OpenSheetMusicDisplay中如何获取当前音符所属乐器信息
2025-07-10 14:29:17作者:段琳惟
在音乐记谱软件OpenSheetMusicDisplay的开发过程中,我们经常需要获取当前光标位置音符对应的乐器信息。本文将深入探讨这一功能的实现原理和技术细节。
核心实现方案
通过分析OpenSheetMusicDisplay的对象模型,我们可以通过以下链式调用获取乐器信息:
const currentInstrument = osmd.cursor.NotesUnderCursor()[0].ParentStaffEntry.ParentStaff.ParentInstrument;
对象模型解析
-
NotesUnderCursor()
该方法返回光标位置下的所有音符数组,通过索引[0]获取第一个音符对象。 -
ParentStaffEntry
表示音符所属的乐谱条目(StaffEntry),包含同一时间点上的多个音符。 -
ParentStaff
代表音符所在的五线谱(Staff)对象,一个乐器可能对应多个五线谱。 -
ParentInstrument
最终获取的乐器对象,包含乐器的名称、音色等完整信息。
实际应用场景
-
动态乐器切换
在音乐播放过程中实时显示当前演奏的乐器。 -
声部分析
统计不同乐器的使用频率和分布情况。 -
智能提示
根据当前乐器提供演奏技巧建议。
注意事项
-
需要先检查NotesUnderCursor()是否返回有效结果,避免空指针异常。
-
对于和弦情况,所有音符共享相同的ParentInstrument。
-
该方法适用于光标交互场景,对于批量处理应考虑遍历Score对象。
扩展思考
理解这种层级关系对于OpenSheetMusicDisplay的深度开发至关重要。类似的层级结构也存在于:
- 音符→小节→声部→乐段
- 演奏记号→乐器→演奏者组
掌握这些对象关系可以帮助开发者实现更复杂的音乐分析功能。
通过本文介绍的方法,开发者可以轻松获取任意音符对应的乐器信息,为音乐可视化、分析和编辑功能开发奠定基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217