Hairless MIDI<->Serial Bridge 使用教程
2024-10-10 19:46:27作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目介绍
Hairless MIDI<->Serial Bridge 是一个轻量级的跨平台图形界面工具,用于在 MIDI 和串行设备(如 Arduino)之间建立桥梁。它允许用户通过串行接口发送和接收 MIDI 信号,从而实现 MIDI 设备与微控制器之间的通信。该项目支持 Windows、OS X 和 Linux 操作系统,并且提供了预编译的二进制文件供用户下载使用。
2. 项目快速启动
2.1 下载与安装
首先,访问项目的 GitHub 页面,在页面上找到适合你操作系统的预编译二进制文件并下载。
2.2 配置与运行
-
Windows 用户:
- 解压下载的文件,双击运行
hairless-midiserial.exe。
- 解压下载的文件,双击运行
-
Mac 用户:
- 解压下载的文件,将
HairlessMIDISerial拖动到应用程序文件夹中,然后从 Launchpad 启动。
- 解压下载的文件,将
-
Linux 用户:
- 解压下载的文件,在终端中导航到解压后的目录,然后运行
./hairless-midiserial。
- 解压下载的文件,在终端中导航到解压后的目录,然后运行
2.3 连接设备
- 打开 Hairless MIDI<->Serial Bridge 应用程序。
- 在
Serial Port下拉菜单中选择你的串行设备(如 Arduino 的 COM 端口)。 - 在
MIDI Out下拉菜单中选择你的 MIDI 输出设备。 - 点击
Connect按钮,开始在 MIDI 和串行设备之间传输数据。
2.4 示例代码
以下是一个简单的 Arduino 代码示例,用于通过串行端口发送 MIDI 信号:
void setup() {
Serial.begin(9600); // 初始化串行通信
}
void loop() {
// 发送 MIDI 音符 60 (C4)
Serial.write(0x90); // MIDI 音符开
Serial.write(60); // 音符编号
Serial.write(127); // 音量
delay(500); // 等待 500 毫秒
// 关闭 MIDI 音符 60
Serial.write(0x80); // MIDI 音符关
Serial.write(60); // 音符编号
Serial.write(0); // 音量为 0
delay(500); // 等待 500 毫秒
}
将上述代码上传到 Arduino,然后通过 Hairless MIDI<->Serial Bridge 连接到 MIDI 设备,即可听到 MIDI 音符的声音。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
- 音乐控制器: 使用 Arduino 或其他微控制器通过 Hairless MIDI<->Serial Bridge 控制 MIDI 设备,实现自定义的音乐控制器。
- 互动装置: 通过串行接口接收传感器数据,并将其转换为 MIDI 信号,用于控制灯光、声音等互动装置。
3.2 最佳实践
- 调试: 在连接设备之前,确保串行端口和 MIDI 设备都已正确配置。
- 错误处理: 如果连接失败,检查串行端口和 MIDI 设备的设置,并确保 Hairless MIDI<->Serial Bridge 是最新版本。
4. 典型生态项目
- RtMidi: 一个跨平台的 MIDI 库,用于在 C++ 中处理 MIDI 消息。Hairless MIDI<->Serial Bridge 使用了 RtMidi 库来处理 MIDI 数据。
- qextserialport: 一个用于 Qt 的串行端口库,Hairless MIDI<->Serial Bridge 使用它来处理串行通信。
通过这些生态项目,Hairless MIDI<->Serial Bridge 能够提供稳定和高效的 MIDI 与串行设备之间的通信解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869