CN111553260A - 一种交互式教学方法和系统 - Google Patents

一种交互式教学方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111553260A
CN111553260A CN202010339136.0A CN202010339136A CN111553260A CN 111553260 A CN111553260 A CN 111553260A CN 202010339136 A CN202010339136 A CN 202010339136A CN 111553260 A CN111553260 A CN 111553260A
Authority
CN
China
Prior art keywords
score
audio signal
matching
standard
sequence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010339136.0A
Other languages
English (en)
Inventor
张向东
王剑龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Miusi Tantan Technology Co ltd
Original Assignee
Suzhou Miusi Tantan Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Miusi Tantan Technology Co ltd filed Critical Suzhou Miusi Tantan Technology Co ltd
Priority to CN202010339136.0A priority Critical patent/CN111553260A/zh
Publication of CN111553260A publication Critical patent/CN111553260A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/12—Classification; Matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/049—Temporal neural networks, e.g. delay elements, oscillating neurons or pulsed inputs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B15/00—Teaching music
    • G09B15/02—Boards or like means for providing an indication of notes
    • G09B15/023—Electrically operated

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Auxiliary Devices For Music (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

本发明公开了一种交互式教学方法和系统。所述交互式教学方法采集弹奏的音频信号；将弹奏的音频信号的音符序列和标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示；若匹配结果为正确，用户继续弹奏；否则，执行唱谱流程，所述唱谱流程包括：采集用户唱谱的音频信号；将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示；若匹配结果为正确，用户进行弹奏。所述交互式教学方法和系统，在用户学习乐器的过程中使用这种方式做乐器弹奏之前的乐谱内容认识校正和弹奏后错误内容的矫正，提高用户对乐器学习的效率。

