music21 计算机分析音乐的包： Music21 is a Python-based toolkit for computer-aided musicology 完整示例代码 # -*- coding...:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name ： music21...音乐21的发展得到了 西弗学院和新英格兰大学的慷慨大方 Functions: 1. 2....Envs : python == pip install music21 -i https://pypi.douban.com/simple...2020/2/27 : text ------------------------------------------------- ''' __author__ = 'yanerrol' from music21
该模型是GAN和长短期记忆（LSTM）模型之间的混合体，用来进行MIDI格式的音符生成。 使用MIT的Music21库[10]分析所得的乐句，确定其所处的音调。...然后将该乐句转换为C大调（或A Minor），并使用Music21量化为十六分音符。...最后，使用谷歌的Magenta 库[11]对最终的MIDI文件进行一些后处理，比如分配乐器声音。 在下一节中，我将详细介绍这些步骤，并显示为自定义处理编写的Python代码。...但是我选择使用Music21库来执行这些功能。 下面的代码显示了如何将每个音符量化为十六分音符（第12和13行），以及如何将最后一个音符扩展到小节的末尾（第22行）。...pdf [8] Yamaha, e-Piano Competition, 2002–2011 [9] Pyphen, Python Hyphenator, 2014 [10] MIT, Music21,
本文要点：扩展库schedule的用法。 安装方法：pip install schedule 演示代码： 运行效果：
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...但如果有多个亮点呢? 如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。...输出掩模如下图： ? 注意，所有小的斑点都被过滤掉了，只有大的斑点被保留了下来。...最后，第17行和第18行显示了输出结果。 运行程序，你应该会看到以下输出图像： ? 请注意，每个灯泡都被独特地标上了圆圈，圆圈围绕着每个单独的明亮区域。 ? THE END
交响乐是人类音乐史上最复杂的音乐类型，其复杂多样的乐器组合与宏大的编制，常常被使用在影视配乐之中，好的配乐能营造气氛和情绪，推动电影情节发展，并影响观众对故事的解读。...多轨道序列的半排列顺序不相关性 与一维的自然语言相比，符号音乐的序列是二维的，如同一个乐器可能会在同一时刻演奏多个音，或者不同的乐器在同一时刻演奏多个音。...其次，为音符预先分配的乐器缩小了训练数据的多样性，同时希望该模型能从输出端学习到如何自动配器，完整结构如下图所示： 实验结果与训练细节 本文设置了一组客观对比实验和一组主观对比实验，实验的对象分别是基线模型...、使用了 Music BPE 的模型和同时使用了 Music BPE 和三维位置编码的模型。...从主、客观结果可以观察到，使用了上述 Music BPE 和三维位置编码的模型在人类听感上的得分有较为明显的提升，从主观实验角度表明了该方法对符号音乐序列的建模有更好的效果，SymphoyNet 可以产生和谐的
前言 一个用例是可以传多个fixture参数的，如果fixture之间用依赖关系，也可以互相调用。...使用多个fixture 如果用例需要用到多个fixture的返回数据，fixture也可以return一个元组、list或字典，然后从里面取出对应数据。...assert u == "yoyo" if __name__ == "__main__": pytest.main(["-s", "test_fixture4.py"]) 当然也可以分开定义成多个...fixture，然后test_用例传多个fixture参数 # test_fixture5.py import pytest @pytest.fixture() def user(): print...pytest.fixture() def psw(): print("获取密码") b = "123456" return b def test_1(user, psw): '''传多个
我一直梦想着作曲，但不太懂乐器。直到我遇到了深度学习。使用某些技巧和框架，我能够在不真正了解任何音乐理论的情况下创作自己的原创音乐！ 这是我最喜欢的专业项目之一。...音乐生成的不同方法 3.1 使用WaveNet架构 3.2 使用LSTM 4. 使用Python构建自动音乐生成 1. 什么是自动音乐生成？ 音乐是一门艺术，是一种通用 语言。...让我从钢琴乐器的角度来解释这些术语： 音符（Note）：一个键发出的声音叫做音符。 和弦（Chords）：由两个或多个键同时产生的声音称为和弦。一般来说，大多数和弦至少包含3个关键音。...下面详细讨论一下如何使用这两种方法来训练模型。 Wavenet: 训练阶段 这是一个多对一的问题，输入是一系列振幅值，输出是随后的值。 让我们看看如何准备输入和输出序列。...21是麻省理工学院开发的用于理解音乐数据的Python库。
