Python实现MIDI音轨分类与音调张力分析工具

知识点详细说明： 1. MIDI音乐与MIDI文件 MIDI（Musical Instrument Digital Interface）是一种音乐技术标准，它允许电子乐器、计算机及其他设备之间交换音乐信息。MIDI文件记录了乐器的演奏信息，但不包含音频波形数据，因此文件体积较小。MIDI音轨可以包含演奏的音符、时值、力度等信息。 2. Python编程语言在音频处理中的应用 Python是一种广泛用于数据科学、网络开发、自动化以及音频处理等领域的编程语言。在音频处理方面，Python有多种库可以处理MIDI文件，如mido、pretty_midi等，这些库提供了读取、写入、编辑和转换MIDI文件的功能。 3. 螺旋阵列理论在音乐分析中的应用 螺旋阵列理论是一种用于音乐分析的方法，该理论以一种抽象的数学模型来描述音乐的结构和元素。在描述中提到的张力测量涉及云直径、云动量和拉伸应变等概念，这些都是理论中用于表达音乐元素如何在时间上展开和相互作用的术语。 4. 音调张力的概念及其计算 音调张力是指音乐中的紧张度，它影响听众的情感体验。在音乐理论中，张力的计算与旋律、和声、节奏以及动态等多种音乐元素相关。在给定描述中，张力计算被应用于MIDI音轨，提供一种量化手段来评估音乐段落中的张力水平。 5. MIDI音轨分类器的功能与实现 MIDI音轨分类器是一个用于自动识别和分类MIDI文件中音乐元素的工具。它可能利用机器学习模型来识别诸如旋律线、节奏模式和和声进程等特征，并将MIDI文件归类到预定义的类别中。 6. 参数化处理方法 在描述中提到了参数-w，这表明该工具支持用户通过参数来定制处理过程。在这种情况下，-w参数允许用户设置张力计算窗口的大小。窗口大小会影响张力分析的精细程度，一个大的窗口可能会平滑掉一些细节，而一个小的窗口可能会捕捉到更多细节，但同时可能包含更多的噪声。 7. 密钥检测功能 在示例用法中提到的-k参数，用于控制是否尝试检测MIDI文件中的关键变化。音乐的关键（Key）是音高组织的一种方式，对音乐的情感和张力具有重要影响。能够自动检测音乐作品中的关键变化有助于更好地理解音乐的结构和情感变化。 8. Jupyter Notebook的使用 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和文本的文档。它广泛用于数据清洗和转换、统计建模、机器学习、大数据处理等领域。在描述中，标签“JupyterNotebook”表明开发和使用midi-miner工具时可能涉及Jupyter Notebook环境，这是数据分析和科学计算中常用的工具。 9. 文件压缩与解压 “压缩包子文件的文件名称列表”中的“midi-miner-master”表明 midi-miner 项目的文件被打包并以压缩包的形式存在。压缩文件是一种常见的文件组织形式，它通过减少文件大小来便于存储和传输，常用的压缩格式包括.zip、.rar等。用户在获取文件后通常需要解压来访问文件夹中的内容。 10. 开源工具的开发和贡献 “midi-miner”项目作为一个开源工具，表明它是由开发者社区共同开发的，且可供其他开发者使用和贡献代码。在开源环境中，开发者可以通过版本控制系统（如Git）来管理项目版本，同时允许其他贡献者提交改进和修复。开源工具的使用和贡献通常需要遵循特定的许可协议。 以上是根据给定文件信息提取的相关知识点。这些知识点涵盖了Python在音频处理中的应用、螺旋阵列理论、MIDI音轨分类、音调张力的概念与计算、参数化处理、密钥检测、Jupyter Notebook环境、文件压缩与解压以及开源工具开发等方面。