一个音符有 偏移量 音符类型 持续时间 三种属性,一次可能同时播放多个音符,通过前64个时间步预测下一个时间步,每个输入的数据是 [音符类型,持续时间类型]+[这一组数据的偏移量],如果持续时间不为0 则说明要播放这个音符。每个时间步音符的开始播放时间相同 结束时间由持续时间确定

时间: 2024-03-29 18:39:03 浏览: 13
这是一个基于属性的音符序列预测问题。偏移量,音符类型和持续时间是每个音符的属性,而这些属性和前一个时间步的音符序列一起被用来预测下一个时间步的音符序列。 为了解决这个问题,可以使用递归神经网络(RNN)或变种(例如长短时记忆网络,LSTM)来处理序列数据。输入数据可以表示为一个三维张量,其中第一维表示时间步,第二维表示属性(音符类型,持续时间类型,偏移量),第三维表示每个属性的值。例如,如果有10个音符类型,4个持续时间类型,和100个偏移量,输入数据的形状将是(64,3,114)。 模型可以在每个时间步预测下一个时间步的音符序列,这可以通过在最后一个时间步使用全连接层来完成。模型的损失函数可以是分类交叉熵损失和均方误差损失的组合,以确保模型在预测音符类型和持续时间时都能够有很好的表现。 在训练模型时,可以使用随机梯度下降(SGD)或Adam等优化器,以最小化损失函数。在测试阶段,可以使用模型生成下一个时间步的音符序列,并将其传递给音频引擎进行播放。
相关问题

这样转换会出错,导致2个八度的音被压缩成1个八度。

非常感谢您的指正和补充,您是正确的。我的代码只是简单地将 MIDI 中的音符转换为 C 调,但并没有考虑到音符所在的八度。为了解决这个问题,我们需要对 MIDI 中的音符事件进行更复杂的处理。 具体来说,我们需要根据 MIDI 中的音高信息(即 MIDI 中的 note number)来确定音符所在的八度,然后将其转换为对应的 C 调音符。一种常见的方法是使用以下公式: ``` Cn = (note_number - 60) % 12 if Cn < 0: Cn += 12 octave = (note_number - 12) // 12 note_name = C_scale[Cn] + str(octave) ``` 其中,Cn 表示音符在 C 调中的位置,octave 表示音符所在的八度,note_name 表示转换后的音符名称。这个公式的核心思想是将 MIDI 中的 note number 转换为相对于中央 C 的音高偏移量,然后根据偏移量计算音符在 C 调中的位置和所在的八度。 以下是一个改进后的 Python 代码示例,用于读取 MIDI 文件并将其转换为 C 调的音符,同时考虑了音符所在的八度: ```python import mido # 打开 MIDI 文件 midi_file = mido.MidiFile('example.mid') # 定义 C 调的音符 C_scale = ['C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'A', 'B'] # 遍历 MIDI 文件中的所有音轨 for track in midi_file.tracks: # 遍历每个音符事件 for msg in track: # 如果是音符事件 if msg.type == 'note_on': # 计算音符在 C 调中的位置和所在的八度 note_number = msg.note Cn = (note_number - 60) % 12 if Cn < 0: Cn += 12 octave = (note_number - 12) // 12 # 拼接转换后的音符名称 note_name = C_scale[Cn] + str(octave) # 输出转换后的音符信息 print(f'{note_name} ({msg.note}) at {msg.time}') ``` 这段代码会遍历 MIDI 文件中的所有音符事件,并将它们转换为 C 调的音符,同时考虑了音符所在的八度,然后输出转换后的音符名称和时间信息。需要注意的是,这只是一种处理 MIDI 音符转换的方法,实际的 MIDI 文件可能包含更复杂的音符事件和轨道结构,需要根据具体情况进行相应的处理。

