帅

Musicreater/data.py

@@ -4,8 +4,6 @@
 存储音·创新数据存储类
 """
 
-# WARNING 本文件中使用之功能尚未启用
-
 """
 版权所有 © 2025 金羿
 Copyright © 2025 Eilles
@@ -18,42 +16,21 @@ Terms & Conditions: License.md in the root directory
 # Email TriM-Organization@hotmail.com
 # 若需转载或借鉴 许可声明请查看仓库目录下的 License.md
 
+# WARNING 本文件中使用之功能尚未启用
 
-from math import sin, cos, asin, radians, degrees, sqrt, atan, inf
+from math import sin, cos, asin, radians, degrees, sqrt, atan, inf, ceil
 from dataclasses import dataclass
-from typing import Optional, Any, List, Tuple, Union, Dict, Sequence, Callable
-import bisect
+from typing import Optional, Any, List, Tuple, Union, Dict, Sequence, Callable, Generator
+from enum import Enum
 
 from .types import FittingFunctionType
 from .constants import MC_PITCHED_INSTRUMENT_LIST
 
-
-class ArgumentCurve:
-
-    base_line: float = 0
-    """基线/默认值"""
-
-    default_curve: Callable[[float], float]
-    """默认曲线"""
-
-    defined_curves: Dict[float, "ArgumentCurve"] = {}
-    """调整后的曲线集合"""
-
-    left_border: float = 0
-    """定义域左边界"""
-
-    right_border: float = inf
-    """定义域右边界"""
-
-    def __init__(self, baseline: float = 0, default_function: Callable[[float], float] = lambda x: 0, function_set: Dict = {}) -> None:
-        pass
-
-    def __call__(self, *args: Any, **kwds: Any) -> Any:
-        pass
-
+from .paramcurve import ParamCurve
 
 
 class SoundAtmos:
+    """声源方位类"""
 
     sound_distance: float
     """声源距离 方块"""
@@ -66,6 +43,20 @@ class SoundAtmos:
         distance: Optional[float] = None,
         azimuth: Optional[Tuple[float, float]] = None,
     ) -> None:
+        """
+        定义一个发声方位
+        
+        Parameters
+        ------------
+        distance: float
+            发声源距离玩家的距离（半径 `r`）
+            注：距离越近，音量越高，默认为 0。此参数可以与音量成某种函数关系。
+        azimuth: tuple[float, float]
+            声源方位
+            注：此参数为tuple，包含两个元素，分别表示：
+            `rV`  发声源在竖直（上下）轴上，从玩家视角正前方开始，向顺时针旋转的角度
+            `rH`  发声源在水平（左右）轴上，从玩家视角正前方开始，向上（到达玩家正上方顶点后变为向下，以此类推的旋转）旋转的角度
+        """
 
         self.sound_azimuth = (azimuth[0] % 360, azimuth[1] % 360) if azimuth else (0, 0)
         """声源方位"""
@@ -103,7 +94,7 @@ class SoundAtmos:
 
     @property
     def position_displacement(self) -> Tuple[float, float, float]:
-        """声像位移"""
+        """声像位移，直接可应用于我的世界的相对视角的坐标参考系中（^x ^y ^z）"""
         dk1 = self.sound_distance * round(cos(radians(self.sound_azimuth[1])), 8)
         return (
             -dk1 * round(sin(radians(self.sound_azimuth[0])), 8),
@@ -161,14 +152,6 @@ class SingleNote:
             高精度的开始时间偏移量(1/1250秒)
         is_percussion: bool
             是否作为打击乐器
-        distance: float
-            发声源距离玩家的距离（半径 `r`）
-            注：距离越近，音量越高，默认为 0。此参数可以与音量成某种函数关系。
-        azimuth: tuple[float, float]
-            声源方位
-            注：此参数为tuple，包含两个元素，分别表示：
-            `rV`  发声源在竖直（上下）轴上，从玩家视角正前方开始，向顺时针旋转的角度
-            `rH`  发声源在水平（左右）轴上，从玩家视角正前方开始，向上（到达玩家正上方顶点后变为向下，以此类推的旋转）旋转的角度
         extra_information: Dict[str, Any]
             附加信息，尽量存储为字典
 
