[發明專利]一種機器人的演奏控制方法及機器人在審
| 申請號: | 201711322453.6 | 申請日: | 2017-12-12 |
| 公開(公告)號: | CN108053815A | 公開(公告)日: | 2018-05-18 |
| 發明(設計)人: | 蔡任軒 | 申請(專利權)人: | 廣州德科投資咨詢有限公司 |
| 主分類號: | G10H1/00 | 分類號: | G10H1/00;G06K9/00 |
| 代理公司: | 廣州德科知識產權代理有限公司 44381 | 代理人: | 陳曉妍;林玉旋 |
| 地址: | 510663 廣東省廣州市高新技術產業開發區*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 機器人 演奏 控制 方法 | ||
本發明涉及人工智能技術領域,具體涉及一種機器人的演奏控制方法及機器人,包括:機器人接收演奏指令,該演奏指令至少包括目標樂曲的樂曲名稱,獲取并解析與該樂曲名稱相匹配的原始MIDI文件,得到目標樂曲的演奏控制參數,以及控制機器人的內置攝像頭拍攝圖像,并根據圖像識別機器人當前所處的環境,然后將演奏控制參數調整為與機器人當前所處的環境相匹配的目標演奏控制參數,根據目標演奏控制參數控制機器人演奏目標樂曲??梢姡景l明實施例,能夠使機器人在不同的演奏場合下采用不同的演奏方式,從而提高聆聽者的用戶體驗。
技術領域
本發明涉及人工智能技術領域,具體涉及一種機器人的演奏控制方法及機器人。
背景技術
日新月異的科技發展給音樂領域注入了許多新鮮元素,逐漸改變了人們編寫、表演、制作甚至欣賞音樂的方式,其中,得益于人工智能技術的飛速發展,機器人也可以像演奏家一樣,為人們演奏樂曲,給人們帶來不一樣的聽覺體驗。對于機器人來說,可以通過機器學習的方法學習不同的演奏家演奏同一樂曲的版本,由此獲得演奏該樂曲的演奏方式,演奏方式包括演奏該樂曲的演奏速度、演奏力度等。然而,相比起演奏家可以在不同的演奏場合采用不同的演奏方式演奏同一首樂曲,機器人在演奏同一首樂曲時只能通過固定的演奏方式進行演奏,機器人的演奏方式過于單一。
發明內容
本發明實施例公開一種機器人的演奏控制方法及機器人,能夠使機器人在不同的演奏場合下采用不同的演奏方式,從而提高聆聽者的用戶體驗。
所述機器人接收演奏指令,所述演奏指令至少包括目標樂曲的樂曲名稱;
所述機器人獲取與所述樂曲名稱相匹配的原始MIDI文件;
所述機器人解析所述原始MIDI文件,得到所述目標樂曲的演奏控制參數;
所述機器人控制所述機器人的內置攝像頭拍攝圖像,并根據所述圖像識別所述機器人當前所處的環境;
所述機器人將所述演奏控制參數調整為與所述機器人當前所處的環境相匹配的目標演奏控制參數,并根據所述目標演奏控制參數控制所述機器人演奏所述目標樂曲。
作為一種可選的實施方式,在本發明實施例第一方面中,所述機器人根據所述目標演奏控制參數控制所述機器人演奏所述目標樂曲之后,所述方法還包括:
所述機器人檢測預設時間段內是否接收到新的演奏指令,所述預設時間段的起始時刻是所述目標樂曲演奏結束的時刻;
如果否,則所述機器人獲取與所述目標樂曲相似度高于預設閾值的至少一首待演奏樂曲;
所述機器人通過語音輸出至少一首所述待演奏樂曲的樂曲名稱,以使用戶根據至少一首所述待演奏樂曲的樂曲名稱選擇目標待演奏樂曲。
作為一種可選的實施方式,在本發明實施例第一方面中,所述方法還包括:
所述機器人構建卷積神經網絡模型,所述卷積神經網絡模型用于識別所述機器人所處的環境;
所述機器人獲取海量樣本圖像,并根據所述海量樣本圖像形成訓練樣本集;
所述機器人根據所述訓練樣本集對所述卷積神經網絡模型進行訓練,得到訓練好的卷積神經網絡模型;
所述機器人根據所述圖像識別所述機器人當前所處的環境,包括:
所述機器人使用所述訓練好的卷積神經網絡模型對所述圖像進行識別,以識別出所述機器人當前所處的環境。
作為一種可選的實施方式,在本發明實施例第一方面中,所述方法還包括:
在演奏所述目標樂曲的過程中,所述機器人控制拾音器記錄所述機器人演奏所述目標樂曲時的音頻信號;
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