设计程序,使用8086的汇编语句,让微机演奏一段小星星的乐曲

以下是使用8086汇编语言编写的微机演奏《小星星》的程序: ``` ; 小星星乐曲的频率(单位:Hz) C1 E1 E1 C1 E1 E1 G1 G1 ; 音符 262 330 330 262 330 330 392 392 ; 频率 MOV AX, 0B800h ; 显示缓存区的起始地址 MOV ES, AX MOV BX, 0 ; 缓存区的偏移量 MOV CX, 8 ; 音符数量 MOV DX, 500 ; 音符时长(单位:毫秒) ; 循环演奏每个音符 LEA SI, [C1] ; SI 指向第一个音符 PLAY: ; 演奏音符 CALL BEEP ; 显示当前音符 MOV AL, [SI] ; 取得当前音符 MOV AH, 0Ch ; 文本属性为红色 MOV [ES:BX], AX ; 存入显示缓存区 ; 计算下一个音符的偏移量 ADD BX, 2 ; 偏移量 +2 CMP BX, 4000 ; 缓存区大小 JAE EXIT ; 结束演奏 JMP NEXT ; 继续演奏 ; 延迟一段时间 DELAY: MOV CX, DX ; CX = 延迟时长 L1: LOOP L1 ; 循环延迟 RET ; 发出一声蜂鸣 BEEP: MOV BX, 61h ; 计数器端口 MOV AL, 0B6h ; 控制字节1 OUT BX, AL ; 发送控制字节1 MOV AL, [SI+1] ; 取得频率的低字节 OUT 43h, AL ; 发送频率的低字节 MOV AL, [SI] ; 取得频率的高字节 OUT 43h, AL ; 发送频率的高字节 IN AL, 61h ; 读取计数器端口 OR AL, 03h ; 设置计数器开关 OUT 61h, AL ; 发送计数器开关 CALL DELAY ; 延迟一段时间 IN AL, 61h ; 读取计数器端口 AND AL, 0FCh ; 清除计数器开关 OUT 61h, AL ; 发送计数器开关 RET ; 指向下一个音符 NEXT: ADD SI, 2 ; 指向下一个音符 CMP SI, G1+2 ; 是否到达最后一个音符 JB PLAY ; 继续演奏 JMP EXIT ; 结束演奏 ; 结束演奏 EXIT: RET ``` 上述程序使用了计数器端口和控制字节向扬声器发出蜂鸣信号,实现了微机演奏《小星星》的效果。

相关推荐

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)

最新推荐

recommend-type

MIDI信号的解码及实时音符显示

绍了MIDI数据的格式,讨论了一种使用AT89C51系列单片机完成MIDI信号的实时解码,从中提高音符数据,并随时利用专用LED驱动芯片将音符显示出来的设计方案。该方案经实际产品应用,证明合理可靠。
recommend-type

【图像融合】加权算法高分辨率和低分辨率图像融合(含清晰度)【含Matlab源码 4405期】.zip

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

源代码-BASISBBS最易ASP论坛 v1.0.7.zip

源代码-BASISBBS最易ASP论坛 v1.0.7.zip
recommend-type

【图像去噪】高斯滤波+均值滤波+中值滤波+双边滤波图像去噪(含信噪比)【含Matlab源码 2747期】.zip

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks

华为大模型 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

云原生架构与soa架构区别?

云原生架构和SOA架构是两种不同的架构模式,主要有以下区别: 1. 设计理念不同: 云原生架构的设计理念是“设计为云”,注重应用程序的可移植性、可伸缩性、弹性和高可用性等特点。而SOA架构的设计理念是“面向服务”,注重实现业务逻辑的解耦和复用,提高系统的灵活性和可维护性。 2. 技术实现不同: 云原生架构的实现技术包括Docker、Kubernetes、Service Mesh等,注重容器化、自动化、微服务等技术。而SOA架构的实现技术包括Web Services、消息队列等,注重服务化、异步通信等技术。 3. 应用场景不同: 云原生架构适用于云计算环境下的应用场景,如容器化部署、微服务
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。