使用 piano_transcription_inference将钢琴录音转换为 MIDI

一、简介

• piano_transcription_inference 是由 Qiuqiang Kong 等人开发的高精度钢琴转录工具，支持音符与踏板信息转 MIDI。
• 简单易用，通过命令行或 Python API，都能快速完成从音频（MP3/WAV）到 MIDI 的转写。
• 支持 GPU 加速，转录速度快，适合音乐创作、扒谱、教学等应用场景。

二、环境与安装

✅ 必备：

• Python 3.7+
• PyTorch ≥1.4（推荐 GPU 版本）
• FFmpeg（处理 MP3 等格式）

pip install piano_transcription_inference
# 安装 PyTorch 和 FFmpeg，可根据实际环境选择

GPU 推荐配置：4GB +，帮助大幅提高速度；无 GPU 可用 CPU 模式，但推理较慢。

三、快速上手

方法一：Python API 示例

from piano_transcription_inference import PianoTranscription, sample_rate, load_audio

# 加载音频
audio, _ = load_audio('your_piano.wav', sr=sample_rate, mono=True)

# 初始化转录器，选择 cuda 或 cpu
transcriber = PianoTranscription(device='cuda')

# 转录并保存 MIDI
transcriber.transcribe(audio, 'output.mid')

• load_audio：统一采样率、单声道处理
• transcribe：自动分段、推理、MIDI 写出，包含踏板信号

方法二：命令行调用

python3 example.py \
  --audio_path="your_piano.wav" \
  --output_midi_path="output.mid" \
  --cuda

• 支持批量处理目录下所有音频
• 无需改动代码即可快速实验

四、核心原理与可配置项

• 使用高分辨率 CRNN 模型，结合 onset/offset 精确回归算法
• 模型兼容踏板检测，生成完整演奏动态
• 支持调整检测阈值：
  • onset_threshold（音符启动灵敏度）
  • offset_threshold（音符结束判定）
  • frame_threshold（帧级激活判断）
  • pedal_offset_threshold（踏板释放检测）

适当调参数，可提升转录精度或稳定性。

五、进阶技巧

• GPU 多卡并行：可自定义修改脚本开启多 GPU 加速，大幅提升推理效率
• 批量处理音频：可编写脚本遍历文件夹，输出目录结构对应的 MIDI 文件
• 嵌入 DAW 流程：输出 MIDI 后，可导入如 Cubase/FL Studio 等 DAW 进行后期编辑

六、常见问题

1. NoBackendError → FFmpeg 未安装
2. 内存不足（Killed） → 降低 batch、关闭 GUI、多段处理
3. 速度慢 → 优先使用 GPU、或降低 segment_samples（默认 10s 一段）

七、应用场景

• 📝 扒谱：高速提取古典/流行钢琴曲谱
• 🎓 音乐教学：学生录音即时转 MIDI，便于分析演奏
• 🎼 MIDI 数据生成：可用于训练 DAW、音乐生成模型
• 🛠️ 研究：配合 MAESTRO 数据集训练，支持自定义模型或微调

八、总结

• ✅ 高精度：支持踏板，音符检测 F1 高
• ⚡ 易集成：一条命令或几行代码即可完成 MIDI 导出
• 💻 多平台：支持 Linux/macOS/Windows（推荐）
• 🔧 可扩展：可自定义训练新模型，适配特殊演奏风格

Windows GUI 工具推荐

若你希望使用无需编程的 GUI 工具，可以尝试社区封装的 Pianotrans：

• 多平台支持：Windows、Linux、macOS
• 自带踏板信息转录功能
• Windows 下可直接解压运行 .exe，拖入音频即可输出 MIDI ([dongaigc.com][7])。

使用步骤：

1. 安装必要运行库（如 Visual C++ Redistributable）
2. 解压下载的 PianoTrans
3. 双击运行，选择音频，等待转完即可生成 MIDI 文件。

实用小工具

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