大家好，关于mp3格式转换（mp3格式转换midi格式）很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于mp3格式转换（mp3格式转换midi格式）的知识，希望对各位有所帮助！

如何将mp3格式的文件转换成其他格式文件

目前市面常用的音频格式有mp3、wav、wma、mp2、flac、midi等文件，每种格式的文件都有属于自己的优缺点，那大家知道mp3是一种什么格式的文件吗？它是在1991年由位于德国埃尔朗根的研究组织Fraunhofer-Gesellschaft的一组工程师发明和标准化的。其实它就是一种数字音频格式，是MPEG-1音频层3的缩写。

该格式采用有损压缩的技术，通过减少声音中不重要的部分来减小文件大小，同时保留足够的声音质量。它被广泛用于音乐、电台、电视、电影和其他多媒体应用。由于mp3格式的高压缩率和良好的音质，它成为了互联网上最流行的数字音频格式之一，并得到了广泛的应用和支持。

而随着数字音频技术的不断发展，人们对于音频格式的需求也越来越多样化。mp3格式虽然拥有高压缩率和良好的音质，但有些设备或应用程序可能不支持它，因此需要将mp3文件转换为其他格式，以便在更多的设备和应用程序中使用。那我们如何转换音频格式mp3呢？下面我将介绍一种我认为比较简单好用的音频格式转换方法，想知道的小伙伴快跟我一起往下看看吧。

迅捷音频转换器提供了简单直观的操作界面，我们只需要将要转换的音频文件拖放到程序窗口中，然后选择要转换的目标格式，最后点击“全部转换”按钮即可开始转换。同时，它还支持批量转换功能，我们可以一次性将多个音频文件进行批量转换，大大提高了转换效率。

以上就是这篇文章的全部内容啦，相信大家现在对mp3格式的文件都有一定的了解，并且也应该都知道如何转换音频格式mp3了吧。如果你还有什么音频转换软件想要推荐的话，欢迎在评论区进行补充说明哦。

音乐文件怎么转换格式？音乐格式转换的三种方法

目前音乐的储存压缩方式有很多，我们常用的音频格式有.MP3、APE、WAV等，经常会对添加的音频文件的格式有所要求，这就需要我们灵活地更改转换音频文件的格式，如果还有小伙伴不知道怎么快速转换音乐文件的格式，下面就为大家说三种常用的简单实用的方法。

音乐文件怎么转换格式

目前常用的音频格式有很多，他们各有各的优缺点，下面就为大家列举几个常使用的格式及其特点：

wav：兼容有损和无损，相对比较符合原汁原味的声音感觉，建议如果听古典、纯音乐选WAV格式，因为细节比较多，缺点就是文件比较大

ape：就是流行音乐，如果你追求无损的话，那么这个格式是可以的，音质方面和WAV差不多，比flac稍好，但是解码速度较慢，当然APE也可以用CD—R刻录成接近原CD音质的CD

mp3：常见的一种音频格式，但是是一种有损格式，高频部分音质损失较严重;

wma：由微软开发的一种音频格式，对比mp3，比特率相同时wma音质更好些。wma lossless继 wma格式之后被开发出来，可以达到无损压缩的效果;

