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Jupyter notebook midi player doesn't recognize MetronomeMark

Aperta
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
jupyter-notebook, python
Ambito
tooling

Direzione di ricerca

Start by reproducing the report: parse the attached 6/8 MIDI file and call .show('midi') both in a Jupyter notebook and in a plain Python session, then compare playback speed. The payload does not name the source files, so the first step is locating where show('midi') builds its MIDI output and how it handles the MetronomeMark tempo. Done means the notebook and command-line playback match, with a test covering a 6/8 file. The issue has been silent for about 500 days with no linked pull request, so confirm with maintainers that it is still wanted before starting.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

music21 version

9.7.0

Operating System(s) checked
Windows 11

Problem summary
In Jupyter Notebook, load a midi file with 6/8 timesignature, play it with .show('midi'). It will play faster than playing the original midi file in windows media player.

If I .show('musicxml') in normal python command line and play it in the musescore window poped up, or .show('.midi') in normal command line, the playing speed is correct

Steps to reproduce
只要平凡68.zip

run in both Jupyter Notebook and normal python command line.

import music21
a=music21.converter.parseFile(r"C:\Users\lin\Desktop\只要平凡68.mid")
a.show('midi')
a,show('musicxml')

Expected vs. actual behavior
Expected: no matter how I play it, it plays in the same speed.
Actual: If I play it with .show('midi') in jupyter notebook, it will play faster.

More information

Lingua principale
Python
Stelle
2.6k
Fork
459
Merge medio
1g 7h
PR unite (30g)
40

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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