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
先对音频进行短时傅里叶变换
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
对连续函数进行离散采样
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.
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
以上就是土嘎嘎小编为大家整理的Python音乐函数库相关主题介绍,如果您觉得小编更新的文章只要能对粉丝们有用,就是我们最大的鼓励和动力,不要忘记讲本站分享给您身边的朋友哦！！