@@ -332,6 +315,17 @@ class SingleNote:
             return self.start_tick > other.start_tick
 
 
+class CurvableParam(str, Enum):
+    """可曲线化的参数枚举类"""
+    PITCH = "note-pitch"
+    VELOCITY = "note-velocity"
+    VOLUME = "note-volume"
+    DISTANCE = "note-sound-distance"
+    HORIZONTAL_PANNING = "note-H-panning-degree"
+    VERTICAL_PANNING = "note-V-panning-degree"
+
+
+
 class SingleTrack(list):
     """存储单个轨道的类"""
 
@@ -353,7 +347,7 @@ class SingleTrack(list):
     sound_position: SoundAtmos
     """声像方位"""
 
-    argument_curves: Dict[str, FittingFunctionType]
+    argument_curves: Dict[CurvableParam, ParamCurve]
     """参数曲线"""
 
     extra_info: Dict[str, Any]
@@ -397,6 +391,11 @@ class SingleTrack(list):
         """音符数"""
         return len(self)
 
+    @property
+    def track_notes(self) -> List[SingleNote]:
+        """音符列表"""
+        return self
+
     def set_info(self, key: Union[str, Sequence[str]], value: Any):
         """设置附加信息"""
         if isinstance(key, str):
@@ -416,6 +415,90 @@ class SingleTrack(list):
         """获取附加信息"""
         return self.extra_info.get(key, default)
 
-class SingleMusic(object):
+
+    def get_notes(self) -> Generator[SingleNote, Any, None]:
+
+        # TODO : 添加其他参数以及参数曲线到这里来
+        for note in self:
+            yield note
+
+
+class SingleMusic(list):
     """存储单个曲子的类"""
 
+    music_name: str
+    """乐曲名称"""
+
+    music_creator: str
+    """本我的世界曲目的制作者"""
+
+    music_original_author: str
+    """曲目的原作者"""
+
+    music_description: str
+    """当前曲目的简介"""
+
+    music_credits: str
+    """曲目的版权信息"""
+
+    # 感叹一下什么交冗余设计啊！（叉腰）
+    extra_info: Dict[str, Any]
+    """这还得放东西？"""
+
+    def __init__(
+        self,
+        name: str = "未命名乐曲",
+        creator: str = "未命名制作者",
+        original_author: str = "未命名原作者",
+        description: str = "未命名简介",
+        credits: str = "未命名版权信息",
+        *args: SingleTrack,
+        extra_information: Dict[str, Any] = {},
+    ):
+        self.music_name = name
+        """乐曲名称"""
+
+        self.music_creator = creator
+        """曲目制作者"""
+
+        self.music_original_author = original_author
+        """乐曲原作者"""
+
+        self.music_description = description
+        """简介"""
+
+        self.music_credits = credits
+        """版权信息"""
+
+        self.extra_info = extra_information if extra_information else {}
+
+        super().__init__(*args)
+
+    @property
+    def track_amount(self) -> int:
+        """音轨数"""
+        return len(self)
+
+    @property
+    def music_tracks(self) -> List[SingleTrack]:
+        """音轨列表"""
+        return self
+
+    def set_info(self, key: Union[str, Sequence[str]], value: Any):
+        """设置附加信息"""
+        if isinstance(key, str):
+            self.extra_info[key] = value
+        elif (
+            isinstance(key, Sequence)
+            and isinstance(value, Sequence)
+            and (k := len(key)) == len(value)
+        ):
+            for i in range(k):
+                self.extra_info[key[i]] = value[i]
+        else:
+            # 提供简单报错就行了，如果放一堆 if 语句，降低处理速度
+            raise TypeError("参数类型错误；键：`{}` 值：`{}`".format(key, value))
+
+    def get_info(self, key: str, default: Any = None) -> Any:
+        """获取附加信息"""
+        return self.extra_info.get(key, default)

