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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。
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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。
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
python3下音乐处理库:midi, pretty-midi, fluidsynth3, mingus等
还有第三方库：eyeD3, pydub, PyAudio, librosa等
