1.背景介绍
随着人工智能技术的发展，语音识别和自然语言处理等技术已经越来越成熟，人们可以通过语音指令来控制智能家居、手机等设备。除了语音识别技术在生活中的应用，语音生成技术也越来越普及。使用语音生成技术，我们可以将文字转换成语音，同时也可以将语音转换成文字，这为语音内容的后期处理提供了很大的便利。
2.语音转为midi文件
2.1WAV音频文件转为PCM格式
在将语音转换为midi钢琴曲之前，我们需要将语音音频文件转换为PCM格式音频文件。PCM是一种数字采样的音频数据格式，由于midi钢琴曲需要精确的数字采样数据，因此将音频文件转换为PCM格式是必须的。
在Python中，我们可以使用pydub库将WAV格式音频文件转换为PCM格式音频文件。具体代码如下：
from pydub import AudioSegment
from pydub.utils import make_chunks
def wav_to_pcm(wav_file_path):
sound = AudioSegment.from_file(wav_file_path, format='wav')
sound = sound.set_channels(1) # 将双声道立体声转换为单声道
sound = sound.set_frame_rate(16000) # 将采样率转换为16KHz
pcm_data = sound.raw_data
return pcm_data
在以上代码中，我们使用AudioSegment.from_file()方法读取WAV格式音频文件，使用set_channels()方法将双声道音频转换成单声道音频，使用set_frame_rate()方法将采样率转换为16000Hz，最终得到PCM格式音频数据。
2.2 PCM音频数据转为midi钢琴曲
MIDI（Musical Instrument Digital Interface）是一种数字音频协议，可以将音频数据转换成MIDI文件，并且可以被各种音乐软件、钢琴等乐器解析，实现钢琴演奏等操作。
在Python中，我们可以使用midiutil库将PCM格式音频数据转换为midi钢琴曲。midiutil库可以直接生成midi文件，同时还支持MIDI文件的修改以及合成等操作。具体代码如下：
from midiutil import MIDIFile
def pcm_to_midi(pcm_data, output_file_path):
midi_file = MIDIFile(numTracks=1, adjust_origin=False)
track = 0
tempo = 120 # 设置midi曲速
time_unit = 1 / 120 / 4 # 设置midi时间单位，默认四分之一音符
midi_file.addTempo(track, time=0, tempo=tempo)
for i in range(len(pcm_data)):
pitch = ord(pcm_data[i]) - 128
volume = 100 # 设置音量
duration = time_unit # 设置时长，这里默认为四分之一音符
midi_file.addNote(track, i, pitch, time_unit*i, duration, volume)
with open(output_file_path, 'wb') as output_file:
midi_file.writeFile(output_file)
在以上代码中，我们首先通过MIDIFile()方法创建了一个midi文件，同时设置了曲速和时间单位。然后通过addNote()方法向midi文件中添加乐符，addNote()方法的参数包括：轨道序号、开始时间、音高、结束时间、时长和音量等信息。最终将midi文件存储至指定的文件路径。
3.中文语音转文字
在将语音转换为midi钢琴曲之前，我们需要先将中文语音转换为文字。在Python中，我们可以使用科大讯飞（iFLYTEK）提供的语音识别API，将中文语音转换为英文或者汉字，并返回相应的文字结果。
首先需要先到https://www.xfyun.cn/官网注册，获取Appid、API Key和API Secret，然后安装科大讯飞提供的SDK，在Python代码中调用语音识别API即可实现语音转文字的操作。具体代码如下：
from aip import AipSpeech
import wave
def get_file_content(file_path):
with wave.open(file_path, 'rb') as f:
audio = f.readframes(f.getnframes())
return audio
def voice_to_text(file_path):
APP_ID = '...'
API_KEY = '...'
SECRET_KEY = '...'
client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
pcm_data = wav_to_pcm(file_path)
audio = get_file_content(pcm_data)
result = client.asr(audio, 'pcm', 16000, {'dev_pid': 1536})
if result['err_no'] == 0:
return result['result'][0]
else:
return None
在以上代码中，我们首先通过AipSpeech()方法创建一个AipSpeech对象，然后通过get_file_content()方法获取PCM格式音频数据，并使用client.asr()方法将PCM格式音频数据转换为中文文字。asr()方法的参数包括：音频数据、音频格式、采样率、开发者ID等信息。最终返回转换后的中文文本内容。
4.文字转为midi钢琴曲
在将中文语音转换为midi钢琴曲之前，我们需要先将中文文本转换为钢琴曲。在Python中，我们可以使用Python的音乐生成库Music21来实现中文文本的自动作曲。
Music21库提供了一系列音乐操作方法，包括音符生成、旋律生成、和弦生成等等，使用Music21库，我们可以根据中文文本自动生成对应的音乐序列，最终转换成midi文件即可。具体代码如下：
from music21 import *
def text_to_notes(text, instrument):
phrase = corpus.parse('bach/bwv57.8')
melody = phrase.parts[0].flat
notes = []
for token in text:
if token == u'，':
n = note.Note()
n.duration.quarterLength = 1.0
notes.append(n)
elif token == u'。':
n = note.Rest()
n.duration.quarterLength = 2.0
notes.append(n)
else:
n = melody.notesRelative[melody.pitchNames.index(token)]
n = n.transpose(12)
notes.append(n)
# 添加乐器
for note in notes:
note.articulations = []
note.volume.velocity = 90
note.volume.client = instrument
note.volume.editorial.fence = 'no'
return notes
def notes_to_midi(notes, output_file_path):
mf = midi.MidiFile()
mf.ticksPerQuarterNote = 1024
track = midi.MidiTrack()
mf.tracks.append(track)
for note in notes:
mfEvent = note
mfEvent.channel = 0
track.append(mfEvent)
mf.open(output_file_path, 'wb')
mf.write()
mf.close()
在以上代码中，我们首先使用corpus.parse()方法从Music21库中提取出巴赫乐曲bwv57.8的乐谱片段，然后通过notesRelative属性获取乐谱片段的相对音高，根据文本的不同标点符号逐个生成相应的音符或休止符，最终将生成的音符序列存储为midi文件。
总结
本文介绍了如何使用Python将中文语音转换为midi钢琴曲。通过调用科大讯飞的语音识别API，我们可以将中文语音转换为文字信息；使用Music21库，我们可以将中文文本转换成乐符；最后通过midiutil库，我们可以将乐符序列转换为midi文件。这种方法的优点是可以将自己演唱的歌曲或者语音信息转换为钢琴曲进行演奏，同时也可以将音乐播放或演奏的内容转换为中文文本，用于文本分类等应用场景。