python音乐可视化：好玩的matplotlib南丁格尔玫瑰图版

效果图：

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操作演示：

技术要点：

1 matplotlib的南丁格尔玫瑰图，用极坐标polar制作，并动画显示。

2 pygame新版的播放mp3，但本机的操作系统不能播放mp3，我用pydub做些格式转换。

3 用librosa获取音乐的相关数据和采样。

4 参考代码，并对源代码进行修改，增加，删减，排版和注释，感谢原作者，如有侵权，请联系，定删除。

====下面分步，讲解代码====

第1步：模块导入

第2步：窗口的初始化设置

第3步：参数设置

第4步：核心代码：

第5步：filter类

第6步：函数定义

第7步：启动主函数

自己整理，分享出来，希望大家喜欢。

【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。

python用字典怎样记录音乐的发行年份

编写一个名为make_album()的函数

它创建一个描述音乐专辑的字典。1、这个函数应接受歌手的名字和专辑名，并返回一个包含这两项信息的字典。

如何用PYTHON代码写出音乐

市面上差不多有十多种python库可以编写MIDI格式的文件，本文会推荐大家使用PYTHON-MIDI。我觉得python-midi的优势是不光可以自己写程序生成MIDI，而且还可以对MIDI文件进行解析。这样的功能配合机器学习算法，或许可以帮助我们实现机器的自动编曲，当然这是后话。先来看下如何安装python-midi。

1.首先进入，将整个项目克隆下来。

2.在程序目录下执行以下命令安装，

python setup.py install11

3.如果想执行某个以mid为后缀的MIDI文件，只要执行以下命令即可：

mididump.py test.mid11

接下来介绍下如何写代码生成midi文件。

实操

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。示例代码如下：

生成的是一个简单的音阶：

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