Description

一种交互式教学方法和系统
技术领域
本发明涉及一种交互式教学方法和系统。
背景技术
在乐器学习时，首先需要学生对乐理知识和五线谱有一定的认识，老师在教学过程中普遍会让学生先唱谱，唱正确后再进行乐器弹奏练习，在弹奏出现错误时，也会让学生先通过唱谱的方式纠正学生对乐谱的认识后再纠正乐器弹奏错误。这种大量标准化重复练习，更多的依赖人工纠错，需要耗费大量时间和精力，且不能完全避免疏漏。目前，随着语音识别技术和音乐信号识别技术的发展，使通过语音准确获取乐谱唱名和通过音乐信号准确获取音高/起止之间/力度等信息成为可能，人们需要一种可以不依赖于人工纠错实现音乐练习的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种交互式教学方法和系统，增加用户对乐谱的认识，提高学习效率。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：
一种交互式教学方法，包括：
采集弹奏的音频信号；
将弹奏的音频信号的音符序列和标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示；
若匹配结果为正确，用户继续弹奏；
否则，执行唱谱流程，所述唱谱流程包括：
采集用户唱谱的音频信号；
将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示；
若匹配结果为正确，用户进行弹奏。
作为优选，所述将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，还包括，若匹配结果为错误，继续进行唱谱流程。
作为优选，所述将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，包括，对于单音的情况，采用单独识别；对于多音的情况，采用单独识别，或者由高到低识别。
作为优选，所述单独识别，包括，将唱谱的唱谱内容的唱名和起止时间直接与标准乐谱的音符序列的唱名和起止时间做匹配。
作为优选，所述采用由高到低识别，包括对音高进行由高到低识别。
作为优选，对于多音的情况，采用由高到低识别，从标准乐谱中获取唱名时也要按照由高到底的规则获取，并且相应修改对应唱名的起止时间。
作为优选，所述将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，包括，利用语音识别技术或单音音高识别，识别唱谱的音频信号中的唱谱内容，将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配。
作为优选，所述将匹配结果进行显示，包括，将匹配成功的音符和匹配不成功的音符进行区别显示。
作为优选，匹配成功的音符进行染色显示，或者做标记显示。
作为优选，在用户弹奏之前，还包括所述唱谱流程。
作为优选，所述将弹奏的音频信号的音符序列与标准乐谱的音符序列进行匹配，包括，利用深度神经网络模型识别弹奏的音频信号中的音符序列，将弹奏的音频信号的音符序列与标准乐谱的音符序列进行匹配。
本发明还公开了一种交互式教学系统，包括：
唱谱信号获取单元，用于获取唱谱的音频信号；
唱谱信号识别单元，对所述唱谱信号获取单元获取的唱谱的音频信号进行实时处理，获取唱谱的音频信号的唱谱内容；
弹奏信号获取单元，用于获取弹奏的音频信号；
弹奏信号识别单元，对所述弹奏信号获取单元获取的音频信号进行实时处理，获取弹奏的音频信号的音符序列；
信号匹配单元，用于将所述唱谱信号识别单元识别的唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，以及用于将所述弹奏信号识别单元识别的弹奏的音频信号的音符序列与标准乐谱的音符序列进行匹配；
交互单元，用于显示信号匹配单元得到的匹配结果。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：本发明所述一种交互式教学方法和系统，通过用户唱谱的音信信号与标准乐谱做比对，确认用户对乐谱的正确认识，通过弹奏的音频信号的识别与标准乐谱做比对，确认用户对乐器弹奏的正确性，并在用户学习乐器的过程中使用这种方式做乐器弹奏之前的乐谱内容认识校正和弹奏后错误内容的矫正，提高用户对乐器学习的效率。
附图说明
在此描述的附图仅用于解释目的，而不意图以任何方式来限制本发明公开的范围。另外，图中的各部件的形状和比例尺寸等仅为示意性的，用于帮助对本发明的理解，并不是具体限定本发明各部件的形状和比例尺寸。本领域的技术人员在本发明的教导下，可以根据具体情况选择各种可能的形状和比例尺寸来实施本发明。在附图中：
图1是本发明一具体实施例的交互式教学方法的流程图；
图2是本发明一具体实施例的交互式教学系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，当元件被称为“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施例。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请参见图1，一种交互式教学方法，包括：
弹奏流程，具体的，
S101:采集用户弹奏乐谱的音频信号。
