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PrettyMIDI让 Python 处理 MIDI 文件从繁琐变简单的实用库【免费下载链接】pretty-midiUtility functions for handling MIDI data in a nice/intuitive way.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretty-midi打开一个.mid文件你期望得到音符、时间、乐器实际得到的却是一堆事件流。标准 MIDI 文件的底层结构面向的是tick时基 通道 事件一个音要拆成 note-on/note-off 两个事件时间要按 tick 换算速度变化是另一条 meta 事件。想做个简单的事——提取前 10 秒的钢琴卷帘、把所有音移调 5 个半音、或导出音频听个响——先要写一大段解析代码。PrettyMIDI包名pretty_midi就是为省掉这段解析而生的 Python MIDI 处理库。把.mid文件交给它拿到的是一组乐器对象每个乐器里按秒排好序的Note列表想取钢琴卷帘、chroma 特征、节拍位置一行方法调用就能得到改完还能直接合成音频或写回文件。它构建在mido之上核心依赖只有 numpy 和 mido 两个。先把事件流变成带秒数的音符读一个 MIDI 文件PrettyMIDI会替你做完三件脏活把每个通道解析成Instrument通道号翻译成乐器名鼓通道自动标记is_drum把 note-on/note-off 配对成Note对象start/end直接是秒不需要你自己做 tick 换算收集速度变化、拍号、调号提供get_beats()、get_downbeats()等按音乐逻辑取点的方法。import pretty_midi midi pretty_midi.PrettyMIDI(example.mid) # 仓库自带示例文件 print(midi.estimate_tempo()) # 经验估计全局速度 beats midi.get_beats() # 按当前速度换算是秒的节拍时间如果文件里没有速度标记estimate_tempo()会基于音符 onset 做经验估计这在标注缺失的素材里经常救场。从事件流到特征钢琴卷帘与音级统计做音乐信息检索MIR时最常要的其实是特征而不是事件本身。PrettyMIDI把几类常用特征做成了方法输入是采样率输出是二维数组get_piano_roll(fs100)128 个音高行 × 时间列的二值/力度矩阵直接喂给序列模型get_chroma(fs100)每帧 12 个半音的强度曲线是分析调性的起点get_pitch_class_histogram()全曲音高类别直方图可作为调性的粗略代理get_onsets()所有音符起点做节奏分析的基础。这些方法在单个Instrument上同样存在需要按乐器分别统计时不用再手动切通道。改完谱面还能听到结果修改 MIDI 的常见操作——移调、裁剪、变速——在 PrettyMIDI 里都是直接操作对象for instrument in midi.instruments: if not instrument.is_drum: # 鼓不需要移调 for note in instrument.notes: note.pitch 5 # 整体移调 5 个半音 audio midi.synthesize() # 纯 numpy 正弦波合成返回波形数组 midi.write(out.mid) # 写回标准 MIDI 文件synthesize()不依赖任何外部程序用正弦波把整个谱面渲染成波形适合快速验证算法改动是否如预期想要更真实的音色fluidsynth()可以走 FluidSynth 音源文件SF2路径安装包内已附带一份 General MIDI 音源TimGM6mb.sf2时间维度的重采样用adjust_times(original_times, new_times)它会把音符、控制器、meta 事件按时间映射整体搬移比逐个改note.start可靠crop(start_time, end_time)则负责截取片段做数据集切分时很省事。最短上手路径从零写一个 .mid 文件不需要任何输入文件几行代码就能造出一段 MIDI 并导出import pretty_midi midi pretty_midi.PrettyMIDI() cello pretty_midi.Instrument(programpretty_midi.instrument_name_to_program(Cello)) for name in [C5, E5, G5]: # C 大调主和弦 note pretty_midi.Note(velocity100, pitchpretty_midi.note_name_to_number(name), start0, end0.5) cello.notes.append(note) midi.instruments.append(cello) midi.write(cello-C-chord.mid)音名到 MIDI 音数note_name_to_number、音数到频率note_number_to_hz、程序号到乐器名program_to_instrument_name这类换算都放在utilities模块里谱面上常见的人话 ↔ 机器数转换基本不用自己写查表。