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)。

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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。

编写预测函数NN_prediction_publish.m，调用生成的networks.mat，使其能够预测inputData数据

好的，你可以使用以下代码编写预测函数：

function predictions = NN_prediction_publish(inputData)
load('networks.mat', 'net'); % 加载训练好的神经网络

% 对输入数据进行预处理，使其符合神经网络的输入格式
processedData = preprocessData(inputData);

% 进行预测
predictions = net(processedData);

% 对预测结果进行后处理，得到最终的输出
predictions = postprocessData(predictions);
end

function processedData = preprocessData(inputData)
% 进行输入数据的预处理，使其符合神经网络的输入格式
% 例如，对于图像数据，可能需要进行归一化、缩放等操作

% TODO: 根据具体的输入数据类型进行相应的预处理操作
processedData = inputData;
end

function outputData = postprocessData(predictions)
% 进行预测结果的后处理，得到最终的输出
% 例如，对于分类任务，可能需要将预测得到的类别转换成具体的名称或标签

% TODO: 根据具体的任务类型进行相应的后处理操作
outputData = predictions;
end

其中，`preprocessData` 和 `postprocessData` 函数需要根据具体的输入数据类型和任务类型进行相应的处理。例如，对于图像数据，在 `preprocessData` 函数中可能需要进行归一化、缩放等操作，在 `postprocessData` 函数中可能需要将预测得到的类别转换成具体的名称或标签。