Musicreater/paramcurve.py

@@ -0,0 +1,580 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+存储音·创音轨所需的参数曲线
+"""
+
+"""
+版权所有 © 2025 金羿
+Copyright © 2025 Eilles
+
+开源相关声明请见 仓库根目录下的 License.md
+Terms & Conditions: License.md in the root directory
+"""
+
+# 睿乐组织 开发交流群 861684859
+# Email TriM-Organization@hotmail.com
+# 若需转载或借鉴 许可声明请查看仓库目录下的 License.md
+
+
+# WARNING 本文件中使用之功能尚未启用
+# 鉴于白谭若佬给出的建议：本功能应是处于低优先级开发的
+# 因此暂时用处不大，可以稍微放一会再进行开发
+# 目前用人工智能生成了部分代码，只经过简单的测试
+# 可以等伶伦工作站开发出来后再进行完整的测试
+
+
+from math import ceil
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Optional, Any, List, Tuple
+from enum import Enum
+import bisect
+
+from .types import FittingFunctionType
+
+
+def _evaluate_bezier_segment(
+    t0: float,
+    v0: float,
+    t1: float,
+    v1: float,
+    out_tangent: Optional[Tuple[float, float]],
+    in_tangent: Optional[Tuple[float, float]],
+    u: float,
+) -> float:
+    """
+    计算贝塞尔区间 [t0, t1] 在归一化参数 u ∈ [0,1] 处的 y 值。
+
+    控制点：
+      P0 = (t0, v0)
+      P1 = (t0 + out_dt, v0 + out_dv)
+      P2 = (t1 - in_dt, v1 - in_dv)   ← 注意：in_tangent 是相对于 t1 的偏移
+      P3 = (t1, v1)
+    """
+    # 默认控制点：退化为线性
+    p0 = (t0, v0)
+    p3 = (t1, v1)
+
+    if out_tangent is not None:
+        p1 = (t0 + out_tangent[0], v0 + out_tangent[1])
+    else:
+        p1 = p0  # 无出手柄 → 与起点重合
+
+    if in_tangent is not None:
+        p2 = (t1 - in_tangent[0], v1 - in_tangent[1])
+    else:
+        p2 = p3  # 无入手柄 → 与终点重合
+
+    # 三次贝塞尔 y(t)
+    mt = 1.0 - u
+    return mt**3 * p0[1] + 3 * mt**2 * u * p1[1] + 3 * mt * u**2 * p2[1] + u**3 * p3[1]
+
+
+class InterpolationMethod:
+    """
+    预定义的标准化插值函数集合。所有函数接受归一化输入 u ∈ [0,1]，返回 v ∈ [0,1]。
+    """
+
+    @staticmethod
+    def linear(u: float) -> float:
+        """
+        线性插值。
+
+        Parameters
+        ----------
+        u : float
+            归一化时间，范围 [0, 1]。
+
+        Returns
+        -------
+        float
+            插值权重，范围 [0, 1]。
+        """
+        return u
+
+    @staticmethod
+    def ease_in_quad(u: float) -> float:
+        """
+        二次缓入（慢进快出）。
+
+        Parameters
+        ----------
+        u : float
+            归一化时间，范围 [0, 1]。
+
+        Returns
+        -------
+        float
+            插值权重。
+        """
+        return u * u
+
+    @staticmethod
+    def ease_out_quad(u: float) -> float:
+        """
+        二次缓出（快进慢出）。
+
+        Parameters
+        ----------
+        u : float
+            归一化时间，范围 [0, 1]。
+
+        Returns
+        -------
+        float
+            插值权重。
+        """
+        return 1 - (1 - u) ** 2
+
+    @staticmethod
+    def ease_in_out_quad(u: float) -> float:
+        """
+        二次缓入缓出。
+
+        Parameters
+        ----------
+        u : float
+            归一化时间，范围 [0, 1]。
+
+        Returns
+        -------
+        float
+            插值权重。
+        """
+        if u < 0.5:
+            return 2 * u * u
+        else:
+            return 1 - pow(-2 * u + 2, 2) / 2
+
+    @staticmethod
+    def hold(u: float) -> float:
+        """
+        阶梯保持模式占位函数。实际插值逻辑在 ParamCurve.value_at 中特殊处理。
+
+        Parameters
+        ----------
+        u : float
+            归一化时间（忽略）。
+
+        Returns
+        -------
+        float