谁适合用它什么时候换别的适合MIR 研究中的数据预处理特征提取、对齐、切分、教学演示、音乐数据管道的原型阶段、给音频/文本模型准备 MIDI 侧输入。tests/ 里的用例和 examples/ 能覆盖大部分日常操作。不适合要生产级音质时synthesize()的正弦波渲染只够听个响正式发布请走fluidsynth()或专门的合成引擎后者需自行安装 FluidSynth 程序与pyfluidsynth素材是音频而不是 MIDI 时特征提取应该用 librosa 这类音频 DSP 库MIDI 解析帮不上忙需要严格贴合标准 MIDI 规范、处理大量 raw 事件时可以绕过它直接使用底层的 mido 库——PrettyMIDI 本质上是对 mido 的一层人性化封装不是替代品它是轻量库当前版本 0.2.11API 稳定但仍在演进不适合作为大型实时音频服务的地基。继续深入的路径文档docs/ 下按模块拆分的 Sphinx 页面pretty_midi.py核心类、Instrument、各类容器和utilities换算函数都有独立文档示例examples/ 里有四个可运行的脚本——chiptunes.py纯 numpy 的 chiptune 风格合成、chord_catalog.py和弦目录、reverse_pianoroll.py从钢琴卷帘反向生成 MIDI、align_midi.pyMIDI 对齐教程仓库根目录的 Tutorial.ipynb 是一份可交互的 Jupyter 教程从加载到合成逐段演示源码核心实现在 pretty_midi/ 包内pretty_midi.py、instrument.py、containers.py三个文件即可读完全貌需要源码时仓库地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretty-midi读完一遍example.mid的加载—取特征—移调—合成流程基本就能判断它能不能接进你自己的数据管道了。【免费下载链接】pretty-midiUtility functions for handling MIDI data in a nice/intuitive way.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretty-midi创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 PrettyMIDI：让 Python 处理 MIDI 文件从繁琐变简单的实用库
PrettyMIDI让 Python 处理 MIDI 文件从繁琐变简单的实用库【免费下载链接】pretty-midiUtility functions for handling MIDI data in a nice/intuitive way.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretty-midi打开一个.mid文件你期望得到音符、时间、乐器实际得到的却是一堆事件流。标准 MIDI 文件的底层结构面向的是tick时基 通道 事件一个音要拆成 note-on/note-off 两个事件时间要按 tick 换算速度变化是另一条 meta 事件。想做个简单的事——提取前 10 秒的钢琴卷帘、把所有音移调 5 个半音、或导出音频听个响——先要写一大段解析代码。PrettyMIDI包名pretty_midi就是为省掉这段解析而生的 Python MIDI 处理库。把.mid文件交给它拿到的是一组乐器对象每个乐器里按秒排好序的Note列表想取钢琴卷帘、chroma 特征、节拍位置一行方法调用就能得到改完还能直接合成音频或写回文件。它构建在mido之上核心依赖只有 numpy 和 mido 两个。先把事件流变成带秒数的音符读一个 MIDI 文件PrettyMIDI会替你做完三件脏活把每个通道解析成Instrument通道号翻译成乐器名鼓通道自动标记is_drum把 note-on/note-off 配对成Note对象start/end直接是秒不需要你自己做 tick 换算收集速度变化、拍号、调号提供get_beats()、get_downbeats()等按音乐逻辑取点的方法。import pretty_midi midi pretty_midi.PrettyMIDI(example.mid) # 仓库自带示例文件 print(midi.estimate_tempo()) # 经验估计全局速度 beats midi.get_beats() # 按当前速度换算是秒的节拍时间如果文件里没有速度标记estimate_tempo()会基于音符 onset 做经验估计这在标注缺失的素材里经常救场。从事件流到特征钢琴卷帘与音级统计做音乐信息检索MIR时最常要的其实是特征而不是事件本身。PrettyMIDI把几类常用特征做成了方法输入是采样率输出是二维数组get_piano_roll(fs100)128 个音高行 × 时间列的二值/力度矩阵直接喂给序列模型get_chroma(fs100)每帧 12 个半音的强度曲线是分析调性的起点get_pitch_class_histogram()全曲音高类别直方图可作为调性的粗略代理get_onsets()所有音符起点做节奏分析的基础。