # 把new_note传到output_notes中 # 每次迭代都将偏移增加，防止交叠覆盖 offset += 0.5 midi_stream = stream.Stream(output_notes) midi_stream.write('midi', fp='output24.mid')

这段代码是一个函数，用于根据输入的prediction生成音乐。首先，它定义了一个偏移量(offset)和一个空列表(output_notes)，用于存储生成的音符或和弦。然后，它循环遍历prediction中的每个元素。如果元素中包含'.'或者是数字，说明它是和弦格式，就将其中每个音符分离开来，将它们转换为Note对象，再将这些Note对象转换为Chord对象，并加入到output_notes列表中。如果元素不是和弦格式，说明它是单音符，就将它转换为Note对象，并加入到output_notes列表中。每次循环都会更新偏移量(offset)。最后，将output_notes列表转换为一个midi流(stream)对象，再将这个流对象写入到文件'output24.mid'中。

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def generate_midi(generator, output_file, start_sequence): # 加载模型参数 generator.load_weights('weights.hdf5') # 计算音符和和弦的数量 notes = load_midi(start_sequence) pitchnames = sorted(set(notes)) n_vocab = len(set(notes)) # 准备输入序列 sequence_length = 100 note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(pitchnames)) network_input = [] for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): sequence_in = notes[i:i + sequence_length] network_input.append([note_to_int[char] for char in sequence_in]) # 生成 MIDI 文件 start = np.random.randint(0, len(network_input)-1) int_to_note = dict((number, note) for number, note in enumerate(pitchnames)) pattern = network_input[start] prediction_output = [] for note_index in range(500): prediction_input = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1)) prediction_input = prediction_input / float(n_vocab) prediction = generator.predict(prediction_input, verbose=0) index = np.argmax(prediction) result = int_to_note[index] prediction_output.append(result) pattern.append(index) pattern = pattern[1:len(pattern)] offset = 0 output_notes = [] # 创建音符和和弦对象 for pattern in prediction_output: # 如果是和弦 if ('.' in pattern) or pattern.isdigit(): notes_in_chord = pattern.split('.') notes = [] for current_note in notes_in_chord: new_note = note.Note(int(current_note)) new_note.storedInstrument = instrument.Piano() notes.append(new_note) new_chord = chord.Chord(notes) new_chord.offset = offset output_notes.append(new_chord) # 如果是音符 else: new_note = note.Note(pattern) new_note.offset = offset new_note.storedInstrument = instrument.Piano() output_notes.append(new_note) # 增加偏移量 offset += 0.5 # 创建 MIDI 流对象 midi_stream = stream.Stream(output_notes) # 保存 MIDI 文件 midi_stream.write('midi', fp=output_file)

这段代码是用来生成 MIDI 音乐的，其中使用了一个生成器模型来生成音乐。在生成 MIDI 音乐之前，先加载模型参数，并准备输入序列。接下来，从输入序列中随机选择一个起始点，然后使用生成器模型来预测下一个音符或和弦。生成的音符或和弦会被添加到预测输出列表中，同时也会更新当前输入序列，以便用于下一个预测。最后，将预测输出转换成音符和和弦对象，并将它们添加到 MIDI 流对象中，最终生成 MIDI 文件。

def create_music(prediction): # 生成音乐函数，训练不用 """ 用神经网络预测的音乐数据来生成mid文件 """ offset = 0 # 偏移，防止数据覆盖 output_notes = [] # 生成Note或chord对象 for data in prediction: # 如果是chord格式：45.21.78 if ('.' in data) or data.isdigit(): # data中有.或者有数字 note_in_chord = data.split('.') # 用.分隔和弦中的每个音 notes = [] # notes列表接收单音 for current_note in note_in_chord: new_note = note.Note(int(current_note)) # 把当前音符化成整数，在对应midi_number转换成note new_note.storedInstrument = instrument.Piano() # 乐器用钢琴 notes.append(new_note) new_chord = chord.Chord(notes) # 再把notes中的音化成新的和弦 new_chord.offset = offset # 初试定的偏移给和弦的偏移 output_notes.append(new_chord) # 把转化好的和弦传到output_notes中 # 是note格式： else: new_note = note.Note(data) # note直接可以把data变成新的note new_note.offset = offset new_note.storedInstrument = instrument.Piano() # 乐器用钢琴 output_notes.append(new_note) # 把new_note传到output_notes中 # 每次迭代都将偏移增加，防止交叠覆盖 offset += 0.5 # 创建音乐流(stream) midi_stream = stream.Stream(output_notes) # 把上面的循环输出结果传到流 # 写入midi文件 midi_stream.write('midi', fp='output24.mid')

这段代码是用来生成音乐的，输入是一个预测结果(prediction)，通过循环遍历每个元素，如果是chord格式（如45.21.78），就把每个音符分离出来，将它们转换成note对象，再把这些note对象转换成一个新的chord对象，然后加入到output_notes列表中；如果是note格式，就直接把它转换成note对象，并加入到output_notes列表中。每次循环都会更新偏移量offset，保证音符不会重叠覆盖。最后把output_notes列表中的所有音符通过Stream对象转换成一个midi文件(output24.mid)。