S102:采用人工智能的方式对弹奏的音频信号的音符序列做实时处理，具体的，采用深度神经网络模型进行实时处理，获取弹奏的音频信号的音符序列，并将弹奏的音频信号的音符序列和标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示。具体的，利用深度神经网络模型识别所述音频信号中的音符序列，具体的，将已经进行过音符起始点、结束点以及音高标注的训练样本集中的音频信号进行常数q变换(cqt变换)，得到音频信号的频谱数据，将频谱数据输入卷积神经网络(CNN)进行特征提取，得到特征时间序列，然后使用长短期记忆模型(LSTM)对特征时间序列进行模型训练，用训练好的模型对输入的音频信号进行分析识别，输出音符序列，包含音高，力度，起止时间信息。
S103:判断匹配结果是否正确。
S104:若匹配结果为正确，用户继续弹奏，选择重复练习来提高掌握的熟练度，或者选择换一首乐谱进行弹奏。
若匹配结果为不正确，执行唱谱流程，提高用户对乐谱的认识。所述唱谱流程包括：
S201:采集用户唱谱的音频信号；
S202:采集用户唱谱的音频信号采用语音识别技术或者单音音高识别(音高提取)，本实施例中采用。
具体的匹配方法如下所述：对于单音的情况，采用单独识别的方式，即将唱谱的唱谱内容的唱名和起止时间直接与标准乐谱的唱谱内容的唱名和起止时间做匹配。
对于多音的情况，可以采用单独识别的方式，也可以采用由高到低识别的方式。单独识别的方式如前所述，将唱谱的唱谱内容的唱名和起止时间直接与标准乐谱的音符序列的唱名和起止时间做匹配。由高到低识别的方式，将音高由高到低进行识别，相应的，从标准乐谱中获取唱名时也要按照由高到底的规则获取，并且相应修改对应唱名的起止时间。
对于匹配成功的音符和未匹配成功的音符，采用不同的显示方式在标注乐谱上进行区别显示。对于匹配成功的音符，可以进行染色显示，或者做标记显示。
S203:判断匹配结果是否正确。
S204:若匹配结果为正确，用户进行弹奏该乐谱。
若匹配结果为错误，继续进行唱谱流程，直至唱谱匹配结果显示为正确，则进行相应乐谱的弹奏联系。
上述先弹奏，对于错误部分使用唱谱的方式校正的方法，适用于有一定经验的用户。
对于初学者，需要先进行唱谱，对于错误部分使用唱谱的方式校正，然后再弹奏，对于错误部分再使用唱谱的方式校正的方法，确保初学者对乐谱的正确认识。
具体教学方法包括：
唱谱流程：采集用户唱谱的音频信号。
采用语音识别技术或者单音音高识别获取唱谱的音频信号的唱谱内容，将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示。
若匹配结果为正确，执行弹奏流程。
若匹配结果为错误，继续进行唱谱流程，直至唱谱匹配结果显示为正确，则进行相应乐谱的弹奏练习。
所述弹奏流程包括：
采集用户弹奏乐谱的音频信号。
采用人工智能的方式对弹奏的音频信号做实时处理，具体的，采用深度神经网络模型进行实时处理，获取弹奏的音频信号的音符序列，并将弹奏的音频信号的音符序列和标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示。
若匹配结果为正确，用户继续弹奏，选择重复练习来提高掌握的熟练度，或者选择换一首乐谱进行弹奏。
若匹配结果为不正确，执行所述唱谱流程。
所述交互式教学方法，通过用户唱谱的音频信号与乐谱内容做比对，确认用户对乐谱的正确认识，通过弹奏的音频信号的识别与乐谱内容做比对，确认用户对乐器弹奏的正确性。并且，在用户学习乐器的过程中使用这种方法做乐器弹奏之前的乐谱内容认识校正和弹奏后错误内容的矫正，提高学习效率。
请参见图2，本发明还公开了一种交互式教学系统，包括：
唱谱信号获取单元30，采用麦克风获取唱谱的音频信号；
唱谱信号识别单元40，对所述唱谱信号获取单元获取的唱谱的音频信号进行实时处理，获取唱谱的音频信号的唱谱内容；
弹奏信号获取单元50，采用麦克风，或者拾振器，或者麦克风、拾振器同时使用，获取弹奏的音频信号；
弹奏信号识别单元60，对所述弹奏信号获取单元获取的音频信号进行实时处理，获取弹奏的音频信号的音符序列；
乐谱信号存储单元70，存储标准乐谱的音符序列。
信号匹配单元80，用于将所述唱谱信号识别单元识别的唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，以及用于将所述弹奏信号识别单元识别的弹奏的音频信号的音符序列与标准乐谱的音符序列进行匹配。所述乐谱信号存储单元可以单独设置一个单元，也可以设置在所述信号匹配单元里面。
交互单元90，用于显示信号匹配单元得到的匹配结果。
目前市面上的产品都是仅基于乐谱的识别，且大部分都是物理装置，终端乐器学习产品专注于纠正学生在学习乐器过程中所犯的错误，默认学生对乐谱的认识是完成状态，而实际上，对乐理的学习，唱名准确与乐器。所述交互式教学方法，通过用户唱谱的音频信号与乐谱内容做比对，确认用户对乐谱的正确认识，通过弹奏的音频信号的识别与乐谱内容做比对，确认用户对乐器弹奏的正确性。并且，在用户学习乐器的过程中使用这种方法做乐器弹奏之前的乐谱内容认识校正和弹奏后错误内容的矫正，提高学习效率。
应该理解，以上描述是为了进行图示说明而不是为了进行限制。通过阅读上述描述，在所提供的示例之外的许多实施例和许多应用对本领域技术人员来说都将是显而易见的。因此，本教导的范围不应该参照上述描述来确定，而是应该参照前述权利要求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范围来确定。出于全面之目的，所有文章和参考包括专利申请和公告的公开都通过参考结合在本文中。在前述权利要求中省略这里公开的主题的任何方面并不是为了放弃该主体内容，也不应该认为申请人没有将该主题考虑为所公开的发明主题的一部分。

