从音频中提取MIDI是一项非常具有挑战性的任务，需要使用一些先进的音频处理技术和人工智能算法。以下是一些可能有用的方法：

1. 基于深度学习的方法：现在有很多基于深度学习的算法可以用于音频处理，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。这些算法可以通过学习大量的音频数据来提取MIDI信息。

2. 基于频谱分析的方法：MIDI文件通常包含音符、音量、持续时间和其他音乐参数。这些参数可以通过分析音频信号的频谱来提取。这种方法需要对音频信号进行频谱分析，并使用一些特定的算法来提取MIDI信息。

3. 基于音高检测的方法：音高检测是一种常见的音频处理技术，可以用于检测音频信号中的音高信息。在音频处理中，可以使用音高检测来提取MIDI信息。这种方法需要使用一些特定的算法来检测音频信号中的音高信息，并将其转换为MIDI格式。

4. 基于音频编辑软件的方法：现在有很多音频编辑软件可以用于提取MIDI信息。这些软件通常具有一些特殊的音频处理插件，例如音高检测和音符识别等。使用这些插件可以有效地提取MIDI信息，但需要一定的音频处理技能。

需要注意的是，从音频中提取MIDI仍然是一个非常具有挑战性的任务，特别是在复杂的音频场景中。因此，最好的方法是使用多种方法进行尝试，并根据实际情况选择最适合的方法。同时，需要注意提取结果可能会因音频文件的质量和复杂度而异，因此需要进行一些后期处理和调整。