new midifile()

new midifile()是一个在编程中用于创建和操作MIDI文件的对象。MIDI是一种音乐数据格式，它可以记录音符、音量、音色和其他相关参数，并且可以在计算机和音乐设备之间传输音频信息。

new midifile()的具体功能取决于编程语言和环境。在大多数情况下，这是用于创建一个空的MIDI文件对象的语法。创建了这样的对象后，我们可以通过调用各种方法来向MIDI文件中添加音符、控制信息和其他相关事件。

通过适当的方法，我们可以为MIDI文件添加各种信息，比如音符、节奏、音量和音色的改变。我们还可以为每个音符设置起始时间和结束时间，以及音符之间的延迟。这样，我们可以在MIDI文件中精确地表示各种音乐和和弦模式。

一旦我们创建并填充了MIDI文件对象，接下来就可以将其保存为一个文件，以便在其他支持MIDI格式的设备上使用。这样，我们可以将音乐制作、编辑和处理的任务交给计算机来完成，然后把结果传输到MIDI设备上进行演奏。

总之，new midifile()是一个用于创建和操作MIDI文件的对象，在编程中使用。通过添加音符、控制信息和其他事件，我们可以精确地表示音乐，并将其保存为MIDI文件，方便在支持MIDI格式的设备上进行演奏和处理。

相关问题

MIDI.js生成乐谱

MIDI.js是一个JavaScript库，可以用来生成和播放MIDI音乐文件。以下是使用MIDI.js生成乐谱的步骤：

1. 引入MIDI.js库

在HTML文件中引入MIDI.js库的JavaScript文件。

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/midijs/dist/midi.min.js"></script>

2. 加载MIDI文件

使用MIDI.js的`MIDIjs.player.loadFile`方法加载MIDI文件。例如：

MIDIjs.player.loadFile("music.mid");

3. 解析MIDI文件

使用MIDI.js的`MIDIjs.Player`类解析MIDI文件。例如：

var player = new MIDIjs.Player();
player.load("music.mid", function() {
  var track = player.tracks[0];
  console.log(track.events);
});

4. 生成乐谱

根据MIDI文件中的事件信息，生成乐谱。例如：

var events = track.events;
var notes = [];

for (var i = 0; i < events.length; i++) {
  var event = events[i];
  if (event.type === "channel") {
    if (event.subtype === "noteOn") {
      notes.push({
        pitch: event.param1,
        start: event.playTime,
        duration: 0
      });
    } else if (event.subtype === "noteOff") {
      for (var j = notes.length - 1; j >= 0; j--) {
        if (notes[j].pitch === event.param1 && notes[j].duration === 0) {
          notes[j].duration = event.playTime - notes[j].start;
          break;
        }
      }
    }
  }
}

console.log(notes);

以上代码将MIDI文件中的音符事件转换为一个包含音高、开始时间和持续时间的数组。

5. 显示乐谱

将生成的乐谱显示在网页中。可以使用HTML和CSS来创建一个表格，并使用JavaScript来将乐谱数据填充到表格中。例如：

<div id="sheet-music"></div>

<style>
  table {
    border-collapse: collapse;
  }

  td {
    border: 1px solid black;
    width: 10px;
    height: 20px;
  }
</style>

<script>
  var sheetMusic = document.getElementById("sheet-music");
  var table = document.createElement("table");

  for (var i = 0; i < notes.length; i++) {
    var note = notes[i];
    var tr = document.createElement("tr");
    var td = document.createElement("td");
    td.innerHTML = note.pitch;
    tr.appendChild(td);

    for (var j = 0; j < note.duration / 100; j++) {
      var td = document.createElement("td");
      td.style.backgroundColor = "gray";
      tr.appendChild(td);
    }

    table.appendChild(tr);
  }

  sheetMusic.appendChild(table);
</script>

以上代码将生成一个包含音符音高和持续时间的表格，每个音符的持续时间用灰色单元格表示。可以使用CSS样式来自定义乐谱的外观。

gru作曲机使用midi作曲 pytorch代码

根据提供的引用内容，我们可以使用PyTorch构建GRU模型来生成MIDI音乐。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from music21 import *

# 定义GRU模型
class GRUNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers):
        super(GRUNet, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x, h):
        out, h = self.gru(x, h)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out, h

    def init_hidden(self, batch_size):
        return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size)

# 加载MIDI文件
def load_midi(file_path):
    midi = converter.parse(file_path)
    notes = []
    for element in midi.flat:
        if isinstance(element, note.Note):
            notes.append(str(element.pitch))
        elif isinstance(element, chord.Chord):
            notes.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder))
    return np.array(notes)

# 将MIDI文件转换为训练数据
def prepare_sequences(notes, n_vocab):
    sequence_length = 100
    pitchnames = sorted(set(item for item in notes))
    note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(pitchnames))
    network_input = []
    network_output = []
    for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1):
        sequence_in = notes[i:i + sequence_length]
        sequence_out = notes[i + sequence_length]
        network_input.append([note_to_int[char] for char in sequence_in])
        network_output.append(note_to_int[sequence_out])
    n_patterns = len(network_input)
    network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1))
    network_input = network_input / float(n_vocab)
    network_output = np.array(network_output)
    return network_input, network_output

# 生成音乐
def generate_music(model, network_input, pitchnames, n_vocab):
    start = np.random.randint(0, len(network_input)-1)
    int_to_note = dict((number, note) for number, note in enumerate(pitchnames))
    pattern = list(network_input[start])
    prediction_output = []
    for note_index in range(500):
        input_sequence = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1))
        input_sequence = input_sequence / float(n_vocab)
        prediction, _ = model(torch.Tensor(input_sequence), None)
        index = np.argmax(prediction.detach().numpy())
        result = int_to_note[index]
        prediction_output.append(result)
        pattern.append(index)
        pattern = pattern[1:len(pattern)]
    return prediction_output

# 加载训练数据
notes = load_midi('example.mid')
n_vocab = len(set(notes))
network_input, network_output = prepare_sequences(notes, n_vocab)

# 训练模型
input_size = 1
hidden_size = 128
output_size = n_vocab
num_layers = 2
batch_size = 128
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

model = GRUNet(input_size, hidden_size, output_size, num_layers)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(network_input), batch_size):
        inputs = torch.Tensor(network_input[i:i+batch_size])
        targets = torch.LongTensor(network_output[i:i+batch_size])
        h = model.init_hidden(inputs.shape[0])
        outputs, h = model(inputs, h)
        loss = criterion(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 生成音乐
prediction_output = generate_music(model, network_input, sorted(set(notes)), n_vocab)
offset = 0
output_notes = []
for pattern in prediction_output:
    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)
    else:
        new_note = note.Note(int(pattern))
        new_note.offset = offset
        new_note.storedInstrument = instrument.Piano()
        output_notes.append(new_note)
    offset += 0.5
midi_stream = stream.Stream(output_notes)
midi_stream.write('midi', fp='output.mid')