マゼンタMIDIインターフェイスでキャプチャセッションを初期化できません

Question

Magenta MIDI Interfaceの指示に従っていますが、キャプチャセッションの開始に失敗しました。 VMPK（バーチャルMIDIピアノキーボード）のモジュレーションホイールを最大値の127に設定しても、基本的に何も起こりません。

マゼンタMIDIインターフェイスを起動するために以下のシェルスクリプトを使用しました。

#!/bin/bash 
echo "Hello, MIDI!" 

CURR_DIR=`pwd` 
TMP_DIR=$CURR_DIR/tmp 

cd ~/git/magenta 

# List all available ports 
bazel-bin/magenta/interfaces/midi/midi --list 

bazel-bin/magenta/interfaces/midi/midi \ 
--input_port="VMPK Output" \ 
--output_port="VMPK Input" \ 
--generator_name=attention_rnn \ 
--checkpoint=$TMP_DIR/attention_rnn/logdir/run1/train \ 
--hparams="{'batch_size':32,'rnn_layer_sizes':[32, 32]}" 

ここに出力があります。この時点で

Hello, MIDI! 
Input ports: 'VMPK Output' 
Output ports: 'VMPK Input' 
WARNING:tensorflow:<tensorflow.python.ops.rnn_cell.BasicLSTMCell object at 0x11cbccad0>: Using a concatenated state is slower and will soon be deprecated. Use state_is_tuple=True. 
WARNING:tensorflow:<tensorflow.python.ops.rnn_cell.BasicLSTMCell object at 0x11cbcce10>: Using a concatenated state is slower and will soon be deprecated. Use state_is_tuple=True. 
WARNING:tensorflow:<tensorflow.contrib.rnn.python.ops.rnn_cell.AttentionCellWrapper object at 0x11cbccb90>: Using a concatenated state is slower and will soon be deprecated. Use state_is_tuple=True. 
Waiting for start control signal... 

、私は次の図の緑色のボックスに囲まれてVMPK、上のモジュレーション・ホイールを回転させるが、何も値が127

に設定されていても起こりません

私の環境は次のとおりです。

• のMac OS Xヨセミテ10.10.5
• のPython 2.7.11
• Tensorflow 0.10.0rc0
• マゼンタ86ea30ab27adf5923902d0f297ca42bd12bcb4d1

Answer 1

私はCoreMIDIにFluidSynthからドライバをMIDI OUTを変更することにより、マゼンタMIDIインターフェイスでキャプチャセッションを初期化することに成功しました。私は、モジュレーションホイールの値を127に設定してキャプチャセッションを開始し、セッションを0に設定して終了することができました。また、生成されたシーケンスによってキーが自動的に押されたことを確認できました。ここに私の端末の出力があります。

Waiting for start control signal... 
Capturing notes until stop control signal..........................................................Done 
Generating response...Done 
Playing sequence.....................................................Done 

ただし、この変更後、私は完全に音を失った...私は視覚的に「見る」ことができピアノのキーが生成された音に押されたが、私は何を「聞く」ことができませんでした。この消音は、MIDI OUTドライバをFluidSynthという元の設定に戻すまで続きます。その後、私はマゼンタMIDIインターフェイスを初期化する方法を失う...

誰か考えている人はいますか？ここで

---

VMPK MIDI接続（編集> MIDI接続）の私のデフォルト設定です。この設定では、

• 私はマゼンタMIDIインターフェース
• を初期化することはできません私はピアノがここ

---

音を聞くことができVMPK MIDI接続の私の設定の変更です。

• マゼンタMIDIインターフェイスを初期化してシーケンスを生成することができます。
• 私はこれが質問に対する私の回答であるピアノの音

Answer 2

を聞くことができません：「？。あなたはすでにこの時点でfluidsynth開始しているあなたも、リストでそれを見る必要がある - アダム・ロバーツ」

ありませんしていません。だから私は以下のことをしました。最初に、FluidR3_GM2-2.SF2という名前のサウンドフォントでディレクトリに移動しました。次に、コンソールに次のコマンドを入力します。

fluidsynth -a coreaudio 

>マークがコンソールに表示されるので、次のコマンドを入力しました。

> load FluidR3_GM2-2.SF2 

次に、次のメッセージが表示されます。

loaded SoundFont has ID 1 

次に、VMPKアプリを開きます。まず、編集> MIDI接続でMIDI OUTドライバをCoreMIDIに、出力MIDI接続をFluidSynth virtual port (20082)に変更しました。私は、次のコマンドを入力し

、

bazel-bin/magenta/interfaces/midi/midi --list 

と

次のような出力が得られます。

Input ports: 'VMPK Output' 
Output ports: 'FluidSynth virtual port (20082)', 'VMPK Input' 

この出力はよさそうだが、私はまだ場合でも、音生成聞くことができない私はできプライム私のキーボードとメロディのモデルが生成されているようです...

ここに私のコンソールに出力されます。

Input ports: 'VMPK Output' 
Output ports: 'FluidSynth virtual port (20082)', 'VMPK Input' 
WARNING:tensorflow:<tensorflow.python.ops.rnn_cell.BasicLSTMCell object at 0x11cbbe910>: Using a concatenated state is slower and will soon be deprecated. Use state_is_tuple=True. 
WARNING:tensorflow:<tensorflow.python.ops.rnn_cell.BasicLSTMCell object at 0x11cbbe210>: Using a concatenated state is slower and will soon be deprecated. Use state_is_tuple=True. 
Waiting for start control signal... 
Capturing notes until stop control signal..................................Done 
Generating response...Done 
Playing sequence..........................................Done 
Capturing notes until stop control signal..........................................Done 
Generating response...Done 
Playing sequence...........................................Done 

Answer 3

あなたは--output_port =する出力ポートを設定する必要があります "FluidSynth仮想ポート（20082）は、"

Answer 4

最後に、問題が解決されています。

問題は、VMPKでのMIDI接続の設定でした。

これは機能しない設定です。

そして、これはうまく動作設定です。

アダム、あなたの助けと忍耐のためにどうもありがとうございました。