def preprocess_data(note, default_value=1): note_to_int = dict((notes, chords) for notes, chords in enumerate(note)) note_to_number = {'C4': 60, 'D4': 62, 'E4': 64, 'F4': 65, 'G4': 67, 'A4': 69, 'B4': 71} # 将音符和和弦分开 notes, chords = [], [] notes.append([note_to_int.get(char, default_value) for char in note]) chords.append([note_to_int.get(char, default_value) for char in note]) # 对音符序列进行one-hot编码 notes = to_categorical(notes, num_classes=NUM_CLASSES) for seq in note: seq = 'C4' if seq.isnumeric(): seq = int(seq) else: # 处理无效的序列字符串 pass seq = note_to_number[seq] seq = int(seq) notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) # 对和弦序列进行编码 chords = np.argmax(chords, axis=-1) notes = np.array(notes) chords = np.array(chords) # 对音符和和弦序列进行填充 notes = pad_sequences(notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') chords = pad_sequences(chords, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') return notes, chords

这段代码是一个音乐数据预处理函数，它将音符和和弦分开，对音符进行one-hot编码，对和弦进行编码，并对音符和和弦进行填充。其中，参数note是一个音符序列，default_value是一个默认值，note_to_int和note_to_number是两个字典，用于将音符和数字进行映射。该函数的返回值为notes和chords，它们分别是经过处理后的音符和和弦序列。

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def preprocess_data(notes, chords, note_to_int, chord_to_int): notes_seq = [] chords_seq = [] for note in notes: notes_seq.append(note_to_int[note[1]]) for chord in chords: chords_seq.append(chord_to_int[chord[1]]) notes_seq = np.array(notes_seq) chords_seq = np.array(chords_seq) notes_seq = to_categorical(notes_seq, num_classes=len(note_to_int)) chords_seq = to_categorical(chords_seq, num_classes=len(chord_to_int)) return notes_seq, chords_seq

这段代码是一个音乐数据预处理函数，它将音符和和弦分开，对音符和和弦进行编码，并进行one-hot编码。其中，参数notes和chords分别是音符和和弦序列，note_to_int和chord_to_int是两个字典，用于将音符和和弦进行映射。该函数的返回值为notes_seq和chords_seq，它们分别是经过处理后的音符和和弦序列。

该函数的实现过程是先遍历音符序列notes和和弦序列chords，将它们分别进行映射，然后将映射后的音符和和弦分别转换为numpy数组类型，并进行one-hot编码，最后返回处理后的音符和和弦序列notes_seq和chords_seq。

你可以将这段代码作为一个函数，将其复制到你的Python代码文件中，并根据你的具体需求进行调用。例如，你可以将你的音乐数据存储在两个列表变量notes和chords中，然后调用该函数，将notes、chords、note_to_int和chord_to_int作为参数传递给它，这样就可以得到经过处理后的音符和和弦序列notes_seq和chords_seq。

def preprocess_data(data): # 将音符和和弦分开 notes, chords = [], [] for seq in data: notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) notes = np.array(notes) chords = np.array(chords) # 对音符序列进行one-hot编码 notes = to_categorical(notes, num_classes=NUM_CLASSES) # 对和弦序列进行编码 chords = np.argmax(chords, axis=-1) # 对音符和和弦序列进行填充 notes = pad_sequences(notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') chords = pad_sequences(chords, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') return notes, chords

这是一个用于预处理音符和和弦数据的函数，其中有几个步骤：

1. 将原始数据中的音符和和弦分开存储。
2. 对音符序列进行 one-hot 编码，使其可以被神经网络直接处理。
3. 对和弦序列进行编码，将其转换为整数表示。
4. 对音符和和弦序列进行填充，使它们的长度一致，便于神经网络进行处理。

函数的输入是原始数据，输出是经过预处理后的音符和和弦序列。其中，NUM_CLASSES 表示音符或和弦的数量，SEQ_LEN 表示序列的长度。