推荐开源项目：Partitura —— Python符号音乐处理利器

推荐开源项目：Partitura —— Python符号音乐处理利器

partitura A python package for handling modern staff notation of music 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/partitura

项目介绍

Partitura 是一个强大的 Python 包，专门用于处理符号音乐信息。它支持从 MusicXML 和 MIDI 文件中加载和导出数据，同时还支持从 Humdrum kern 和 MEI 格式加载。无论你是音乐研究者、音乐信息检索（MIR）领域的开发者，还是对音乐数据处理感兴趣的爱好者，Partitura 都能为你提供强大的工具和便捷的接口。

项目技术分析

Partitura 的核心功能包括：

1. 多格式支持：能够处理 MusicXML、MIDI、Humdrum kern 和 MEI 等多种音乐数据格式。
2. 数据加载与导出：通过简单的函数调用，即可加载和导出音乐数据。
3. 音乐对象模型：提供丰富的音乐对象模型，方便用户访问和处理音乐信息，如音符、小节、拍号等。
4. 渲染与转换：支持将音乐数据渲染为图像，或转换为音频文件（使用加性合成）。

项目的技术架构基于 Python，利用了 numpy 等库进行高效的数据处理，同时提供了与 Lilypond 和 MuseScore 的集成，方便用户进行音乐可视化。

项目及技术应用场景

Partitura 适用于以下应用场景：

1. 音乐信息检索（MIR）：研究人员可以利用 Partitura 处理和分析大量的符号音乐数据，进行音乐风格识别、旋律匹配等研究。
2. 音乐教育：教师和学生可以使用 Partitura 进行音乐理论和作曲教学，通过可视化工具直观展示音乐结构。
3. 音乐创作与编曲：作曲家可以利用 Partitura 的数据处理能力，进行音乐创作和编曲的自动化处理。
4. 音乐数据分析：数据科学家可以利用 Partitura 提取音乐特征，进行音乐数据的统计分析。

项目特点

Partitura 具有以下显著特点：

1. 易用性：安装简单，通过 pip 即可快速安装，并提供详细的文档和教程。
2. 灵活性：支持多种音乐数据格式，用户可以根据需要选择合适的数据源。
3. 强大的数据处理能力：提供丰富的 API，方便用户进行音乐数据的查询、修改和分析。
4. 可视化与音频转换：支持将音乐数据渲染为图像，或转换为音频文件，方便用户进行多感官体验。
5. 开源与社区支持：项目开源，遵循 Apache 2.0 许可证，拥有活跃的社区支持。

快速上手

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Partitura 加载和处理 MusicXML 文件：

import partitura as pt

# 加载示例 MusicXML 文件
my_xml_file = pt.EXAMPLE_MUSICXML
score = pt.load_score(my_xml_file)

# 获取第一个部分
part = score.parts[0]
print(part.pretty())

# 渲染部分为图像
pt.render(part)

# 获取音符信息
notes = part.notes
pianoroll = np.array([(n.start.t, n.end.t, n.midi_pitch) for n in notes])
print(pianoroll)

# 保存为 MIDI 和 MusicXML 文件
pt.save_score_midi(part, 'mypart.mid')
pt.save_musicxml(part, 'mypart.musicxml')

# 保存为音频文件
pt.save_wav(part, 'mypart.wav')

更多详细示例和文档请访问 Partitura 官方文档。

总结

Partitura 是一个功能强大、易于使用的符号音乐处理工具，适用于多种音乐应用场景。无论你是音乐研究者、开发者还是爱好者，Partitura 都能为你提供强大的支持。立即尝试 Partitura，开启你的音乐数据处理之旅吧！

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项目链接：Partitura GitHub 仓库

安装方式：

pip install partitura

引用 Partitura：

@inproceedings{partitura_mec,
  title={{Partitura: A Python Package for Symbolic Music Processing}},
  author={Cancino-Chacón, Carlos Eduardo and Peter, Silvan David and Karystinaios, Emmanouil and Foscarin, Francesco and Grachten, Maarten and Widmer, Gerhard},
  booktitle={{Proceedings of the Music Encoding Conference (MEC2022)}},
  address={Halifax, Canada},
  year={2022}
}

希望 Partitura 能为你的音乐研究和工作带来便利！🎵🚀

partitura A python package for handling modern staff notation of music 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/partitura