为表示动作，Foley Music会从视频帧中提取二维的关键坐标点来模拟身体和手部的动作，关键点包括身体（25点）和手指（21点）。...对于音乐，系统采用乐器数字化接口（MIDI）的表征形式，对每个音符的时长和响度进行编码。...实验中，研究人员采用了三个数据集来训练Foley Music：URMP，一个在录音棚录制的高质量多乐器视频语料库，每个录制的视频提供一个MIDI文件；AtinPiano，一个提供钢琴弹奏视频的YouTube...我们预计，我们的工作将开启未来的一系列关于使用人体关键点和MIDI事件研究视频和音乐之间联系的研究。”...Foley Music 诞生的一年之前，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员曾推出一种系统——像素播放器（Pixel Player），它可以利用人工智能来区分和分离不同乐器的声音
对于视觉感知，采用身体和手指关键点作为视觉表征，从而可以显式地对身体部位和手部动作进行建模；对于音频表征，研究者提出使用 MIDI，可对每个音符事件的时间和强度信息进行编码，使用标准音频合成器，亦可轻松将...在实际应用中，使用开源 OpenPose 工具箱提取身体关键点的 2D 坐标，并使用预训练手部检测模型和 OpenPose hand API 来预测手指关键点的坐标。...总共获得了 25 个身体关键点，以及 21 个手部关键点。 音频表征 选择正确的音频表征对于成功生成富有表现力的音乐非常重要。...其输出通过两层全连接层和 softmax 后得到下一个 token 在词汇表中的概率分布 实验结果 数据集 研究者在 URMP，AtinPiano 和 MUSIC 这三个乐器演奏视频数据集上进行了实验，...表 1 展示了不同乐器类别的综合性指标结果，该方法在所有乐器类别上均优于基准方法。 ? 表 1 综合性指标结果 图 3 分析了正确性，噪音量和同步性指标结果。
Puka Python库 本文中的所有示例都是使用Python语言提供的，该语言使用处理AMQP消息传递协议的puka库进行备份。...Exchange是驻留在生产者和队列之间的实体。生产者永远不会直接向队列发送消息。它将消息发送到交换机，交换机又将消息放置到一个或多个队列中，具体取决于所使用的交换实体。...使用简单示例测试RabbitMQ和Puka 要测试消息代理和puka是否工作正常，并掌握发送和接收消息在实践中的工作方式，请创建一个名为的示例python脚本 rabbit_test.py vim rabbit_test.py...输出应如下所示： root@rabbitmq:~# python rabbit_test.py Message sent! Starting receiving!...测试两个应用程序 要测试业务通讯及其使用者，请打开与虚拟服务器的多个SSH会话（如果在本地计算机上工作，打开多个终端窗口）。 在其中一个窗口中运行生产者应用程序。
我一直梦想着作曲，但却不懂乐器。直到我遇到了深度学习，这一切都成了过去。使用某些技术和框架，我能够在不了解任何乐理的情况下创作自己的原创音乐乐谱! 这是我最喜欢的专业项目之一。...生成音乐的不同方法 使用WaveNet架构 使用Long-Short-Term Memory（LSTM） 4. 实现——使用python进行自动作曲 什么是音乐自动生成？...让我们详细讨论如何使用这两种方法训练我们的模型。 WaveNet：训练阶段 “这是一个多对一的问题，其中输入是一系列振幅值，输出是后续值。” 让我们看看如何准备输入和输出序列。...WaveNet的残差块: 为了加速模型的收敛，添加了残差连接和跳跃连接的构件: WaveNet的工作流程: 输入进入一个因果一维卷积 输出然后进入到2个不同的扩张一维卷积层并使用sigmoid和tanh...new_music.append(temp) 9. 10. new_music = np.array(new_music) 准备数据： 如文章中所述准备输入和输出序列： 1. no_of_timesteps
仔细看的话会注意到，直接查看字符串x的值，和使用print(x)来输出字符串的值，得到的结果略有不同。原因在哪里呢？...这要从Python类的特殊方法说起，在Python类中有两个特殊方法__str__()和__repr__()，前者在使用print()查看对象值时会自动调用，而后者则在直接查看对象值时自动调用。...__str__(self): return '3' def __repr__(self): return '5' >>> t = T() >>> t 5 >>> print(t) 3 补充：在Python...内置类型中，特殊方法__repr__()和__str__()的解释如下： __repr__(self, /) Return repr(self).