Claims (10)

1.一种交互式教学方法，其特征在于，包括：
采集弹奏的音频信号；
将弹奏的音频信号的音符序列和标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示；
若匹配结果为正确，用户继续弹奏；
否则，执行唱谱流程，所述唱谱流程包括：
采集唱谱的音频信号；
将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，并将匹配结果进行显示；
若匹配结果为正确，用户进行弹奏。
2.根据权利要求1所述的交互式教学方法，其特征在于，所述将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，还包括，若匹配结果为错误，继续进行唱谱流程。
3.根据权利要求1所述的交互式教学方法，其特征在于，所述将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，包括，对于单音的情况，采用单独识别；对于多音的情况，采用单独识别，或者由高到低识别。
4.根据权利要求3所述的交互式教学方法，其特征在于，所述单独识别，包括，将唱谱的唱谱内容的唱名和起止时间直接与标准乐谱的音符序列的唱名和起止时间做匹配。
5.根据权利要求3所述的交互式教学方法，其特征在于，所述采用由高到低识别，包括对音高进行由高到低识别。
6.根据权利要求1所述的交互式教学方法，其特征在于，所述将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，包括，利用语音识别技术或进行单音音高识别，识别唱谱的音频信号中的唱谱内容，将唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配。
7.根据权利要求1所述的交互式教学方法，其特征在于，所述将匹配结果进行显示，包括，将匹配成功的音符和匹配不成功的音符进行区别显示。
8.根据权利要求1所述的交互式教学方法，其特征在于，所述将弹奏的音频信号的音符序列与标准乐谱的音符序列进行匹配，包括，利用深度神经网络模型识别弹奏的音频信号中的音符序列，将弹奏的音频信号的音符序列与标准乐谱的音符序列进行匹配。
9.根据权利要求1所述的交互式教学方法，其特征在于，在用户弹奏之前，还包括所述唱谱流程。
10.一种交互式教学系统，其特征在于，包括：
唱谱信号获取单元，用于获取唱谱的音频信号；
唱谱信号识别单元，对所述唱谱信号获取单元获取的唱谱的音频信号进行实时处理，获取唱谱的音频信号的唱谱内容；
弹奏信号获取单元，用于获取弹奏的音频信号；
弹奏信号识别单元，对所述弹奏信号获取单元获取的音频信号进行实时处理，获取弹奏的音频信号的音符序列；
乐谱信号存储单元，用于存储标准乐谱的唱谱内容和音符序列；
信号匹配单元，用于将所述唱谱信号识别单元识别的唱谱的音频信号的唱谱内容与标准乐谱的音符序列进行匹配，以及用于将所述弹奏信号识别单元识别的弹奏的音频信号的音符序列与标准乐谱的音符序列进行匹配；
交互单元，用于显示信号匹配单元得到的匹配结果。
CN202010339136.0A 2020-04-26 2020-04-26 一种交互式教学方法和系统 Pending CN111553260A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010339136.0A CN111553260A (zh) 2020-04-26 2020-04-26 一种交互式教学方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010339136.0A CN111553260A (zh) 2020-04-26 2020-04-26 一种交互式教学方法和系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111553260A true CN111553260A (zh) 2020-08-18

Family

ID=72005857

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010339136.0A Pending CN111553260A (zh) 2020-04-26 2020-04-26 一种交互式教学方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111553260A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111976329A (zh) * 2020-08-31 2020-11-24 深圳市月白电子科技有限公司 一种乐器弹奏中的五线谱自动跟随方法及自动跟踪系统
CN112183658A (zh) * 2020-10-14 2021-01-05 小叶子（北京）科技有限公司 一种曲谱识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112420071A (zh) * 2020-11-09 2021-02-26 上海交通大学 一种基于恒q变换的复调电子琴音乐音符识方法
CN113076967A (zh) * 2020-12-08 2021-07-06 无锡乐骐科技有限公司 一种基于图像和音频的乐谱双重识别系统
CN113071243A (zh) * 2020-11-25 2021-07-06 无锡乐骐科技有限公司 一种应用于乐谱的自动翻页系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102664016A (zh) * 2012-04-23 2012-09-12 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 唱歌评测方法及系统
CN111028615A (zh) * 2019-11-29 2020-04-17 尤剑 智能化乐器演奏教学方法、系统及存储介质

