pretty-midi 项目使用教程
2024-08-11 03:49:51作者:魏献源Searcher
1. 项目的目录结构及介绍
pretty-midi 项目的目录结构如下:
pretty-midi/
├── docs/
├── examples/
├── pretty_midi/
│ ├── __init__.py
│ ├── instrument.py
│ ├── note.py
│ ├── pitch_bend.py
│ ├── control_change.py
│ ├── time_signature.py
│ ├── key_signature.py
│ ├── lyric.py
│ ├── text.py
│ ├── utilities.py
│ └── ...
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── ...
目录结构介绍
docs/: 包含项目的文档文件。examples/: 包含示例代码,展示如何使用 pretty-midi 库。pretty_midi/: 核心代码目录,包含处理 MIDI 数据的各种类和函数。__init__.py: 初始化文件,使pretty_midi成为一个 Python 包。instrument.py: 定义 MIDI 乐器的类。note.py: 定义 MIDI 音符的类。pitch_bend.py: 定义 MIDI 音高弯曲的类。control_change.py: 定义 MIDI 控制变化的类。time_signature.py: 定义 MIDI 时间签名的类。key_signature.py: 定义 MIDI 调号签名的类。lyric.py: 定义 MIDI 歌词的类。text.py: 定义 MIDI 文本的类。utilities.py: 包含各种实用函数。
tests/: 包含测试代码,用于测试库的功能。.gitignore: Git 忽略文件配置。LICENSE: 项目许可证文件。README.md: 项目说明文件。setup.py: 用于安装项目的脚本。
2. 项目的启动文件介绍
pretty-midi 项目没有明确的“启动文件”,因为它是一个库,而不是一个可执行的应用程序。用户通常会在自己的脚本中导入 pretty_midi 包来使用其功能。例如:
import pretty_midi
# 加载 MIDI 文件
midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI('example.mid')
# 打印全局速度估计
print(midi_data.estimate_tempo())
3. 项目的配置文件介绍
pretty-midi 项目没有传统的配置文件,因为它主要是一个库,依赖于用户在代码中传递的参数和数据。用户可以通过实例化 pretty_midi 中的类和调用函数来配置和使用库。
例如,用户可以通过以下方式配置和使用 PrettyMIDI 对象:
import pretty_midi
# 创建一个 PrettyMIDI 对象
midi = pretty_midi.PrettyMIDI()
# 添加一个乐器
instrument = pretty_midi.Instrument(program=40) # 40 对应于电贝司
# 添加一个音符
note = pretty_midi.Note(velocity=100, pitch=60, start=0.0, end=1.0)
instrument.notes.append(note)
# 将乐器添加到 MIDI 对象中
midi.instruments.append(instrument)
# 保存 MIDI 文件
midi.write('output.mid')
通过这种方式,用户可以在代码中灵活地配置和使用 pretty-midi 库。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210