[發明專利]一種智能陪練方法在審
| 申請號: | 201910055233.4 | 申請日: | 2019-01-21 |
| 公開(公告)號: | CN109817192A | 公開(公告)日: | 2019-05-28 |
| 發明(設計)人: | 鐘毅;劉強;陸建;李湘 | 申請(專利權)人: | 深圳蜜蜂云科技有限公司 |
| 主分類號: | G10H1/00 | 分類號: | G10H1/00;G09B15/00 |
| 代理公司: | 深圳市道臻知識產權代理有限公司 44360 | 代理人: | 陳琳 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區沙頭街*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 演奏 陪練 演奏數據 結構化數據 評測 樂音 智能 音準 反饋 練習 可識別 樂譜 樂器 監控 優化 轉化 | ||
1.一種智能陪練方法,其特征在于,包括步驟:
獲取演奏數據,識別轉化為對應樂譜的樂音結構化數據;
對所述樂音結構化數據進行評測處理,以獲取演奏數據的演奏完成度評價。
2.根據權利要求1所述的智能陪練方法,其特征在于,所述獲取演奏數據并識別轉化為對應樂譜的樂音結構化數據包括步驟:
通過拾音設備獲取演奏數據;
將獲取的演奏數據轉化為數字音樂文件;
將所述數字音樂文件傳入經深度學習算法訓練的樂音識別模型識別轉化為對應的樂音結構化數據。
3.根據權利要求2所述的智能陪練方法,其特征在于,深度學習算法訓練樂音識別模型包括步驟:
通過遷移學習訓練適合不同器樂的樂音自動識別模型。
4.根據權利要求1或2所述的智能陪練方法,其特征在于,對所述樂音結構化數據進行評測處理包括步驟:
分析樂音結構化數據,并轉化為將樂音結構化數據按時間順序進行展示的演奏時序圖譜;
將演奏數據對應的演奏時序圖譜與標準的演奏時序圖譜進行比較;
輸出通過比較后演奏數據的演奏完成度評價結果。
5.根據權利要求4所述的智能陪練方法,其特征在于,所述將演奏數據對應的演奏時序圖譜與標準的演奏時序圖譜進行比較包括步驟:
對比演奏數據對應的演奏時序圖譜與標準的演奏時序圖譜在對應時刻的音符的音高、時長情況;
根據對應演奏時刻的音高演奏情況輸出音高準確度結果并在對應樂譜音符位置進行標識;
根據對應演奏時刻的每個音符的演奏時長情況輸出節奏評價結果;
結合音高準確度結果和節奏評價結果輸出演奏數據的演奏完成度評價結果。
6.根據權利要求4所述的智能陪練方法,其特征在于,通過演奏歌曲的部分小節、文本輸入歌曲名稱和語音口述歌曲名稱中的一種方式識別后,從數據庫中調取相應標準的演奏時序圖譜。
7.根據權利要求1所述的智能陪練方法,其特征在于,所述智能陪練方法還包括步驟:
演奏者根據樂譜的小節和演奏特點,將整段樂譜分解為不同的練習段落,對其中的一個或多個練習段落進行重復練習。
8.根據權利要求7所述的智能陪練方法,其特征在于,所述智能陪練方法還包括步驟:
演奏者對一個或多個練習段落的演奏數據進行回放并獲取對應的演奏完成度評價結果。
9.根據權利要求7所述的智能陪練方法,其特征在于,所述智能陪練方法還包括步驟:
演奏者將一次或多次演奏數據合并發送至指導者;
指導者根據獲取的演奏數據給予表演情感和音樂理解方面的指導。
10.根據權利要求1所述的智能陪練方法,其特征在于,所述智能陪練方法還包括步驟:
演奏者選擇不同的速率進行練習。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于深圳蜜蜂云科技有限公司,未經深圳蜜蜂云科技有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201910055233.4/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