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102664016A (zh) * 2012-04-23 2012-09-12 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 唱歌评测方法及系统
CN111028615A (zh) * 2019-11-29 2020-04-17 尤剑 智能化乐器演奏教学方法、系统及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李伟: "《音频音乐与计算机的交融 音频音乐技术》", 复旦大学出版社, pages: 70 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111976329A (zh) * 2020-08-31 2020-11-24 深圳市月白电子科技有限公司 一种乐器弹奏中的五线谱自动跟随方法及自动跟踪系统
CN111976329B (zh) * 2020-08-31 2022-06-21 深圳市月白电子科技有限公司 一种乐器弹奏中的五线谱自动跟随方法及自动跟踪系统
CN112183658A (zh) * 2020-10-14 2021-01-05 小叶子（北京）科技有限公司 一种曲谱识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112183658B (zh) * 2020-10-14 2024-01-26 小叶子（北京）科技有限公司 一种曲谱识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN112420071A (zh) * 2020-11-09 2021-02-26 上海交通大学 一种基于恒q变换的复调电子琴音乐音符识方法
CN113071243A (zh) * 2020-11-25 2021-07-06 无锡乐骐科技有限公司 一种应用于乐谱的自动翻页系统
CN113071243B (zh) * 2020-11-25 2022-04-01 无锡乐骐科技股份有限公司 一种应用于乐谱的自动翻页系统
CN113076967A (zh) * 2020-12-08 2021-07-06 无锡乐骐科技有限公司 一种基于图像和音频的乐谱双重识别系统
CN113076967B (zh) * 2020-12-08 2022-09-23 无锡乐骐科技股份有限公司 一种基于图像和音频的乐谱双重识别系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111553260A (zh) 一种交互式教学方法和系统
CN106340286B (zh) 一种通用的实时乐器演奏评价系统
McPherson et al. From sound to sign
CN108281127A (zh) 一种音乐练习辅助系统、方法、装置及存储装置
CN105575199A (zh) 一种智能音乐教学系统
CN109697976A (zh) 一种发音识别方法及装置
CN108364528A (zh) 钢琴弹奏音符矫正系统及方法
CN111862700A (zh) 一种乐器智能纠音陪练方法
US20060110711A1 (en) System and method for performing programmatic language learning tests and evaluations
CN105118354A (zh) 用于语言学习的数据处理方法和装置
Sheldon Effects of multiple listenings on error-detection acuity in multivoice, multitimbral musical examples
CN103151029A (zh) 电子乐器信号的处理方法及系统
CN110660283A (zh) 一种教学钢琴及钢琴教学方法
CN110930815A (zh) 一种智能器乐辅助学习器及其使用方法
Stillie et al. A good pair of ears: Conceiving of and developing aural skills in popular music education
CN110956870A (zh) 一种视唱练耳教学方法及装置
WO2014203226A1 (en) A method and system to improve reading
WO2006057896A2 (en) System and method for assisting language learning
CN111524417A (zh) 一种基于互联网的可视听音乐教学系统及教学方法
CN112581923A (zh) 一种线上声乐教学方法、电视机及系统
DiCienzo A comparison of the middle C and the mixed intervallic reading approaches on music reading among beginner piano students
Simeon Exploring Rungus Longoi Dot Pongizap (Counting Songs) of Sabah
JP2002023613A (ja) 語学学習システム
Jonker Error Detection in Aural Skills Classes
Misenhelter Conceptual teaching in instrumental rehearsals: Examining scripted strategies

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200818