具体而言，我们提出基于和弦的节奏和旋律交叉生成模型（CRMCG）来生成给定和弦进行为条件的旋律。然后我们引入多乐器联合编曲模型（MICA）用于多轨音乐。...其中，约翰逊等人[17]结合一个循环神经网络和一个非循环神经网络来同时表示多个音符的可能性。在[13]中提出了一种基于循环神经网络的巴赫生成模型，该模型能够通过使用类似吉布斯采样过程产生四部合唱。...对于流行音乐的产生，以前的作品不考虑和弦进行和节奏型。而且，和弦进行通常引导旋律生成，节奏型决定该歌曲是否适合于歌唱。此外，流行音乐也应保留乐器特性。...特别是，它使用低层结构来生成旋律，使用更高层级的结构产生不同乐器的轨道。 MICA 使用注意单元：提出的模型，使用注意单元在不同轨道之间共享信息。...结论 在本文中，我们提出了一种基于音乐知识的旋律和编曲生成框架，称为小冰乐队，它生成了同时伴随的几种乐器的旋律。
例如，PixelPlayer 系统可以观看大号和小号合奏的「超级马里奥兄弟」主题曲的视频，然后分离出每个乐器的声波。...该系统首先找出声音来源所在的图像区域，然后将输入声音分离成多个部分，表示来自每个像素的声音。 「我们期望中最好的情况是系统能够识别出哪种乐器发出了哪种声音。」...PixelPlayer 使用「深度学习」方法，即它使用在现有视频上训练的「神经网络」找出数据中的模式。...PixelPlayer 使用「自监督」深度学习方法，这意味着 MIT 团队没有确切理解该系统如何学习哪个乐器生成哪些声音。 但是，Zhao 认为，该系统似乎可以识别音乐的实际元素。...在新收集的 MUSIC 数据集上进行的实验结果证明，我们提出的 Mix-and-Separate 框架优于声源分离的多个基线模型。
Journal of New Music Research 36.1 (2007): 51-60....但是多声部曲子因为有多个乐器演奏很难通过能量函数突变来找到起始点。频域分析，不同乐器在频谱上位置是不一样的，通过计算频谱能量变化来得到突变。 常见的使用数字信号处理进行节拍检测的流程如下： ?...算法先使用MIR技术计算歌曲的特征信息，包括BPM、Beat、DownBeat、Chord、TimeSignature以及副歌时间点，然后以此信息为基础，设定混音规则和选取混音采样，通过规则和采样的不同组合得到几个不同的混音模板...先对原始歌曲进行变速处理，再通过设定的模板以及歌曲beat信息实时生成需要进行混音的各Loop音轨数据，然后通过一定的调制方式将生成的音轨数据与原始数据进行混合；最后针对混合的数据进行全局调制得到最后输出的电音歌曲...Journal of New Music Research 36.1 (2007): 51-60
1.对单个元素的函数使用线程池: # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print...[pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： hi xijun.gong hi xijun hi gxjun 2.对于多个参数的情况使用方式...pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： 0+1=1 1+3=4 3+7=10 2+5=7 4+9=13 3.如果我们想不安参数顺序赋值，可以使用这种方式
