MusicRNN 的任务是续写音符序列：输入自写短旋律，输出新的 NoteSequence，再导出 MIDI 供人工编曲。它不是把录音识别成乐谱。下面以四个音的种子开始，说明量化、续写和音乐验收；未运行模型或下载检查点。
种子旋律必须有节奏信息
例子在 120 BPM 下依次播放 C4、D4、E4、G4，每音半秒。NoteSequence 用 pitch、起止时间、速度和拍号表示旋律，不能只传四个音名字符串。先安装 @magenta/music，按官方 README 选 Node 或浏览器环境，检查历史 TensorFlow.js 依赖是否与运行环境兼容。
量化后续写并保存 MIDI
const mm = require("@magenta/music");
const fs = require("fs");
async function main() {
const seed = {totalTime: 2, tempos: [{time: 0, qpm: 120}],
timeSignatures: [{time: 0, numerator: 4, denominator: 4}],
notes: [60,62,64,67].map((pitch,i) => ({pitch, velocity: 90,
startTime: i*0.5, endTime: (i+1)*0.5, isDrum: false}))};
const q = mm.sequences.quantizeNoteSequence(seed, 4);
const model = new mm.MusicRNN(
"https://storage.googleapis.com/magentadata/js/checkpoints/music_rnn/basic_rnn");
await model.initialize();
const continuation = await model.continueSequence(q, 32, 1.0);
fs.writeFileSync("continuation.mid", Buffer.from(mm.sequenceProtoToMidi(continuation)));
console.log(continuation.notes.length);
model.dispose();
}
main().catch(console.error);32 是续写的离散步数，不是 32 秒。生成结果是 continuation，不能假定已经拼回输入种子；需要完整乐段时先在 MIDI 编辑器按节拍连接。官方导出实现可将量化序列转回时间序列。
检查音乐而不只检查文件
在 MIDI 编辑器中看拍号、速度和音域，听种子末尾到续写开头的衔接。重复音过多、跳进太大、落点不合和声时，标为待编曲修改；音符数量非零只说明有输出。相同种子改变 temperature 可能影响采样，不能由某个值保证悦耳。
老项目依赖与创作边界
检查点加载失败先核对网络资源、路径和 TensorFlow.js 环境，不要误报“模型没有创意”。先保存种子和未经编辑的输出，再保存人工修订版，方便评估哪些部分由模型生成。模型可协助产生候选乐句，不保证音乐原创性或完整授权；公开使用前仍需审查素材和成品。
参考资料
依据 2026-10-03 读取的官方资料整理：官方文档 1；官方文档 2；官方文档 3；官方文档 4。
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