recognize_score
识谱(谱种识别与路由)
识别谱面图片的谱种(五线谱/六线谱/简谱/方块字谱等)并给出后续引擎路由。本工具不做音符级 OMR,只到谱种识别与路由,不产出 MusicXML。
image_path必填output_dir
io.github.ZhongQuinnKing由 GitHub 帳號 ZhongQuinnKing 發布v0.2.1更新於 Oct 31, 2026
Local MCP server, eight music tools: OMR, transcription, theory and notation checks, convert.
本機音樂 MCP 伺服器,提供譜種辨識、音訊轉譜、樂理與記譜檢查、格式互轉與渲染等八個工具。
Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。
參照 儲存庫 中的啟動說明。
乐正线·一级
原作者:ZhongQuinnKing(主号署名) 许可:MIT,见 LICENSE.md 商用与合作:请先联系 [email protected](标题注明【商用授权】或【改编授权】);也可走本仓库 issue
给主流 AI 用的音乐能力包。姊妹篇:采诗读互联网、拾级陪人、玉尺量文章、弦歌弄音乐。
能力验证:一个真实的钢琴编配项目全程走通(选曲/取源/转谱/出谱),产出全部归本包。 项目本身不是成果,这套可复用的流程与工具才是。
每一步都带来源与置信标注。 出库闸:核过的才许标"已验证",没核的一律标"待核对"(报"已验证"须附标准报告卡,口径见 docs/06)。
环境:Python 3.11(参考环境用 conda env music-transcribe)。依赖按工具分档,零依赖件装包即用:
一键安装:
五分钟上手:
(route/fix/export 同壳入口;装不上看 docs/12-故障排查)
自测(判据级二十一套,与 CI 同款):
外部引擎(SMT/Audiveris 等)非 pip 依赖,接入见 docs/03;统一入口 tools/engine_runner.py(引擎注册表与 run.json 留痕)。
常用一条命令:
python3 tools/notation_check.py 谱.musicxmlpython3 tools/score_doctor.py inspect 谱.musicxmlpython3 tools/工具_谱种路由.py 谱图.png,一张图先判谱种(五线谱/六线谱/简谱等),再走对应引擎与工序python3 tools/theory_check.py 谱.musicxml(声部交叉/平行五八度/跨度上限可调/密度骤降/时值)python3 tools/export_pack.py 谱.musicxml --out 目录 --title 曲名(五线谱三件+mxl/mid+简谱三件+试听+成品卡+zip)python3 tools/yuchi_score_check.py 谱.musicxml(谱面规范查对:小节对账/附点越界/连音线闭合/变音记号;只诊断不改谱,与记谱体检分工见规则档)知识线:直接按 知识/90-音乐问答协议.md 的三层路径执行,零安装。
源获取(复刻线):依赖外部通道(采诗,开源公开:github.com/ZhongQuinnKing/caishi;各站边界见 docs/02)。没有该通道时的降级路径:只处理本机已有文件,或用公开搜索自行找谱(弹琴吧/B站等直达页面),按 docs/02 的源分级与各站边界走;不静默降级、不虚构来源。
python3 tools/bench_run.py)。样例全部自造,验「流程可复现」,不承诺准确率数字已验证:
在办(边界如实):
來源:README.md,提交 d3f3eed
识谱(谱种识别与路由)
识别谱面图片的谱种(五线谱/六线谱/简谱/方块字谱等)并给出后续引擎路由。本工具不做音符级 OMR,只到谱种识别与路由,不产出 MusicXML。
image_path必填output_dir音符级 OMR(Audiveris)
用 Audiveris 5.11.0 对印刷体五线谱图片/PDF 做音符级识别,产出 MusicXML(.mxl 与解压后的 .musicxml),并用 music21 回读复验音符数。不可识别或非谱面输入会结构化拒绝。
path必填engineoutput_dir音频/视频转谱
音频经 Basic Pitch(ONNX,本地 WSL)转 MIDI,再由 music21 量化生成 MusicXML;同时跑乐理与记谱校验。视频先用 PyAV 提取音轨(16 kHz 单声道 WAV)再走同一链路。
tempoquantizemedia_path必填output_dir音轨提取(PyAV)
从视频或音频容器中解码音轨,按指定采样率与声道数写出 16-bit PCM WAV;无音轨的视频会以 no_audio_stream 结构化拒绝。
monopath必填output_dirsample_rate乐理校验
调用 music-pack 的 theory_check:声部交叉、平行五八度、跨度过大、声部密度骤降、小节时值等机械可判项。
output_dirscore_path必填span_limit记谱规范校验
调用 music-pack 的 notation_check:符杠分组、符干方向、休止符布局、谱表分配。只接受未压缩 MusicXML。
output_dirscore_path必填格式互转与移调
用 music21 在 MusicXML / MIDI / MXL 之间互转,并按半音数移调;输出回读复验音符数与移调增量。
semitonesoutput_dirscore_path必填output_format渲染出图与 PDF
music21 生成 LilyPond 源,由 LilyPond 2.13.62 输出 PDF 与 PNG。旧版 LilyPond 对中文标题支持有限,会标注。
titleformatsoutput_dirscore_path必填已滿足適用檢查項的 90%
該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。
請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。
任何输入(糊图/截图/哼唱/一句话/数字文件) → 认曲:低质输入只是"线索",不硬做(docs/01) → ├─ 【数字源直通线】用户持有数字文件(自打/正版/下载) │ → 验证三件套 → 直用(最快最准) └─ 【搜索线】没有数字源 → 采诗换源:全网搜高质量谱——弹琴吧/B站链/平台矩阵(docs/02) → 源择优:数字源 > 印刷高清 > 印刷普通;手写不用 → 转谱(引擎链+多引擎共识,docs/03) → 符号层:从原谱图读取回填(连音/力度/踏板/指法) → 精排(Dorico)→ 出谱bash install.sh core # 按档装:core / render / browser / vision / allbash install.sh all # 四档全装python3 tools/xiange.py doctor # 环境自检(缺什么直接给修复命令)python3 tools/xiange.py check 谱.musicxml # 记谱体检(零依赖,立即可跑)python3 tools/xiange.py selfcheck # 判据级自测全列(一遍看全)for f in tools/tests/test_*.py; do python3 "$f"; done