Pretty-MIDI

5月 4, 2024 admin44 No Comments

ディープラーニングのAutoEncoderの実験を下記でした際、サウンド関連のライブラリィについてフォローしなかったので、こちらで補足したいと思います。

https://decode.red/blog/202405041767/

ディープラーニングを実験する際、データは欠かせないものですが、そのデータとそれを扱うツールはとても重要です。実験データは書籍にも案内があった下記のものを使用しました。

https://github.com/jamesrobertlloyd/infinite-bach/tree/master/data/chorales/midi

今回はpretty_midiというライブラリでその挙動について調べてみました。

参考）
https://github.com/craffel/pretty-midi
http://craffel.github.io/pretty-midi/

import pretty_midi
from midi2audio import FluidSynth
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

tk = 32
ks = pretty_midi.KeySignature(0, 0.0)
print(ks)
midi = pretty_midi.PrettyMIDI(initial_tempo=120.0,resolution=tk)
tm = midi.tick_to_time(tk)
piano_part = pretty_midi.Instrument(program=0)

t = 0.0
for name in ['C3','D3','E3','F3','G3','A3','B3','C4',
             'C4','B3','A3','G3','F3','E3','D3','C3']:
    no = pretty_midi.note_name_to_number(name)
    note = pretty_midi.Note(
        velocity=127, pitch=no, start=t, end=t+tm*0.9)
    piano_part.notes.append(note)
    t += tm
midi.instruments.append(piano_part)

np.set_printoptions(threshold=np.inf)
piano_roll = midi.get_piano_roll(fs=4)
plt.matshow(piano_roll[40:70, :])
plt.show()
print(piano_roll)

midi.write('piano_doremi.mid')
print(midi.get_tempo_changes())
print(midi.get_end_time())
print(midi.estimate_tempo())
print(midi.get_beats())
print(midi.get_onsets())
print(midi.tick_to_time(1))
print(midi.tick_to_time(tk))
print(midi.time_to_tick(0.5))
fs = FluidSynth(sound_font="/usr/share/sounds/sf2/FluidR3_GM.sf2")
fs.midi_to_audio('piano_doremi.mid', "piano_doremi.wav")

import pretty_midi

from midi2audio import FluidSynth

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

tk = 32

ks = pretty_midi.KeySignature(0, 0.0)

print(ks)

midi = pretty_midi.PrettyMIDI(initial_tempo=120.0,resolution=tk)

tm = midi.tick_to_time(tk)

piano_part = pretty_midi.Instrument(program=0)

t = 0.0

for name in ['C3','D3','E3','F3','G3','A3','B3','C4',

'C4','B3','A3','G3','F3','E3','D3','C3']:

no = pretty_midi.note_name_to_number(name)

note = pretty_midi.Note(

velocity=127, pitch=no, start=t, end=t+tm*0.9)

piano_part.notes.append(note)

t += tm

midi.instruments.append(piano_part)

np.set_printoptions(threshold=np.inf)

piano_roll = midi.get_piano_roll(fs=4)

plt.matshow(piano_roll[40:70, :])

plt.show()

print(piano_roll)

midi.write('piano_doremi.mid')

print(midi.get_tempo_changes())

print(midi.get_end_time())

print(midi.estimate_tempo())

print(midi.get_beats())

print(midi.get_onsets())

print(midi.tick_to_time(1))

print(midi.tick_to_time(tk))

print(midi.time_to_tick(0.5))

fs = FluidSynth(sound_font="/usr/share/sounds/sf2/FluidR3_GM.sf2")

fs.midi_to_audio('piano_doremi.mid', "piano_doremi.wav")

実行結果

（中略）

（中略）

音高は下に行くほど高くなります。

実験では、MIDIファイルから、音楽データを取得しましたが、ここではスクラッチから音楽データを作成しています。作成した音楽データをMIDIデータに保存、またFluidSynthをつかってWAVファイルにしました。

数値については、BPM120で、1拍0.5秒32tickを意味しています。piano_rollは高さ128(しかしトリミング)で、時間軸方向0.5秒ごとに16音になります。休符を挟むから16 x 2で、最後はないので-1で、横31です。

以上をおさえた上で、また活用したいと思います。

piano_doremi.wav

Category: AM

Tags: Python