他们的PixelPlayer系统使用人工智能来分辨同一段音乐中不同乐器的声音，然后对不同声音进行调整，让音乐听起来更洪亮或更柔和。...PixelPlayer的核心是基于乐器组合多模态来源（Multimodal Sources of Instrument Combinations，MUSIC）进行训练的神经网络。...在训练过程中，科研人员将演奏者演奏吉他、大提琴、单簧管、长笛和其他乐器的片段馈送给算法。 这只是PixelPlayer多元机器学习框架的一部分。...最后，音频合成网络会使用来自这两个网络的输出将特定像素与声波关联起来。 PixelPlayer完全采用自我监督型学习方法，这意味着它不需要人类对数据进行注释，并且能够识别超过20种乐器的声音。...他们表示：“我们希望我们的工作能够开辟出新的研究途径，通过视觉和听觉信号来理解声音源分离的问题。
但是，我们可以看到同时使用听觉和视觉信息可以很容易的对场景进行理解并正确的回答上述问题。 2....数据集 为了更好的探索视听场景理解和时空推理的问题，该研究构建了一个专注于问答任务的大规模的视听数据集（Spatial-Temporal Music AVQA, MUSIC-AVQA）。...2）MUSIC-AVQA 数据集由包含丰富视听成分的乐器演奏场景组成，有助于更好地研究视听交互场景理解和推理，并可以在一定程度上避免场景中的噪声问题。...此外，TVQA 数据集虽然包含视觉和声音模态，但其声音是由人类说话声组成的，在其问答对构建过程中也只使用了相应的字幕信息，并不是真正的视音关联场景。...其次，由于视听场景随时间动态变化，因此捕捉和突出与问题密切相关的关键时间戳至关重要。因此，该研究提出了使用问题特征作为查询的时间基础模块来聚焦关键时间片段，以有效地编码问题感知音频和视觉的嵌入。
其关键思想是选择自由模型参数以匹配大规模地球系统模型的输出，这些模型在预定义的未来排放情景下运行，并在耦合模型比对项目（CMIP5）中收集。我们建议使用四个在气候科学文献中被认为是关键的测试案例。...所采用的网络采用多头部注意机制，输出端有8个头部和一个密集的网络，并以声音样本的对数mel幅度谱图作为输入。这个网络允许识别20个古典管弦乐队的乐器类别，使F$1$的总价值达到0.62。...此外，为了提高模型的可推广性，我们使用集成学习来整合使用不同随机种子产生的多个基分类器的预测结果。为了评估提出的DiCOVA网络的性能，我们使用DiCOVA挑战数据集进行了实验。...所采用的网络采用多头部注意机制，输出端有8个头部和一个密集的网络，并以声音样本的对数mel幅度谱图作为输入。这个网络允许识别20个古典管弦乐队的乐器类别，使F$1$的总价值达到0.62。...此外，为了提高模型的可推广性，我们使用集成学习来整合使用不同随机种子产生的多个基分类器的预测结果。为了评估提出的DiCOVA网络的性能，我们使用DiCOVA挑战数据集进行了实验。
---- 新智元报道 来源：Venturebeat 编辑：大明 【新智元导读】圣诞音乐，AI制造，乐器自选，2分钟刚好！这个圣诞节，来听听AI作曲家的大作吧。...用户只要输入一个持续时间（以秒为单位，作为生成的歌曲时长），从三种乐器中选择一种（备选有钟琴、铃铛、单簧管），然后就可以等着收听AI作曲家的大作。 ?...为了训练这个网络，研究团队采用MIDI格式的100首圣诞歌曲的训练数据集，包含每个音符的音高、长度和响度的文本文件，并使用Music21（一个开源库）来进行读取和写入。...据该团队称，在AWS的GPU服务实例（使用Nvidia V100-SXM2）中，对该模型进行全面优化和训练大约需要3个小时。...而且，目前谷歌远不是唯一一家使用AI生成音乐的企业，这份不断增长的名单上还包括IBM、Jukedeck、Melodrive、Amper Music，甚至包括网络音乐领军企业之一的Spotify。
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