信号处理最让我感兴趣的是在音乐中的潜在应用。我记得前段时间我看到了一个应用程序的预览（对不起，忘记名字了）
也许古巴？
它可以收听某人弹吉他的录音，并在时间线上自动将其与实际演奏的音符/和弦绘制成图表
深度简化，当你弹奏一个音符时，你会产生一个具有给定频率的周期性波。有一个数学技巧（傅里叶变换 DFT）将波转换为频谱，而不是根据时间呈现强度，而是根据波的频率显示它。例如，来自音叉的完美 A 音符会产生 440 Hz 的振荡波。在时域中，这将显示为正弦波。在频域中，它将显示为以 440 Hz 为中心的单个窄尖峰。
现在，当您弹奏吉他时，您不会产生完美的正弦波。敲击 A 会产生基本频率 440 Hz，但也会产生很多额外的频率（例如 880，高八度，但也有很多其他更高和更低的频率），由于振动弦的物理特性，材料和吉他的形状等。这些额外的频率被称为谐波，它们与基音混合以产生“吉他的声音”（在音乐术语中称为音色）。不同的乐器（比如钢琴）将有不同的谐波与基音混合，产生不同的音色。
DSP 程序所做的是对输入信号执行 DFT。通过额外的技巧，他们可以找到基波和谐波，并根据他们的发现推断出你演奏的音符。这必须快速发生，因为您可以在现场演奏并触发特殊技巧时找到音符。例如，您可以在吉他上弹奏一个 A 音符，DSP 将其理解为 A 并将其替换为钢琴的 A，因此您可以从扬声器中获得钢琴的声音。
使用该程序，用户可以移动它们甚至编辑它们。现在，显然这要复杂得多，但它涉及同样的事情吗？信号处理？我还对音乐可视化器和智能照明系统中的可能应用感兴趣。
是的。一旦进入频域，事情就变得非常简单。例如，您可以根据语音频率点亮一个特定的灯，然后用低音鼓点亮另一个灯。
我的理解是，对 MP3 等压缩音频格式进行此处理不会产生与包含单独音轨的 MIDI 相同的结果（也许我误解了）。
他们是两个不同的东西。MP3 是一种来自声波的压缩格式。基本上，它需要控制扬声器的内容并对其进行压缩。这个想法是一样的：DFT，然后删除不太可能听到的东西（例如，在高强度声音之后出现的高音不太可能被听到，所以它被删除了）。
另一方面，MIDI 是事件的卷轴（你知道，就像遥远西部的那些钢琴，带有卷纸卷轴）。该文件不包含音乐。相反，它包含 MIDI 播放器在特定时间使用特定乐器演奏特定音符的说明。“乐器库”的质量（除其他外）是区分糟糕的 MIDI 播放器（听起来像儿童玩具）和好的 MIDI 播放器（听起来很逼真，特别是对于钢琴和小提琴，对于管乐器我仍然必须听到一个现实的）。
它需要从 MIDI 到 MP3，您只需通过 MIDI 播放器进行演奏。反过来做是完全不同的故事，而且要复杂得多，正如您所说，这就是 DSP 发挥作用的地方。
这就像煮一个鱼缸。你得到一个鱼汤。但要从鱼汤中回到鱼缸，就困难多了。
PCM 等未压缩格式会比 MP3 做得更好吗？
PCM 是一种将模拟信号转换为数字信号的技术。所以你的问题有一个根本的误解，即不存在 PCM 格式（RAW 格式是一个很接近的电话，基本上只包含原始数据）。如果您问未压缩的 WAV（包含 PCM 数据）是否比 MP3 更好，那么是的，但有时问题是这对人耳来说真正重要多少，以及您必须对这些数据执行多少后处理。
知道是否有任何现有的库可以促进这一点，或者与该主题相关的面向计算机科学/编程的文章，也许还有示例代码。即使是开源声音/音乐可视化器或任何其他开源声音处理代码也会很棒。
如果你喜欢python，看看这个页面
对不起，如果我没有任何意义。就像我说的，我不知道我在说什么。
我也没有，但我玩弄了一点。