+            无意义，仅作标识。
+        """
+        return 0.0
+
+
+@dataclass
+class Keyframe:
+    """
+    参数曲线上的一个关键帧，支持完整的入/出切线控制。
+
+    插值优先级：
+    1. 若 use_bezier=True → 使用贝塞尔模式（需 in_tangent / out_tangent）
+    2. 否则 → 使用 out_interp 函数（in_interp 被忽略）
+    """
+
+    time: float
+    value: float
+
+    # 函数插值模式
+    out_interp: Optional[FittingFunctionType] = None
+
+    # 贝塞尔模式
+    in_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = (
+        None  # (dt, dv) ← 相对于自身（负 dt 表示左侧）
+    )
+    out_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = (
+        None  # (dt, dv) → 相对于自身（正 dt 表示右侧）
+    )
+    use_bezier: bool = False
+
+
+class BoundaryBehaviour(str, Enum):
+    """
+    边界行为枚举。
+    """
+
+    CONSTANT = "constant"
+    """返回默认基线值"""
+    HOLD = "hold"
+    """保持首/尾关键帧的值"""
+
+
+class ParamCurve:
+    """
+    参数曲线类
+    """
+
+    """
+    支持动态节点编辑
+    用户通过添加/修改关键帧（时间-值对）来定义曲线，类自动在相邻关键帧之间生成插值段。
+    支持多种插值模式：线性（'linear'）、平滑缓动（'smooth'）、保持（'hold'）或自定义函数。
+    """
+
+    base_line: float = 0.0
+    """基线/默认值"""
+
+    base_interpolation_function: FittingFunctionType
+    """默认（未指定区间时的）关键帧插值模式"""
+
+    boundary_behaviour: BoundaryBehaviour
+    """边界行为，控制参数曲线在已定义的范围外的返回值"""
+
+    _keys: List[Keyframe]
+    """关键帧列表"""
+
+    def __init__(
+        self,
+        base_value: float = 0.0,
+        default_interpolation_function: FittingFunctionType = InterpolationMethod.linear,
+        boundary_mode: BoundaryBehaviour = BoundaryBehaviour.CONSTANT,
+    ):
+        """
+        初始化参数曲线。
+
+        Parameters
+        ----------
+        base_value : float
+            边界外默认值（当 boundary_mode 为 BoundaryBehaviour.CONSTANT 时使用）。
+        default_interp : FittingFunctionType
+            新关键帧的默认 out_interp。
+        boundary_mode : BoundaryBehaviour
+            范围外行为：
+            - BoundaryBehaviour.CONSTANT: 返回 base_value
+            - BoundaryBehaviour.HOLD: 保持首/尾关键帧值
+        """
+        self.base_line = base_value
+        self.base_interpolation_function = default_interpolation_function
+        self.boundary_behaviour = boundary_mode
+
+        self._keys: List[Keyframe] = []
+
+    def add_key(
+        self,
+        time: float,
+        value: float,
+        out_interp: Optional[FittingFunctionType] = None,
+        in_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = None,
+        out_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = None,
+        use_bezier: bool = False,
+    ):
+        """
+        添加或更新关键帧。
+
+        Parameters
+        ----------
+        time : float
+            关键帧时间。
+        value : float
+            参数值。
+        out_interp : Optional[Callable]
+            出插值函数（若 use_bezier=False）。
+        in_tangent : Optional[Tuple[float, float]]
+            入切线偏移 (dt, dv)。dt 通常为负（表示左侧），但存储为绝对偏移。
+        out_tangent : Optional[Tuple[float, float]]
+            出切线偏移 (dt, dv)。dt 通常为正。
+        use_bezier : bool
+            是否使用贝塞尔插值。
+
+        Returns
+        -------
+        None
+
+        Notes
+        -----
+        若时间已存在，更新该关键帧的所有属性。
+        """
+        interp = (
+            out_interp if out_interp is not None else self.base_interpolation_function
+        )