这些方法在单个Instrument上同样存在需要按乐器分别统计时不用再手动切通道。改完谱面还能听到结果修改 MIDI 的常见操作——移调、裁剪、变速——在 PrettyMIDI 里都是直接操作对象for instrument in midi.instruments: if not instrument.is_drum: # 鼓不需要移调 for note in instrument.notes: note.pitch 5 # 整体移调 5 个半音 audio midi.synthesize() # 纯 numpy 正弦波合成返回波形数组 midi.write(out.mid) # 写回标准 MIDI 文件synthesize()不依赖任何外部程序用正弦波把整个谱面渲染成波形适合快速验证算法改动是否如预期想要更真实的音色fluidsynth()可以走 FluidSynth 音源文件SF2路径安装包内已附带一份 General MIDI 音源TimGM6mb.sf2时间维度的重采样用adjust_times(original_times, new_times)它会把音符、控制器、meta 事件按时间映射整体搬移比逐个改note.start可靠crop(start_time, end_time)则负责截取片段做数据集切分时很省事。最短上手路径从零写一个 .mid 文件不需要任何输入文件几行代码就能造出一段 MIDI 并导出import pretty_midi midi pretty_midi.PrettyMIDI() cello pretty_midi.Instrument(programpretty_midi.instrument_name_to_program(Cello)) for name in [C5, E5, G5]: # C 大调主和弦 note pretty_midi.Note(velocity100, pitchpretty_midi.note_name_to_number(name), start0, end0.5) cello.notes.append(note) midi.instruments.append(cello) midi.write(cello-C-chord.mid)音名到 MIDI 音数note_name_to_number、音数到频率note_number_to_hz、程序号到乐器名program_to_instrument_name这类换算都放在utilities模块里谱面上常见的人话 ↔ 机器数转换基本不用自己写查表。谁适合用它什么时候换别的适合MIR 研究中的数据预处理特征提取、对齐、切分、教学演示、音乐数据管道的原型阶段、给音频/文本模型准备 MIDI 侧输入。tests/ 里的用例和 examples/ 能覆盖大部分日常操作。不适合要生产级音质时synthesize()的正弦波渲染只够听个响正式发布请走fluidsynth()或专门的合成引擎后者需自行安装 FluidSynth 程序与pyfluidsynth素材是音频而不是 MIDI 时特征提取应该用 librosa 这类音频 DSP 库MIDI 解析帮不上忙需要严格贴合标准 MIDI 规范、处理大量 raw 事件时可以绕过它直接使用底层的 mido 库——PrettyMIDI 本质上是对 mido 的一层人性化封装不是替代品它是轻量库当前版本 0.2.11API 稳定但仍在演进不适合作为大型实时音频服务的地基。继续深入的路径文档docs/ 下按模块拆分的 Sphinx 页面pretty_midi.py核心类、Instrument、各类容器和utilities换算函数都有独立文档示例examples/ 里有四个可运行的脚本——chiptunes.py纯 numpy 的 chiptune 风格合成、chord_catalog.py和弦目录、reverse_pianoroll.py从钢琴卷帘反向生成 MIDI、align_midi.pyMIDI 对齐教程仓库根目录的 Tutorial.ipynb 是一份可交互的 Jupyter 教程从加载到合成逐段演示源码核心实现在 pretty_midi/ 包内pretty_midi.py、instrument.py、containers.py三个文件即可读完全貌需要源码时仓库地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretty-midi读完一遍example.mid的加载—取特征—移调—合成流程基本就能判断它能不能接进你自己的数据管道了。【免费下载链接】pretty-midiUtility functions for handling MIDI data in a nice/intuitive way.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/pretty-midi创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考