aac：压缩效果及音质输出效果比mp3更胜一筹，itunes store的音乐就是aac格式(文件后缀.m4a)，目前是移动设备上替代mp3的理想格式。

方法一：更改文件后缀名

第一步：打开我的电脑

打开我的电脑在上方找到查看界面，点击进入

第二步：展示文件后缀

在查看界面中找到文件扩展名，勾选此项，然后关闭我的电脑

第三步：更改后缀

找到需要更改的文件，现在可以在文件名中看到.MP3的后缀名，点击重命名，将.MP3改为需要更换的格式，比如.wav、.midi、.flac等。

方法二：使用风云音频处理大师

第一步：打开风云音频处理大师

风云音频处理大师首页中包含了音频转换、音频剪辑、音频合并等多项功能，支持各种音频处理功能，在首页中点击第一项音频转换按钮

第二步：添加素材

进入音频转换页面后，点击屏幕中央的添加文件按钮，找到需要处理的文件素材

第三步：选择输出格式

点击文件右侧的输出格式，选择需要转换的格式，还可以选择音频的转化质量，选择完成后点击蓝色转换按钮，稍微等待几秒即可完成转换。

方法三：市面常用音乐播放器，以qq音乐为例

第一步：打开qq音乐

打开qq音乐后，点击右上角三条横线，找到音频转码按钮，点击进入

第二步：添加素材

点击上方的添加歌曲或者导入cd，将需要转化的音频文件添加进其中

第三步：开始转换

添加完素材后，在下方选择需要转换的格式，再修改保存路径至你所需要的位置，点击开始转换即可，稍等几秒中就能完成转换。

总结

大家看完都应该已经学会如何转换音频格式了，这样在大家插入背景音乐、剪辑音频的时候就不用担心音乐格式不正确而无法操作了。

不懂乐理,也能扒谱,基于openvpi将mp3转换为midi乐谱(Python3.10)

所谓”扒谱”是指通过听歌或观看演奏视频等方式，逐步分析和还原音乐作品的曲谱或乐谱的过程。它是音乐学习和演奏的一种常见方法，通常由音乐爱好者、乐手或学生使用。

在扒谱的过程中，人们会仔细聆听音乐作品，辨别和记录出各个音符、和弦、节奏等元素，并通过试错和反复推敲来逐渐还原出准确的曲谱或乐谱。这对于那些没有正式乐谱或想学习特定曲目的人来说，是一种有效的方式。

扒谱的目的是为了更好地理解和演奏音乐作品，从中学习技巧、乐曲结构和艺术表达等方面。但不懂乐理的人很难听出音符和音准，本次我们通过openvpi的开源项目some来直接针对mp3文件进行扒谱，将mp3转换为midi文件。

项目配置

首先我们来克隆项目：

git clone

进入项目的目录some:

cd some

接着下载项目的预训练模型：

?pwd=odsm

2stems模型放到项目的pretrained_models目录下。

ckpt模型放入项目的ckpt目录下。

如果没有ckpt和pretrained_models目录，请手动建立。

如下所示：

“`├───ckpt│ config.yaml│ model_ckpt_steps_104000_simplified.ckpt├───pretrained_models│ └───2stems│ ._checkpoint│ checkpoint│ model.data-00000-of-00001│ model.index│ model.meta“`

如此，项目就配置好了。

背景音乐和人声分离

扒谱主要针对人声部分，所以需要spleeter的参与，关于spleeter，请参见：人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10)，囿于篇幅，这里不再赘述。

执行命令：

spleeter separate -p spleeter:2stems -o ./output ./test.mp3

这里使用2stems模型已经在上文中进行下载，并且放置在项目的pretrained_models目录。

如果没有output目录，请手动建立，test.mp3为需要扒谱的音乐文件。

随后会将背景音乐accompaniment.wav和人声vocals.wav分别输出在项目的output目录：

├───output│ └───test│ accompaniment.wav│ vocals.wav人声去噪

一般情况下，分离后的人声可能还存在混音等噪音，会影响转换的效果。

这里使用noisereduce来进行降噪：

pip install noisereduce

编写降噪代码：

from scipy.io import wavfileimport noisereduce as nr# load datarate, data = wavfile.read(“./output/test/vocals.wav”)# perform noise reductionreduced_noise = nr.reduce_noise(y=data, sr=rate)wavfile.write(“./output/test/vocals.wav”, rate, reduced_noise)

运行后会对vocals.wav人声文件进行降噪重写操作。

扒谱（wav转换midi）

接着运行命令进行转换：

python infer.py –model ./ckpt/model_ckpt_steps_104000_simplified.ckpt –wav ./output/test/vocals.wav

