python的音乐函数库 python音乐模块

如何用PYTHON代码写出音乐

在python-midi库中，每个乐谱用Pattern对象表示，乐谱中的每个音轨（通常音乐都有很多轨道组成，每种乐器是一个轨道）用Track对象表示。每个音符的开端用midi.NoteOnEvent表示，结束用midi.NoteOffEvent表示，可以在参数中定义每个字符的音长和音高

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【小项目-1】用Python进行人声伴奏分离和音乐特征提取

比如采样率为22050，音频文件有36s，那么x为长度为22050*36=793800的float。

用到了python库 Spleeter

抽象地了解下原理吧

参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models

原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA

粗略扫了一眼，原理主要是用U-Net进行分割，然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的model。

参考链接：机器之心的一篇文章

纵轴表示频率（从0到10kHz），横轴表示剪辑的时间。由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部，我们可以将频率轴转换为对数轴。

可以对频率取对数。

感觉这个参数蛮有意思的

整个频谱被投影到12个区间，代表音乐八度音的12个不同的半音（或色度）， librosa.feature.chroma_stft 用于计算。

先对音频进行短时傅里叶变换

其中每行存储一个窗口的STFT，大小为1025*1551

这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图

没太了解，感觉就大概知道有这么个量可以用到就行。

librosa.feature.spectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：

1. 先理解连续傅里叶变换

2. 再理解离散傅里叶变换

对连续函数进行离散采样

3. 最后进入短时傅里叶变换

是先把一个函数和窗函数进行相乘，然后再进行一维的傅里叶变换。并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果，将这些结果竖着排开得到一个二维的表象。

目前在python3下有哪些音乐处理库

python3下音乐处理库:midi, pretty-midi, fluidsynth3, mingus等

还有第三方库：eyeD3, pydub, PyAudio, librosa等

Python爬虫：想听榜单歌曲？只需要14行代码即可搞定

虽然说XPath比正则表达式用起来方便，但是没有最方便，只有更方便。我们的BeautifulSoup库就能做到更方便的爬取想要的东西。

使用之前，还是老规矩，先安装BeautifulSoup库，指令如下：

其中文开发文档：

BeautifulSoup库是一个强大的Python语言的XML和HTML解析库。它提供了一些简单的函数来处理导航、搜索、修改分析树等功能。

BeautifulSoup库还能自动将输入的文档转换为Unicode编码，输出文档转换为UTF-8编码。

所以，在使用BeautifulSoup库的过程中，不需要开发中考虑编码的问题，除非你解析的文档，本身就没有指定编码方式，这才需要开发中进行编码处理。

下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的使用规则。

下面，我们来详细介绍BeautifulSoup库的重点知识。

首先，BeautifulSoup库中一个重要的概念就是选择解释器。因为其底层依赖的全是这些解释器，我们有必要认识一下。博主专门列出了一个表格：

从上面表格观察，我们一般爬虫使用lxml HTML解析器即可，不仅速度快，而且兼容性强大，只是需要安装C语言库这一个缺点（不能叫缺点，应该叫麻烦）。

要使用BeautifulSoup库，需要和其他库一样进行导入，但你虽然安装的是beautifulsoup4，但导入的名称并不是beautifulsoup4，而是bs4。用法如下：

运行之后，输出文本如下：

基础的用法很简单，这里不在赘述。从现在开始，我们来详细学习BeautifulSoup库的所有重要知识点，第一个就是节点选择器。

所谓节点选择器，就是直接通过节点的名称选择节点，然后再用string属性就可以得到节点内的文本，这种方式获取最快。

比如，基础用法中，我们使用h1直接获取了h1节点，然后通过h1.string即可得到它的文本。但这种用法有一个明显的缺点，就是层次复杂不适合。

所以，我们在使用节点选择器之前，需要将文档缩小。比如一个文档很多很大，但我们获取的内容只在id为blog的p中，那么我们先获取这个p，再在p内部使用节点选择器就非常合适了。

HTML示例代码：

下面的一些示例，我们还是使用这个HTML代码进行节点选择器的讲解。

这里，我们先来教会大家如何获取节点的名称属性以及内容，示例如下：

运行之后，效果如下：

一般来说一个节点的子节点有可能很多，通过上面的方式获取，只能得到第一个。如果要获取一个标签的所有子节点，这里有2种方式。先来看代码：

运行之后，效果如下：

如上面代码所示，我们有2种方式获取所有子节点，一种是通过contents属性，一种是通过children属性，2者遍历的结果都是一样的。

既然能获取直接子节点，那么获取所有子孙节点也是肯定可以的。BeautifulSoup库给我们提供了descendants属性获取子孙节点，示例如下：

运行之后，效果如下：

同样的，在实际的爬虫程序中，我们有时候也需要通过逆向查找父节点，或者查找兄弟节点。

BeautifulSoup库，给我们提供了parent属性获取父节点，同时提供了next_sibling属性获取当前节点的下一个兄弟节点，previous_sibling属性获取上一个兄弟节点。

示例代码如下：

运行之后，效果如下：

对于节点选择器，博主已经介绍了相对于文本内容较少的完全可以这么做。但实际的爬虫爬的网址都是大量的数据，开始使用节点选择器就不合适了。所以，我们要考虑通过方法选择器进行先一步的处理。

find_all()方法主要用于根据节点的名称、属性、文本内容等选择所有符合要求的节点。其完整的定义如下所示：

【实战】还是测试上面的HTML，我们获取name=a，attr={"class":"aaa"}，并且文本等于text="Python板块"板块的节点。

示例代码如下所示：

运行之后，效果如下所示：

find()与find_all()仅差一个all，但结果却有2点不同：

1.find()只查找符合条件的第一个节点，而find_all()是查找符合条件的所有节点2.find()方法返回的是bs4.element.Tag对象，而find_all()返回的是bs4.element.ResultSet对象

下面，我们来查找上面HTML中的a标签，看看返回结果有何不同，示例如下：

运行之后，效果如下：

首先，我们来了解一下CSS选择器的规则：

1..classname：选取样式名为classname的节点，也就是class属性值是classname的节点2.#idname：选取id属性为idname的节点3.nodename：选取节点名为nodename的节点

一般来说，在BeautifulSoup库中，我们使用函数select()进行CSS选择器的操作。示例如下：

这里，我们选择class等于li1的节点。运行之后，效果如下：

因为，我们需要实现嵌套CSS选择器的用法，但上面的HTML不合适。这里，我们略作修改，仅仅更改