+        new_key = Keyframe(time, value, interp, in_tangent, out_tangent, use_bezier)
+
+        idx = bisect.bisect_left(self._keys, time, key=lambda k: k.time)
+        if idx < len(self._keys) and self._keys[idx].time == time:
+            self._keys[idx] = new_key
+        else:
+            self._keys.insert(idx, new_key)
+
+    def remove_key(self, time: float):
+        """
+        移除指定时间的关键帧。
+
+        Parameters
+        ----------
+        time : float
+            要移除的关键帧时间。
+
+        Returns
+        -------
+        None
+        """
+        idx = bisect.bisect_left(self._keys, time, key=lambda k: k.time)
+        if idx < len(self._keys) and self._keys[idx].time == time:
+            del self._keys[idx]
+
+    def update_key_value(self, time: float, new_value: float):
+        """更新关键帧值，保留其他属性。"""
+        idx = bisect.bisect_left(self._keys, time, key=lambda k: k.time)
+        if idx < len(self._keys) and self._keys[idx].time == time:
+            k = self._keys[idx]
+            self._keys[idx] = Keyframe(
+                time, new_value, k.out_interp, k.in_tangent, k.out_tangent, k.use_bezier
+            )
+
+    def update_key_interp(
+        self,
+        time: float,
+        out_interp: Optional[FittingFunctionType] = None,
+        in_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = None,
+        out_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = None,
+        use_bezier: bool = False,
+    ):
+        """更新关键帧的插值属性。"""
+        idx = bisect.bisect_left(self._keys, time, key=lambda k: k.time)
+        if idx < len(self._keys) and self._keys[idx].time == time:
+            k = self._keys[idx]
+            new_value = k.value
+            interp = out_interp if out_interp is not None else k.out_interp
+            self._keys[idx] = Keyframe(
+                time, new_value, interp, in_tangent, out_tangent, use_bezier
+            )
+
+    def set_key_tangents(
+        self,
+        time: float,
+        in_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = None,
+        out_tangent: Optional[Tuple[float, float]] = None,
+        use_bezier: bool = True,
+    ):
+        """单独设置关键帧的切线，不改变值。"""
+        idx = bisect.bisect_left(self._keys, time, key=lambda k: k.time)
+        if idx < len(self._keys) and self._keys[idx].time == time:
+            k = self._keys[idx]
+            self._keys[idx] = Keyframe(
+                time,
+                k.value,
+                out_interp=k.out_interp,
+                in_tangent=in_tangent,
+                out_tangent=out_tangent,
+                use_bezier=use_bezier,
+            )
+
+    def make_key_smooth(self, time: float):
+        """
+        将关键帧设为“平滑”模式（自动对称切线，并设为贝塞尔模式）。
+        切线长度基于相邻关键帧的时间和值差。
+        """
+        idx = bisect.bisect_left(self._keys, time, key=lambda k: k.time)
+        if idx < len(self._keys) and self._keys[idx].time == time:
+            k = self._keys[idx]
+            prev_k = self._keys[idx - 1] if idx > 0 else None
+            next_k = self._keys[idx + 1] if idx + 1 < len(self._keys) else None
+
+            # 默认切线长度：时间差的 1/3，值差按比例
+            dt_in = dt_out = 0.1
+            dv_in = dv_out = 0.0
+
+            if prev_k and next_k:
+                dt_total = next_k.time - prev_k.time
+                dv_total = next_k.value - prev_k.value
+                dt_in = dt_out = dt_total / 3.0
+                dv_in = dv_out = dv_total / 3.0
+            elif prev_k:
+                dt_out = (k.time - prev_k.time) / 2.0
+                dv_out = (k.value - prev_k.value) / 2.0
+                dt_in = dt_out
+                dv_in = dv_out
+            elif next_k:
+                dt_in = (next_k.time - k.time) / 2.0
+                dv_in = (next_k.value - k.value) / 2.0
+                dt_out = dt_in
+                dv_out = dv_in
+
+            self.set_key_tangents(
+                time,
+                in_tangent=(-dt_in, -dv_in),  # in_tangent 存储为偏移，使用时做减法
+                out_tangent=(dt_out, dv_out),
+                use_bezier=True,
+            )
+
+    def _get_boundary_value(self, t: float) -> float:
+        """根据 boundary_mode 获取范围外的值。"""
+        if not self._keys:
+            return self.base_line
+        if self.boundary_behaviour == BoundaryBehaviour.CONSTANT:
+            return self.base_line
+        elif self.boundary_behaviour == BoundaryBehaviour.HOLD:
+            if t < self._keys[0].time:
+                return self._keys[0].value
+            else:
+                return self._keys[-1].value
+        else:  # 可能会有别的模式吗？
+            return self.base_line
+
+    def value_at(self, t: float) -> float:
+        """
+        计算时间 t 处的曲线值。
+
+        Parameters
+        ----------
+        t : float
+            查询时间。
+
+        Returns
+        -------
+        float
+            插值结果。
+        """
+        keys = self._keys
+        if not keys:
+            return self._get_boundary_value(t)
+
+        if t < keys[0].time or t > keys[-1].time:
+            return self._get_boundary_value(t)
+
+        times = [k.time for k in keys]
+        idx = bisect.bisect_right(times, t) - 1
+
+        if idx < 0:
+            return self._get_boundary_value(t)
+        if idx >= len(keys) - 1:
+            return keys[-1].value
+
+        k0 = keys[idx]
+        k1 = keys[idx + 1]
+
+        if k0.time == k1.time:
+            return k0.value
+        if k0.time == t:
+            return k0.value
+        if k1.time == t:
+            return k1.value
+
+        t0, v0 = k0.time, k0.value
+        t1, v1 = k1.time, k1.value
+        u = (t - t0) / (t1 - t0)
+        u = max(0.0, min(1.0, u))
+
+        # 贝塞尔模式（高优先级）
+        if k0.use_bezier or k1.use_bezier:
+            return _evaluate_bezier_segment(
+                t0,
+                v0,
+                t1,
+                v1,
+                out_tangent=k0.out_tangent,
+                in_tangent=k1.in_tangent,  # ← 关键：使用下一帧的 in_tangent！
+                u=u,
+            )
+
+        # 函数插值模式，优先处理阶梯保持模式
+        elif k0.out_interp is InterpolationMethod.hold:
+            return v0
+
+        interp_func = k0.out_interp or self.base_interpolation_function
+        v_norm = interp_func(u)
+        return v0 + v_norm * (v1 - v0)
+
+    def __call__(self, t: float) -> float:
+        return self.value_at(t)
+
+    def get_all_keys(self) -> List[Tuple[float, float]]:
+        """返回 (time, value) 列表。"""
+        return [(k.time, k.value) for k in self._keys]
