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ABCJS:用于展示ABC音乐符号的JavaScript库

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简介:
ABCJS是一款基于JavaScript的开源库,专为网页上显示和播放ABC音乐记谱法设计。它支持多种浏览器,并允许用户将复杂的乐谱以简单文本格式输入后转换成美观的图形输出,极大地简化了在线音乐分享与教学过程。 这是一个用于在浏览器中显示标准音乐符号的JavaScript库。它可以轻松地将乐谱整合进您的网站,并允许您使用嵌入式脚本,在不属于自己的网站上把ABC文本转换为可读的乐谱,或者修改包含ABC文本的自家网站,只需添加一个javascript文件即可。 此外,该库还能生成MIDI文件或直接在浏览器中播放音乐。关于这个库完整的文档可以在相关页面找到。 对于使用八度音谱号(例如K:C clef=treble-8)的情况,在6.0.0-beta.31版本中可能会出现音频问题:听起来会不同八度,这是因为倍频程计算发生了两次错误。 支持midi.js的最新版为6.0.0-beta.28。而用于旧样式声音制作的最后一版文件也将继续接收更新。 默认分支名称已从“master”改为“main”。如果您之前已经克隆了这个仓库,则可以通过执行以下命令来更改: git branch -m master main

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  • ABCJSABCJavaScript
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    ABCJS是一款基于JavaScript的开源库,专为网页上显示和播放ABC音乐记谱法设计。它支持多种浏览器,并允许用户将复杂的乐谱以简单文本格式输入后转换成美观的图形输出,极大地简化了在线音乐分享与教学过程。 这是一个用于在浏览器中显示标准音乐符号的JavaScript库。它可以轻松地将乐谱整合进您的网站,并允许您使用嵌入式脚本,在不属于自己的网站上把ABC文本转换为可读的乐谱,或者修改包含ABC文本的自家网站,只需添加一个javascript文件即可。 此外,该库还能生成MIDI文件或直接在浏览器中播放音乐。关于这个库完整的文档可以在相关页面找到。 对于使用八度音谱号(例如K:C clef=treble-8)的情况,在6.0.0-beta.31版本中可能会出现音频问题:听起来会不同八度,这是因为倍频程计算发生了两次错误。 支持midi.js的最新版为6.0.0-beta.28。而用于旧样式声音制作的最后一版文件也将继续接收更新。 默认分支名称已从“master”改为“main”。如果您之前已经克隆了这个仓库,则可以通过执行以下命令来更改: git branch -m master main
  • CNN识别:从谱中提取
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的方法,专门用于自动识别和提取乐谱中的音乐符号。通过训练模型理解复杂的音乐图像结构,该技术能够准确地将视觉表现形式转换为可读的音符信息,极大地提高了音乐分析与处理效率。 音符识别卷积神经网络用于从乐谱中识别音符。迄今为止的最佳配置如下:STEP_SIZE = 1e-6, FEATURE_STEP_SIZE = 1e-6, REG = 1e-4, BATCH_SIZE = 32, FULLY_CONNECTED_NEURONS = 50, ITERATIONS = 50。网络结构为:conv(5个过滤器,3X3)=> relu => conv(5个过滤器,3X3)=> relu => 池化 => conv(15个过滤器,3X3)=> relu => 池化 => 扁平化 => 2层隐藏层 => softmax。
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    本项目采用STM32微控制器实现对音频信号的实时处理与分析,并通过LED矩阵动态展现音乐频谱图,为用户提供直观且互动性强的听觉视觉体验。 这是一个基于STM32的音乐频谱显示项目,最大采样频率可达6KHz,能够满足一般音乐播放的需求。该项目通过采样FFT变换将音频信号转换为频域信号进行显示。
  • FFTArduino频谱
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    本项目利用快速傅里叶变换(FFT)算法在Arduino平台上分析音频信号,并通过视觉效果实时展示音乐频谱。 基于FFT的Arduino音乐频谱显示项目通过麦克风进行音频采样,并利用LCD1602A显示屏来展示频谱数据。
  • 带流水灯显数字,可姓名学播放器
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    这款创新音乐播放器结合了流水灯动态显示及音效功能,并支持个性化展示用户姓名与学号,为听者带来独特而个性化的视听体验。 本设计采用STC89C52RC单片机作为主控芯片,并结合LCD1602液晶显示、LM386运放芯片、扬声器、按键控制电路、数码管显示电路及LED电路,制作了一款可以自主选择音乐进行播放的智能音乐盒。此设备在播放歌曲时,可通过1602液晶屏显示姓名和学号,并通过数码管展示当前曲目的数字信息以及呈现不同的流水灯效果。 按下播放键后,该音乐播放器能够按顺序播放预设的歌曲列表,在每首歌开始前会自动显示出演唱者或演奏者的姓名及学号。同时具备暂停功能:当用户按下暂停按键时,正在播放的歌曲将会停止,并且液晶屏将显示当前曲目的名称和用户的学号信息。 此外,这款音乐盒还配有上一曲和下一曲切换按钮以及硬件重启功能,为用户提供便捷的操作体验。
  • ESP32_Spectrum: 基ESP32频谱OLED128x64显
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    ESP32_Spectrum是一款使用ESP32芯片和OLED 128x64显示屏开发的音乐频谱可视化项目。它能够实时显示音频信号的频率分布,为音乐爱好者提供直观的听觉体验分析工具。 使用ESP32的音乐频谱可视化显示功能需要配合OLED128x64屏幕,并采用Micropython固件。首先在firmware目录下安装好esp-idf,然后执行flash.sh脚本上传main.py和ssd1306.py文件即可享受该功能。
  • symbolic-music-diffusion:基扩散模型生成
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    Symbolic-Music-Diffusion项目采用先进的扩散模型技术,致力于创造高质量的符号音乐生成方案。通过深度学习和概率建模,我们能够合成具有创意与艺术价值的独特旋律和乐章,为音乐创作领域带来新的可能性。 具有扩散模型的符号音乐生成补充代码现已发布。所有代码均使用Python 3编写(建议采用此版本)。安装依赖项的方法是运行命令:pip install -r requirements.txt 若要访问MusicVAE及相关组件,您需要一份代码库副本。数据集方面,我们采用了Lakh MIDI数据集进行训练模型的工作。请根据相关说明下载并构建该数据集。 要使用MusicVAE对Lakh数据集进行编码,请执行以下命令: python scripts/generate_song_data_beam.py \ --checkpoint=/path/to/musicvae-ckpt \ --input=/path/to/lakh_tfrecords \ --output=/ 注意:路径需要替换为实际文件的存储位置。
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