程序返回：

python infer.py –model ./ckpt/model_ckpt_steps_104000_simplified.ckpt –wav ./output/test/vocals.wavaccumulate_grad_batches: 1, audio_sample_rate: 44100, binarization_args: {‘num_workers’: 0, ‘shuffle’: True}, binarizer_cls: preprocessing.MIDIExtractionBinarizer, binary_data_dir: data/some_ds_fixmel_spk3_aug8/binary,clip_grad_norm: 1, dataloader_prefetch_factor: 2, ddp_backend: nccl, ds_workers: 4, finetune_ckpt_path: None,finetune_enabled: False, finetune_ignored_params: [], finetune_strict_shapes: True, fmax: 8000, fmin: 40,freezing_enabled: False, frozen_params: [], hop_size: 512, log_interval: 100, lr_scheduler_args: {‘min_lr’: 1e-05, ‘scheduler_cls’: ‘lr_scheduler.scheduler.WarmupLR’, ‘warmup_steps’: 5000},max_batch_frames: 80000, max_batch_size: 8, max_updates: 10000000, max_val_batch_frames: 10000, max_val_batch_size: 1,midi_extractor_args: {‘attention_drop’: 0.1, ‘attention_heads’: 8, ‘attention_heads_dim’: 64, ‘conv_drop’: 0.1, ‘dim’: 512, ‘ffn_latent_drop’: 0.1, ‘ffn_out_drop’: 0.1, ‘kernel_size’: 31, ‘lay’: 8, ‘use_lay_skip’: True}, midi_max: 127, midi_min: 0, midi_num_bins: 128, midi_prob_deviation: 1.0,midi_shift_proportion: 0.0, midi_shift_range: [-6, 6], model_cls: modules.model.Gmidi_conform.midi_conforms, num_ckpt_keep: 5, num_sanity_val_steps: 1,num_valid_plots: 300, optimizer_args: {‘beta1’: 0.9, ‘beta2’: 0.98, ‘lr’: 0.0001, ‘optimizer_cls’: ‘torch.optim.AdamW’, ‘weight_decay’: 0}, pe: rmvpe, pe_ckpt: pretrained/rmvpe/model.pt, permanent_ckpt_interval: 40000,permanent_ckpt_start: 200000, pl_trainer_accelerator: auto, pl_trainer_devices: auto, pl_trainer_num_nodes: 1, pl_trainer_precision: 32-true,pl_trainer_strategy: auto, raw_data_dir: [], rest_threshold: 0.1, sampler_frame_count_grid: 6, seed: 114514,sort_by_len: True, task_cls: training.MIDIExtractionTask, test_prefixes: None, train_set_name: train, units_dim: 80,units_encoder: mel, units_encoder_ckpt: pretrained/contentvec/checkpoint_best_legacy_500.pt, use_buond_loss: True, use_midi_loss: True, val_check_interval: 4000,valid_set_name: valid, win_size: 2048| load ‘model’ from ‘ckpt\model_ckpt_steps_104000_simplified.ckpt’.100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:01<00:00, 1.66it/s]MIDI file saved at: ‘output\test\vocals.mid’

转换好的钢琴旋律midi文件存放在output目录下，直接双击播放即可，也可以通过代码进行播放：

”’ pg_midi_sound101.pyplay midi music files (also mp3 files) using pygametested with Python273/331 and pygame192 by vegaseat”’import pygame as pgdef play_music(music_file): ”’ stream music with mixer.music module in blocking manner this will stream the sound from disk while playing ”’ clock = pg.time.Clock() try: pg.mixer.music.load(music_file) print(“Music file {} loaded!”.format(music_file)) except pygame.error: print(“File {} not found! {}”.format(music_file, pg.get_error())) return pg.mixer.music.play() # check if playback has finished while pg.mixer.music.get_busy(): clock.tick(30)# pick a midi or MP3 music file you have in the working folder# or give full pathnamemusic_file = r”D:\work\YiJianBaPu\output\test\vocals.mid”#music_file = “Drumtrack.mp3″freq = 44100 # audio CD qualitybitsize = -16 # unsigned 16 bitchannels = 2 # 1 is mono, 2 is stereobuffer = 2048 # number of samples (experiment to get right sound)pg.mixer.init(freq, bitsize, channels, buffer)# optional volume 0 to 1.0pg.mixer.music.set_volume(0.8)try: play_music(music_file)except KeyboardInterrupt: # if user hits Ctrl/C then exit # (works only in console mode) pg.mixer.music.fadeout(1000) pg.mixer.music.stop() raise SystemExit结语

笔者在原项目的基础上进行了fork，添加了人声分离和降噪的功能，并且整合了预训练模型，与众乡亲同飨：

文章分享结束，mp3格式转换（mp3格式转换midi格式）和mp3格式转换（mp3格式转换midi格式）的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！