+
+    def set_default_interpolation_function(self, interp_func: FittingFunctionType):
+        """设置默认插值函数。"""
+        self.base_interpolation_function = interp_func
+
+    def set_boundary_mode(
+        self, mode: BoundaryBehaviour, base_value: Optional[float] = None
+    ):
+        """
+        设置边界行为。
+
+        Parameters
+        ----------
+        mode : BoundaryBehaviour
+            边界行为设定
+        base_value : Optional[float]
+            当 mode=BoundaryBehaviour.CONSTANT 时，指定新的默认值。
+        """
+        self.boundary_behaviour = mode
+        if base_value is not None:
+            self.base_line = base_value
+
+    def bake(
+        self,
+        start: float,
+        end: float,
+        sample_rate: Optional[float] = None,
+        num_samples: Optional[int] = None,
+        dtype: Any = None,
+    ) -> "np.ndarray":  # type: ignore 这里这样用会报错吗？不知道，但是人工智能这样写了都，大抵是能用的吧
+        """
+        将参数曲线在指定时间范围内烘焙为 NumPy 数组，用于高性能实时查询或音频渲染。
+
+        Parameters
+        ----------
+        start : float
+            烘焙起始时间（包含）。
+        end : float
+            烘焙结束时间（不包含）。
+        sample_rate : Optional[float]
+            采样率（单位：样本/时间单位）。例如，若时间单位为秒，sample_rate=48000 表示每秒 48k 样本。
+            必须与 `num_samples` 二选一提供。
+        num_samples : Optional[int]
+            输出数组的总样本数。若提供，则忽略 `sample_rate`。
+        dtype : Any, optional
+            输出数组的数据类型（如 np.float32）。默认为 np.float64。
+
+        Returns
+        -------
+        np.ndarray
+            一维 NumPy 数组，长度为 `num_samples`，`arr[i] ≈ curve(start + i / sample_rate)`。
+
+        Exceptions
+        ----------
+        ValueError
+            - 若 `start >= end`
+            - 若未提供 `sample_rate` 且未提供 `num_samples`
+            - 若 `num_samples <= 0`
+
+        Notes
+        -----
+        - 内部使用 `np.linspace` 生成时间轴，然后逐点调用 `self.value_at(t)`。
+        - 虽然目前是 Python 循环，但对于典型自动化曲线（<1000 关键帧），NumPy 向量化优势主要体现在内存布局和后续处理。
+        - 如需极致性能（如 >1M 样本），可未来优化为 C++/Numba 加速，但当前已满足 DAW 自动化需求。
+        """
+        if start >= end:
+            raise ValueError("起始值须小于结束值。")
+
+        if num_samples is not None:
+            if num_samples <= 0:
+                raise ValueError("烘焙的采样数须为非零自然数。")
+            n = num_samples
+        elif sample_rate is not None:
+            if sample_rate <= 0:
+                raise ValueError("烘焙的采样率须为正值。")
+            duration = end - start
+            n = int(ceil(duration * sample_rate))
+            # 别因为小数数值会产生的问题而越界了来着
+            if n == 0:
+                n = 1
+        else:
+            raise ValueError("烘焙参数时，须提供采样率或采样数。")
+
+        import numpy as np
+
+        # 生成对应时间的节点：[start, ..., end - dt]
+        times = np.linspace(start, end, n, endpoint=False)
+
+        # 计算每个时间节点上的参数值
+        # 我们认为在数字音频工作站的环境里，此值可能最多到 ~1e6 的样子，因此这样 for 一下应当可以接受
+        # WARNING: 人工智能是这样理解的，如果有问题的话后续可能需要更改
+        values = np.empty(n, dtype=dtype or np.float64)
+        for i in range(n):
+            values[i] = self.value_at(float(times[i]))
+
+        return values

pyproject.toml

@@ -47,6 +47,7 @@
     full = [
         "TrimMCStruct <= 0.0.5.9",
         "brotli >= 1.0.0",
+        "numpy"
     ]
     dev = [
         "TrimMCStruct <= 0.0.5.9",