基于神经网络的声乐演奏评价系统研究及其在钢琴教学中的应用

来源 :贵州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:winchard
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着近年来钢琴教学的兴起,大量的人员加入到了学习钢弹奏的队伍。但昂贵的钢琴教学费用以及它特有的教师和学生一对一的教学模式造成了钢琴教育资源非常的紧缺,学习钢琴演奏成为了一项奢侈的活动。于是采用电脑多媒体软件进行钢琴教学就成为了缓解该矛盾的一种可行的方式。本文讨论了钢琴教学软件实现方法,对电脑钢琴教学中的难点(即电脑教学是单向的知识传授而缺少交互的环节)提出了采用神经网络模型对钢琴演奏进行评价的方法,并用来模拟教师指导学生进行弹奏练习。对于一首音乐的演奏,影响其效果的因素是多种多样的,对其评价的指标也有很多种,如节奏感、表现力、乐感、风格的把握等。采用电脑来模拟这个评价过程,实质上就是要找出影响音乐演奏效果的因素和评价指标之间的数理关系。神经网络是人工智能里通过模拟人类大脑思维方式提出来的一种数学模型,它具有对数据分布要求不严格、非线性的数据处理方法、强鲁棒性和动态性等优点,非常适合作为评价系统的数学模型。另外神经网络也有很强的理论基础,其在各行业中的应用也发展得基本成熟,本文尝试着把神经网络数学模型引入到钢琴演奏的评价系统中来。本论文所完成的主要工作:1、论文首先说明了神经网络的原理,然后根据音乐理论找出了影响演奏效果的因素,包括音符、节奏、节拍、旋律、调性等。然后对每一种因素进行量化,并作为神经网络的输入参数。2、根据音乐演奏的评价指标设计神经网络模型,在钢琴教师和学生的帮助下获得了钢琴演奏样本数据,完成了神经网络的训练。3、介绍了现阶段钢琴教学软件的基本情况,设计了一个钢琴教学软件的框架。然后实现了《欢乐颂》钢琴弹奏练习的功能,并采用神经网络评价模块对教师和学生的弹奏进行了评价,检验模型的性能。钢琴学习的初期功能完备的MIDI键盘和真实的钢琴相比对于演奏者的发挥并无很大的影响,因而弹奏系统采用了MIDI键盘作为获取演奏特征的工具。弹奏软件采用了VC++编写实现,运行于Win32平台上面。在六盘水“音韵琴行”邀请了一位钢琴教师和两位学生进行了弹奏试验。在比对了他们的不同的弹奏结果后得出,系统设计的各项指标均达到了要求。
其他文献
堆溢出是指写到堆内存块的数据大于其内存容量导致超越边界,从而覆盖相邻内存块内容的一种情形。堆溢出破坏数据的完整性,导致程序运行失败、系统当机,甚至利用它改变程序执行流
端到端丢包率是基本的网络性能测度。因为受到网络规模、应用行为等多方面因素的影响,丢包特征的测量和估算一直以来都最具挑战性和最难以测量的网络性能参数。本论文从实测
随着软件产品规模的日益扩大、软件复杂性的不断提高,软件危机的出现让软件开发与软件维护变得越来越困难,软件工程正是为了解决软件危机而出现的一门学科,它在软件开发与维
信息隐藏是进行产品版权保护的一种手段。随着数字化和网络化的飞速发展,信息隐藏技术成为当前信息科学领域研究的热点。数字水印技术是信息隐藏技术的一个主要分支,该技术将
土地覆盖变化是全球变化研究中的一个重要内容,而土地覆盖分类又是研究土地覆盖变化的重要前提。全极化SAR(Synthetic Aperture Radar)数据包含目标较完备的物理性质和结构信
AVS标准是《信息技术先进音视频编码》系列标准的简称,是我国具备自主知识产权的第二代信源编码标准。AVS-M是AVS的第七部分,主要目标是满足无线移动网络、IP网络中视频通信业
无线传感器网络是由大量的价格低廉的传感器节点组成,这些传感器节点组织形成多跳无线网络,协作地完成大规模传感任务。作为一种新型的网络和计算技术,它可以将客观世界中不断变
随着信息技术的不断发展,数据挖掘在企业、政府和科学研究中越来越多地得到广泛应用,一批数据挖掘系统作为商业智能系统的一部分被开发和部署。然而不同系统间数据挖掘结果格
P2P是网络计算的一种新技术,其目的是将网络中不同的计算机连接在一起,进行文件共享与交换,并能充分利用互联网和Web站点中的闲置资源。这种网络结构中所有的网络结点是互相
在图像识别的方法中,人们的一般性思维是寻找图像中存在的某些具体特征,然后利用这些特征进行分类,特征提取是图像处理领域重要的研究方向。但事物的具体特征可能是千差万别的,如